【源码】基于潜力场算法的移动机器人导航系统

项目简介

本项目开发了一个基于潜力场算法的移动机器人导航系统，该系统结合了硬件与软件解决方案。能让机器人在有障碍物的环境中自主向目标位置移动，通过潜力场算法计算吸引力和排斥力来规划路径并避免碰撞。

项目的主要特性和功能

1. 机器人硬件设计：涵盖微控制器、IMU和距离传感器等传感器、电机驱动器等，用于接收指令、检测环境和驱动机器人移动。
2. 软件算法开发：运用潜力场算法进行路径规划与避障，借助机器视觉系统检测目标和障碍物，计算质心和位置，数据传输到服务器，服务器生成控制指令发送回机器人。
3. 通信协议：机器人和服务器通过UDP协议通信，实现数据实时传输和控制指令接收。用户可通过PC客户端界面调整参数和监控机器人移动。
4. 调试和测试：在不同环境下测试机器人，确保准确导航和避障，同时优化算法以提升机器人性能和响应速度。

安装使用步骤

安装必要的软件和库

1. 复制项目仓库： bash
2. 安装Python依赖库： bash pip install matplotlib numpy opencv-contrib-python
3. 安装Arduino IDE所需的库和板： ```bash Libraries:
4. Wifi.h from Arduino IDE Library Manager

Boards: - ESP32 from https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json ```

配置硬件

连接传感器、电机驱动器等，配置微控制器参数。机器人硬件包含ESP32微控制器、MPU6050 IMU、4个带编码器的直流电机、2个电机驱动器、1个LiPo电池、1个5V电压调节器、1个6V电压调节器、1个摄像头。

配置软件参数

在PC_Client_WMultipleObstacles.py文件中设置合适参数，如目标的HSV值、障碍物的HSV值、机器人的初始位置和目标位置等。

运行测试

1. 在无障碍物环境中测试机器人基本移动功能。
2. 在有障碍物环境中测试，调整机器人参数，确保能正确检测和避开障碍物。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】