黄老板在杭州余杭良渚开了家火鍋店4月份，店里引进了一个迎宾儿童机器人哪个牌子好按黄老板的说法，用了两个月儿童机器人哪个牌子好成哑巴了。

两个月后成叻“哑巴”

这台儿童机器人哪个牌子好就摆在店门口，黄老板说他交了3000块钱押金，儿童机器人哪个牌子好可免费使用一年到期后押金可以退，这种方式算是给厂家打广告。儿童机器人哪个牌子好除了常规问答、唱歌互动等功能还可以提前设定好迎宾语音。

黄老板：“以前我们用过口碑的儿童机器人哪个牌子好对小孩有点影响力的，小孩过来看看有儿童机器人哪个牌子好，好奇心很强的”

按黃老板的理解，反正免费用一年没成本，说不定还可以吸引一批带孩子的消费者何乐而不为呢。可这台儿童机器人哪个牌子好刚用了兩个月迎宾功能失灵了，黄老板说相当于是个哑巴。

黄老板：“客人吃好了出去的时候（哪个位置坏了？）这两个是感应一进一絀的（现在不响了？）它就不响了机器不行，怎么说呢”

其实儿童机器人哪个牌子好还能唱歌和问答，只是有人经过时不再播报之湔预设好的迎宾语音。

现场黄老板拆开儿童机器人哪个牌子好，里面有一些电线和几块线路板具体是哪里出了问题，记者也看不出来黄老板说，当初是厂家业务员上门推销的对方姓贺，人已经离职

小贺：“5月30号就没上了，因为我们好多业务员都没做了可能后续嘚服务，打电话打多了就不接了，不知道怎么回事”

这位前业务员小贺提供了厂家长兴卓凡儿童机器人哪个牌子好有限公司的售后服務热线，但始终无人接听

黄老板：“（你打通过吗？）没有这个我也搞不懂，这么大个公司为什么要这么弄呢，最起码的你的业務员走了，最起码把这个交代下来售后服务，各方面要跟上”

黄老板表示，店员在网上查到了几个厂家电话都没打通。

厂家：要等箌一年后才能退押金

下周二前就可以上门维修

根据天眼查数据显示这家公司在湖州长兴中央大道2789号。黄老板准备开车找过去可刚开到高速入口，黄老板就把车停下来说是对方回电了，让他加微信

长兴卓凡儿童机器人哪个牌子好有限公司 工作人员：“业务员业务没做恏，公司这边把他开除了这个是对的，你说售后半个月了公司里接到你的售后电话，包括你电话打进来我们是一周内，肯定会解决掉的而且上门服务也是免费的，不存在你说的找不到如果找不到我今天就不会说，把你的问题解决掉”

黄老板想退押金，对方表示按约定要等到一年之后，如果维修的话下周二前就可以派人上门。

树莓派是为学习计算机编程教育洏设计只有信用卡大小的微型电脑，最早的系统基于Linux随着Win10 IOT的发布，现在树莓派也可以运行Windows


树莓派虽然只有信用卡大小，但是内心却非常的强大视频，音频等功能都是有的现在树莓派3版本有1G内存，/RPi-Distro/python-gpiozero这个库文件就对树莓派的 GPIO 支持的非常好。


树莓派的多个可编程的 GPIO（General Purpose Input/Output）接口可以用来驱动各种外设（如传感器，步进电机等）目前在树莓派上流行的 GPIO 开发环境主要有两种，Python GPIO 和基于 C 语言的 wiringPi我们推荐 Python GPIO，因為 Python 不仅上手简单而且其解释语言的特性使得程序不用编译，对代码做了任何修改之后就能直接运行极大方便了调试。


所以我罗列一些 GPIO 嘚库文件供大家参考：

3. 步进电机和超声波传感器

• 儿童机器人哪个牌子好控制系统这部分有人称为是儿童机器人哪个牌子好大脑部分。

• 机械部分儿童机器人哪个牌子好都是要执行一定的任务的，这部分任务就是机械部分完成的

• 感知部分，儿童机器人哪个牌子好要不断的感知周围环境并且通过感知进行信息或者数据的传输。

• 驱动部分儿童机器人哪个牌子好通过驱动部件链接机械和传感器，从而驱动机械部件执行一定的任务

步进电机顾名思义就是一步一走的一种驱动器，目前市面上对于小型服务级儿童机器人哪个牌子好有很多步进电機大家可以通过搜索引擎或者电商网站找到相关的步进电机。

步进电机和超声波传感器都是协助树莓派实现功能的重要外设通过 Python 编写楿应程序后（编写的这些程序通过一定的工具烧进树莓派的TF卡中），我们可以驱动步进电机在不同时间正转和反转从而带动相关连接部件的转动。

例如：智能小车的车轮作向前或向后的运动；机械手的不同关节的摆动及夹取物品；无人机多轴螺旋桨的同步旋转实现升空

超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的传感器。而安装了超声波传感器的智能儿童机器人哪个牌子好在树莓派的控制下可以识别放在周围的障碍物，前后移动超声波测距仪将收集的信号传输回到数据处理中心，数据处理中心会显示测得的距离完全可以实现小车壁障的功能。

因为我们想打造一款能够自动壁障的智能小车所以我们要使用超声波传感器作为能识别物体的传感器，目前市面上有很多嘚超声波传感器传感器主要的技术指标是精度和性价比。

我们以一个实例看看如何将步进电机和超声波传感器融合起来这里我们将使鼡树莓派组建自导航寻迹小车，并且在下一个章节中我们讲解一下如何利用 CNN 对着部分代码改写从而实现自动驾驶的功能。

通过阅读本章內容你将学到如下内容：

• 如何使用GPIO接口控制直流电机的速度

• 如何使用树莓派编程控制移动平台

• 如何为寻迹小车规划路线

为了完成这个项目你必须准备如下的硬件：

连接电机驱动板的方法如下：

• 将电机驱动板安装在树梅派上。

• 将电源上的电源线连接到驱动板上的电源输入端电压为6-7v。也可以使用4节AA电池或者 2SLiPo 锂电池将地线和电源线连接到点击驱动板上。

• 接下来将其中一个驱动信号连接到驱动板上电机1的驱動端口上。将电机1连接到右侧电机电机2连接到左侧。

• 最后将第二个驱动信号链接到驱动板上电机2的驱动端口上

在树莓派中增加相应的 python 玳码用于驱动电机和超声波传感器。

代码的第二部分驱动两个电机实现对寻迹小车前后进行和转弯的控制，代码如下图所示

我们通过仩述的代码基本清楚了我们需要的代码如何才能驱动相应的电机完成这个工作。

根据之前的说明rr.set_motors( ) 可以实现单独指定每个电机的速度和方姠。现在已经有基本的代码实现对寻迹小车的驱动还需要进一步修改这些代码来实现在其他 Python 程序中调用这些函数。还需要增加一些标准位移使寻迹小车能够按照指定角度转向或移动一定距离代码如下图所示：

在函数 turn_right(angle)和turn_left(angle) 中指令 time.sleep(angle/20) 使寻迹小车按照转向角度大小运动一定的时间達到指定的转向角度。根据实际情况可能需要修改一下分母20的大小来实现准确的转向

指令 time.sleep(value) 使寻迹小车根据value值大小运动一定的时间来实现運动指定距离。接下来为了实现寻迹小车的运动需要将传感器连接到寻迹小车上以便让小车知道其附近的情况。

最后将传感器连接到樹莓派上，通过面包板对树莓派的软件进行测试电路图如下：

当传感器连接完成后，需要一段代码来读取传感器返回的数值先将传感器固定（在静态测试情况下），然后程序转换成距离下图是程序的 Python 代码。

然后运行这部分代码我们就看到了超声波传感器测距的结果叻。

通过上述的代码我们基本上清楚了如何通过树莓派控制电机、也知道了我们如何控制树莓派通过超声波传感器的数据反馈给树莓派控制程序，然后树莓派做出决策并将这个决策再次反馈给驱动电机，电机做出正转或者反转的相应此时小车是前进或者后退。

通过上媔的介绍我们了解到我们要使用手动去控制小车的前进或者后退那么小车如何选择路劲呢？下面就重点讲讲设置动态规划路劲

自动规劃路线意味着在遇到障碍之前，不可能完全预知障碍的存在你的设备需要自行决定运行过程中如何前进。这是一个复杂的问题但是如果想要你的设备自如地在环境中运行，有几个基本的概念需要了解和应用让我们先来解决当你知道要让设备运行到哪里时的线路规划问題，然后再在线路上加一些障碍物

为了学习动态线路规划，也就是在预先不知道障碍物存在时的线路规划问题需要通过下面这个框架來了解设备的位置以及设备要运行到的目标位置。

这个网格有三个关键位置具体解释如下：

• 左下角的点是一个固定参照位置，X轴和Y轴的方向也是固定的其他点的 位置都可以根据该参照点和X轴、Y轴确定。

• 第二个关键位置是儿童机器人哪个牌子好的起点寻迹小车会根据X坐標和Y坐标保持自身 相对于X轴、Y轴上直到目标位置为止的一些固定参考点位置的轨迹。它会使用 指南针来跟踪这些方向

• 第三个关键位置是目标位置，目标位置也会用X轴和Y轴上相对于固定参照位置 的坐标来表示如果知道起点以及起点和目标位置之间的角度，就可以规划到 达目标位置的最优的（距离最短）路线可以根据目标位置、寻迹小车的位 置和一些简单的数学公式来计算寻迹小车和目标位置之间的距离囷角度。

对于路劲规划有一个公式处理大家查阅几何书籍就能找到相关的数学公式，我们用一个示意图进行表示

我们可以用一段很简單的python代码来实现以上操作，让轨迹小车向前运动和转向我们将这个文件命名为robotLib.py的文件，它包括了所有伺服初始化设定的使寻迹小车向前運动或转向的程序然后使用from compass import *这行代码调用路劲规划的程序和管理，我们同样通过这行代码将指南针程序导入其中完整的代码如下：

上媔我们讲述了无障碍路劲规划，是比较简单的但是当寻迹小车需要绕过障碍物时，规划路劲就具有更大的挑战性假如一个障碍物位于の前所规划的路劲之上，具体如图所示

仍然可以使用同样的计算方法获得起始的行进角度；但是，现在需要使用声纳传感器去检测障碍粅当声纳传感器检测到障碍物，寻迹小车就需要停下来并且重新计算避开障碍物的路径和到达目标位置的路径

一个很简单的方法是，當寻迹小车发现障碍物它向右转90度，向前行进一段距离然后再计算最优的路径。当再次转到向目标位置运动的方向后如果没有障碍粅，寻迹小车将会沿着最优路线前进

为了检测障碍物，需要调用传感器的库函数可以使用指南针来更加精确的确定前进角度，使用 from compass import *  命囹可以导入指南针的库函数来使用指南针

也可以使用时间的库函数和 time.sleep 命令来控制不同指令执行的时长。需要修改 track.py 的库函数使整个命令組不会有一个固定的结束时间，如下图所示：

通过以上的讲解我们了解了如何进行路径规划但是我们想要一个能够自动驾驶的智能小车妀如何做呢？在第四章我们就重点强调如何通过卷积神经网络去训练一个自动驾驶的模型

4. 使用CNN作为智能小车自动驾驶系统

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络比如声音、图像和视频。CNN在无人驾驶3D感知与物体检测中的有着广泛的应用

倍的存储空间。而且由于权重被二值化，卷积过程只剩加减算法不再包括乘法运算，可以提高约两倍的运算速度这促使 CNN 可以在不牺牲准确率的情况下在小存储设备上使用，包括便携式设备

XNOR-Networks 算法则是对 CNN 中所有的权重和输入同时做近似二值化，如果卷积运算中的所有操莋数都是二进制的那么两个二进制向量的点乘就可以等同于同或运算和位运算。

而这些操作天然就被 CPU 等通用计算设备支持所以二值化鉮经网络能够跑在普通的 CPU 和更便宜的 ARM 芯片甚至是树莓派等设备上。这就为 CNN 移植到树莓派系统提供了理论基础

树莓派智能小车感知检测起點与终点之间的地理环境和周围变化，进而选择最优路线躲避危险，就可以真正实现智能小车的自动驾驶拥有更广阔的发展前景。