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(2)数据发送:处理器通过通讯接口与PC机通讯，也可以与Andro id终端通讯，用于定位信息的显示。
(3)里程计:通过处理器与机器人车轮驱动子系统的通讯，获取小车电机上的编码器的信息，以计算出小车的运动距离。
(4)处理器:主要是对惯性定位传感器的数据采集，并通过计算转换成移动机器人的位姿，实现数据的实时传送。
其中硬件设计：
处理器的选型及接口电路设计；
加速度计选型及接口电路设计；
电子罗盘选型及接口电路设计；
陀螺仪选型及接口电路设计；
低纹波稳压电源选型及接口电路设计；
高通滤波电路设计。
2.3. 主要构件的典型结构：
四旋翼飞行器飞控板；
摄像头、红外设备若干；
DFrobot开源硬件平台；
惯性导航硬件：电子陀螺仪、电子罗盘、加速度计等。
3、课题难点
本课题主要研究并解决移动机器人在室内狭小环境中的辨识环境并自主移动方法，需要解决辨识环境的问题和自主导航的问题。
移动机器人自主导航。具体内容如下：
（1）了解移动机器人运动原理。
（2）根据移动机器人最终完成需求，设计机器人结构。
（3）根据结构选择开源硬件以及惯性定位导航元件。
（4）掌握树莓派 B+ Raspberry Pi B+ ，Arduino Flyduino 12路舵机控制器芯片的使用。
（5）掌握SHARP GP2Y0A41SKOF 红外距离传感器 (4-30cm)的用法。
移动机器人定位导航方法
环境辨识和自主导航是本课题的重点。
环境辨识可以通过摄像头、红外线等环境监测与识别手法对室内环境进行确认及评估。
我认为研究本课题有两个难点。一是自主导航方法的设计，在室内导航移动的过程中，由于是非常狭小而复杂的环境，所以GPS导航无法使用，这就使得室内的自主导航成为一大难题。另一个难点是要通过怎样的手段将环境辨识和自主导航移动集成为一体，在实现环境辨识的同时可以让机器人自主导航，也就是实时环境监测与自主移动结合的问题。
4、方案论证
本课题将使用四旋翼飞行器的飞控板作为主要集成平台。
在飞控板上连接摄像头和红外设备作为移动机器人的环境识别工具；将飞控板连接电脑，用专用软件进行自主导航的编程和模拟。
最后在DFrobot开源硬件平台上实现室内自主移动机器人的模拟。
研究的方法：
（1）树莓派控制一个直流电机
使用Python和L293D芯片控制直流电机的速度和转向。
PWM(Pulse Width Modulation，脉冲宽度调制)是一项用于控制电力的技术。我们使用它来控制供给直流电机的电量及它的转速。
L293D是一个非常有用的芯片。它实际上可以独立控制两个电机。我们将只使用芯片的一半针脚，在芯片右手边的大多数针脚用于控制第二个电机，但在树莓派上只有一个PWM输出针脚。
L293D有两个+V的针脚(8和16)。+Vmotor(8)针为电机提供电力，+V(16)针作为芯片的逻辑针脚。我们将把第16针接到树莓派上然后把第8针接到电池盒上。
直接驱动一个电机这样做可能会损坏树莓派。我们即要控制电机的转速，也要控制电机的转向。要达到这一点，需要反转电机的电流方向，而L239D恰好就是被设计用来达到这一目的的，我们可以通过两个电机控制针脚实现。
（2）Arduino Flyduino 12路舵机控制器芯片
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