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C言語でEV3開発(20)-超音波センサと安全状態

公開日: : マインドストーム/EV3, 開発

どもです。
前回は、BluetoothでPCとEv3を接続してコマンドの送受信について書きました。
今回は、超音波センサから前方障害物との距離を取得し、それを元に安全状態を判断する、という内容について書きます。

1.超音波センサ
超音波センサを設定、値を取得する際には、EV3RTのAPIを使用します。詳細は、コチラに記載されているので、省略します。必要に応じて、参照してください。

超音波センサのHWのスペックは、コチラからダウンロードできるので、それを参照してください。
また、超音波センサの特性については、コチラに実測情報が記載されていますので、併せて参考にして下さい。

2.値の処理
上に書いた情報から、超音波センサから取得する値には、ノイズが乗ることが予想されます。というか、絶対乗ります。そのため、このノイズを除去する方法を考えます。
ノイズ除去の方法はいくつかありますが、今回は実装が比較的?一番?簡単と考える「移動平均フィルター」を使用します。
…移動平均フィルターについては、これまた詳細の解説は省略します。必要に応じて、調べてください。
で、今回した移動平均フィルターは、以下の通りです。

上記コードの各変数の説明をしますと、
 ・distance_average_buf:移動平均フィルター用のバッファ。サイズは「3」。
 ・distance_sensor_value:超音波センサから読み出した、障害物との距離。
です。
また、以下にコードの内容を記載します。
 ・最初のforループ→バッファ内のデータを、1つ前に異動する。
 ・最初のforループの次→最新の超音波センサのデータをバッファに格納する。
 ・2つ目のforループ以降→バッファのデータの総和を求め、その後平均値を算出。
これで、移動平均フィルターは完了です。

3.安全状態
上で計算した障害物との距離を元に、安全状態を判定します。
状態としては、
 ・安全
 ・注意
 ・危険
 ・停止
の4つを設定します。
このとき、状態が変化する際には、「不感帯」を設けます。たとえば、「安全」から「注意」へ状態が変化する際の境界値と、「注意」から「安全」へ状態が変化する際の境界値を、異なる値に設定します。
このようにすることで、安全状態がめまぐるしく変化するような現象の発生を回避します。
距離センサーから取得した値と不感帯、および対応する安全状態の変化の関係を図にすると、以下のようになります。

距離と安全状態

この状態変化に対応した実装を、以下に示します。

このようにして、距離から安全状態を判定します。

今回のエントリーでは、超音波センサから取得した障害物との距離を元に、安全状態を判定する内容を記載しました。
これは、Ev3で組み立てていく車の安全制御に関わる部分になります。

ではっ!

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