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Arduino超声波传感器实现人体跟随机器人：从硬件搭建到算法优化

news 2026/6/5 1:34:23

1. 项目概述与核心思路拆解

做机器人项目，尤其是像人体跟随这种听起来很酷的玩意儿，很多新手朋友一开始可能会觉得无从下手，感觉需要很高深的算法和昂贵的硬件。其实不然，用最常见的Arduino和一些基础传感器，你完全可以在一个周末的时间里，亲手搭出一个能跟着你跑的“小跟班”。这个项目的核心，说白了就是让机器人学会“看”和“动”。“看”是通过传感器感知前方物体的距离，“动”是根据“看”到的结果，控制轮子前进或停止。我们今天要做的，就是用一个超声波传感器当机器人的“眼睛”，用Arduino当“大脑”，再配上电机驱动和轮子，实现一个最基础的“看到人靠近就跟着走，人走远或离开就停下”的功能。这不仅是学习嵌入式系统和机器人入门绝佳的实践项目，其背后“感知-决策-执行”的闭环逻辑，也是所有更高级自动驾驶、服务机器人的基石。

为什么选择超声波传感器（HC-SR04）作为主传感器？因为它便宜、易用、测距原理直观。它通过发射超声波并接收回波来计算距离，对于室内环境下检测一个大致的人体轮廓（特别是腿部）非常有效。当然，它也有局限，比如探测角度窄、容易受复杂表面影响，但这正是我们入门时需要学习和克服的问题，理解了这些，你才能明白为什么高级机器人需要摄像头、激光雷达甚至多传感器融合。整个项目的构建思路非常清晰：先搭好机器人的“身体”（底盘、轮子、电机），然后连接“神经系统”（电路 wiring），最后为它注入“灵魂”（Arduino 代码）。我们会一步步来，从拧螺丝接线开始，到写出能让机器人动起来的代码，过程中我会分享我踩过的坑和总结出的技巧，确保你也能一次成功。

2. 硬件选型、清单与核心原理剖析

工欲善其事，必先利其器。一份清晰合理的物料清单是项目成功的第一步。下面这个清单在原始列表基础上做了优化和补充，更贴近实际采购和制作体验。

核心控制器与驱动：

Arduino UNO R3 (1个)：项目的大脑。选择UNO是因为其生态极其完善，引脚布局规整，对新手最友好。任何兼容板均可，但建议从正版或口碑好的兼容板开始，避免莫名其妙的硬件问题。
L298N 电机驱动模块 (1个)：这是机器人的“肌肉”控制器。为什么是L298N而不是L293D或其他？L298N驱动能力强（单桥2A峰值），足以驱动我们用的TT马达，而且它自带散热片和5V输出引脚（可以给Arduino供电，简化布线），模块化设计接线方便。它是平衡性能、价格和易用性的最佳选择。

动力与底盘系统：

TT减速电机 (2个)：即所谓的“轮胎电机”，通常自带减速齿轮箱和轮胎。选择时注意转速和扭矩，转速在200RPM左右、工作电压3-6V的比较合适，速度不会太快导致失控，扭矩也足够推动小底盘。
机器人底盘套件 (1套)：强烈建议直接购买现成的亚克力或塑料底盘套件，通常包含底盘板、电机固定架、螺丝包、万向轮等。这比你自己找板子钻孔省事十倍，结构也更可靠。尺寸建议在15cm x 10cm左右，足够放下所有元件。
18650锂电池 (2节) 及电池盒 (1个)：动力来源。两节18650串联可以提供7.4V左右的电压，完美匹配L298N和TT电机的工作电压范围。务必搭配带保护板的18650电池，并准备一个相应的2节串联电池盒。
电源开关 (1个)：用于控制机器人总电源，必不可少。建议选用船型开关或拨动开关，电流承载能力需大于2A。

感知系统：

HC-SR04 超声波模块 (1个)：机器人的“眼睛”。它的工作原理很简单：Trig引脚触发一个10微秒的高电平脉冲，模块自动发射8个40kHz的超声波；Echo引脚在检测到回波后会输出一个高电平脉冲，脉冲宽度与距离成正比。通过测量Echo高电平的时间，利用声速（约340m/s）即可算出距离。公式为：距离（厘米） = （高电平时间（微秒） * 0.034） / 2。这个“除以2”是因为声音走了来回两段路程。
SG90 舵机 (1个，可选但推荐)：如果你想让机器人从“固定眼”升级为“摇头眼”，就需要它。舵机可以带动超声波传感器左右扫描，从而让机器人知道目标在左侧还是右侧，实现更智能的转向跟随，而不仅仅是前进/停止。这是项目后期一个很好的升级点。

连接与辅助：

杜邦线 (若干)：公对公、公对母都需要准备，用于连接各模块。
尼龙扎带 & 双面泡沫胶：用于理线和固定模块，让你的机器人内部整洁可靠，避免因线材缠绕导致短路或信号干扰。

注意：关于供电的深刻教训。很多新手会想用一块9V方块电池给整个系统供电，这是绝对错误的。9V电池容量小、放电电流弱，根本无法驱动两个电机，会导致电机无力、Arduino重启。使用两节18650锂电池（配合合适的电池盒）是经过验证的稳定方案。L298N模块的12V和5V输入端子是并联的，我们接7.4V，它既能驱动电机，也能从其5V输出口给Arduino供电，实现单电源供电，简化系统。

3. 机械组装与硬件连接实战

有了零件，我们开始动手搭建机器人的物理身体。这个过程需要耐心和细致，牢固的机械结构是稳定运行的基础。

3.1 底盘与动力系统组装

首先，打开你的底盘套件。通常包含两层或三层亚克力板。我们将电机和轮子安装在最底层。

固定电机：将两个TT电机分别放入底盘后部两侧的电机固定槽或支架中。注意电机的出轴方向要朝向机器人的外侧，这样两个轮子都向前转时，机器人才能直行。用配套的小螺丝将电机牢牢锁在底盘上。这里螺丝不要拧得太紧以至于压裂塑料，但也要确保电机不会晃动。
安装车轮：将橡胶轮胎直接按压到电机的输出轴上。TT电机的轴通常是D型轴，车轮也有对应的D型孔，对准用力按进去即可。确保车轮安装到位，没有歪斜。
安装万向轮：将万向球轮安装到底盘前部的中心位置。这是机器人的第三个支撑点，负责承重和灵活转向。用螺丝固定好。现在你的机器人应该可以平稳地放在桌面上了。
安装上层板：将顶层或中间层亚克力板用铜柱和螺丝撑起，作为主要设备的安装平台。这层板子将承载Arduino、电机驱动和电池盒，使其与底层的电机和车轮分离，避免干涉。

3.2 核心电子模块布局与固定

合理的布局不仅美观，更能减少干扰，方便调试。

固定Arduino UNO：将Arduino放在平台的后部或中部。可以使用铜柱和螺丝通过其本身的安装孔固定，如果底盘没有对应孔位，使用高强度的双面泡沫胶粘贴也是稳定可靠的方法。确保USB口朝外，方便后续连接电脑下载程序。
固定L298N电机驱动模块：将L298N模块放置在Arduino的旁边，靠近底盘后缘（因为电机线从后面来）。同样使用铜柱或泡沫胶固定。特别注意：确保模块背面的金属散热片没有被遮盖，且不要让它接触到任何金属部件（如铜柱），以防短路。
固定电池盒：将18650电池盒用扎带或泡沫胶固定在底盘平台的前部或中部空余位置。这样布局有助于平衡机器人前后重量，防止头重脚轻或后仰。
安装超声波传感器：这是“眼睛”的位置，至关重要。最简单的方案是用一小块硬纸板或塑料片折成一个“L”形支架，用热熔胶或胶带将HC-SR04固定在支架上，然后将支架竖立着粘在机器人平台的最前方正中央，确保传感器探测面朝前，且离地高度大约在15-25厘米（模拟检测人体腿部）。如果你有舵机，先将舵机固定在平台前方，再把超声波传感器装在舵机的摆臂上。

3.3 电路连接详解（重中之重）

接线是硬件部分的核心，请务必对照下图和文字说明，仔细操作。接错线是烧毁模块最常见的原因。

电源部分连接：

将电池盒的红线（正极）接至L298N模块的“+12V”输入端子。
将电池盒的黑线（负极）接至L298N模块的“GND”输入端子。
关键一步：用一根杜邦线，从L298N模块的“+5V”输出端子，连接到Arduino UNO的“VIN”引脚。这样，L298N在获得7.4V电池供电后，其内部的稳压电路会输出一个5V电压，反过来为Arduino供电。这样就实现了单电池供电整个系统，无需单独给Arduino接USB或电池。
用另一根杜邦线，将L298N模块的“GND”端子（与电池负极相连的那个），连接到Arduino UNO的任意一个“GND”引脚。确保整个系统共地。

电机部分连接：

将左侧TT电机的两根线，接入L298N的“OUT1”和“OUT2”端子。顺序无所谓，如果发现电机转向反了，对调这两根线即可。
将右侧TT电机的两根线，接入L298N的“OUT3”和“OUT4”端子。

控制信号连接（Arduino -> L298N）：

将Arduino的数字引脚 5 连接到 L298N 的“IN1”。
将Arduino的数字引脚 6 连接到 L298N 的“IN2”。（IN1和IN2共同控制左侧电机）
将Arduino的数字引脚 7 连接到 L298N 的“IN3”。
将Arduino的数字引脚 8 连接到 L298N 的“IN4”。（IN3和IN4共同控制右侧电机）
将Arduino的数字引脚 3（PWM引脚）连接到 L298N 的“ENA”。（用于控制左侧电机速度）
将Arduino的数字引脚 11（PWM引脚）连接到 L298N 的“ENB”。（用于控制右侧电机速度）

超声波传感器连接（HC-SR04 -> Arduino）：

将传感器的“Vcc”引脚连接到 Arduino 的“5V”引脚。
将传感器的“Gnd”引脚连接到 Arduino 的“GND”引脚。
将传感器的“Trig”引脚连接到 Arduino 的数字引脚 9。
将传感器的“Echo”引脚连接到 Arduino 的数字引脚 10。

实操心得：接线防错技巧。我强烈建议使用不同颜色的杜邦线来区分功能：例如，红色用于所有5V/VCC，黑色用于所有GND，黄色用于控制信号线，橙色用于传感器信号线。在连接前，用标签纸在Arduino和L298N的引脚旁做上标记。接完线后，不要急于上电，花五分钟对照原理图或上述文字逐一检查一遍，特别是电源正负极绝对不能接反。检查无误后，再将电池装入电池盒。

4. 基础固件代码编写与调试

硬件搭建完毕，接下来是赋予机器人“灵魂”的环节——编写Arduino程序。我们从最基础的版本开始，实现“检测到前方一定距离内有人就前进，否则停止”的功能。

4.1 代码结构与核心函数解析

打开Arduino IDE，新建一个项目。首先，我们要定义所有用到的引脚，这是好习惯，方便后期修改。

// 引脚定义 const int trigPin = 9; // 超声波触发引脚 const int echoPin = 10; // 超声波回波引脚 // 左侧电机控制引脚 (IN1, IN2, ENA) const int leftMotorIN1 = 5; const int leftMotorIN2 = 6; const int leftMotorENA = 3; // PWM引脚，控制速度 // 右侧电机控制引脚 (IN3, IN4, ENB) const int rightMotorIN1 = 7; const int rightMotorIN2 = 8; const int rightMotorENB = 11; // PWM引脚，控制速度 // 跟随距离阈值 (单位：厘米) const int followDistanceMin = 15; // 最小跟随距离，太近会撞上 const int followDistanceMax = 40; // 最大跟随距离，超过此值认为目标丢失

在setup()函数中，我们需要初始化所有引脚的模式，并启动串口通信用于调试。

void setup() { // 初始化串口，用于打印距离信息，调试必备 Serial.begin(9600); // 设置超声波引脚模式 pinMode(trigPin, OUTPUT); pinMode(echoPin, INPUT); // 设置电机控制引脚模式 pinMode(leftMotorIN1, OUTPUT); pinMode(leftMotorIN2, OUTPUT); pinMode(leftMotorENA, OUTPUT); pinMode(rightMotorIN1, OUTPUT); pinMode(rightMotorIN2, OUTPUT); pinMode(rightMotorENB, OUTPUT); // 初始状态停止电机 stopMotors(); }

接下来，我们编写几个核心的电机控制函数，让代码更模块化、易读。

// 控制电机前进 void moveForward(int speed) { // 左侧电机正转 digitalWrite(leftMotorIN1, HIGH); digitalWrite(leftMotorIN2, LOW); analogWrite(leftMotorENA, speed); // 设置PWM速度值 (0-255) // 右侧电机正转 digitalWrite(rightMotorIN1, HIGH); digitalWrite(rightMotorIN2, LOW); analogWrite(rightMotorENB, speed); } // 控制电机停止 void stopMotors() { digitalWrite(leftMotorIN1, LOW); digitalWrite(leftMotorIN2, LOW); analogWrite(leftMotorENA, 0); digitalWrite(rightMotorIN1, LOW); digitalWrite(rightMotorIN2, LOW); analogWrite(rightMotorENB, 0); }

现在，最重要的部分来了：超声波测距函数。这个函数负责触发测量并返回距离值。

// 超声波测距函数，返回距离（厘米） long getDistance() { long duration, distance; // 确保Trig引脚先拉低 digitalWrite(trigPin, LOW); delayMicroseconds(2); // 发出一个10微秒的高脉冲触发测距 digitalWrite(trigPin, HIGH); delayMicroseconds(10); digitalWrite(trigPin, LOW); // 读取Echo引脚的高电平持续时间（微秒） duration = pulseIn(echoPin, HIGH); // 计算距离：声速340m/s = 0.034 cm/微秒，距离为单程所以除以2 distance = duration * 0.034 / 2; // 如果测距超时或异常，返回一个很大的值（比如500） if (distance == 0 || distance > 400) { distance = 500; } return distance; }

最后，在loop()主循环中，我们将所有功能串联起来。

void loop() { // 1. 获取当前距离 long currentDistance = getDistance(); // 2. 打印距离到串口监视器，用于调试 Serial.print("Distance: "); Serial.print(currentDistance); Serial.println(" cm"); // 3. 决策与执行 if (currentDistance >= followDistanceMin && currentDistance <= followDistanceMax) { // 目标在跟随距离内，前进 Serial.println("Target in range -> Moving Forward"); moveForward(200); // 速度值200（约78%功率），可根据需要调整 } else { // 目标太近、太远或丢失，停止 Serial.println("Target lost or out of range -> Stopping"); stopMotors(); } // 4. 短暂延迟，控制循环频率 delay(100); // 每100毫秒检测一次 }

4.2 上传代码与初步测试

将代码完整复制到Arduino IDE中。在“工具”菜单下，正确选择板卡类型（Arduino Uno）和端口。点击上传按钮。

上传成功后，先不要急于让机器人下地跑。打开IDE的“串口监视器”（右上角放大镜图标），设置波特率为9600。你应该能看到不断刷新的“Distance: xx cm”信息。用手或书本在传感器前方移动，观察打印的距离值是否随物体远近而变化，并且是否大致准确。

调试技巧：串口监视器是你的眼睛。在这个阶段，串口监视器是最重要的调试工具。如果看不到数据或数据全是0、非常大，请立即断电检查接线，特别是Trig和Echo引脚是否接反，传感器VCC是否接到5V。如果数据跳动非常剧烈，可能是电源干扰或传感器前方有多个反射面，尝试让传感器对准空旷的墙面测试。

5. 算法优化与进阶功能实现

基础版本能跑起来后，你会发现它很“楞”：要么前进，要么停止，像个开关。一个真正好用的跟随机器人需要更平滑、更智能的行为。我们来对它进行升级。

5.1 引入比例控制（P-Control）实现平滑跟随

基础版本是“bang-bang”控制（开关控制），机器人动作生硬。我们可以引入最简单的比例控制算法，让机器人的速度根据距离误差成比例地变化。

核心思想是：设定一个“理想跟随距离”（比如25cm）。实际距离与理想距离的差值就是“误差”。误差越大，机器人调整速度的幅度就越大。

// 新增定义 const int desiredDistance = 25; // 理想跟随距离 const int maxSpeed = 255; // 电机最大PWM值 const int minSpeed = 100; // 电机最小PWM值，低于此值可能无法启动 const float Kp = 5.0; // 比例系数，需要调试 void loop() { long currentDistance = getDistance(); Serial.print("Distance: "); Serial.println(currentDistance); // 检查距离是否在有效范围内 if (currentDistance >= followDistanceMin && currentDistance <= followDistanceMax) { // 计算误差：实际距离 - 理想距离 int error = currentDistance - desiredDistance; // 计算基础速度调整量：误差 * 比例系数 int speedAdjust = abs(error) * Kp; // 确定目标速度 int targetSpeed = maxSpeed - speedAdjust; // 距离越远，误差越大，速度调整量越大，最终速度越小？等等，逻辑需要梳理。 // 更合理的逻辑：误差为正（实际距离 > 理想距离），应该前进得更快以追上。 // 误差为负（实际距离 < 理想距离），应该减速甚至后退。 // 我们简化一下，只处理前进和减速停止的情况： if (error > 0) { // 目标太远 targetSpeed = min(maxSpeed, minSpeed + error * Kp); // 增加速度，但不超过最大值 moveForward(targetSpeed); Serial.print("Too far, speeding up: "); } else if (error < -5) { // 目标太近（误差负值，且超过一个死区，比如-5cm） stopMotors(); // 太近了，直接停止 Serial.println("Too close, stopping."); } else { // 距离正好（误差在±5cm内） moveForward(minSpeed); // 以一个较低的速度维持跟随 Serial.print("Good distance, maintaining: "); } Serial.println(targetSpeed); } else { // 目标丢失 stopMotors(); Serial.println("Target lost."); } delay(50); // 提高控制频率 }

这个算法比开关控制平滑很多。你需要调试Kp（比例系数）和desiredDistance（理想距离）来获得最佳效果。Kp太大容易震荡（来回冲），Kp太小反应迟钝。

5.2 增加舵机扫描实现左右跟踪

固定向前的传感器只能知道“有没有目标”，不知道目标在“左还是右”。加上舵机，让传感器左右摆动，机器人就能实现简单的左右转向跟踪。

首先，在代码开头添加舵机库和定义。

#include <Servo.h> // 引入舵机库 Servo myServo; // 创建舵机对象 const int servoPin = 12; // 舵机信号线接Arduino 12号引脚 int servoPos = 90; // 舵机初始位置（正中间，0-180度） int scanIncrement = 10; // 每次扫描增加的角度 int scanDelay = 15; // 扫描到每个位置后的延迟（毫秒） bool scanningLeft = true; // 扫描方向标志

在setup()中初始化舵机。

void setup() { // ... 其他初始化代码 ... myServo.attach(servoPin); myServo.write(servoPos); // 归中 delay(1000); }

修改loop()函数，加入扫描逻辑和方向判断。

void loop() { // 步骤1: 控制舵机扫描 if (scanningLeft) { servoPos += scanIncrement; if (servoPos >= 180) { servoPos = 180; scanningLeft = false; } } else { servoPos -= scanIncrement; if (servoPos <= 0) { servoPos = 0; scanningLeft = true; } } myServo.write(servoPos); delay(scanDelay); // 等待舵机转动到位 // 步骤2: 在当前角度下测量距离 long currentDistance = getDistance(); Serial.print("Angle: "); Serial.print(servoPos); Serial.print(" | Distance: "); Serial.println(currentDistance); // 步骤3: 根据距离和角度做出决策 if (currentDistance >= followDistanceMin && currentDistance <= followDistanceMax) { // 目标在有效距离内 if (servoPos > 120) { // 目标在右侧视野 turnRight(150); // 右转 Serial.println("Target on RIGHT -> Turning Right"); } else if (servoPos < 60) { // 目标在左侧视野 turnLeft(150); // 左转 Serial.println("Target on LEFT -> Turning Left"); } else { // 目标在中间视野 moveForward(180); Serial.println("Target CENTER -> Moving Forward"); } } else { // 目标丢失，可以执行搜索模式，例如原地缓慢旋转 stopMotors(); Serial.println("Searching..."); } // 注意：这里移除了额外的delay，因为扫描延迟已包含控制节奏 } // 新增：左转和右转函数 void turnLeft(int speed) { digitalWrite(leftMotorIN1, LOW); digitalWrite(leftMotorIN2, HIGH); // 左轮反转 analogWrite(leftMotorENA, speed); digitalWrite(rightMotorIN1, HIGH); // 右轮正转 digitalWrite(rightMotorIN2, LOW); analogWrite(rightMotorENB, speed); } void turnRight(int speed) { digitalWrite(leftMotorIN1, HIGH); // 左轮正转 digitalWrite(leftMotorIN2, LOW); analogWrite(leftMotorENA, speed); digitalWrite(rightMotorIN1, LOW); digitalWrite(rightMotorIN2, HIGH); // 右轮反转 analogWrite(rightMotorENB, speed); }

这个版本实现了“摇头扫描-定位-转向”的闭环。机器人会左右摆动“头”寻找目标，一旦在某一侧检测到目标，就向该侧转向，试图将目标保持在传感器正前方。这是一个非常有趣的升级，能让你的机器人看起来聪明很多。

6. 常见问题排查与性能优化心得

做到这里，你的机器人应该已经能比较像样地工作了。但在实际测试中，你肯定会遇到各种各样的问题。下面是我总结的“避坑指南”和优化建议。

6.1 硬件与机械问题排查

问题：机器人上电后，电机不转或抽搐，Arduino可能重启。
- 排查：这是最典型的电源问题。首先检查电池电量是否充足（用万用表测电压，两节18650串联应高于7V）。其次，检查L298N的5V输出是否稳定连接到了Arduino的VIN。最重要的一点：确保所有GND（电池、L298N、Arduino、传感器）都连接在了一起，共地不良会导致诡异的问题。电机消耗电流大，劣质电池或接触不良的电池盒会导致电压瞬间被拉低，引发Arduino复位。
问题：电机只有一个转，或两个转向相反。
- 排查：单个电机不转，检查该电机对应的控制线（IN1, IN2, ENA）是否接好，以及电机本身是否损坏（可直接用电池触碰电机线测试）。两个电机转向相反会导致机器人原地打转，只需将其中一个电机的两根线对调即可。
问题：超声波传感器读数不稳定，跳动大，或总是显示一个极大值。
- 排查：
  - 供电干扰：确保传感器VCC接的是干净的5V，最好是从Arduino的5V引脚取电，而不是从L298N的5V（电机启动时可能有电压波动）。
  - 物理干扰：传感器前方是否有多个物体？是否离地面太近？确保探测路径清晰。传感器模块本身质量也参差不齐，可以换个新的试试。
  - 代码问题：检查pulseIn函数是否可能因为未收到回波而超时（默认1秒）。可以增加超时判断，或者使用NewPing等更健壮的第三方库来驱动HC-SR04。
问题：机器人行走不直，总是偏向一边。
- 排查：这是TT电机的通病，即使是同一批次的电机，转速也会有细微差异。解决方法：一是在代码中为两个电机设置不同的PWM值进行微调（例如analogWrite(leftMotorENA, 200); analogWrite(rightMotorENB, 205);）。二是可以尝试使用编码器电机，实现闭环速度控制，但这属于进阶内容了。

6.2 软件与算法优化建议

滤波算法：原始的超声波数据噪声很大。可以在代码中加入软件滤波。最简单的是“移动平均滤波”，即存储最近N次的测量值，取平均值作为最终结果。这能有效平滑数据，让机器人动作更稳定。

const int numReadings = 5; long readings[numReadings]; int readIndex = 0; long total = 0; long averageDistance = 0; long getFilteredDistance() { total = total - readings[readIndex]; // 减去最旧的读数 readings[readIndex] = getDistance(); // 读取新值 total = total + readings[readIndex]; // 加上新值 readIndex = (readIndex + 1) % numReadings; // 循环索引 averageDistance = total / numReadings; // 计算平均值 return averageDistance; }

状态机设计：当引入舵机扫描后，机器人的行为逻辑变得复杂。使用“状态机”来管理机器人的不同模式（如“搜索模式”、“跟随模式”、“丢失模式”、“避障模式”）会让代码结构更清晰，更容易维护和扩展。例如，在“搜索模式”下，机器人缓慢自转；一旦超声波在某个角度连续几次测到有效距离，就切换到“跟随模式”。
增加“防撞”和“防丢失”逻辑：在followDistanceMin（如15cm）之内，应立刻停止并后退一点。当目标丢失（连续几次测距无效）超过一定时间，可以触发“搜索模式”，让机器人原地旋转或执行“8”字路线重新寻找目标。
使用中断优化响应：主循环中的delay()会阻塞程序。对于舵机控制或电机控制，可以考虑使用millis()进行非阻塞定时，或者使用中断来处理紧急停止信号（例如可以增加一个红外避障传感器，触发中断立即停车）。