目前市场上可见几种具备自动跟随功能的行李箱，多依靠视觉或者 UWB 技术实现。本文介绍如何利用 BLE AoA 寻向技术开发一个具有自动跟随功能的小车。这个小车能够跟随信标前进、转向、停止。

项目源代码 注意: 本文及参考代码仅为概念演示，不考虑信标与小车的配对等问题。

整体框架

自动跟随小车主要包括以下部件、模块。

名称	功能
ING9188xx 4x4 URA 天线阵	CTE 采集，主控
树莓派 Raspberry Pi Zero	负责 AoA 计算
智能小车底盘	包含车架、电机、转向舵机
TB6612 电机驱动模块（带 3.3V 输出）	底盘电机驱动，为天线阵供电
可调 DC-DC 模块	为树莓派、舵机提供 5V 输出
128x64 OLED 模块（驱动芯片 SSD1306）	显示调试或者状态信息（可选）
锂电池	提供动力
若干杜邦线

小车的框图如下所示。其中主控为 4x4 URA 上的 ING9188xx，它将采集到的 CTE 数据提交到树莓派完成方位角解算，再据此调整小车的前进方向。另外需要一块 ING9188xx 开发板用来发送 CTE 信标（烧录 Peripheral LEC & CTE 即可），引导小车前进。 OLED 模块可用来显示调试或者状态信息，它的驱动、使用方法参考 Central Throughput。由于树莓派及底盘上的舵机都需要 5V 电源，且耗电较大，所以使用了 DC-DC 模块提供 5V 输出。

主要功能详解

1. 底盘控制

由于天线阵的 IO 口数据有限，小车只能前进，不能后退。有关 TB6612、电机的驱动、舵机控制等，请参考蓝牙遥控车。

Q：树莓派 IO 丰富、功能强大，为什么不用它做主控？

A：我们总是倾向于使用自己的产品。

2. CTE 采集

AoX 算法时间、空间复杂度都非常大，无法在 ING918 这样的低功耗 SoC 上运行。事实上，即便对于树莓派的低端型号 Raspberry Pi Zero 来说，进行 4x4 全阵列计算仍然非常吃力。考虑到我们只需要方位角，可以只使用 $1 \times 4$ ULA 子阵列，Pi Zero 完成一次计算大概需要 $0.1s$。

实现上，仿照 Central CTE，以扩展广播 + 桃芯扩展的方式采集 CTE，经过 Base64 编码后送入树莓派进行方位角解算。

3. 树莓派的控制

主控通过串口登录到树莓派并启动寻向算法程序 alg -array 1x4。之后的任务是将 Base64 编码的 CTE 数据送入树莓派，然后解析 JSON 格式的解算结果。

实现时要考虑：

树莓派的启动时间长，登录 Shell 时要判断输出然后填写用户名、密码；
解析 JSON 结果时，算法程序可能报错（status != 'ok'）；
主控程序重新执行（调试、更新程序），树莓派已经处于登录状态（重启树莓派效率太低），需要做判断。

以上几种情况可能导致相关代码比较混乱。

4. 转向控制

小车的转向采用 PID 控制：

误差：(当前方位角 - 目标值)
被控量：舵机角度

我们把 $K_i$ 参数设置为 $0$，即只使用 $P$、$D$ 两项进行控制。

5. 速度控制

基本原理是小车距离信标比较远时速度快一些，反之就慢一些。但是根据 RSSI 估计距离效果很差，我们联合使用了一个 Kalman 滤波器和一个 IIR 滤波器尝试提高距离估计的准确度。

6. 停车控制

安全第一，为了 1) 防止小车撞到自己的脚，2) 实现“急停”功能，在速度控制之外使用迟滞比较器实现了一个单独的停车控制逻辑：一旦（原始）RSSI 值超过某个门限（RSSI_LOCK），就立即停车，并屏蔽其它速度控制逻辑；当（原始）RSSI 低于另一个门限时，解除停车，允许其它速度控制逻辑控制小车移动。

测试

参考 pin_def.h 及上面的整体框图搭建硬件。我们搭建的小车如图所示，附加了一个内置 ING9187xx 芯片的 Insta360 GO 2 用来拍摄 FPV 视频：

各模块使用的软件总结如下：

模块	软件
ING9188xx 4x4 URA 天线阵	本文所介绍的 app
树莓派 Raspberry Pi Zero	Raspberry Pi OS 及 `alg`
ING9188xx 开发板	Peripheral LEC & CTE

源代码里附带了 FOTA 功能，完成初次烧录后，通过 OTA 就能方便地升级。建议根据实际情况调整 REF_RSSI （即小车在距离信标 $1m$ 远处所接收到的信号强度），以改善速度控制、停车控制的效果。