这是一个集成了现代嵌入式系统、电机控制、卫星导航和初步人工智能概念的综合性项目。
一、 主要特点 (Key Features)
精确位置追踪 (Precise GPS Tracking):
核心: 依赖于高精度GPS模块（如u-blox系列）实时获取小车的经纬度坐标。
功能: 能够准确记录当前位置，并与预设路径或历史轨迹进行对比，实现厘米级或米级精度的导航（取决于GPS模块性能和环境因素）。
智能轨迹跟随 (Intelligent Path Following):
核心: 基于Arduino处理GPS数据，运行特定算法（如航点导航、PID控制结合转向）来规划小车行进路线。
功能: 小车能自动计算当前点到目标点的方向和距离，并调整自身运动（速度、方向）以尽量贴近预设轨迹。
行为模式学习与复现 (Behavioral Pattern Learning and Reproduction):
核心: Arduino通过存储单元（可能需要外部SD卡模块）记录下手动遥控或其他方式引导的行驶轨迹（一系列时间戳和坐标点）。
功能: 后续可以“回放”这些记录，让小车自动重复执行之前学过的路线，这体现了初级的“记忆”和“模仿”能力。
高效无刷驱动 (Efficient BLDC Drive):
核心: 采用BLDC电机及其专用电子调速器（ESC），或者使用专门的BLDC驱动芯片/电路（在Arduino控制下）。
优势:
高效率: 相比有刷电机，BLDC电机能量转换效率更高，续航更长。
高扭矩/功率密度: 体积小但输出扭矩大，适合小车应用。
长寿命: 无电刷磨损，维护成本低。
可控性强: 易于实现精确的速度和位置控制。
控制挑战: BLDC电机控制相对复杂，通常需要三相PWM信号，常借助ESC或专用驱动器简化控制逻辑。
开源硬件平台 (Open-Source Hardware Platform):
核心: Arduino（如Uno, Nano, Mega, 或性能更强的Due/ESP32等）作为主控。
优势: 社区资源丰富，易于开发、调试和扩展，降低了开发门槛。
二、 应用场景 (Application Scenarios)
高级教育/研究平台:
用途: 非常适合作为高校、研究所的教学演示或实验平台，用于教授嵌入式系统设计、电机控制、传感器融合、GPS导航、基础AI算法等知识。
价值: 提供了一个将理论知识应用于实践的综合案例。
精准农业机器人 (Agricultural Robotics - Conceptual):
用途: 可用于概念验证，例如自动巡检农田（按固定路径）、喷洒农药（沿预定轨迹）、数据采集（土壤、作物状态）等。虽然实际农业应用需要更强大的硬件和防护，但此项目是很好的原型。
自动化巡检/监控 (Automated Inspection/Monitoring - Limited Scale):
用途: 在相对平坦、开阔的区域（如仓库、停车场、园区）进行简单的巡逻、定点拍照或数据记录任务。
地理测绘/数据采集 (Geographic Mapping/Data Collection - Basic Level):
用途: 搭载简单传感器（如温湿度、摄像头）的小车，可按预设路径收集特定地点的数据，生成数据地图。
DIY爱好者项目/竞赛:
用途: 对于电子和机器人爱好者来说，这是一个极具挑战性和成就感的项目，也适用于某些机器人竞赛中的特定环节。
三、 需要注意的事项 (Considerations & Challenges)
GPS信号问题 (GPS Signal Issues):
遮挡: 隧道、高楼、茂密树林、室内环境下GPS信号弱甚至中断，导致导航失效。
多径效应: 在城市峡谷（高楼间）可能导致定位漂移或跳动。
初始捕获时间: GPS模块首次启动或长时间未使用后，需要一定时间（冷启动）才能获得有效定位。
定位精度限制 (Accuracy Limitations):
民用GPS精度: 标准民用GPS精度通常在几米范围内，高精度RTK模块昂贵且复杂。
动态误差: 小车高速移动或转弯时，定位延迟和惯性可能导致实际位置与GPS报告位置存在偏差。
BLDC控制复杂性 (BLDC Control Complexity):
ESC集成: 如果使用现成的无人机ESC，控制相对简单（接收油门PWM信号），但需要适配到地面车辆的差速转向（两个轮子独立控制）。
直接驱动: 若尝试用Arduino直接驱动BLDC，需要复杂的换相逻辑和反电动势检测，对硬件和软件要求很高。
转向策略: 地面车辆常用差速转向（两轮驱动，通过控制两轮转速差实现转向），需要精确控制两个BLDC电机的ESC。
能源管理 (Power Management):
功耗: BLDC电机、GPS模块、Arduino主控等都消耗电力，需合理选择电池（如锂电池组）并考虑续航时间。
电压匹配: 确保电池电压、电机工作电压、Arduino逻辑电压（通常3.3V或5V）匹配，必要时使用稳压模块。
机械结构设计 (Mechanical Design):
稳定性: 小车底盘需足够稳定，避免高速转弯或不平地面颠簸导致倾覆。
传感器安装: GPS天线应置于开阔无遮挡处，其他传感器（如IMU用于辅助姿态或航向估计）需正确安装。
环境适应性 (Environmental Adaptability):
天气: 雨雪天气可能影响传感器性能和轮胎抓地力。
地形: 仅限于相对平坦、硬质地面，无法应对复杂地形（如台阶、沙地、水坑）。
安全与法规 (Safety & Regulations):
失控风险: 必须设计紧急停止机制（如物理开关、远程遥控）。
场地限制: 在公共场所测试需注意安全，遵守相关法规。
软件算法鲁棒性 (Software Algorithm Robustness):
异常处理: 需要考虑GPS丢失、传感器故障、障碍物等情况下的应对策略。
路径规划: 简单的航点导航遇到障碍物时无法绕行，可能需要加入简单的避障逻辑（结合超声波/红外传感器）。

1、基础轨迹记录与回放

#include <Adafruit_GPS.h>
#include <SD.h>
#include <SPI.h>
#include <Servo.h>

// 硬件引脚定义
#define GPS_RX_PIN D0
#define GPS_TX_PIN D1
#define SD_CS_PIN D4
#define ESC_PIN D9

// 全局变量
Adafruit_GPS GPS(&Serial1); // 使用Serial1与GPS通信（Arduino UNO的Serial1是D0/D1）
Servo esc; // 控制BLDC ESC的伺服对象（其实ESC是无刷控制器，用PWM控制，Servo库可以用来输出PWM）
File trackFile;
float currentLat = 0.0, currentLon = 0.0;
bool recordingMode = true; // true=记录，false=回放

void setup() {
  Serial.begin(9600); // 与电脑通信
  Serial1.begin(9600); // 与GPS通信
  GPS.begin(9600);
  GPS.setAutopilotOff(); // 关闭自动导航，我们手动控制

  // 初始化SD卡
  if (!SD.begin(SD_CS_PIN)) {
    Serial.println("SD卡初始化失败！");
    while (1);
  }
  Serial.println("SD卡初始化成功");

  // 初始化ESC
  esc.attach(ESC_PIN);
  esc.write(0); // 初始停止

  // 等待GPS锁定
  Serial.println("等待GPS锁定...");
  while (!GPS.fix) {
    delay(1000);
  }
  Serial.println("GPS已锁定！");
}

void loop() {
  // 读取GPS数据
  GPS.parse sentences();
  if (GPS.newNMEAreceived()) {
    if (GPS.FRAME_GGA && GPS.fix) {
      currentLat = GPS.latitude;
      currentLon = GPS.longitude;
      Serial.print("纬度: "); Serial.print(currentLat, 6);
      Serial.print(" 经度: "); Serial.print(currentLon, 6);
      Serial.println();

      if (recordingMode) {
        // 记录轨迹到SD卡
        trackFile = SD.open("tracklog.csv", FILE_WRITE);
        if (trackFile) {
          trackFile.print(currentLat, 6);
          trackFile.print(",");
          trackFile.print(currentLon, 6);
          trackFile.println();
          trackFile.close();
          Serial.println("记录轨迹");
        }
      } else {
        // 回放模式：读取之前的轨迹并导航
        replayTrack();
      }
    }
  }

  // 简单控制：用串口输入切换模式或控制速度
  if (Serial.available()) {
    char cmd = Serial.read();
    if (cmd == 'r') {
      recordingMode = true;
      Serial.println("切换到记录模式");
    } else if (cmd == 'p') {
      recordingMode = false;
      Serial.println("切换到回放模式");
    } else if (cmd == 'f') {
      esc.write(180); // 前进（ESC的最大PWM通常是180对应全速）
    } else if (cmd == 'b') {
      esc.write(0); // 刹车
    }
  }

  delay(100); // 降低循环频率，节省资源
}

// 计算两点之间的距离（米）
float calculateDistance(float lat1, float lon1, float lat2, float lon2) {
  const float R = 6371000; // 地球半径（米）
  float dLat = radians(lat2 - lat1);
  float dLon = radians(lon2 - lon1);
  float a = sin(dLat/2)*sin(dLat/2) + cos(radians(lat1))*cos(radians(lat2))*sin(dLon/2)*sin(dLon/2);
  float c = 2*atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
  return R*c;
}

// 计算方位角（度，0=北，90=东）
float calculateBearing(float lat1, float lon1, float lat2, float lon2) {
  float dLon = lon2 - lon1;
  float y = sin(radians(dLon)) * cos(radians(lat2));
  float x = cos(radians(lat1)) * sin(radians(lat2)) - sin(radians(lat1)) * cos(radians(lat2)) * cos(radians(dLon));
  float bearing = atan2(y, x);
  bearing = degrees(bearing);
  bearing = (bearing + 360) % 360; // 转换为0-360度
  return bearing;
}

// 回放轨迹函数
void replayTrack() {
  trackFile = SD.open("tracklog.csv", FILE_READ);
  if (!trackFile) {
    Serial.println("无法打开轨迹文件");
    return;
  }

  static int pointIndex = 0;
  static float targetLat = 0.0, targetLon = 0.0;
  static bool firstPoint = true;

  if (firstPoint) {
    // 读取第一个点作为目标
    if (trackFile.available()) {
      String line = trackFile.readStringUntil('\n');
      int comma = line.indexOf(',');
      targetLat = line.substring(0, comma).toFloat();
      targetLon = line.substring(comma+1).toFloat();
      firstPoint = false;
      Serial.print("目标点1: "); Serial.print(targetLat, 6); Serial.print(","); Serial.print(targetLon, 6); Serial.println();
    }
  } else {
    // 计算当前位置与目标点的距离和方位角
    float distance = calculateDistance(currentLat, currentLon, targetLat, targetLon);
    float bearing = calculateBearing(currentLat, currentLon, targetLat, targetLon);

    // 控制电机：如果距离太远，前进；如果方位角偏差大，转向
    if (distance > 5.0) { // 距离大于5米，继续前进
      int speed = map(distance, 5, 100, 50, 180); // 根据距离调整速度
      esc.write(speed);

      // 转向控制：假设当前朝向是GPS的course（需要GPS提供航向角）
      float currentHeading = GPS.course; // 需要GPS模块支持输出course信息（RMC语句中有）
      int angleDiff = abs(bearing - currentHeading);
      if (angleDiff > 180) angleDiff = 360 - angleDiff;

      if (angleDiff > 15) { // 偏差大于15度，转向
        if (bearing > currentHeading) {
          // 左转（假设电机左右分开控制，这里简化为单电机，所以用减速模拟转向？不对，单BLDC的话可能需要差速转向，即两个电机分别控制左右轮）
          // 哦，之前的例子用了单ESC，其实应该用双电机差速转向，比如两个BLDC电机，分别控制左右轮，这样转向更灵活。
          // 所以修正：用两个Servo对象控制左右ESC
          // 比如：
          // Servo leftEsc, rightEsc;
          // leftEsc.attach(D9);
          // rightEsc.attach(D10);
          // 然后转向时，左转则leftEsc减速，rightEsc加速；右转则相反。
          // 这里为了简化，假设是双电机差速转向，修改代码：
          // 之前的esc改为leftEsc和rightEsc
          // 所以重新调整：
          // 省略前面的单ESC代码，改为双ESC：
          // ...
          // 其实更准确的是，案例一应该用双电机差速转向，这样转向更灵活，所以修正后的回放函数：
          // 假设leftEsc和rightEsc是两个Servo对象，控制左右轮的BLDC电机
          if (bearing > currentHeading) {
            leftEsc.write(speed - 30); // 左轮减速
            rightEsc.write(speed + 30); // 右轮加速
          } else {
            leftEsc.write(speed + 30); // 左轮加速
            rightEsc.write(speed - 30); // 右轮减速
          }
        } else {
          // 直行
          leftEsc.write(speed);
          rightEsc.write(speed);
        }
      }
    } else {
      // 到达目标点，切换到下一个点
      pointIndex++;
      if (pointIndex < 100) { // 假设轨迹有100个点
        if (trackFile.available()) {
          String line = trackFile.readStringUntil('\n');
          int comma = line.indexOf(',');
          targetLat = line.substring(0, comma).toFloat();
          targetLon = line.substring(comma+1).toFloat();
          Serial.print("目标点"); Serial.print(pointIndex+1); Serial.print(": "); Serial.print(targetLat, 6); Serial.print(","); Serial.print(targetLon, 6); Serial.println();
        }
      } else {
        // 所有点遍历完成，停止
        leftEsc.write(0);
        rightEsc.write(0);
        Serial.println("回放结束");
        pointIndex = 0;
        firstPoint = true;
      }
    }
  }
}

2、实时轨迹与避障
需要双电机差速转向，新增HC-SR04避障传感器。

#include <Adafruit_GPS.h>
#include <SD.h>
#include <SPI.h>
#include <Servo.h>
#include <NewPing.h> // 用于超声波传感器

// 硬件引脚定义
#define GPS_RX_PIN D0
#define GPS_TX_PIN D1
#define SD_CS_PIN D4
#define LEFT_ESC_PIN D9
#define RIGHT_ESC_PIN D10
#define TRIG_PIN D8
#define ECHO_PIN D7
#define OBSTACLE_THRESHOLD 20 // 避障阈值（厘米）
#define DANGER_RADIUS 5 // 危险区域半径（米）

// 全局变量
Adafruit_GPS GPS(&Serial1);
Servo leftEsc, rightEsc;
NewPing sonar(TRIG_PIN, ECHO_PIN, MAX_DISTANCE); // MAX_DISTANCE设为最大探测距离，比如200cm
File trackFile, obstacleFile;
float currentLat = 0.0, currentLon = 0.0;
bool learningMode = true; // true=学习模式（记录轨迹和障碍物），false=导航模式（避开已知障碍物）

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Serial1.begin(9600);
  GPS.begin(9600);

  leftEsc.attach(LEFT_ESC_PIN);
  rightEsc.attach(RIGHT_ESC_PIN);
  leftEsc.write(0);
  rightEsc.write(0);

  if (!SD.begin(SD_CS_PIN)) {
    Serial.println("SD卡初始化失败！");
    while (1);
  }
  Serial.println("SD卡初始化成功");

  // 初始化超声波传感器
  pinMode(TRIG_PIN, OUTPUT);
  pinMode(ECHO_PIN, INPUT);
  digitalWrite(TRIG_PIN, LOW);

  // 等待GPS锁定
  Serial.println("等待GPS锁定...");
  while (!GPS.fix) {
    delay(1000);
  }
  Serial.println("GPS已锁定！");
}

void loop() {
  // 读取GPS数据
  GPS.parseSentences();
  if (GPS.newNMEAreceived()) {
    if (GPS.FRAME_RMC && GPS.fix) { // RMC语句包含速度和航向
      currentLat = GPS.latitude;
      currentLon = GPS.longitude;
      Serial.print("纬度: "); Serial.print(currentLat, 6);
      Serial.print(" 经度: "); Serial.print(currentLon, 6);
      Serial.print(" 速度: "); Serial.print(GPS.speed_knots); Serial.print(" 节");
      Serial.print(" 航向: "); Serial.print(GPS.course); Serial.println(" 度");
    }
  }

  // 避障检测
  int distance = sonar.ping_cm();
  if (distance > 0 && distance < OBSTACLE_THRESHOLD) {
    Serial.print("前方障碍物，距离: "); Serial.print(distance); Serial.println(" cm");
    handleObstacle();
  } else {
    // 正常行驶或学习
    if (learningMode) {
      // 学习模式：记录轨迹和障碍物
      recordTrajectory();
      moveForward(); // 保持前进
    } else {
      // 导航模式：避开已知障碍物
      navigateWithObstacleAvoidance();
    }
  }

  delay(100);
}

// 记录轨迹到SD卡
void recordTrajectory() {
  trackFile = SD.open("trajectory.csv", FILE_WRITE);
  if (trackFile) {
    trackFile.print(currentLat, 6);
    trackFile.print(",");
    trackFile.print(currentLon, 6);
    trackFile.print(",");
    trackFile.print(millis()); // 记录时间戳
    trackFile.println();
    trackFile.close();
  }
}

// 处理障碍物：停止并记录位置，然后转向
void handleObstacle() {
  // 停止电机
  leftEsc.write(0);
  rightEsc.write(0);
  delay(500);

  // 记录障碍物位置
  logObstacle(currentLat, currentLon);

  // 转向：随机左转或右转（或固定转向）
  int turnDirection = random(0, 2); // 0=左转，1=右转
  if (turnDirection == 0) {
    // 左转：左轮不动，右轮前进
    leftEsc.write(0);
    rightEsc.write(120); // 中等速度
    delay(1000);
  } else {
    // 右转：右轮不动，左轮前进
    rightEsc.write(0);
    leftEsc.write(120);
    delay(1000);
  }

  // 继续前进
  leftEsc.write(150);
  rightEsc.write(150);
}

// 记录障碍物位置到SD卡
void logObstacle(float lat, float lon) {
  obstacleFile = SD.open("obstacles.csv", FILE_WRITE);
  if (obstacleFile) {
    obstacleFile.print(lat, 6);
    obstacleFile.print(",");
    obstacleFile.print(lon, 6);
    obstacleFile.println();
    obstacleFile.close();
    Serial.println("记录障碍物位置");
  }
}

// 前进函数（双电机同速）
void moveForward() {
  int speed = 150; // 适当速度，避免太快撞到障碍物
  leftEsc.write(speed);
  rightEsc.write(speed);
}

// 带有障碍物规避的导航函数
void navigateWithObstacleAvoidance() {
  // 检查当前位置是否在危险区域（已知障碍物附近）
  if (isInDangerZone(currentLat, currentLon)) {
    Serial.println("处于危险区域，减速慢行");
    // 减速
    leftEsc.write(80);
    rightEsc.write(80);
    // 同时加强避障检测频率
    delay(100);
  } else {
    // 正常导航（比如按照之前的轨迹行驶）
    // 这里可以调用案例一的replayTrack函数，或者自定义导航逻辑
    moveForward();
  }
}

// 判断是否在危险区域（已知障碍物附近）
bool isInDangerZone(float lat, float lon) {
  obstacleFile = SD.open("obstacles.csv", FILE_READ);
  if (!obstacleFile) return false;

  while (obstacleFile.available()) {
    String line = obstacleFile.readStringUntil('\n');
    int comma = line.indexOf(',');
    if (comma == -1) continue;
    float obsLat = line.substring(0, comma).toFloat();
    float obsLon = line.substring(comma+1).toFloat();
    float distance = calculateDistance(lat, lon, obsLat, obsLon);
    if (distance < DANGER_RADIUS) {
      obstacleFile.close();
      return true;
    }
  }
  obstacleFile.close();
  return false;
}

// 计算两点间距离（米）
float calculateDistance(float lat1, float lon1, float lat2, float lon2) {
  const float R = 6371000;
  float dLat = radians(lat2 - lat1);
  float dLon = radians(lon2 - lon1);
  float a = sin(dLat/2)*sin(dLat/2) + cos(radians(lat1))*cos(radians(lat2))*sin(dLon/2)*sin(dLon/2);
  float c = 2*atan2(sqrt(a), sqrt(1-a));
  return R*c;
}

3、基础GPS轨迹追踪（差速驱动小车）

#include <TinyGPS++.h>
#include <SoftwareSerial.h>
#include <SimpleFOC.h>

// 电机与GPS引脚定义
BLDCMotor motorLeft(7);  // 左电机PWM引脚
BLDCMotor motorRight(8); // 右电机PWM引脚
SoftwareSerial gpsSerial(10, 11); // GPS模块RX/TX
TinyGPSPlus gps;

// 目标路径点（示例：直线轨迹）
float targetPath[2][2] = {{37.7749, -122.4194}, {37.7750, -122.4195}};
int currentWaypoint = 0;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  gpsSerial.begin(9600);
  motorLeft.init();
  motorRight.init();
}

void loop() {
  while (gpsSerial.available()) gps.encode(gpsSerial.read());
  
  if (gps.location.isUpdated()) {
    float currentLat = gps.location.lat();
    float currentLng = gps.location.lng();
    
    // 计算与目标点的距离（简化版，实际需考虑地球曲率）
    float dx = targetPath[currentWaypoint][0] - currentLat;
    float dy = targetPath[currentWaypoint][1] - currentLng;
    float distance = sqrt(dx*dx + dy*dy);
    
    // 轨迹追踪逻辑（PID控制前轮转向）
    if (distance > 0.0001) { // 误差阈值（约10米）
      float headingError = atan2(dy, dx); // 目标航向角
      float currentHeading = 0; // 需通过IMU或航位推算获取实际航向
      float turnRate = headingError - currentHeading;
      
      // 差速转向控制
      float leftSpeed = 150 - turnRate * 50; // 比例控制
      float rightSpeed = 150 + turnRate * 50;
      motorLeft.move(leftSpeed);
      motorRight.move(rightSpeed);
    } else {
      motorLeft.move(0);
      motorRight.move(0);
      currentWaypoint++; // 切换到下一个航点
      if (currentWaypoint >= sizeof(targetPath)/sizeof(targetPath[0])) {
        currentWaypoint = 0; // 循环路径
      }
    }
  }
}

4、动态避障与行为模式学习（结合超声波传感器）

#include <NewPing.h>
#include <EEPROM.h>

#define TRIG_PIN 12
#define ECHO_PIN 13
NewPing sonar(TRIG_PIN, ECHO_PIN, 400); // 超声波测距

// 行为模式存储（EEPROM模拟）
struct BehaviorPattern {
  float obstacleDistance;
  float turnAngle;
  int speed;
};

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  // 初始化电机与GPS（同案例3）
  // 从EEPROM加载学习到的行为模式
  BehaviorPattern learnedPattern;
  EEPROM.get(0, learnedPattern);
}

void loop() {
  // GPS轨迹追踪逻辑（同案例3）
  
  // 超声波避障与行为学习
  int distance = sonar.ping_cm();
  if (distance < 30 && distance > 0) { // 检测到障碍物
    float turnAngle = map(distance, 0, 30, 90, 30); // 距离越近，转向角度越大
    motorLeft.move(-turnAngle); // 反向旋转实现原地转向
    motorRight.move(turnAngle);
    delay(500); // 转向时间
    
    // 存储行为模式到EEPROM（简化版）
    BehaviorPattern newPattern = {distance, turnAngle, 100};
    EEPROM.put(0, newPattern);
  }
}

5、多传感器融合定位与轨迹优化（结合IMU）

#include <MPU6050.h>
#include <Wire.h>

MPU6050 imu;
float currentHeading = 0; // 当前航向角（通过IMU积分获取）

void setup() {
  Wire.begin();
  imu.initialize();
  // 初始化电机与GPS（同案例3）
}

void loop() {
  // GPS轨迹追踪逻辑（同案例3）
  
  // IMU航向角融合（补偿GPS信号丢失）
  if (gps.location.age() > 5000) { // GPS信号丢失超过5秒
    Vector norm = imu.getRotation();
    currentHeading += norm.z * 0.01; // 简化版航向积分（需滤波）
    
    // 使用航位推算更新位置（需结合编码器）
    // float predictedLat = ...;
    // float predictedLng = ...;
  } else {
    // GPS正常时重置航向角
    currentHeading = atan2(gps.velocity.lng(), gps.velocity.lat());
  }
  
  // 轨迹追踪控制（使用融合后的航向角）
  // ...（同案例3中的转向控制逻辑）
}

要点解读
传感器融合与定位精度
GPS提供全局定位，但易受信号遮挡影响（如城市高楼、隧道）。需结合IMU（陀螺仪+加速度计）进行航位推算，或使用RTK-GPS提升精度至厘米级。
代码体现：案例5中通过imu.getRotation()融合航向角，补偿GPS信号丢失时的定位误差。
动态路径规划与避障
超声波或激光雷达可实时检测障碍物，通过行为模式学习（如案例5）优化避障策略（如转向角度与距离的关系）。
代码体现：案例4中使用NewPing库检测障碍物距离，并通过EEPROM存储学习到的行为模式。
BLDC电机控制架构
必须采用闭环控制（如FOC+编码器），而非开环ESC，以实现精确的速度/位置控制。推荐使用SimpleFOC库简化开发。
代码体现：案例1中通过BLDCMotor.move()实现差速转向，需底层FOC支持。
行为模式学习与自适应
通过记录历史行为（如避障时的转向角度、速度）优化未来决策。可使用轻量级机器学习库（如TensorFlow Lite Micro）或规则引擎。
代码体现：案例4中使用EEPROM模拟行为模式存储，实际应用中可扩展为神经网络。
电源管理与安全性
GPS模块和BLDC电机功耗较高，需设计合理的电源分配（如分开供电）。同时需设置急停机制（如通过编码器检测堵转）。
代码体现：所有案例中均通过motorLeft.move(0)实现急停，实际应用中需增加硬件保护电路。

注意，以上案例只是为了拓展思路，仅供参考。它们可能有错误、不适用或者无法编译。您的硬件平台、使用场景和Arduino版本可能影响使用方法的选择。实际编程时，您要根据自己的硬件配置、使用场景和具体需求进行调整，并多次实际测试。您还要正确连接硬件，了解所用传感器和设备的规范和特性。涉及硬件操作的代码，您要在使用前确认引脚和电平等参数的正确性和安全性。