编写避障程序的方法有多种，以下是一些常用的方法：
传感器检测法
使用传感器（如红外传感器、超声波传感器或激光传感器）来检测障碍物的存在和位置。
通过测量传感器返回的信号强度或距离，判断障碍物与机器人的距离。
根据传感器数据，编写程序来控制机器人或车辆避开障碍物。
路径规划法
使用路径规划算法（如A*算法、Dijkstra算法或RRT算法）来确定绕过障碍物的最优路径。
这些算法可以根据地图和障碍物的位置，计算出一条避开障碍物的最短路径或最优路径。
机器学习法
使用机器学习算法（如神经网络、支持向量机或决策树）来学习和预测障碍物的位置和行为。
通过对大量训练数据进行学习，机器可以预测障碍物的位置和运动轨迹，从而做出相应的避让动作。
规则匹配法
根据一定的规则和条件来判断障碍物的存在和位置，并做出相应的动作。
这种方法适用于一些简单的情况，比如在固定的环境中，根据颜色、形状或其他特征来识别障碍物，并采取相应的行动。
计算机视觉法
使用摄像头获取实时图像，并通过计算机视觉技术来检测障碍物。
对获取到的实时图像进行预处理（如缩放、灰度化、图像增强等），然后使用物体检测算法（如Haar级联检测器、YOLO等）来检测图像中的障碍物。
根据障碍物识别的结果，做出相应的避障决策，并控制车辆执行相应的操作（如制动或转向）。
硬件控制法
通过控制电机的转动来实现避障。例如，使用红外传感器检测到障碍物时，可以通过控制电机转动来实现左转或右转。
编程语言选择
常见的编程语言包括C/C++、Python、Java等，这些语言具有丰富的函数库和开发工具，可以方便地实现避障功能。
建议
选择合适的传感器：根据应用场景选择合适的传感器，例如在室内使用红外传感器，在室外使用超声波或激光传感器。
路径规划算法的选择：根据需求选择合适的路径规划算法，如果需要实时性高的场景，可以选择A*算法；如果需要找到全局最优解，可以选择Dijkstra算法。
机器学习模型的训练：如果有足够的训练数据，可以考虑使用机器学习算法来提高避障的准确性和鲁棒性。
测试与调试：在实际环境中测试和调试避障程序，确保其在各种情况下都能稳定工作。
通过以上方法，可以编写出功能完善的避障程序，使机器人或车辆能够智能地避开障碍物。