淺談基于物聯網的智能物料運送車的設計與制作

李義梅

摘 要：智能車輛是一個集環境感知、規劃決策、自動行駛等功能于一體的綜合系統，它集中地運用了物聯網、計算機、傳感、信息、通訊、導航、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。本設計中的智能物料運送小車就是這種綜合體的一種嘗試，它在多種傳感器的配合下，實現了自動尋跡、障礙物探測、自動卸料、語音播報以及物聯網控制等功能。

關鍵詞：STC；單片機；物聯網；智能物料運送小車；自動尋跡；智能化

中圖分類號：TP242.2 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）14-0082-04

1 問題的提出及改進措施

目前很多物料運送小車電氣控制系統多為繼電器—接觸器組成的復雜系統，這種系統存在設計周期長、體積大、成本高等缺陷，無數據處理和通信功能，必須有專人負責操作等缺點。將單片機技術應用到運料小車電氣控制系統，可實現運料小車的自動化控制，降低系統的運行費用，智能運料小車電氣控制系統具有連線簡單，控制速度快，易于安裝等優點。隨著經濟的發展，運料小車不斷擴大到各個領域，從手動到自動，從自動到智能化，逐漸形成了機械化、自動化、智能化。

本文設計的物料運送小車是將單片機技術及物聯網技術應用到運料小車電氣控制系統，實現運料小車的智能化控制。它功能強大，且擴展非常強大。單片機在運料小車控制系統中的應用，已經在國內外工程、工廠中得到實際應用，具有巨大的經濟和社會價值，其智能化和自動化的思路值得以后繼續深入研究和推廣。

2 智能物料運送車的設計與制作

本智能物料運送小車設計分為6個模塊：前輪PWM驅動電路、后輪PWM驅動電路、軌跡探測模塊、障礙物探測模塊、步進電機驅動模塊、語音模塊、物聯網模塊。用PWM技術調節左邊車輪和右邊車輪的速度即可以實現小車速度、方向的控制；探測模塊利用四個光感元件，對黑色軌道進行尋跡；障礙物探測模塊用于對障礙物進行探測；步進電機用于卸貨的動力裝置，準確、平穩。通過KT430語音方案，可以實時播報小車的運行狀態；通過WiFi模塊將小車運行參數上傳至云平臺，用戶可使用聯網的智能終端觀察小車運行狀態，而小車生產廠商則可以通過云平臺觀察小車運行狀況，可對小車運行參數進行遠程優化，最后通過軟件設計，實現了小車按軌道行駛、運料、送貨等功能[1]。

2.1 系統方案設計、比較與論證

根據設計要求分以下部分進行方案設計與論證。

2.1.1 尋跡線探測模塊設計

探測路面黑色尋跡線的原理：光線照射到路面并反射，由于黑線和白紙的反射系數不同，可根據接受到反射光強弱由傳感器產生高低電平并最終通過單片機判斷是否到達黑線偏離跑道[2]。

方案一：由可見光發光二極管與光敏二極管組成的發射與接收電路。該方案成本較低，易于制作，但其缺點在于周圍環境光源會對光敏二極管的工作產生很大干擾，一旦外界光亮條件改變，很可能造成誤判和漏判；如果采用超高亮發光管和高靈敏度光敏管可以降低一定的干擾。方案二：自制紅外探頭電路。此種方法簡單，價格便宜，靈敏度可調，但易受到周圍環境影響，特別是較強光照對檢測信號的影響，會造成系統不穩定。再加上時間有限，制作分立電路較繁瑣。

基于上述考慮，為了提高系統信號采集檢測的精度，所以采用方案一。圖1所示為前、后方循跡模塊原理圖。

2.1.2 電動機及其驅動模塊的選擇

（1）電路模塊設計。方案一：使用分立元件，用分立元件制作H橋是很麻煩的，體積較為龐大，性能不穩定，已經逐步淘汰。方案二：使用H橋集成電路，現在市面上有很多封裝好的H橋集成電路，接上電源、電機和控制信號就可以使用了，在額定的電壓和電流內使用非常方便可靠。比如常用的L298N?；谏鲜隹紤]，為了提高效率與穩定性能，所以采用方案二。

本智能物料運送小車的步進電機是4線步進電機，不能使用ULN2003此類芯片控制，故需要使用雙H橋來控制。L298是一種雙H橋電機驅動芯片，可用來驅動2個直流電機和1個4線4相步進電機。下面以H橋來介紹L298的工作原理，H橋式電機驅動電路包括4個三極管和一個電機。要使電機運轉，必須導通對角線上的一對三極管。根據不同三極管對的導通情況，電流可能會從左至右或從右至左流過電機，從而控制電機的轉向。要使電機運轉，必須使對角線上的一對三極管導通。例如，如圖2所示，當Q1管和Q4管導通時，電流就從電源正極經Q1從左至右穿過電機，然后再經Q4回到電源負極。按圖中電流箭頭所示，該流向的電流將驅動電機順時針轉動。當三極管Q1和Q4導通時，電流將從左至右流過電機，從而驅動電機按特定方向轉動（電機周圍的箭頭指示為順時針方向）[3]。

圖3所示為另一對三極管Q2和Q3導通的情況，電流將從右至左流過電機。當三極管Q2和Q3導通時，電流將從右至左流過電機，從而驅動電機沿另一方向轉動（電機周圍的箭頭表示為逆時針方向）。

（2）電源模塊設計。LM2596系列是美國國家半導體公司生產的3A電流輸出降壓開關型集成穩壓芯片，它內含固定頻率振蕩器（150KHZ）和基準穩壓器（1.23v），并具有完善的保護電路、電流限制、熱關斷電路等。利用該器件只需極少的外圍器件便可構成高效穩壓電路。為了產生不同的輸出電壓通常將比較器的負端接基準電壓（1.23V），正端接分壓電阻網絡。將輸出電壓的分壓電阻網絡的輸出同內部基準穩壓值1.23V進行比較，若電壓有偏差，則可用放大器控制內部振蕩器的輸出占空比，從而使輸出電壓保持穩定。

2.2 系統總體設計方案

該款智能物料運送車要求能在長2.4m×2.4m的工作區域內，采用電機驅動，在5分鐘內，人工裝載邊長10cm正方體、重約50g物料后，按動出發按鈕，自動到達終點。自動卸下物料后，自動返回起點，再裝下一個物料，按A、B、C、D順序，直至全部運送完成。根據電路應滿足的功能，電路由主控制單元，卸料單元，循跡單元，電機驅動單元，避障單元，語音提示單元組成[4]?？偟目驁D結構及信號流程如圖4所示：

2.3 系統電路設計

2.3.1 單片機模塊

STC15W1X系列單片機是STC生產的單時鐘/機器周期（1T）的單片機，是高速/高可靠/寬電壓/低功耗/超強抗干擾的新一代8051單片機，指令代碼完全兼容傳統8051，但速度快8-12倍。內部集成高精度R/C時鐘。內部集成MAX810專用復位電路，2路PWM，3路串口，8路高速10位A/D轉換（250K/S），針對電機控制，強干擾場合[5]。

2.3.2 尋跡線探測電路設計

探測路面黑色尋跡線的原理：光線照射到路面并反射，由于黑線和白紙的反射系數不同，可根據接受到反射光強弱由傳感器產生高低電平并最終通過單片機判斷是否到達黑線偏離跑道。下面以避障模塊為例：

圖5所示中D17為紅外發射管，D18為紅外接收管；D17發射的紅外光遇到物品顏色的物品其反射光的強度不一樣從而引起紅外接收管D18電路中電壓的變化，將這個電壓與可調電阻R6設置的電壓經過比較器U1比較，那么就可以識別黑白顏色的物品，檢測反射系數較高的物品時輸出“0”，檢測反射系數較低（或者檢測不到物品）的物品時輸出“1”。

2.3.3 語音模塊工作原理

KT403A是一個提供串口的語音芯片，完美的集成了MP3、WAV、WMA的硬解碼。同時軟件支持TF卡驅動，支持FAT16、FAT32文件系統。通過簡單的串口指令即可完成播放指定的音樂，以及如何播放音樂等功能，無需繁瑣的底層操作，使用方便，穩定可靠是此款產品的最大特點。本小車中的語音是通過串口發送相對應的指令來實現語音播放的[6]。原理圖如圖6所示。

2.3.4 按鍵模塊

如圖7所示，將按鍵的一端連接單片機的I/O口，另一端連接GND網絡。使用時先將單片機I/O置高電平，當按鍵沒有按下時，對應單片機I/O口與GND是“開路”狀態，那么I/O的電平就是高電平。當按鍵按下時，對應單片機I/O口與GND是“短路”狀態，那么I/O的電平就是低電平。那么程序中只需要檢測單片機I/O口的電平即可以“知道”按鍵有沒有被按下。

2.3.5 電機驅動模塊

電機驅動模塊原理圖如圖8所示。

2.3.6 物聯網模塊

如圖9所示，物聯網模塊采用USR-C322串口轉WiFi模塊，USR-C322是有人WiFi模塊C32系列的一款高性能模塊。該模塊是為實現嵌入式系統的無線網絡通訊的應用而設計的一款低功耗802.11 b/g/n模塊。通過該模塊可以將物理設備連接到WiFi網絡上，從而實現物聯網的控制與管理。

2.3.7 系統總圖

總體框如圖10所示。

2.3.8 云平臺

如圖11所示，物料運送車通過裝載的WiFi模塊將其的數據進行加密后實時的上傳至云平臺端，用戶可以通過可以聯網的智能終端（如手機、電腦）對物料運送車進行監控和管理，而物料運送車生產商則可以通過物料運送車反饋的數據對其進行跟蹤和優化，可以根據物料運送車反饋的數據來判斷小車的運行健康狀態，發現問題可以及時派遣維護人員上門維護。

3 結語

智能物料運送車能夠實現預設的功能，我們很好地將單片機技術及物聯網技術應用到智能物料運送車的電氣控制系統中，實現運料小車的智能化控制，它功能強大，且擴展非常強大。該智能物料運送車在工廠中得到實際應用，具有巨大的經濟和社會價值，其智能化和自動化的思路值得以后繼續深入研究和推廣。

參考文獻

[1]江思敏.AltiumDesigner原理圖與PCB設計教程[M].機械工業出版社，2016.

[2]蔡振江.單片機原理及應用[M]電子工業出版社，2016.

[3]何賓，姚永平.STC單片機原理及應用——從器件、匯編、C到操作系統的分析和設計（立體化教程）[M].清華大學出版社，2017.

[4]《無線電》編輯部.智能小車機器人制作[M].人民郵電出版社，2016.

[5]林建秋，韓靜萍.C語言程序設計[M].機械工業出版社，2015.

[6]劉麗軍，鄧子云.物聯網技術與應用[M].清華大學出版社，2016.