基于高性能單片機的智能物流小車研究與設計

林豪 王新雨 徐玥

摘 要：本項目是基于恩智浦K66單片機和OpenMV可編程攝像頭，采用C語言和Python語言編程的一款智能物流小車。其間根據小車作業需求，對小車的機械結構和硬件電路進行了設計。首先利用OpenMV攝像頭模塊識別不同顏色物體，再通過單片機控制機械手抓取物體，最后通過攝像頭圖像識別使小車按照黑色引導線循跡行駛到指定位置完成作業。本文可以給學習自動化控制、人工智能、電子設計知識以及參加相關競賽的學生提供參考。

關鍵詞：智能物流;單片機;OpenMV;循跡小車;機械手

中圖分類號：G64文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）05-0024-05

Abstract： This project is an intelligent logistics trolley based on NXP K66 microcontroller and OpenMV programmable camera， programmed in C and Python. In the meantime， the mechanical structure and hardware circuit of the trolley were designed according to the needs of the trolley operation. First， the OpenMV camera module was used to identify objects of different colors， and then the microcontroller was used to control the robot to grasp the objects， finally， the camera image recognition was used to make the car follow the black guide line to the specified position to complete the operation. This paper could provide a reference for students learning automation control， artificial intelligence， electronic design knowledge and participating in related competitions.

Keywords： intelligent logistics;MCU;OpenMV;tracking trolley;manipulator

近年來，隨著互聯網技術的迅速發展與應用，物流行業飛速發展，傳統的管理模式已不能滿足物流行業需求，物流行業正在向智能化發展。智能物流機器人作為物流行業智能化發展的產物，其研究設計知識主要包括機械設計、硬件電路設計、軟件設計[1-3]。對于智能物流機器人的研究，不僅有利于培養高智能人才，更有利于推動現代智能化的發展。本文主要介紹基于高性能單片機的智能物流小車的研究與設計，給學習自動化控制、人工智能、電子設計知識以及參加相關競賽的學生提供參考。

1 主要研究內容

本項目研究設計一種能夠智能識別不同顏色小物體并能自主搬運與循跡的智能物流小車。該物流小車具有小型化、智能化的特點，主要通過攝像頭對不同顏色物體識別，并通過機械臂抓取所要運送的物體，通過攝像頭圖像識別自主循跡運送小物體到指定位置。

本項目主要研究內容如下：一是智能物流小車的機械結構研究與設計，本項目主要對智能物流小車的車模片采用的是LM2937-3.3芯片，兩種芯片均為線性穩壓芯片，電路簡單，穩定性好。

4.3 驅動電路模塊

驅動電路的基本原理是H橋驅動原理。硬件電路采用了集成半橋芯片BTN7971B來構成H橋驅動器，經實踐，由集成半橋芯片構成的驅動電路模塊比較穩定、耐用，電路結構簡單，使得電路板布局更加靈活方便，所占空間小。驅動電路模塊原理如圖6所示。

4.4 調試電路模塊

在整個電路系統中，為了方便調試，硬件電路上還增加了液晶屏、獨立按鍵、藍牙等模塊。液晶屏和獨立按鍵使得對小車參數的顯示和修改更為方便。藍牙模塊可以使小車連接計算機，將參數通過上位機實時顯示，從而監測小車的情況。

5 軟件設計

5.1 系統控制總體設計

整個系統分為兩部分，即小車的運動控制和機械手的舵機控制。小車的運動控制又分為速度控制和方向控制，速度控制和方向控制并不是相互獨立的模塊，而是相互協作的，只有速度控制和方向控制同時調整才能使小車達到最佳狀態。通過攝像頭識別黑色引導線，利用PID算法控制小車的速度和方向，使小車能夠按照規定路線行駛。小車機械手的舵機控制通過攝像頭對物體進行顏色識別，如果正確，攝像頭發出信號給單片機，單片機發出控制信號給舵機，從而控制機械手對物體進行抓取。

5.2 圖像處理

圖像處理模塊的感光芯片為OV7725，圖像格式設置為RGB565格式的彩色圖像，圖像大小設置為320×240，在圖像處理任務中，核心是基于Lab色彩空間的色塊查找。

OpenMV的可編程視覺模塊采用NXP i.MX RT1062，600MHz Cortex-M7作為主控芯片，600MHz的主頻使得其即使在分辨率為320×240的彩色圖像上進行色塊識別仍具有較高的速度。該視覺模塊集成了MicroPython運行環境，使用開發效率高的Python編程，同時兼容OpenMV IDE的調試，因此調試工作高效、直觀。

5.3 線路循跡識別

線路循跡主要采用直線檢測的方法對黑色引導線進行識別，具體流程如圖7所示。對于曲線線路，可以采用最小二值化先將曲線轉化為直線，利用相同的方法可以完成曲線線路循跡識別。

5.4 PID控制算法

PID控制算法是工程實際中應用最廣泛的自動控制器，它具有原理簡單、穩定性好、控制參數相互獨立、參數調整方便等特點。對于小車的速度控制和方向控制，分別采用PI速度控制和PD方向控制。單位反饋的PID控制原理框圖如圖8所示。

PID控制算法分為位置式和增量式，筆者選用了增量式PID算法，這種算法用來控制電機比較方便。如果對控制有更高的要求或者干擾因素較多，可以運用PID衍生算法，如遇限削弱積分法、積分分離法、有效偏差法、微分先行PID算法等。

5.4.1 PI速度控制。在速度控制中，微分作用不大，所以這里簡化使用PI控制。通過編碼器實現速度閉環控制，反饋電機實際速度給單片機，接著單片機通過PI算法消除誤差，最終使得速度達到期望值。

5.4.2 PD方向控制。方向控制中使用PD控制。根據OpenMV模塊返回給單片機的偏角數值，單片機根據PD算法消除誤差，使得小車按規定路線行駛。

5.4.3 PID參數整定。運用PID控制的核心是調整KP、KI、KD三個參數。通過對設定的參數進行波形分析，根據積累的經驗對小車運動狀態分析，從而對參數進行整定。

6 結論

該項目是基于恩智浦K66單片機和OpenMV彩色攝像頭，采用C語言和Python語言編程的一款智能物流小車。本研究根據小車作業需求，對小車的機械結構和硬件電路進行了設計。首先利用OpenMV攝像頭模塊識別不同顏色物體，再通過單片機控制機械手抓取物體，最后通過攝像頭圖像識別使小車按照黑色引導線循跡行駛到指定位置完成作業。本文可以給學習相關知識和參加相關競賽的在校大學生一些參考。當然，本項目還有許多需要改進的地方。對于識別物體，由于識別物體只能是單一顏色的物體，不夠全面，這里可以增加通過OpenMV識別二維碼或者條形碼來識別不同物體，也可以通過神經網絡算法訓練來對物體進行準確的識別。另外，小車只能按照黑色引導線循跡行駛，功能較為簡單，擴充功能可以增加一些模塊，使得小車能夠按照給定路徑行駛。

參考文獻：

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