基于STM32F407的智能配送小车

(整期优先)网络出版时间:2022-04-19
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基于 STM32F407的智能配送小车

隋纪祥,裴智杰,赵坤龙,窦亚峰,李泽杰

湖北汽车工业学院电气与信息工程学院,十堰, 442002

摘要:本小车利用QMC5883L电子罗盘模块实时获取行进角度,对比初始方位角,通过微调保持小车的行进方向与配送路径航向基本一致,避免偏航。利用SIM900A短信模块和LD3320D语音模块等无线通信技术,当物品到达目的地后,系统自动向收货人发送短信,告知物品送达。本小车的设计打造出一种新的更加安全,可靠的配送方式,避免了交叉感染的风险,增加了配送效率。

关键词:智能小车;GPS定位;图像识别;无线通信

一、引言

近年来,随着现代化技术的发展,人们生活的便捷化和智能化,人们对于生活物质服务的要求也越来越高。对于物件快递的配送,外卖的送达等服务的要求也日益剧增。随着配送行业的不断发展,纯人工配送已经无法满足现实的需求了,并且由于新冠疫情的不断蔓延,来自隔离社区或医院的刚需市场的拉动,无人配送技术已经可以应用到医学领域,小物件配送、外卖配送等领域,实现零接触运输。


二、基于STM32F407ZET6的智能配送小车

1.总体设计方案

选择了STM32F407ZET6作为主控芯片,功能强大、集成度高,首先实现了一些基本的功能,小车根据上位机的控制指令通过控制直流电机、LD3320、SIM900A等模块完成前后左右运动、加减速、语音控制、短信发送,其次是电子罗盘的实现,采用 QMC588具有高分辨的磁阻传感器,使小车行驶过程中进行精度微调,再者就是GPS定位导航功能的实现,搭配相应的外围模块,实现小车位置信息的采集,并反馈给上位机,以便对其进行准确的定位和跟踪,此外,接受上位机发送的路径信息,与自身的位置坐标 对比后,确定小车的行驶方向和路径,在避障系统的辅助下,控制小车行驶到预先约定的位置,最后的是摄像头OV2640的实现,主要是对路况进行颜色识别。

2.硬件设计

STM32F407ZET6是本次设计的控制核心板,其次主要分为SIM900A短信测试模块、语音测试模块、4WD-L298P电机模块、HC-SR04超声波模块、QMC5883L电子罗盘、GPS_ATGM332D定位导航、OV2640图像识别等主要模块。图1所示为系统整体框图。

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图1系统整体框图

考虑到在仓库等接收不到GPS信号的室内环境中,为使智能小车的控制更加灵活化、智能化、个性化间,本设计采用YS-LD3320语音识别模块识别语音指令,对小车的运动状态进行语音控制,是一款体积小、识别率高、开发简便、无需事先训练的非特定人声语音识别模块。

单片机IO口输出电流小,无法直接驱动直流电机,需配置合适的电机驱动模块。本设计采用2片德州仪器的L298D来驱动四个直流电机。L298D内部集成了双极性H桥电路,可提供高达600mA的双向驱动电流。

HC-SR04模块是具有2厘米到400厘米非接触式测距功能的超声波传感器,距离测量精度高达3mm,当测量声波在放射后遇到障碍物反射回来的时间,根据发送和接受的时间差进行距离计算,从而实现避障。

智能小车依照上位机发送的经纬度数据行驶的过程中,需要电子指南针模块测量方位角,本设计选用QMC588电子罗盘,QMC5883L电子罗盘是一款输入电压低、功耗和体积小、成本低的平面数字罗盘模块,支持IC通信和串口通信,测量精度高且稳定性好,能测得任意位置的方位角,以询问方式输出测量结果,且具有磁偏角补偿功能和记忆功能,可掉电保存校准系数和磁偏角。

北斗/GPS_ATGM332D定位导航选用合适的定位模块是实现智能小车准确定位的关键,本设计选用北斗/GPS_ATGM332D双模定位模块获取智能小车经纬度信息,该模块是一款体积小、 性能优、成本低、定位时间短、可进行GPS和BD定位的双模定位模块。

OV2640摄像头图像传感器是摄像头的核心部件,该传感器支持输出最大为200万像素的图像(1600x1200分辨率),它可以对采集得的图像进行补偿,支持伽玛曲线、白平衡、饱和度、色度等基础处理。根据不同的分辨率配置,传感器输出图像数据的帧率从 15-60帧可调,在本次设计中主要是图像实时传输和对红绿灯的识别。

3.软件设计

本次智能小车的主要软件配送流程设计为首先在PC端获取小车的当前经纬度,然后通过PC端给小车发送目标经纬度,进行货物装仓,对位置信息进行确定,进行路线规划,小车进行启动。货物送达后通过短信模块SIM900A给客服发送收获信息,客户进行确定收货,确定收货后小车原路返回。图2为软件设计配送流程图。

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图2软件设计配送流程图

4.路径规划算法

本次智能小车设计的路径规划算法为A*路径搜索算法,因为它相当灵活,并且能用于多种多样的情形中,通过结合栅格地图的使用,搜索最短路径并能用启发式函数引导自己。其算法流程如图3所示。




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图3 A*算法路径规划方法

A*算法是把Dijkstra算法(靠近初始点的结点)和BFS算法(靠近目标点的结点)的信息块结合起来。在讨论A*的标准术语中,g(n)表示从初始结点到任意结点n的代价,h(n)表示从结点n到目标点的启发式评估代价(heuristic estimated cost)。在上图中,yellow(h)表示远离目标的结点而teal(g)表示远离初始点的结点。当从初始点向目标点移动时,A*权衡这两者。每次进行主循环时,它检查f(n)最小的结点n,其中f(n)= g(n)+ h(n)。

三、总结

完成了智能配送小车各个模块的组装,实现基础功能,实现LCD触屏输入电话进行固定短信“您好,你的快递到了”发送功能;实现PC端获取小车实时经纬度、室内语音控制等功能;实现了小车行驶路况中电子罗盘精度校准、自动避障、摄像头红绿灯识别等功能;外智能配送小车摄像头在无明显颜色干扰下识别率在60%以上,帧数最高为60帧;语音识别距离在2米内并且在无明显噪音情况下识别率在90%以上,响应时间约在50ms左右;GPS模块实时获取的坐标在无天气和周边障碍物影响,定位精度可达2.5mCEP,超声波距离测量精度3mm。


参考文献

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