基于单片机 STM32的智能送药小车设计与实现

目录TOC\o"1-3"\h\u281531.绪论 绪论作生产出与人相似的智慧机器人来替代人类劳动一直是人类的理想,从机器人发明开始,人类就无时无刻不在向着这种目标而奋斗。在数十年的发展历史中,机器人始终是人类所关心的热门话题,在今天,机器人的运用已逐步渗入更多的应用领域中,并获得了良好的进展,如农业机械、柔性制造系统、军用机械设备、垃圾管理、核能发电所的维护、医疗智能化、盲人辅助系统、防灾用车辆智能化、智能开发系统和飞行器的导引和操控等。智能小车的制造过程所需要的基础知识是传统机械学与电子信息工程相结合的,是学科融合,知识体系交叉实践应用的一体化数字化装备的典型代表。现代科学还处于高速发展的过程中,对于机器人的用途和定义目前还尚未有各界普遍认同的统一结论。这里,我们暂时也可以引入由美国国家标准局所给出的机器人概念,这也是目前暂时最被大家所广泛接受的概念:"机器人是一种通过编程和设定某些参数在一定的条件下可以自主的执行一些特定的操作和进行移动完成作业的精细的机械装置"。从机器人构造上来看,目前的机器人种类大致有两类:关节式机器人和移动机器人。但是,这些结构的种类并不存在绝对的现实意义,有大量的机器人或者智能设备的制造过程就是这两者的交叉结合,适当的将两者进行结合往往可以实现更好的工作效果与工作效率。拟人机器人正是这些技术产品的典型实践。当然,这样被人们所普遍接受的定义并非毫无意义,空穴来潮。他在另一方面也指出了这么一个事实,那就是关节自动化机器人的设计和制作中必须考虑的是关节运动学与动力学所融合的控制类的相关问题,而移动机器人设计则需要思考和关注的是与移动平台的质点运动学与动力学融合的控制问题,两者虽然同为智能制造装置,但从机械和数学本质上它们还是有所区别的[5]。世界机器人发展史虽然智能机器人的设计所需要学科和专业知识很多,不过它的发展历程也不长,美国英格伯格公司和德沃尔于一九五九年,才真正的生产出当今世界上第一个可以实现工业的,真实含义上的人工智能。从此,中国人工智能的发展历史才真实的展开。英格伯格在大学时期也曾花了很长一段时间用来学习伺服理论,这是一门专门研究运动机构和控制信号在不同姿态运动中,还可以很好的实现跟踪控制的基础理论。和他共同生产机器人的合作伙伴德沃尔,也在为这项伟大成就而不断突破,于一九五九年,由英格伯格与德沃尔联合生产的世界第一个工业机器人终于出现，也由此,英格伯格被人誉为"机器人的元老"[3]。工业机器人历经了长久的发展,距今已有三代生产:一代的工业机器人主要是指具备记忆、存储等功能的程序复现机器人。它能够根据自己已经编写好的记忆操作程序,然后再现"示教"动作,同时还可以自主的完成重复动作,自动工作;而二代工业自动化机器人技术有了更大的提高,又被称之为有感知的工业智能化机器人。它能够得到作业环境和作业对象的信号后进行合理的评估,并选择了相应的作业。第3代机器人即是现在人们所熟悉的智能机器人,不仅具备了第2代机器人的基本认知能力和较简单的自适应能力,还同时拥有了敏捷的思维能力、较强的自适应能力以及自主判断决策等功能,人们只需告知它去"做什么",而不用告诉它"怎么样",以一种"认知——适应"的方法,自由地完成动作[1]。今天,机器人科技正以史无前例的速度蓬勃发展,在现代科学技术领域中起着日益重要的角色。机器人技术在提高劳动条件、提高产品安全、改善生产服务质量、提升劳动生产率、有节奏地进行高质量的柔性化制造和拓展新科技应用领域等方面,均具有较突出的科技与市场优势。而机器人科学技术的迅速进步,必然造成人类社会科学水平的再一次提升。国内机器人技术发展状况尽管中国的机器人产业相对较初期也有了很大的增长和提高,不过和其他国家不同的是,中国机器人的拥有量仍然很小,不足以适应我国全面深化改革的工业要求。逐渐的,随着我国国民经济的不断高速发展,随着加速实现经济结构调整与工业升级,进一步促进国民经济转型和高质量发展,进一步提高各个产业的智能化水平的时代要求,中国人工智能科技也必将实现高速发展。我国入世后,客观上促使国内外公司加速技术创新步伐,提高公司智能化水平,提高公司全球竞争力,给中国机器人行业的发展带来良好机会与巨大的挑战[3]。设计相关技术背景目前,工业机器人的研制主要有二种不同的技术途径:一种是由日本、瑞典等通过"需求驱动,技术驱动"的方式,针对行业发展需求,研发出一种适用于特定应用的工业机器人。一种方法是把机器人作为人工智能的研究载体,也就是单纯地通过模仿人体和哺乳动物的部分功能,而对相应的人类功能与智慧机器人加以研究。机器人机构在移动机器人方面,我们已经研制出各种能在地面、地下、水面、空中和太空的运动机械。目前中国国内对步行机器人、履带式工业机器人、特殊机器人等的研发已经不少,但大多数都还在试验发展阶段。而轮式移动机器人以其操作简便、运动平稳、能源使用率高等优势,正逐步走向实用。在世界各地不断加速研发的战斗巡逻机器人、侦查车、管线检测自动化机器人等,无不说明了轮式机器人的发展潜力和发展潜力。此外,电动汽车的研发也成为驱动轮式移动机器人技术发展的一个重要因素。机器人的智慧系统主要体现为:信息处理密集、认知表现维度多样、与周围环境互动丰富多样、信息与数据的分享与保存。操作系统的总体功能是把所有子系统按照不同的层次加以协调、分配。早期的移动机器人实验都是在室内开展的。德国公司就针对自动导向装置AGV的分级结构开展了研究;德国科学家已经开发了一款世界最高水平的KAMR零系列机动机器人。布鲁克斯,在麻省理工的计算机研究所工作,他提出了一个包含架构的新概念,并且制造了一套全新的移动机器人。该框架采用了一种称为"感知-行动"的架构,也称为"行为架构",但目基于行为控制的架构尚处在理论上,尚需进一步研究。本设计研究的意义本次设计的智能送药小车是契合当下防疫大主题一种实验及设备,也是属于机器人分支的一部分。它集机械工程、电气、计算机控制和软件为一身,反映了各专业交叉融合、互相渗透的特色。这种智能小车系统充分体现了移动式机器人的特点,并具有了一些人性化的功能。而这种智能小移动车辆系统作为机器人的移动平台,随着设计的逐步深化,有关技术与理论已可应用于智能导航、自动物流管理等多个应用领域。智能送药小车硬件方案设计项目设计要求,智能小车可以模拟完成在地住院药店和病室药物的送取作业,同时满足手动将小车辆放置到药房处(车头投影在门口区域内,面向病区),手持数字标号纸张由车辆确定病区编号后,将约零g药物一次性安装在送药车辆上;由车辆监测到的药物安装完毕后,手动进行配送;车辆通过走廊上的标识信号,自动识别、寻径将药物送往特定病区(车头投影在门口区域内),点亮红光指示灯,等候卸载药物;病区处人员卸载药物后,车辆自动熄灭红光指示灯,开启返回;车辆自动返回到药店(车头投影在门口区域内,面向药店)后,点亮绿色指示灯。简单分析思路小车首先要完成任务有如下几个:数字识别摄像头处理器选择方案方案1：采用带有图像处理功能的OpenMV同时进行寻迹和数字识别。该方案利用OpenMV实现了对图像的实时跟踪和数字识别。OpenMV是一款开放源码、低成本、功能强大的计算机视觉模组.该系统使用STM3F767CPU为处理器,并使用了OV七百七十五摄像机,在小型硬件模块上使用了C语言,高效地实现了机器视觉的核心计算,并通过Python程序接口实现。使用者,包括发明家、爱好者以及智能装置的开发人员,都可以使用OpenMV所带来的机器视觉特征,并使用python编程语言,以为其生产与开发上提供了独特的竞争力。【2】方案2：该方案利用OpenMV实现了寻迹、勘智K10的数字识别.其搭载了RISC-V芯片,具备了三个功能:视听合一、自主IP核、以及超强的可编程特性,并实现了计算机视觉与听觉多模式识别功能,可应用在智能家居、智慧园区、智能能耗管理和智慧农业等领域。它的功率仅为3W,可以灵活适配于边缘或侧场景的需要;芯片中自带SRAM的离线数据库,可以直接对设备本地进行管理数据的处理和存储。循迹寻迹数据处理选择方案方案1：采用带有图像处理的OpenMV同时进行寻迹和数字识别。OpenMV是一个开源,低成本,功能强大的机器视觉模型。以STM3F767CPU为内核,集成采用了摄像机头硬件芯片,在小巧的硬件模组上,采用C语言有效的完成了一个机器视觉算法,以及Python程序接口。消费者们(包括发明家、消费者及其智慧产品开发者)能够通过python语言应用OpenMV所带来的计算机视觉能力,为自身的商品和发明创造更有优势的信息竞争力。方案2：采用OpenMV来进行寻迹、勘智K10来进行数字识别。勘智使用了RISC-V处理器架构,具有视听合一、独立IP核和可编程学习能力强三大特性,并支持机械视觉和机械听觉多模态辨识功能,可应用在智能家居、智慧园区、智能能耗管理和智慧农业等情景。K十功率仅有零点三W,比典型设备的功率小一W,算力为一TOPS,可以很灵活适配于边缘或侧现场的需要;芯片还自带了SRAM和离线数据库系统,可以在设备自身进行历史数据的管理和保存。考虑成本以及技术方面的因素，所以选择了方案一。药物检测模块方案：采用行程电机进行检测药物是否正确放入车中。当药品放入车中时，装在车上的运动模块撞击行程开关，行程开关的触点动作,实现电路的切换，从而改变电机的运动状态，与实物按钮的功能类似。同时也有可以检测药品是否完好载在车上的功能，当药品在运输过程中不慎掉落，行程开关将会立即调整小车运行状态车控制模块小车控制模块的选择方案1：采用CPLD的电路，并联输入和输出。该方法具有快速的系统处理能力，但是规模大、结构复杂，而且不需要复杂的逻辑函数，对数据的处理速度也没有很高的要求。方案2：该控制系统使用FPGA实现。FPGA具有较大的规模和较高的密度，能够完成多种复杂的逻辑功能。然而，由于它的昂贵，使得系统的运行费用大大提高，使得其在高速运算中的优越性没有得到充分发挥。方案3：该系统采用了STM32F407VET6芯片。STM32F407VET6是一种功能强大、高效的指令控制系统开发环境的便捷和高效，使得系统运行起来更加容易，并且具有其他类型的单片机所不能及的，具有很高的集成性和相对简单的编程能力。STM32具有很强的计时能力，它的主要用途是PWM方式，PWM方式只能在四个计时器中产生相同的频率，但占空比却有差异。根据题目要求，且从可实现方面考虑，方案三是最为合适的方案。电机电机选择方案方案一：采用能耗低、承重大的L298直流减速电机，优点是\t"/item/%E7%9B%B4%E6%B5%81%E5%87%8F%E9%80%9F%E7%94%B5%E6%9C%BA/_blank"齿轮箱不同的\t"/item/%E7%9B%B4%E6%B5%81%E5%87%8F%E9%80%9F%E7%94%B5%E6%9C%BA/_blank"减速比可以提供不同的转速和力矩以克服在十字路口处的变速滞后性。智能送药小车需要驱动电机调速方便、正反转响应时间短、力矩大等方面的特性，直流减速电机可以很好的满足。方案二：采用步进马达。步进马达是一种实现数字图形变换的执行元件，它把电脉冲信号变换为对应的角度和直线位移。在无过载条件下，电机转速、停止位置仅由脉冲信号的频率及脉冲数目决定，与负荷无关。由于智能送药小车需要在搭载重物的情况下保持稳定运行，所以需要适配大扭力，承载能力强的电机，综合以上两种方案，选择方案一。智能送药小车寻迹程序设计openmv介绍总体而言，openmv是一款适用于机器人、智能汽车、其它机器视觉应用软件和硬件的小型机器视觉模块。0V7725相机采用C语言，提供Python程序接口，方便C语言的用户开发。同时，还提供了许多Python实例来说明如何利用计算机视觉在板面上所提供的算法。通过大量Python实例来说明如何使用诸如pwm,uart,spi,i2c,gpio等界面，为开发、调试代码和更新固件提供了一个统一的开发环境。因为开源，用户可以自行完善和添加机器视觉的演算法。OpenMV提供了机器视觉功能最核心和最复杂的部分(包括硬件和核心算法)，使用者们可以把自己的精力放在自己的想法和产品设计上，实现自己的各种创意。程序设计思路寻迹程序设计在openmv原有的识别区中，新增三个识别区块，分别在上、左、右三个方向，用来判断一些特殊的十字路口和交叉路口，并将数据返回到单片机进行处理。颜色阈值，分辨率以及初始化测试要首先调整识别区的颜色阈值与分辨率，使之能够正确识别红色道路与规定路线以外的差别。并且建立与主控模块的有效连接建立特殊识别区及其情况在左上右三个位置建立特殊识别区，并设定4种特殊情况，分别是十字路口，左T，右T以及停止。特殊识别区判断此部分参区的考openmv官网上的巡线代码，并根据设计需求稍作改动，主要改动部分为关于识别判断。当三个识别区全部识别到时即为十字路口，全部没有识别到时或识别到的路线小于规定阈值即为停止，上、左区域识别到时，为左T，右T同理。智能送药小车数字识别程序设计设置串口通讯串口通信，是指在外部设备与计算机之间，以数据信号线，地线，控制线，以比特形式传送数据。该方法所需的资料线路较少，能节省长距离通讯费用，但与平行通讯相比，其传输速率较慢。用于将openmv与stm32单片机的连接使用findtemplate函数Findtemplate中文为查找模板，在openmv中为模板匹配函数，他的作用是通过将识别到的数字与模板库中的图片进行比对，从而挑选出匹配度最高的数字识别数字传出参数变量将findtemplate模板匹配函数识别到的信号转变数字参数，以便接下来处理。信号灯的使用当4.3.1中的工作完成时，红色信号灯闪烁，表示以及完成识别数字识别进行数字比对这里还是要用到模板匹配函数，将转化到的数字参数与路线中的参数进行匹配识别数字坐标将识别区域分成左右两部分，并且设置一个阈值，通过识别一半区域像素点大于所设置的阈值时，说明数字在此半方，反之则在另外一半智能送药小车整体设计系统方案架构图图5.1.1系统方案架构图小车工作流程图图5.2.1小车工作流程图stm32单片机控制方案起步：小车起步需先后达到两个条件①当小车药品检测模块检测到药品已经完成装载时。②在小车完成装载的前提下，按下按键控制模块的起步按钮小车进行起步。转向：当寻迹模块完成路线识别并将信号返回STM32主控时，通过控制小车两个轮子的转速差进而完成转向任务。停止：当寻迹模块检测到前方的路线情况并向STM32主控发出停止的信号时，小车停止。小车电路设计及其仿真图图5.4.1小车电路仿真结论经过几个月的努力奋战，毕业设计也终于快落下帷幕，在完成毕业设计的过程中，我深感自己水平的欠缺，虽然已经尽力去提高自己的要求，但是最终还是不免存在很多错误与缺陷。在一次次的设想，论证和查阅资料下，我学到了很多，真正的从课本中走向实践。也深深的感受到乐趣，毕业设计的结束并不是终点，我会继续努力进步。在这里也感谢老师们的辛苦付出和对我完成毕业设计过程的指导。参考文献[1]刘迷.基于STM32的智能语音控制系统设计[J].工业仪表与自动化装置,2022(04):14-18.DOI:10.19950/61-1121/th.2022.04.003.[2]吴允强.基于STM32的激光追踪器控制系统设计[J].激光杂志,2022,43(06):221-225.DOI:10.14016/ki.