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    基于高性能單片機(jī)的智能物流小車研究與設(shè)計(jì)

    2020-05-03 14:07:48林豪王新雨徐玥
    河南科技 2020年5期
    關(guān)鍵詞:智能物流機(jī)械手單片機(jī)

    林豪 王新雨 徐玥

    摘 要:本項(xiàng)目是基于恩智浦K66單片機(jī)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(jù)小車作業(yè)需求,對(duì)小車的機(jī)械結(jié)構(gòu)和硬件電路進(jìn)行了設(shè)計(jì)。首先利用OpenMV攝像頭模塊識(shí)別不同顏色物體,再通過單片機(jī)控制機(jī)械手抓取物體,最后通過攝像頭圖像識(shí)別使小車按照黑色引導(dǎo)線循跡行駛到指定位置完成作業(yè)。本文可以給學(xué)習(xí)自動(dòng)化控制、人工智能、電子設(shè)計(jì)知識(shí)以及參加相關(guān)競賽的學(xué)生提供參考。

    關(guān)鍵詞:智能物流;單片機(jī);OpenMV;循跡小車;機(jī)械手

    中圖分類號(hào):G64文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):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(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展與應(yīng)用,物流行業(yè)飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的管理模式已不能滿足物流行業(yè)需求,物流行業(yè)正在向智能化發(fā)展。智能物流機(jī)器人作為物流行業(yè)智能化發(fā)展的產(chǎn)物,其研究設(shè)計(jì)知識(shí)主要包括機(jī)械設(shè)計(jì)、硬件電路設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)[1-3]。對(duì)于智能物流機(jī)器人的研究,不僅有利于培養(yǎng)高智能人才,更有利于推動(dòng)現(xiàn)代智能化的發(fā)展。本文主要介紹基于高性能單片機(jī)的智能物流小車的研究與設(shè)計(jì),給學(xué)習(xí)自動(dòng)化控制、人工智能、電子設(shè)計(jì)知識(shí)以及參加相關(guān)競賽的學(xué)生提供參考。

    1 主要研究內(nèi)容

    本項(xiàng)目研究設(shè)計(jì)一種能夠智能識(shí)別不同顏色小物體并能自主搬運(yùn)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(diǎn),主要通過攝像頭對(duì)不同顏色物體識(shí)別,并通過機(jī)械臂抓取所要運(yùn)送的物體,通過攝像頭圖像識(shí)別自主循跡運(yùn)送小物體到指定位置。

    本項(xiàng)目主要研究內(nèi)容如下:一是智能物流小車的機(jī)械結(jié)構(gòu)研究與設(shè)計(jì),本項(xiàng)目主要對(duì)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(wěn)壓芯片,電路簡單,穩(wěn)定性好。

    4.3 驅(qū)動(dòng)電路模塊

    驅(qū)動(dòng)電路的基本原理是H橋驅(qū)動(dòng)原理。硬件電路采用了集成半橋芯片BTN7971B來構(gòu)成H橋驅(qū)動(dòng)器,經(jīng)實(shí)踐,由集成半橋芯片構(gòu)成的驅(qū)動(dòng)電路模塊比較穩(wěn)定、耐用,電路結(jié)構(gòu)簡單,使得電路板布局更加靈活方便,所占空間小。驅(qū)動(dòng)電路模塊原理如圖6所示。

    4.4 調(diào)試電路模塊

    在整個(gè)電路系統(tǒng)中,為了方便調(diào)試,硬件電路上還增加了液晶屏、獨(dú)立按鍵、藍(lán)牙等模塊。液晶屏和獨(dú)立按鍵使得對(duì)小車參數(shù)的顯示和修改更為方便。藍(lán)牙模塊可以使小車連接計(jì)算機(jī),將參數(shù)通過上位機(jī)實(shí)時(shí)顯示,從而監(jiān)測小車的情況。

    5 軟件設(shè)計(jì)

    5.1 系統(tǒng)控制總體設(shè)計(jì)

    整個(gè)系統(tǒng)分為兩部分,即小車的運(yùn)動(dòng)控制和機(jī)械手的舵機(jī)控制。小車的運(yùn)動(dòng)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(dú)立的模塊,而是相互協(xié)作的,只有速度控制和方向控制同時(shí)調(diào)整才能使小車達(dá)到最佳狀態(tài)。通過攝像頭識(shí)別黑色引導(dǎo)線,利用PID算法控制小車的速度和方向,使小車能夠按照規(guī)定路線行駛。小車機(jī)械手的舵機(jī)控制通過攝像頭對(duì)物體進(jìn)行顏色識(shí)別,如果正確,攝像頭發(fā)出信號(hào)給單片機(jī),單片機(jī)發(fā)出控制信號(hào)給舵機(jī),從而控制機(jī)械手對(duì)物體進(jìn)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(shè)置為RGB565格式的彩色圖像,圖像大小設(shè)置為320×240,在圖像處理任務(wù)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(jìn)行色塊識(shí)別仍具有較高的速度。該視覺模塊集成了MicroPython運(yùn)行環(huán)境,使用開發(fā)效率高的Python編程,同時(shí)兼容OpenMV IDE的調(diào)試,因此調(diào)試工作高效、直觀。

    5.3 線路循跡識(shí)別

    線路循跡主要采用直線檢測的方法對(duì)黑色引導(dǎo)線進(jìn)行識(shí)別,具體流程如圖7所示。對(duì)于曲線線路,可以采用最小二值化先將曲線轉(zhuǎn)化為直線,利用相同的方法可以完成曲線線路循跡識(shí)別。

    5.4 PID控制算法

    PID控制算法是工程實(shí)際中應(yīng)用最廣泛的自動(dòng)控制器,它具有原理簡單、穩(wěn)定性好、控制參數(shù)相互獨(dú)立、參數(shù)調(diào)整方便等特點(diǎn)。對(duì)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(jī)比較方便。如果對(duì)控制有更高的要求或者干擾因素較多,可以運(yùn)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(shí)現(xiàn)速度閉環(huán)控制,反饋電機(jī)實(shí)際速度給單片機(jī),接著單片機(jī)通過PI算法消除誤差,最終使得速度達(dá)到期望值。

    5.4.2 PD方向控制。方向控制中使用PD控制。根據(jù)OpenMV模塊返回給單片機(jī)的偏角數(shù)值,單片機(jī)根據(jù)PD算法消除誤差,使得小車按規(guī)定路線行駛。

    5.4.3 PID參數(shù)整定。運(yùn)用PID控制的核心是調(diào)整KP、KI、KD三個(gè)參數(shù)。通過對(duì)設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行波形分析,根據(jù)積累的經(jīng)驗(yàn)對(duì)小車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分析,從而對(duì)參數(shù)進(jìn)行整定。

    6 結(jié)論

    該項(xiàng)目是基于恩智浦K66單片機(jī)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(jù)小車作業(yè)需求,對(duì)小車的機(jī)械結(jié)構(gòu)和硬件電路進(jìn)行了設(shè)計(jì)。首先利用OpenMV攝像頭模塊識(shí)別不同顏色物體,再通過單片機(jī)控制機(jī)械手抓取物體,最后通過攝像頭圖像識(shí)別使小車按照黑色引導(dǎo)線循跡行駛到指定位置完成作業(yè)。本文可以給學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)和參加相關(guān)競賽的在校大學(xué)生一些參考。當(dāng)然,本項(xiàng)目還有許多需要改進(jìn)的地方。對(duì)于識(shí)別物體,由于識(shí)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(shí)別二維碼或者條形碼來識(shí)別不同物體,也可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練來對(duì)物體進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別。另外,小車只能按照黑色引導(dǎo)線循跡行駛,功能較為簡單,擴(kuò)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(xiàn):

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    [4]莊瓊云.基于OpenMV的智能尋跡小車設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].黎明職業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2018(4):80-84.

    [5]李梅,金力.《智能車PID算法的設(shè)計(jì)》實(shí)驗(yàn)綜述[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2013(16):3826-3829.

    [6]于豐華,雷宇橋,胡玉杰,等.基于OV7620循跡的智能車算法研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2013(17):69-71.

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