2021电赛-F题-智能送药小车-国二作品-超神战队 - 嘉立创EDA开源硬件平台

一、前言

        本人有非常多做车经验，因此电赛主打的方向就是做车。而本次比赛车类题目和我的团队阵容匹配，加上两个给力队员助力，取得了国二的好成绩！

二、团队介绍

        由队长赵嘉辉（电控编程）、队员陈为骞（视觉识别）和吴金颖（机械设计）组成，其中两个大四，一个大三。

三、项目分析

 

四、系统方案

1、单片机选择

    采用arduinoMEGA2560单片机作主控。由于其代码开源性，代码简易，适合新手使用。强大的库函数能极大减少开发时间。且对于该题目，运算速度足够，因此采用。

2、运动系统

    采用42步进电机。该款电机转动精确度高，扭力大，额定电流2A以下，且控制简单，不会因为不同驱动的电压而导致转动步数的偏差，无需使用闭环控制即能走出非常好的直线，不易走歪，短距离内可精准控制运动位移。驱动采用TB6600 H桥双极恒相流驱动。驱动及电机采用淘宝成品套件，设置驱动细分数为800。由于驱动体积较大，且42步进电机运行时电流较小，因此可以拆除该驱动模块的金属外壳（散热器），从而达到极大缩小体积和重量。步进电机驱动市场上也有很多种类，推荐买双路的，比较省体积。

 

    前轮采用牛眼轮进行支撑。牛眼轮的选择最好选摩擦力小的。本作品用的牛眼轮摩擦力较大，使得电机的速度不能提得太高，否则摩擦力会将车的运动姿态扰乱，走起来一抖一抖的。因此推荐使用万向轮，能大幅减少摩擦力！！！

3、循迹系统

    采用八路灰度传感器（实际只用了4路）。调节好阈值，能精准分辨红白色。推荐使用下图的灰度传感器。用非常简单的数字逻辑检测循迹代码即能完成循迹功能。

4、视觉系统

    手持病房号采用模板匹配识别，原因是手持病房号可动态调整远近、角度，模板匹配也能很快识别成功。

    地面上的病房号数字采用OpenMV4 H7 Plus神经网络方法识别。对比模板匹配，识别成功率极高，高达90%以上。由于性能受限，运行时图像仅有2~3帧，需要在病房号前停下零点几秒让其图像稳定下来识别数字。

    openmv一通电执行模板匹配算法识别手持病房号，识别到后发送对应数字给单片机，随后openmv自己保存这个“目的病房号”。之后就等待单片机发送‘1’。随后单片机控制小车来到十字路口前停下，发送‘1’后openmv使用深度学习算法识别地面的病房号，并和之前储存的“目的病房号”对比，如果是地面上贴着的左病房号和‘目的病房号’一致，就发送‘1’，右病房号一致就发送‘2’，如果都不匹配就发送‘0’。单片机根据收到的0、1、2控制小车：直行到下一个十字路口重新发送‘1’、左转到目的病房号、右转到目的病房号。

5、通信系统

    采用HM-10蓝牙模块进行双机通信。主蓝牙仅能接收从蓝牙的信息，不能传信息给从蓝牙。因此从蓝牙接1号车，主蓝牙接2号车。2号车只需要接收1号车指令即可完成所有任务。注意：需提前AT指令设置主从模式和自动连接蓝牙的操作。

6、其他

    采用了oled屏幕显示本次读取病房号是否成功，及实时显示一些小车运行状态，方便调试。设置红绿黄指示灯、蜂鸣器提示等功能。

    采用双边自复位按钮作复位键。由于主控单片机和OpenMV工作电平不一致，复位引脚不能接入同一按键上，因此使用此按键可一键复位两个单片机。

    药物检测采用简单的红外避障模块检测高低电平即可。

 

五、原理图电路分析

1、主控单片机扩展板

    由于本作品的pcb是提前准备的，预设了很多功能接口都没有用上，因此只讲解使用过部分的原理图。

（1）单片机及其引脚外接

    其中arduino的D2-D5作为IO口接入电机驱动模块，驱动两个步进电机（每个步进电机由DIR和PUL控制），D23-D37的其中一些引脚接灰度传感器的8个数字信号口。

（2）电源输入、输出

    12V从圆孔DC5.5系列接口输入，一路直出给步进电机驱动和步进电机供电，领一路经过5V稳压模块给单片机等其他模块供电。引出8组5V电源接口，方便扩展。

（3）蜂鸣器驱动电路

（4）红绿灯驱动电路

    在原理图中无该设计，这个是现场焊电路做成的，3个灯分别接入单片机D8、D9、D10接口。

 

2、步进电机驱动信号整合板

    两个步进电机需要两个驱动板，需要较多信号线和电源线，会导致接线较乱、易松。为了稳定性更好，制作了这块信号整合板，并使用了XH2.54红白排插线，连接不易松，且易拔插。

（1）原理图

    分为12V电源输入输出，布线配合单片机扩展板的IO分布。

（2）PCB及仿真图

    印丝层加入了对应的IO口数字号，标注了步进电机驱动细分数对应的拨码器状态。且该pcb孔位、大小完全适配拆了散热外壳后的步进电机驱动模块，能直接安装在驱动上，省空间。

 

六、PCB设计分析

        由于主要难度在电控编程上，因此对于PCB的布线难度较小，有一定基础即可，没有需要特别注意的地方。

 

七、实物展示

    小车1和小车2用的都是同一个方案和模型。由于成本原因，我们组手头上只有1个openmv4plus，而深度学习仅能用4plus跑。因此小车2上搭载的是openmv4，使用模板匹配进行识别。

 

八、作品装配

1、整车模型

   如图为小车机械结构3D图。前轮采用两个牛眼轮进行辅助支撑，后轮为步进电机驱动的动力轮。长21cm、宽19.5cm、高24.5cm。

    图中1为牛眼轮，2为八路灰度传感器模块，3为小车底板，4为六角铜柱，5为单片机和PCB扩展板，6为摄像头支架固定底座，7为OpenMV摄像头，8为药品，9为药仓，10为红外对射模块，11为步进电机驱动板，12为普通轮子，13为步进电机，14为12V锂电池，15为支撑座。

2、车底盘图

   如图为车底盘CAD图，使用激光切割亚克力制成。厚度4mm左右。

 

九、程序设计

1、运动函数

    以前进为例：通过脉冲数控制步进电机的步进数。想让电机走一圈就是给800个脉冲，位移对应轮子周长。给脉冲的快慢（频率）决定了电机旋转快慢。

    后退、顺逆时针同理，仅A、B电机的方向不一样而已。

 

2、循迹函数

    Q3-Q6为灰度传感器中间4个，检测其电平，根据电平控制小车左转、右转。函数中：(Anit)ClockwisePX(10,3000)为(逆)顺时针微动函数，10为步进数，3000为速度(越小越快)。Advance(50,1800)为前进函数，50为步进数，1800位速度。

 

3、读取病房号函数

    其中inData为字符类型全局变量，存储收到的信息，作缓存。Aim为目的地全局变量，其数字值代表着识别到的目的地病房号。

 

4、读取分岔路口病房号函数

    自定义和openmv的通信协议，发送0x31时开始识别分岔路口病房号。接收到返回的字符，对应左转、右转、前进，显示屏也会显示对应Z、Y、N。u8g2类函数是oled的显示函数，使用方法自行学习，较简单。

 

5、小车1发送位置信息给小车2

    定义病房号的绝对坐标，小车1到达某个收货点后发送该收货点的绝对坐标（3或4，目前没做到5-8的任务）。小车2收到这个绝对坐标后，到达暂停点。小车1返回结束后，会发送可运行指令给小车2，此时小车2根据接收到的绝对坐标，直接去对应的中端病房。

代码没有截全，因为后面的是发送5-8远端病房号的绝对坐标，没有做到那一步，此部分没什么用。函数里的Mid变量是记录小车1到中端病房时的动作，Mid=0对应左转、Mid=1对应右转、Mid=2时前进。以此判断小车1终点在中端病房还是远端病房。同样的变量还有Long。

 

6、视觉代码流程图

7、神经网络训练结果

    基于部分图片数据训练的结果已经达到100%识别率。实际检测结果置信度达到90%以上，足以满足识别要求。

 

十、总结

    1.选择自己最擅长的方案。例如本人在多个车类比赛中均使用步进电机方案，经验丰富，旧代码多，省了非常多的代码编写时间。不要去尝试其他不熟悉的方案，因为4天3页时间真的很紧急。

    2.作为队长要根据每个队员的优势长处设定任务，队长要担任起进度规划的重任，经常是“单核多线程”工作。每个队员都要有强烈的责任感，在选队员上是关键。例如我们队伍有一个机械，负责车组装和3d建模打印等操作，效率极高，半天时间就设计完，一天不到就组装出第一台车，为我们队伍节省了非常多宝贵的调试时间。

    3.运气也是实力的一部分。本次比赛的题目非常符合我们队伍阵容，车控电控、神经网络、机械，完美适配我们三人的优势，也许这些都是命中注定。

 

十一、附件

    B站演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Qb4y1i7Sn/

    代码见附件。不懂可联系qq986274874可提供简单答疑等。