#第六届立创电赛#自主视觉无人加油站物联网系统 - 嘉立创EDA开源硬件平台

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*1、项目功能介绍

   本次自主视觉无人加油站物联网系统以STM32F103RCT6为主控MCU，HK32F103C8T6为协处理MCU，搭载OpenMV3视觉识别模块、乐鑫WIFI模组、SIM800C（GSM）、TTS语音芯片、机智云物联网平台等特色设备。从用户手机端、机智云物联网云端、上位机管理端等多方面的数据交互，实现一套具有大量实际应用场景的自主无人物联网加油设备，系统方案框架如图1所示。

                     图1:系统方案框架

本次项目具体功能如下：

（1）建立汽车油箱口识别算法模型，通过机器视觉识别算法正确解析获取油箱口的相对坐标位置并联动机械臂进行准确定位。

（2）设备接入机智云物联网服务器，通过移动便携设备下载机智云客户端程序，即可选择相应的加油套餐和获取当前加油信息。

（3）实现加油站园区上位机端管理软件，通过上位机管理软件可对园区内的自主加油枪设备进行统一管理以及获取园区内设备的实时信息。

（4）友好的人机交互设备，从视觉和语音方面让用户和管理人员实时了解设备的当前运行状态。

（5）主动安全报警设备，实时监测园区内的燃油挥发情况以及火情检测，做到第一时间紧急事件报警处理。

项目实物图如下图2所示：

                 图2：自主视觉无人加油站实物图

*2、项目属性

项目为首次公开；原创项目；未参加过任何比赛以及院校答辩

* 3、开源协议

GPL3.0开源协议

请在竞赛阶段填写 ↓

* 4、硬件部分

   本次设计采用意法半导体STM32F103RCT6为主控芯片，HK32F103C8T6为协处理芯片，两个控制器主要负责与所有功能模块进行通信以及数据交互。通过采集OpenMV3特征检测数据及图像特征值，并通过BP神经网络训练方法提高油箱口识别准确度；配置乐鑫WIFI模组连接机智云物联网平台，在机智云平台上创建设备的数据节点，实现机智云数据的解析与封包、传感器数据与通信数据的转换逻辑；处理手机端App用户控制端、上位机管理端以及各功能模块的数据交互。

         OpenMV3机器视觉识别模块主要采用特征检测（find_keypoint），先将目标物的特征值保存在KPTS1中，匹配出目标特征的多种比例大小和角度。利用AGAST特征点检测采取的算法与最开始的目标特征值进行匹配，将特征值作为BP神经网络的输入，利用神经网络的不断迭代训练输出最终参数，能大大提高识别准确度。

   通过乐鑫公司的ESP8266（WiFi）模块实现机智云平台的对接，快速实现硬件智能化。通过机智云提供的智能云平台、手机APP、联网模块的整套解决方案，为该产品分配Product Key和Product Secret参数。Product Key参数由开发者写入设备MCU（设备主控板），并告知WiFi模块，WiFi模块登录机智云后，机智云将会识别该Product Key的产品，Product Secret参数是APP开发或服务器对接时所使用的参数。机智云物联网平台结构如下图3所示。

                                                      图3：机智云物联网平台结构

本次项目设计采用立创EDA工具进行PCB Layout：

项目原理图如下：

                                                       图4：项目原理图

项目PCB图如下：

                                               图5：项目PCB图纸

注：推荐使用立创EDA。若选择其他EDA工具，请在附件上传PDF格式的原理图，PDF格式的PCB图纸，Gerber格式的PCB文件。这里可以详细说明您的项目实现原理和机制、注意事项、调试方法、测试方法等。推荐图文并茂的形式向别人介绍您的想法。

* 5、软件部分

   首先对STM32F103芯片和HK32F103芯片进行初始化，再对OpenMV3摄像头识别模块、SIM800C（GSM）模块、乐鑫WIFI机智云物联网模块、TTS语音合成模块等进行初始化和配置。各设备初始化完成之后，系统进入正常工作模式。

（1）判断是否进行油箱口视觉模型训练，如果选择对油箱口进行识别模型训练，则OpenMV3提取油箱口特征值进行BP神经网络模型训练；否则等待加油指令。

（2）当系统接收到加油指令时，判断加油枪是否已准确定位至油箱口，如果还未定位成功则继续进行视觉定位和姿态调整；如果定位完成则启动加油。

（3）已启动加油时，通过中断将当前加油信息通过机智云WIFI模组上传云端。设备通过GAgent协议与云端握手，并在云端上创建数据节点。将设备运行信息实时上传机智云服务器，用户可通过手机App以及上位机端获取设备实时运行信息。

（4）判断所加油量是否和用户所选择加油套餐相匹配，若相匹配则本次加油操作完成，若未达到加油量则继续执行加油操作。具体系统软件流程图如图6所示。

图6：系统软件流程图

Python机器视觉识别实现：

   本次采用AGAST算法进行特征提取，并且进行目标追踪。提取最开始的图像模型作为目标物体特征，KPTS1保存目标物体的特征，默认会匹配目标特征的多种比例大小。将待识别目标物放置摄像头中央识别，识别过程中出现特征角点，证明已识别记录目标特征。具体调试过程如图7所示。

图7 Python机器视觉识别实现

上位机端管理软件实现：

   上位机端管理软件通过Visual Studio开发，该软件分为用户信息区和场区智能管理两大块：用户信息区记录体现已加油车辆的具体消费情况及车辆牌号和归属地；场区智能管理区结合了加油选项操作和设备运行的实时信息，具体上位机端管理软件如图8所示。

图8 上位机端管理软件

设备接入机智云物联网平台：

          STM32F103通过串口与GAgent模组固件与云端通信，通过在云端上创建设备和数据节点，实现底层的设备运行信息上传机智云物联网服务器，并可通过移动便携式设备登录机智云平台，获取设备实时运行信息。设备接入机智云物联网平台如图9所示。

                      图9 设备接入机智云物联网平台

手机移动网络接入机智云：

   在机智云物联网平台生成的相应安卓源码工程框架进行二次开发，重构显示界面及数据节点交互操作，手机端通过移动运营商4G网络接入机智云物联网平台，实现用户的加油套餐选择以及实时加油进度数据的监测，具体如图10所示。

                      图10 手机移动网络接入机智云

注：若您的项目涉及软件开发，请在附件上传对应的工程源码。这里可以详细说明您的软件流程图、功能模块框图、相关算法的解释或科普、源码结构、编译环境的搭建和配置、源码编译方法、程序烧录方法等。推荐图文并茂的形式向别人介绍您的想法。

*6、BOM清单

注：项目涉及的BOM清单。这个位置请上传BOM的截图。清单详情请以PDF的格式上传到附件中。建议包括型号、品牌、名称、封装、采购渠道、用途等内容。具体内容和形式应以表达清楚项目构成为准。

*7、大赛LOGO验证

点击zip下载大赛logo标识！ （大赛标识）.zip

* 8、演示您的项目并录制成视频上传

视频要求：请横屏拍摄，分辨率不低于1280×720，格式Mp4/Mov，单个视频大小限100M内；

视频标题：立创电赛：{项目名称}-{视频模块名称}；如立创电赛：《自动驾驶》-团队介绍。

更多详情：https://diy.szlcsc.com/posts/06c94d90c2c447dfbd9ed7339ff4a5b1