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摘 要 ：针对医院、酒店、餐厅等场所需求的“无接触配送”问题,设计了一种新型的智能配送设备,为物流行业提供 了更加安全、高效、准确的服务。系统由 STM32 单片机主控智能小车组成,配备 OpenMV 图像识别模块、TSL1401 线阵线 性 CCD 模块、HX711 称重传感器模块、2.4G ZigBee CC2530 串口无线收发模块等。其中, 两个 OpenMV 识别位置信息, 小车 前后的 TSL1401 线阵线性 CCD 模块配合白光灯带实现前进后退循迹功能, 2.4G ZigBee 串口无线模块实现配送小车之间的通讯, HX711 电子秤模块获取配送物品重量。经实验测试,本系统实现了更加高效、准确、安全和方便的配送方式,系统稳定性良好。
关键词 ：OpenMV ；无接触配送 ；TSL1401 巡线 ；PID
Contactless Intelligent Delivery Car Based on OpenMV
【Abstract】：A new type of intelligent delivery device has been designed to meet the needs of hospitals, hotels, restaurants, and other places that require "contactless delivery", providing a safer, more efficient, and accurate service for the logistics industry. The system is controlled by an STM32 microcontroller and equipped with an OpenMV image recognition module, TSL1401 linear CCD module, HX711 weight sensor module, and 2.4G ZigBee CC2530 serial wireless transmission and reception module. Two OpenMV modules recognize the location information, and the TSL1401 linear CCD module in front and rear of the small car, together with the white light strip, realize the forward and backward tracking function. The 2.4G ZigBee serial wireless module realizes communication between delivery vehicles, and the HX711 electronic scale module obtains the weight of the delivered items. Experimental testing has shown that this contactless delivery device achieves a more efficient, accurate, safe, and convenient delivery method, with good system stability.
【Key words】：OpenMV;contactless delivery;TSL1401 line tracking;PID
0 引言
随着互联网和物联网技术的快速发展,人们对于物 流配送的要求也越来越高。然而,传统的配送方式仍存 在一些问题,例如,人工投递、交互接触可能会增加疾 病感染风险、时间成本比较高等。因此,智能配送小车应 运而生, 它可以实现自动化配送, 避免用户和配送人员的 接触,减少疾病感染风险,提高配送效率和准确性 [1]。故 此,研究智能无接触配送小车对于改善物流配送服务质量、提高人们的生活质量具有重要的现实意义和社会价值。
国内智能配送小车现状正在逐步发展壮大。随着智 能化和自动化技术的不断发展,智能配送小车已成为物 流行业的新趋势。在无人机、AGV（自动引导车）等无人配送技术的基础上,智能小车、机器人配送等无接触配送设备不断出现 [2]。这些设备能够通过激光雷达、摄 像头等传感器,实现自主导航、避障等功能,在某些领 域可以很大地提高配送效率,降低人工成本。
本文设计一种无接触智能配送设备系统,既可以应 用于送药、送餐等领域,也可以用于工业自动化配送等 方面。
1 系统分析
本文以智能配送药物为例, 研究智能配送小车。系 统要实现的目标具有以下几点 ：
（1）单个小车可以运送物品到指定的地方 ；
（2）单个小车运送货物完成之后可以自动返回到 起点 ；
（3）两个小车可以配合运送货物到同一个地方 ；
（4）有自动避让功能,小车运行过程中不能出现碰 撞,不能压线。
要实现以上目标,主要涉及到以下几个关键问题 ：
（1）如何获取图像信息 ：由于小车需要识别跑到 两侧 6cm×8cm 大小的白底黑字数字,检测距离大概 20cm 左右,因此,需要选择一种机器视觉模块 ；
（2）如何实现小车之间的通信 ：该系统需要实现远 程传输数据的要求,因此,需要选用一种可靠的无线传 输数据的方式进行信号的传输 ；
（3）如何检测药物重量 ：该系统需要检测物品的重 量,判断是否存在物品以及物品重量是否在正常范围 内,可检测重量范围要 10 ～ 15g。
2 系统硬件设计
2.1 系统硬件模块
针对以上这些问题, 本文使用 STM32 系列单片机作 为智能送药小车的主控芯片可以提供可靠的支持 ；使用 OpenMV 摄像头模块进行图像识别, OpenMV 摄像头模 块是一种专为机器视觉应用设计的小型摄像头,可安装 TF 卡,用于存放保存照片等 [3] ；使用 ZIGBEE CC2530 2.4G 串口透传模块实现小车之间的通信 [4] ；使用 HX711 称 重传感器检测货物的重量, HX711 是一款高精度、低 功耗的模拟 - 数字转换芯片,并且工作电压范围广,可 在 2.6V ～ 5.5V 的电源下工作 [5] ；使用 TSL1401 线阵 线性 CCD 进行循迹,该模块的核心是由 128 个光电二 极管组成的感光阵列 [6]。系统框图如图 1 所示。
2.2 外形机械结构设计
车辆外形和结构是设计的一个关键方面。本设计将 两个 OpenMV 安装在小车顶上的中间部分,摄像头对 准地面,这样可以准确识别十字路口两边的编号,并 且不需要额外的动作来调整摄像头位置,这种设计相 较于单个摄像头更高效。首先在 OpenMV 摄像头前 面, 使用了强光 LED 补光来增强图像的亮度, 提高识 别的准确率,主要是因为摄像头容易被光线影响 ；然 后在车尾部,放置了 STM32 主控单片机作为系统的主 控、OLED 屏幕进行人机交互、电机驱动模块控制直 流电机、ZigBee 无线通信模块实现小车之间的通信、 HX711 重量检测模块检测物品 ；最后在小车车头和车 尾各安装一个 CCD 循迹模块,这样小车可以前进循迹, 也可以后退循迹,减少了小车原地旋转的步骤,提高系 统运行效率。小车外形机械结构示意图如图 2 所示。
3 系统软件设计
系统上电之后先需要对 HX711 模块和 CCD 模块进 行初始化 ；然后,需要配置串口、定时器、PWM、DMA 和 IIC 通信等参数 ；接下来,等待检查手持目的地编号, 等待放入要运送的物品后,设备会自动寻找目的地,中途如果需要双车交换,会自动进入最近的支路,等待对 方通过之后,设备会返回主干道,继续任务 ；最后当到 达目的地后,设备会等待取走物品,并开始自动返回到 起点。软件流程图如图 3 所示。
3.1 TSL1401 线阵线性 CCD 循迹
小车当前位置通过 TSL1401 线阵线性 CCD 来检 测。CCD 是一排感光传感器,对应 128 个灰度值,相 当于在小车前面装了 128 个红外传感器。经过二值化处 理, CCD 检测到的循迹线对应数据 0,白色地面对应数 据 1[5]。由于 CCD 检测到的循迹线宽度是 20 个像素左 右,所以只要在 128 个数据中找到宽度为 20 左右的数据 0,就可以确定小车的当前位置。当小车在走廊正中 间时,小车当前位置为 64。所以小车就可以根据这个 位置来循迹, CCD 采集到的数据如图 4 所示。
3.2 PID 循迹算法
在循迹 PID 算法中,首先需要读取小车前方循迹传 感器 CCD 的信号,得到小车当前的偏差值 ；然后,根 据比例、积分和微分系数,计算出 PWM 信号控制量, 将控制量送到小车的控制系统中,即可实现小车的自动 循迹。PID 算法包括三个控制参数 ：比例系数（P）、积 分系数（I）和微分系数（D）。其中,比例系数用于控 制小车对偏差的响应速度,即控制小车对偏差的快速响 应能力 ；积分系数用于控制小车对累积误差的响应,即控制小车对累积偏差的修正能力 ；微分系数用于控制小 车对误差变化率的响应,即控制小车对偏差变化的修正 能力。通过合理调节 PID 算法中的三个控制参数, 可 以实现小车在循迹过程中的稳定性和精准性,提高小车的循迹能力和工作效率。PID 公式如式（1）所示 ：
3.3 OpenMV 图像识别
首先采集一张 QQVGA 大小且灰度图类型的图片（如 图 5 所示）,并将其进行二值化处理。通过找到适当的 LAB 最大值和最小值,将图片中数字部分转换为黑点, 其余部分转换为白点 [6]。在处理完成后,会得到了一张处理后的图片,其中数字部分非常清晰,如图 6 所示。
然后,采用模板匹配算法把这张输入图像和给定 的 8 个数字模板图像进行比对计算,找到最相似的子图 像。核心公式如式（2）所示 ：
在公式（2）中, score(x,y) 表示在输入图像中以 (x,y) 位置为左上角的子图像与模板图像之间的匹配得分。匹 配得分越低,表示两个图像之间的差异越大。 I(x+i, y+j) 表示输入图像中 (x+i, y+j) 位置的像素值, T(i,j) 表示模板图像中 (i,j) 位置的像素值。通过将每个像素差的平 方相加,可以得到子图像与模板图像之间的匹配得分。 Σi 和 Σ j 是对模板图像的所有像素进行求和,用于计算得分。
由于模板匹配算法比较依赖小车停止的位置,如果 图片的角度偏差太大,识别效率就会很差,可能无法识 别出数字。为了解决这个问题,本系统采用了 OpenMV 内部的一个 3D 旋转图片函数。该函数可以根据 x、y、 z 轴旋转图片的角度,从而解决模板匹配中的角度问题。 让图片在 Z 平面每旋转 1 度,用一次模板匹配算法。
4 系统测试分析
智能送药小车的硬件调试需要完成整体机械结构搭 建。车身使用雪弗板搭建,机械结构需要根据外形示意 图精确裁剪出雪弗板,并使用热熔胶连接。车头和车尾 安装 CCD 模块和补光灯带, 补光灯带需要采用稳压芯 片 7809 驱动。车身中间部分需留出空间安装 OpenMV 图像识别模块,然后在车尾部安装 STM32F103 主控芯 片、ZigBee 无线模块、HX711 称重模块、MSP430 和 0.96 寸 OLED 模块 ；最后在车顶左右两侧各安装一个 OpenMV 模块,用于图像识别。
软件调试第一步测试 OLED 屏幕是否能正常显示 ； 第二步测试 HX711 模块是否能够检测物品的重量 ；第 三步测试 STM32 主控和小车顶上左右两侧的 OpenMV 之间的串口通信是否正常 ；第四步测试 CCD 模块返回的数据是否正常,分析这些数据能否算出小车的当前位 置 ；第五步调试各个小车之间的通信是否正常 ；第六步 检查 STM32 是否能产生 PWM 占空比信号控制小车前 进、后退和转弯 ；第七步小车循迹 PID 程序调试,需 要逐步增加比例系数、微分系数和积分系数,以准确跟 踪预定路径。首先将积分系数和微分系数设为 0,逐步 增加比例系数,观察小车响应情况。若响应速度慢,增 加比例系数 ；若响应速度快,减少比例系数。调整好比 例系数后,逐步增加微分系数,以达到阻尼效果。若微 分系数过大,会导致系统高频震荡。在不产生高频震荡 前提下,慢慢增加微分系数。调整好比例系数和微分系 数后,逐步增加积分系数,以消除小车的累积误差。小 车实际运行示意图如图 7 所示。
5 结语
经过多次测试,本智能无接触配送小车在长时间 的稳定运行中表现出了良好的性能。系统测试结果显 示,单个小车可以可靠地将物品运送到指定地点,并能 够自动返回到起点。两个小车之间可以配合运送货物到 同一目的地,并且在运行过程中具有自动避让功能,有 效避免碰撞。同时,系统能够准确地识别每个目的地的 编号,并及时作出相应的动作。在运行过程中,小车能 够保持稳定的运行轨迹,且不会出现碰撞或压线等意外 情况,保证了运输的安全性。本文的智能配送小车具有 广阔的应用前景。随着人口老龄化趋势的加剧,医疗保 健需求也在不断增长,智能配送小车作为一种新兴的医 疗服务模式,为人们提供了更加便捷高效的药物配送方 式。无接触智能配送小车对于提升现代物流配送服务具 有重要意义,是物流配送行业发展的重要方向之一。
参考文献
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[2] 唐慧娜.基于STM32单片机的无接触式外卖配送车设计[J]. 电子技术与软件工程,2022(11):156-159.
[3] 王泽川,曾维鹏,黄果.基于OpenMV图像识别智能小车的设 计与制作[J].电子世界,2019(24):143-144.
[4] 雷赛楠,章文俊,李昊.基于STM32和ZigBee网络的智能家居 系统[J].电子设计工程,2023,31(7):109-112+118.
[5] 商林.改进的中位值平均滤波法提升HX711电子秤精度与 稳定性的实验设计与实践[J].武汉交通职业学院学报,2023, 25(1):118-122.
[6] 刘龙阁,刘洋,肖朋超,等.基于线性CCD的智能车设计[J].电 子世界,2017(12):173.
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