摘要：本控制系统设计的是一款基于STM32F407VGT6控制器的智能送药小车；小车定位于智能医药自动化领域；电源12V由电池供电，经过DC-DC与LDO处理，分出5V和3V3给不同模组供电；小车采用牛眼轮，亚克力板，小车车轮等搭建机械结构；电机采用直流有刷电机与A4950驱动。在场地上，控制器通过K210执行训练好的模型进行目标检测，获取病房号，根据不同病房号获取路径信息；获得病房号后感应取药；取药后，根据程序中的路径信息，通过分块识别算法，实现循迹和转弯，到达病房后，再次通过K210识别病房号卸载，其中转弯过程以及循迹过程采用PID控制。小车之间通过无线模块实现通信。

关键字：STM32F407VGT6、数字识别、轨迹循迹、PID

一、设计任务与要求 1、设计任务

设计并制作智能送药小车，模拟完成在医院药房与病房间药品的送取作业。 院区结构示意如图 1 所示。院区走廊两侧的墙体由黑实线表示。走廊地面上画有居中的红实线，并放置标识病房号的黑色数字可移动纸张。药房和近端病房号（1、2 号）如图 1 所示位置固定不变，中部病房和远端病房号（3-8 号）测试时随机设定。

2、工作流程

参赛者手动将小车摆放在药房处（车头投影在门口区域内，面向病房），手持数字标号纸张由小车识别病房号，将约 200g 药品一次性装载到送药小车上；小车检测到药品装载完成后自动开始运送；小车根据走廊上的标识信息自动识别、寻径将药品送到指定病房（车头投影在门口区域内），点亮红色指示灯，等待卸载药品；病房处人工卸载药品后，小车自动熄灭红色指示灯，开始返回；小车自动返回到药房（车头投影在门口区域内，面向药房）后，点亮绿色指示灯。

3、设计要求

基本要求：

①单个小车运送药品到指定的近端病房并返回到药房。要求运送和返回时间均小于 20s，超时扣分；

②单个小车运送药品到指定的中部病房并返回到药房。要求运送和返回时间均小于 20s，超时扣分； 

③单个小车运送药品到指定的远端病房并返回到药房。要求运送和返回

时间均小于 20s，超时扣分。

发挥部分：

①两个小车协同运送药品到同一指定的中部病房。小车 1 识别病房号装载药品后开始运送，到达病房后等待卸载药品；然后，小车 2 识别病房号装载药品后启动运送，到达自选暂停点后暂停，点亮黄色指示灯，等待小车 1 卸载；小车 1 卸载药品，开始返回，同时控制小车 2 熄灭黄色指示灯并继续运送。要求从小车 2 启动运送开始，到小车 1 返回到药房且小车 2 到达病房的总时间（不包括小车 2 黄灯亮时的暂停时间）越短越好，超过 60s 计 0 分。

②两个小车协同到不同的远端病房送、取药品，小车 1 送药，小车 2 取药。小车 1 识别病房号装载药品后开始运送，小车 2 于药房处识别病房号等待小 车 1 的取药开始指令；小车 1 到达病房后卸载药品，开始返回，同时向小车 2 发送启动取药指令；小车 2 收到取药指令后开始启动，到达病房后停止，亮红色指示灯。要求从小车 1 返回开始，到小车 1 返回到药房且小车 2 到达取药病房的总时间越短越好，超过 60s 计 0 分。

二、系统方案 1、系统结构

系统包括STM32F407VGT6单片机；视觉传感器模块，无线收发模块，电源模块，电机组成。出于体积考虑，电源采用DC-DC芯片TMI3253SH把12V降压至5V，5V再经由LDO芯片ME6211A33M3G-N转至3V3。

2、方案比较与选择 (1)控制器比较与选择

方案一：TI核心板

使用TI公司 的MSP432P401R芯片，主频48MHZ，LQFP封装版本含有84个GPIO。控制部分多达四个 16 位计时器，每个都具有多达五个捕获、比较 PWM 功能，其中两个 32 位计时器，每个都具有中断生成功能芯片。传感器部分:多达四个 eUSCI_A 模块，支持自动波特率检测的 UART，SPI，多达四个 eUSCI_B 模块，I2C（支持多从器件寻址），SPI。具有16为ADC外设，24个输入通道。开发生态较相比ST逊色，参考资源比STM32 MCU少；没有统一的开发环境，难以使用。

方案二：stm32核心板

使用ST公司的STM32F407VGT6芯片，主频168MHZ，82个GPIO。控制部分含有具有14个16位定时器，除基本定时器，每路都有2或4路PWM输出，共28路PWM输出。传感器部分:含有3路I2C，3路SPI，串口含有6个，14个16位计数器，全部具有中断功能。ST开发具有良好的开发生态和资源环境，参考资源最多，配置调试方便，3个ADC外设均支持10路以上的16位ADC采集。大多数芯片手册含有现成的中文资料，易查找。

根据赛题对控制系统芯片的要求，综上所述，STM32F407无论是主频还是外设资源上，都比MSP432P401R更优，开发生态良好，故选用STM32F407作为主控芯片作为系统的核心。

(2)电机比较与选择

方案一：直流有刷电机

有刷电机采用机械换向，结构简单，价格便宜，运行平稳，起、制动效果好，控制精度高，有刷电机通常和减速箱、译码器一起使用，使的电机的输出功率更大，控制精度更高，控制精度可以达到0.01毫米，几乎可以让运动部件停在任何想要的地方。缺点就是因为电刷和换向器之间有摩擦，效率低。市场上的有刷电机驱动IC体积小。

方案二：步进电机

该类电机是一种把脉冲信号转换成相应角位移或线位移的电动机，同时还有扭矩大的特点，步进电机在做位置控制要求高，低转速的场合非常合适。除此之外，还有分辨率高(一般步距角1.8°)，驱动器制作成本低的优点。当然步进电机无法做到速度突变过猛，对PWM的频率选择要求高，低速时会共振，高速时产生噪声，转矩波动大，丢步等问题，步进电机驱动器占的体积大。

方案三：舵机

舵机是一种位置伺服的驱动器，PWM频率一般在250Hz左右，具有响应速度快，位置(角度)控制精准的优点(比步进电机精准)，其选型是看其能转过的最大角度以及输出力矩大小，无法像电机那样不断旋转，因此无法取代电机，不适用于该题小车的制作，仅用于固定安装视觉模组。

方案四：直流无刷电机

无刷电机相比有刷电机少了换向器，采用电子换向。旋转无噪声，速度快，寿命长，还能实现力矩控制，在性能方面完全优于有刷电机，但单个的无刷电机控制系统复杂，不仅要位置传感，还需要电流采样，同时占用3对互补PWM,算法上还需要使用SVPWM；而且方波控制的精度低，不能发挥无刷电机的性能。无刷电机驱动板体积一般较大，电机本身和驱动板价格都比上述电机更昂贵。

从开发成本，开发难度综合考虑，采用直流有刷电机制作送药小车，使用简单，开发快捷。

(3)视觉识别模块比较和选择

方案一: STM32直接驱动OV2640，OV5640,OV7725系列摄像头

采用摄像OV2640+stm32f4芯片，OV2640摄像头模块，采用1/4寸的OV2640百万高清CMOS传感器制作，具有高灵敏度、高灵活性、支持JPEG输出等特点，并且可以支持曝光、白平衡、色度、饱和度、对比度等众多参数设置，支持JPEG/RGB565格式输出，可以满足不同场合需求，但是要实现图像的跟随，ov2640虽然像素高，但是stm32f4得168M的频率并不能让它处于高帧数运行，如果要实现机器视觉，需要很多的图像处理算法，这大大加大了处理器的频率需求，同时机器视觉所需要的许多图像处理算法也需要自行编写，这会增加我们的工作量，而且本次设计也不需要太高像素的摄像头，太高像素的摄像头为后期的数据处理增大了很多工作量，所以本次设计不采用OV2640等直接驱动摄像头写识别算法。

方案二:K210视觉硬件

K210是由一家叫做嘉楠的公司推出的一款MCU，其特色在于芯片架构中包含了一个自研的神经网络硬件加速器KPU，可以高性能地进行卷积神经网络运算。K210的算力其实是相当可观的。根据嘉楠官方的描述，K210的KPU算力有0.8TOPS，作为对比，拥有128个CUDA单元GPU的英伟达Jetson Nano的算力是0.47TFLOPS ；而最新的树莓派4只有不到0.1TFLOPS ，得以见得其算力之强大，可稳定完成人脸检测、物体识别、播放视频、声场成像、3D渲染等功能。因此非常适合用于解决本题的数字识别难题，同时数据发送支持串口，数据交互方便。

方案三:OpenMV视觉硬件

OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。以STM32FH7芯片为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在小巧的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。而且Openmv是开源的，这意味着我们可以查看它的内部算法，在它的基础上做修改，这对我们的开发是很方便的。同时与一般方案，自行把摄像接到普通的stm32f4系列的单片机上，然后花大量时间写算法相比Openmv更具优势，这可以缩短我们与机器视觉和距离，不仅可以出色的完成任务，而且为我们本次设计节省大量时间，所以本次设计采用Openmv。

考虑到运行神经网络会占用大量性能，识别帧率不佳，很难做到两种模式共同运行，故选择两种视觉识别模组，K210做数字识别，OPENMV用做红线循迹识别。

(4)无线收发模块比较和选择

方案一：蓝牙模块

使用汇承HC05模块或JDY-31模块。蓝牙可以通过蓝牙协议主机与从机互联，实现无线传输，有防辐射，环保的优点，但不同设备间协议可能不兼容；在使用经验上，HC05经常出现无法调试的情况，JDY-31无主机功能；

方案二：ESP32核心板

ESP32功耗高，价格适中，可以通过开启AP+STA模式，开启局域网，从机设备只需要连接主机开启的WIFI，实现无线透传，在传输距离方面优于蓝牙，主机连接从机高效稳定，缺点是功耗太高。

方案三：NRF24L01无线模块

NRF24L01是使用SPI通信的无线模块，体积小，价格便宜，功耗低，在空中传输的速率达到1Mbs，2.4ghz频段，最大支持传输32有效字节宽度，更适合小数据无线传输，足够满足遥控器的需求，与单片机为SPI通信，传输稳定，有现成成熟方案。

综合考虑，使用NRF24L01无线模块进行无线通信。

(5)循迹模块比较和选择

方案一：TCRT5000红外反射管循迹模块

TCRT5000 传感器的红外发射二极管不断发射红外线，当发射出的红外线没有被反射回来或被反射回来但强度不够大时，红外接收管一直处于关断状态，此时模块的输出端为高电平，指示二极管一直处于熄灭状态；被检测物体出现在检测范围内时，红外线被反射回来且强度足够大，红外接收管饱和，此时模块的输出端为低电平，指示二极管被点亮,即可判断循到轨迹。在循迹这块中，我们原打算使用TCRT5000的输出不同的模拟量来判断红线循迹，但经过仔细测量发现，该模块对黑线外反射强度均不强，模拟量输出没有明显区别，故此该方案舍弃，仅用来识别边缘轨迹与判断是否到达目的地；

方案二：TCS3200颜色传感器

TCS3200颜色传感器是一款全彩的颜色检测器，包括了一块TAOS TCS3200RGB感应芯片和4个白光LED灯，TCS3200能在一定的范围内检测和测量几乎所有的可见光.通常所看到的物体颜色，实际上是物体表面吸收了照射到它上面的白光(日光)中的一部分有色成分，而反射出的另一部分有色光在人眼中的反应。由上面的三原色感应原理可知，如果知道构成各种颜色的三原色的值，就能够知道所测试物体的颜色。对于TCS3200D 来说，当选定一个颜色滤波器时，它只允许某种特定的原色通过，阻止其它原色的通过。通过该原理，我们可以通过判断识别到红色，来判断路线，通过PID调节来跟踪路线。然而，调试发现，TCS3200颜色传感器效率较低，导致反应不及时，故此放弃次方案；

方案三：OpenMV视觉循迹

OpenMV模块可以运行视觉算法识别功能，可对各种颜色进行识别，并得到目标色块坐标；通过色块融合，将区域划分为上，下，左，右四个区域，分别识别色块，得到红色轨迹在各区域的位置；并通过比较区域来确定巡线路径；

综合考虑，经过测试，可以稳定获得轨迹方向与坐标，以便后续PID跟踪调试，故选用此方案。

三、理论分析与计算 2.1 数字识别方法

使用开源的目标检测框架yolov3,对各种角度的数字1到8进行模型训练，最终获得该模型的神经网络文件并将其转为为能利用k210高达0.8TPOS算力的kmodel模型文件，拷进K210模组挂载的SD卡中。在程序中，导入该kmodel模型文件，便可一次性识别多个数字，读取对象，可知道具体识别出的是哪个数字，数字的中心位置在区域的哪个坐标。数字中心位置的计算公式：

2.2 分块识别算法

对OpenMV摄像头拍到的图片进行高斯滤波，形态学操作后二值化处理，在图片中定义对各ROI区域，可划分为上，下，左，右，中间五个区域，在其中找红色阈值的ROI块，根据识别各个ROI块的结果,进一步判断红色直线的坐标位置，根据五个区域识别的结果，若在5五个区域中都识别到红色块，则认为在十字路口；若在左，中，右，下四个区域都识别到红色，则认为在T字路口，其他情况可下发给发给STM32F407以进一步处理。

2.3 循迹算法

STM32F407主控根据摄像头模块传来的数据进行PID控制，往左右偏时根据累加PID计算出值加减输出给电机的PWM值，使小车能够进行平稳的红线循迹，在遇到十字路口时，根据识别出的数字准确转向要去往的病房处，到达病房等待卸载药物完成后往回继续循迹回到药房。

四、电路与程序设计 1、电路设计 （1）最小系统模块电路

此次设计我们采用STM32F407VGT6单片机，它是基于高性能的ARM Cortex-M4 32位RISC内核, 运行频率高达168MHz. Cortex-M4内核具有一个浮点单元(FPU)单精度, 支持所有ARM单精度数据处理指令和数据类型. 它还执行全套的DSP指令, 并包含一个存储器保护单元, 加强应用的安全性. STM32F407VGT6融合了高速内嵌存储器(闪存存储器高达1Mbyte, 高达192K字节 SRAM), 高达4K字节备用SRAM, 以及一个加强范围的输入输出, 外部设备连接至两个APB总线, 三个AHB总线和一个32位多AHB总线矩阵。

（2）电源电路设计

（3）电机驱动电路设计

（4）外部通信电路

2、程序结构与设计

图（7）程序逻辑框架

五、系统方案与测试结果 1、测试方案

①硬件检测：采用电源、万用表，示波器等对电路板连接情况测试；

②基础部分检测：基础部分的三个要求；

③发挥部分检测：发挥部分的两个要求。

2、测试使用仪器

RIGOL示波器（DS1104）、PC个人电脑、万用表；

3、测试结果与误差分析

（1）小车1能够正常识别近端病房数字，并且根据识别到的1,2号病房，到达指定的近端病房；在拿取物品后，正常返回到药房；

（2）小车1能够正常识别中部、远部病房数字，并且根据识别到的病房号，到达指定的中部、远部病房；在拿取物品后，正常返回到药房；

（3）小车1在识别到中部或远部病房数字后，根据识别到的病房号，到达指定的中部、远部病房；让小车1在识别到中部或远部病房数字后，根据识别到的病房号，到达指定的中部、远部病房对应停止处；小车1被拿取物品后，开始原路返回药房，并通过无线通信让小车2继续运动，前往目标病房。

六、结论

本次完成智能送料小车题目，由OpenMV与K210视觉识别模块对图像进行处理并返回关键信息给单片机，用于指引小车完成任务。在调试代码和硬件过程中碰到不少问题，比如选择循红线方案；编写与调试各种通信协议过程中，因为各种疏忽，经常出现异常情况；多次调整数字识别模型后，识别仍然效果不佳，常出现误判的情况。

这次比赛让我们受益良多，无论是团队合作精神还是对细节的谨慎处理，都让我们进一步体会到了电子设计的挑战性。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”除了课本的知识，我们深知实践能力的重要性，更在比赛中获得了许多宝贵的经验。

参考文献

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