（不眠者①队）国电-F题：智能送药小车，广东赛区一等奖，推国赛，开源（代码+设计方案）_智能送药小车项目计划书

国电 —— F题: 智能送药小车，所有源码暂时开源

前言

  千歌：即将走完大学的四分之三，从入学，参加社团，参赛，申项目，创业……大二由于某些原因，没有赶上国电的备赛，原本以为与这场四天三夜的盛宴无缘了，作为一名电子人，如果没有参加上国电，那将会是我一生的遗憾。好在机缘巧合，国电赛期延时了，我搭上了末班车，并拿到省赛一等奖。在此，我要感谢我的队友：康康、Zwalkon。
  本次我们会把作品（基础题三小问）的设计思路，硬件选择，以及源码全部开源！！！
  注意：本文章严禁未授权转载；所属源码，除本团队外，禁止销售。如有发现，可向我们举报。
  工程链接请看文末，自行下载。

效果视频：

一、题目

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。

            

二、硬件部分

  首先我们拿到题目立即分析其中需要的重要组成元素，分别为：数字识别、循迹、药物检测、红绿黄灯。
   我们根据题目要求设计的小车具备以下硬件：两个openmv（寻迹、数字识别）、两个单路灰度传感器（识别十字）、两个TB6612电机驱动、行程开关（检测药物）、0.96寸OLED（显示代码效果）、红绿灯模块（红、黄、绿LED）、主控STM32F103RCT6,以下是硬件对应配置表，有一些多准备的硬件没用上也在其中（可忽略）。

材料清单：

   openmv4摄像头2，7.2V锂电池1，普通小车底盘（带4个TT电机）1，STM32F103RCT6单片机1，TB6612FNG电驱2，OLED显示屏，单路灰度模块3，行程开关1，200g砝码1，洞洞板*2，杜邦线若干。（一辆小车大概750成本，摄像头买280的就可以）
破破烂烂-寒门子弟号（1）：
破破烂烂-寒门子弟号（2）：

材料实物图：

1、openmv4：
2、单片机：

3、小车底盘（长26厘米，需要自己锯掉一点）

4、灰度模块：

5、电驱TB6612：

6、行程限位开关

7、0.96寸OLED

设计方案：

   循迹大概分为两种方案，一种的灰度循迹，一种是摄像头寻红色，我们代码中使用的openmv寻红色线，通过取阈值可以排除误识别黑色的概率，如果使用的是灰色循迹，则需要避免误识别黑色，比如边界和十字路口边上的数字都是黑色；循迹中的路径规划与判断都由stm32处理。
   由于题目提到的是大约200g药物，但是形状没限制，不作为考核重点，那我们就没必要搞一个压力传感器，直接用行程开关感应药物是否压着开关就能判断药物是否存在。
   使用两个灰度传感器用于识别十字，判断寻迹途中转弯时机。
   OLED用于反馈代码执行阶段，方便调试时候看现象。

三、代码部分

数字识别：

  我们是通过openmv的多模板匹配实现的，虽然是使用例程，但是不能完全使用，必须做修改，不然模板一多会出现帧数特别低的现象，基本卡着不动（这里，千万不要用for循环，不然就会出现卡）（直接在单模板的基础上叠加模板就行，具体看源码），模板匹配后，就把感兴趣的ROI的第一位传给需要传给单片机的数组。

数据格式为[X,X,X…]中间有14个数据

组成为1，2，3，3的X坐标，4,4的X坐标，5,5的X坐标，6,6的X坐标，7,7的X坐标，8,8的X坐标

举例

识别到画面中只有1，数据格式为[1,0,后面都是零]

识别到画面中只有2，数据格式为[0,2,后面都是零]

识别到画面中只有3，数据格式为[0,0,3,3的X坐标]

以此类推，1和2都是没有X坐标的，因为1、2房间号固定位置，不用判断。别的数字后面都会紧跟着数字所在位置的X坐标值



以上代码只进行了openmv传输数据到stm32，接下来进行进一步处理。对识别数字结果进行滤波，每一次识别结果中，将识别到的数字在对应数组中加1，后面比较数组的大小就可得知，那个数字识别的次数对多，那个数字就是正确的。LB_flag初始为0



上面只适用开头的识别单个数字的场景，接下来还有同时识别两个数字的代码，方法就是先识别一个最多的数字排除，再后续识别出现最多的另一个数字。

寻迹部分：

这部分的数据处理与数字识别部分类似，并且无需滤波，运用得来的数据进行PID运算做寻迹。Openmv发送数据格式为[X,X]
第一个数据是截距rho第二个是角度theta，两者都有正负之分,最大值为三位数。
以下是stm32处理此数据格式的代码




最重要的数字识别和寻迹部分的数据传输和处理已经展示完毕

剩下的就是判别十字路口和路径规划的代码处理

十字识别部分：

首先，因为我们的寻迹效果很理想，所以不存在误触的情况，所以通过硬件上的灰度传感器识别到红线则必定是到了十字路口，执行转弯流程，但是因为转弯90度会导致灰度传感器再次触发红线，因此我们设置了一个防触发延时，需要一点5秒过后才能进行转十字判断。
由于涉及到太多标志位，代码看起来比较复杂，此处只讲概念，剩下自己看源码，此处代码部分在定时器3的中断服务函数内。以下以题目1部分识别处理



SZ_flag为转弯标志位，当它置1则执行转弯操作

关于路径规划部分

设置了一个数组，根据每次十字路口的处理，分别对数组的每一位进行赋值，转左赋1，转右赋2，不转弯赋0，这样在的话只需要在写完往目标前进的代码，后续代码复制一遍前进代码中识别数字的部分删除，改为数组中数据判断，反转数组中对应数值进行转弯操作就行，比如，前进时，遇到路口，对应为1，左转，返回是判断对应是1，右转，如果为0.则不判断转弯即可。

在我的代码里，这个路径数组为luxian[] (中文拼写别介意)

精华部分：关于实现停车位置一致性的处理

由于我们openmv动态识别数字效果十分不理想，所以我们只能静态识别，为此，必须设定一个确定的停车位置，并且每次运行时的停车位置都得几乎一致，但是做过小车的同学都知道，小车在使用时间不同的情况下，电压不定，电机的运行速度也不一致，因此，为了保证停车位置一致，我们在每次发车开始打开计时，到第一个十字路口时中断，然后将这段距离与时间运算即可得到当前电压值下小车的平均速度，然后就可以用这个速度去计算我们接下来前进的每一个位置，也包括第二、三个路口的数字识别位置。

由于涉及到很多标志位，此处只写概念，代码请同学们查看源码。

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            广东省工科大学生实验综合技能竞赛
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