本课设基于现有图像识别技术，针对图像识别对环境的苛刻要求，研究了一种基于机器视觉的快递无人驾驶小车的设计。随着网络购物的盛行，电子商务的兴起，带动了物流业的蓬勃发展。为了加快物流的效率，更加迅捷的进行货物的存储与出纳，智能快递小车应运而生。设计了一种基于stm32的快递小车控制系统，实现对小车的运动控制和环境感知。系统采用了stm32开发板作为控制核心，结合电机驱动模块、传感器模块、语音与远程控制模块等多种硬件部件，构建了一个稳定、可靠和灵活的控制系统。通过对小车的运动控制，实现小车智能化地行进和存取快递功能；通过环境感知，让小车能够感知到周围的障碍物和墙壁等，从而完善了小车的自主性和适应性。实验结果表明，本控制系统具有高度的控制精度和稳定性，能够满足小车长时间工作的要求。

关键词：智能小车；控制系统；运动控制；环境感知；STM32

一、绪论

1.1 背景和意义

1.1.1 背景

随着人工智能的不断发展，无人驾驶技术逐渐成熟并被广泛关注。无人驾驶技术具有广泛的应用前景，例如在物流、公共交通、出租车和私家车等领域。机器视觉是无人驾驶技术中不可或缺的一部分，它可以通过使用相机、激光雷达、红外线传感器等传感器捕捉环境信息，并使用算法对图像和数据进行处理和分析，从而实现无人快递小车的自主导航。

机器视觉指的是让计算机通过摄像头或其他感知设备获取图像或视频，并通过图像处理和模式识别技术将其转化为计算机可以理解和处理的数据。在无人驾驶领域，机器视觉技术主要应用于实时的场景感知和障碍物检测，从而帮助自动驾驶汽车做出决策。

在无人快递小车的设计和实现中，机器视觉技术的应用可以有效地实现对环境信息的实时感知和分析，从而对车辆的运行进行控制和优化。在无人快递小车中，机器视觉技术可以用于实现以下功能：

实时地感知和识别道路标志、交通信号灯等道路标识，并根据这些信息规划车辆的行驶路线。

对车辆周围的环境进行感知和识别，例如检测和跟踪其他车辆、行人、障碍物等，并根据这些信息进行决策和避障。

利用机器学习算法进行路面状况检测和预测，从而优化车辆的行驶路线和速度，提高行驶安全性和效率。

在设计和实现基于机器视觉的无人快递小车时，需要考虑以下几个方面：

（1）感知设备的选择：为了获取环境的图像或视频，需要选择合适的摄像头或激光雷达等感知设备。

（2）图像处理和模式识别技术的应用：对于获取到的图像或视频数据，需要应用图像处理和模式识别技术进行处理和分析，以获取有用的信息，如障碍物位置和运动方向等。

（3）决策算法的设计：基于感知数据，需要设计合适的决策算法，帮助无人驾驶小车做出正确的驾驶决策。

（4）实时性和鲁棒性的保证：在无人驾驶过程中，需要保证算法的实时性和鲁棒性，以应对不同的道路和天气条件。

基于以上功能，无人驾驶快递小车的设计和实现需要涉及到多个领域的知识，包括计算机视觉、深度学习、控制理论等。同时，无人快递小车的实现还需要考虑传感器选择、通信协议、车辆硬件和软件的整合等问题。因此，无人快递小车的设计和实现是一个多学科交叉的研究领域，需要跨越多个领域的知识和技术，具有非常高的技术挑战和应用价值。

1.1.1 意义

本文是基于机器视觉的无人驾驶小车的设计和实现，该课题的研究意义主要体现在以下几个方面：

探索新的自动驾驶技术：无人驾驶技术是未来交通领域的发展方向，本文通过研究机器视觉技术在无人驾驶小车中的应用，探索一种新的自动驾驶技术，可以对未来的交通领域的发展做出贡献。

提高交通安全性：无人驾驶小车可以减少人类驾驶员的误判和疲劳驾驶等安全隐患，从而提高道路交通的安全性。研究基于机器视觉的无人驾驶小车，可以为交通安全领域的研究提供新的思路和方法。

提高交通效率：无人驾驶小车可以自主规划路径、避免拥堵等，从而提高道路交通的效率。本文研究的基于机器视觉的无人驾驶小车可以进一步提高交通效率，对交通管理和优化有着重要的意义。

推动机器视觉技术的发展：本文研究的基于机器视觉的无人驾驶小车，需要涉及计算机视觉、模式识别、机器学习等多个领域的知识，通过研究和实践，可以推动机器视觉技术的发展，为其他领域的应用提供技术支持。

综上所述，基于机器视觉的无人驾驶小车的设计和实现具有重要的研究意义和应用价值，对于未来的自动驾驶技术的发展和交通安全、效率的提升都有着重要的影响。

1.2 国内外研究现状

基于机器视觉的无人驾驶小车是当前国内外的研究热点之一。以下是该课题的国内外研究现状：

国外研究现状

（1）Google自动驾驶汽车：Google自动驾驶汽车是目前自动驾驶技术领域的代表之一，其采用多种传感器和算法技术，实现了高精度的自动驾驶。

（2）Uber自动驾驶汽车：Uber自动驾驶汽车也是当前自动驾驶技术领域的重要代表之一，其采用了机器学习和深度学习等技术，实现了自主规划路径、避免障碍物等功能。

（3）MIT自动驾驶汽车：MIT自动驾驶汽车采用了基于机器视觉的算法，包括SLAM算法、目标检测算法、图像识别算法等，实现了高精度的自动驾驶。

国内研究现状

（1）百度Apollo：百度Apollo是中国自动驾驶技术领域的代表之一，其采用了多种传感器和算法技术，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GPS等，实现了高精度的自动驾驶。

（2）华为HI自动驾驶：华为HI自动驾驶采用了基于机器学习的算法，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，实现了自主规划路径、避免障碍物等功能。

（3）上汽大通自动驾驶汽车：上汽大通自动驾驶汽车采用了基于机器视觉的算法，包括SLAM算法、目标检测算法等，实现了高精度的自动驾驶。

综上所述，国内外在基于机器视觉的无人驾驶小车方面已经开展了大量的研究和实践，并取得了显著的成果。同时，该领域的研究还存在一些问题，例如如何提高自动驾驶的安全性、如何解决无人驾驶小车的法律和道德问题等，这些问题都需要继续深入研究。

二、小车设计方案

2.1 方案一

基于传统计算机视觉算法的无人驾驶小车设计：该方案主要采用传统的计算机视觉算法，如边缘检测、特征提取、目标跟踪等算法，利用stm32单片机进行控制和驱动，实现小车的自主导航、障碍物避让、交通信号灯识别等功能。

2.2 方案二

基于深度学习的无人驾驶小车设计：该方案主要采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，通过对图像进行训练和学习，实现对交通标志、障碍物、行人等目标的识别和跟踪。同时，利用stm32单片机进行控制和驱动，实现小车的自主导航、避障等功能。

2.3 方案三

基于机器人操作系统（ROS）的无人驾驶小车设计：该方案主要采用ROS框架进行设计，利用ROS提供的各种功能包和工具，实现图像采集、处理、导航等功能。同时，利用stm32单片机进行控制和驱动，实现小车的自主导航、避障等功能。

2.4 方案选择与论证

最终选用方案一。经研究决定采用OpenMV识别交通灯和车道轨迹检测，在保证精度尽可能高的情况下，降低分辨率不断调试阈值即可。与其他方案相比，在方案一上花费的时间预计更少，最终呈现效果也能达到测量要求。

三、硬件设计方案

3.1 单片机最小系统

3.2 光耦隔离电路

3.3 电源模块电路

3.4 直流电机驱动电路

3.5 openmv摄像头

3.6 语言控制模块设计

3.7 无线通信模块设计

3.8 显示电路设计

四、软件设计方案

4.1 控制系统设计

4.2 主函数

4.3 定时器中断函数

4.3.1 位置闭环定时器中断函数

4.3.2 速度闭环定时器中断函数

五、调试

5.1 PID参数整定

5.2 位置闭环PID参数整定

七、总结

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基于STM32的快递小车无人驾驶系统

摘 要