摘 要：【目的】針對(duì)傳統(tǒng)循跡小車(chē)存在反應(yīng)速度慢、判斷不準(zhǔn)確、定位精度低、擴(kuò)展性差、靈活性不足等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款基于Arduino的多功能循跡小車(chē)?！痉椒ā拷柚怆妭鞲衅鲗?shí)現(xiàn)移動(dòng)檢測(cè)，結(jié)合攝像頭、物聯(lián)網(wǎng)、觸摸屏等模塊，設(shè)計(jì)出基于Arduino的物聯(lián)網(wǎng)模塊多功能循跡小車(chē)，并對(duì)其相關(guān)性能進(jìn)行實(shí)物測(cè)試?！窘Y(jié)果】測(cè)試結(jié)果表明，該小車(chē)不僅能夠與終端建立通信，完成對(duì)周?chē)h(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集，而且能夠通過(guò)傳感器控制行駛方向，實(shí)現(xiàn)在預(yù)設(shè)路徑上自動(dòng)行駛；還能夠通過(guò)攝像頭對(duì)圖像進(jìn)行采集與處理，并檢測(cè)后上傳至物聯(lián)網(wǎng)終端。【結(jié)論】成功設(shè)計(jì)了一款兼容性更強(qiáng)的多功能循跡小車(chē)，適用于倉(cāng)庫(kù)物流、環(huán)境檢測(cè)、巡檢維護(hù)等多個(gè)領(lǐng)域，具有廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：Arduino；多功能；循跡小車(chē)；無(wú)線控制

中圖分類(lèi)號(hào)：TP211.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2024）17-0014-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.17.003

Design Study of Arduino-Based Multifunctional Trajectory Trolley

WANG Changle1 WEI Xiongfei2 WANG Jing1 GAO Yu1 CHEN Hongliang1 CHANG Manli1

（1.Chaohu University， Hefei 238024， China; 2.Anhui Polytechnic University， Wuhu 241000， China）

Abstract： [Purposes] Aiming at the problems of slow reaction speed， inaccurate judgment， low positioning accuracy， poor expandability， and insufficient flexibility of traditional trajectory trolley， the design study of Arduino-based multifunctional trajectory trolley is proposed. [Methods] With the help of photoelectric sensors to realize motion detection and combining modules such as camera， IoT， touch screen， etc.， an Arduino-based multifunctional trajectory trolley with IoT modules is designed and its related performance is tested physically. [Findings] The test results show that the trajectory trolley can not only establish communication with the terminal， but also complete real-time monitoring and data acquisition of the surrounding environment; moreover， the driving direction can be controlled by the sensor to realize automatic driving on the preset path ; it can also collect and process images through the camera， and upload them to the IoT terminal after detection. [Conclusions] In this study， a multifunctional trajectory trolley with stronger compatibility is designed， which is applicable to many fields such as warehouse logistics， environmental inspection， inspection and maintenance， and has a broad market prospect.

Keywords： Arduino; multifunction; tracking trolley; wireless control

0 引言

在現(xiàn)代工廠環(huán)境下，智能化生產(chǎn)是生產(chǎn)制造的研究重點(diǎn)。傳統(tǒng)循跡小車(chē)（Traditional Trailing Trolley）的靈活度低、自由度小、擴(kuò)展性差，已不能滿足用戶的使用需求。而具有麥克納姆輪、攝像頭模塊、物聯(lián)網(wǎng)模塊的多功能循跡小車(chē)可以有效地解決上述問(wèn)題。薛梁等［1］設(shè)計(jì)出一種基于Arduino的麥克納姆輪智能車(chē)以實(shí)現(xiàn)全向移動(dòng)；朱丹等［2］針對(duì)循跡小車(chē)在移動(dòng)過(guò)程中跑偏的問(wèn)題，借助光電傳感器，改進(jìn)了小車(chē)的循跡系統(tǒng)；齊曼等［3］為增加循跡小車(chē)在路程中的功能，利用攝像頭設(shè)計(jì)出相應(yīng)功能的算法；曾文琦［4］將循跡小車(chē)與物聯(lián)網(wǎng)模塊相結(jié)合，發(fā)揮出了循跡小車(chē)的數(shù)據(jù)傳輸和遠(yuǎn)程操控的作用；羅文杰等［5］遵循黑色循跡路線，使小車(chē)具備避障和語(yǔ)音播報(bào)功能；李金彥［6］利用多種傳感器實(shí)現(xiàn)小車(chē)的自動(dòng)尋跡、避障和控制前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)等功能。

相對(duì)于其他類(lèi)似的研究，本研究主要通過(guò)搭載不同傳感器模塊，以實(shí)現(xiàn)多功能的集成化智能循跡小車(chē)的設(shè)計(jì)，從而應(yīng)用于多個(gè)工程領(lǐng)域，如倉(cāng)庫(kù)物流、環(huán)境檢測(cè)、巡檢維護(hù)等。

1 整體設(shè)計(jì)

本研究設(shè)計(jì)的集成多功能循跡小車(chē)的系統(tǒng)采用Arduino Mega 2560作為主控板，實(shí)現(xiàn)對(duì)驅(qū)動(dòng)模塊、循跡模塊、通信模塊、圖像模塊及外圍電路的控制。小車(chē)的路線以1cm寬的黑色膠帶作為軌跡曲線，小車(chē)通過(guò)光電傳感器將光強(qiáng)度的變換轉(zhuǎn)換成電信號(hào)的變換，經(jīng)控制器處理后，實(shí)現(xiàn)麥克納姆輪沿預(yù)設(shè)的黑線前進(jìn)，以執(zhí)行后續(xù)的功能；小車(chē)進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)模塊的喚醒模式時(shí)，會(huì)向物聯(lián)網(wǎng)終端發(fā)送握手協(xié)議，使物聯(lián)網(wǎng)終端從睡眠模式喚醒，與小車(chē)進(jìn)行通信，通信完成后，啟動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)終端；小車(chē)攝像頭通過(guò)檢測(cè)路面上的物體，并將收集到的信息反饋給主控芯片，主控芯片對(duì)收集到的信息進(jìn)行處理后，將處理結(jié)果發(fā)送給驅(qū)動(dòng)模塊，從而控制小車(chē)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。小車(chē)的系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)如圖1所示。主控制器主要用于對(duì)4個(gè)伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)和各種傳感器信息處理，尋跡模塊應(yīng)用光電傳感器完成，攝像頭模塊應(yīng)用于小車(chē)圖像識(shí)別，物聯(lián)網(wǎng)模塊主要用于智能小車(chē)的通信。

2 硬件設(shè)計(jì)

小車(chē)的整體結(jié)構(gòu)尺寸為L(zhǎng)×B×H=225 mm×200 mm×135 mm。根據(jù)小車(chē)的整體設(shè)計(jì)，需要為小車(chē)選擇合適的硬件設(shè)備，主要包括車(chē)體框架、控制器、循跡模塊、攝像頭傳感器、驅(qū)動(dòng)模塊、電機(jī)模塊、電源模塊、物聯(lián)網(wǎng)模塊、車(chē)輪的選擇。小車(chē)的實(shí)物如圖2所示。

2.1 控制器的選擇

該小車(chē)的控制器模塊選用Arduino mega 2560控制器，其實(shí)物如圖3所示。Arduino mega 2560控制器擁有更多的數(shù)字引腳和模擬引腳，適合處理需要大量傳感器、執(zhí)行器或其他外部設(shè)備的項(xiàng)目，支持多種拓展板（稱(chēng)為Shields），可以通過(guò)這些擴(kuò)展板添加各種功能，如無(wú)線通信、顯示屏、傳感器等。由于擁有更高的性能，Arduino mega 2560 適用于開(kāi)發(fā)大型、復(fù)雜的項(xiàng)目，如自動(dòng)化系統(tǒng)、機(jī)器人、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等，非常滿足集成多功能循跡小車(chē)功能實(shí)現(xiàn)的需要。

2.2 循跡模塊的選擇

該小車(chē)的循跡模塊選用7路光電傳感器，其工作原理是將光強(qiáng)度的變換轉(zhuǎn)換成電信號(hào)的變換，從而實(shí)現(xiàn)小車(chē)的移動(dòng)。當(dāng)光源發(fā)出光線時(shí)，光線經(jīng)過(guò)光學(xué)元件在物體上反射或透射，部分光線被光接收器檢測(cè)到，光接收器根據(jù)接收到的光線信號(hào)，通過(guò)電子元件將其轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，從而使小車(chē)在正確的軌道上運(yùn)行。光電傳感器如圖4所示。

2.3 攝像頭傳感器的選擇

該小車(chē)的攝像頭采用HuskyLens人工智能攝像頭，該攝像頭處理器為Kendryte K210， 內(nèi)置7種功能：人臉識(shí)別、物體追蹤、物體識(shí)別、巡循線追蹤、顏色識(shí)別、標(biāo)簽識(shí)別、物體分類(lèi)。板載UART / I2C接口，可以連接Arduino、LattePanda、micro：bit等主流控制器，實(shí)現(xiàn)硬件無(wú)縫對(duì)接，十分符合集成多功能循跡小車(chē)的拓展要求。攝像頭傳感器如圖5所示。

2.4 物聯(lián)網(wǎng)模塊的選擇

該小車(chē)的通信系統(tǒng)硬件選用Gravity：UART OBLOQ—loT物聯(lián)網(wǎng)模塊。物聯(lián)網(wǎng)是將嵌入式系統(tǒng)技術(shù)、移動(dòng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)技術(shù)全都融合在一起的，其發(fā)展的靈魂是以用戶體驗(yàn)為核心，可以與硬件、網(wǎng)絡(luò)、平臺(tái)、服務(wù)等完全不同產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)者直接合作或者融合。目前，國(guó)內(nèi)外已有多個(gè)成熟的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但絕大部分物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)都是面向?qū)I(yè)的開(kāi)發(fā)人員，操作復(fù)雜、上手困難。而本研究使用的OBLOQ物聯(lián)網(wǎng)模塊，搭配DFRobot自有的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，大大降低了物聯(lián)網(wǎng)的使用門(mén)檻，并且OBLOQ還能夠連接 Microsoft Azure IoT和其他標(biāo)準(zhǔn)的MQTT協(xié)議的IoT，無(wú)須復(fù)雜的基礎(chǔ)知識(shí)，就能迅速搭建出一套物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)模塊如圖6所示。

2.5 電機(jī)的選擇

傳統(tǒng)循跡小車(chē)的電機(jī)主要為步進(jìn)電機(jī)或直流電機(jī)。但是直流電機(jī)換向比較困難、結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、使用維護(hù)不方便；步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)速較小，卻價(jià)格昂貴?？紤]各種因素，該小車(chē)的電機(jī)模塊選用伺服電機(jī)，以實(shí)現(xiàn)高精度的位置、速度和力矩的控制，具有較低的誤差和較高的控制精度。伺服電機(jī)能夠在較寬的速度范圍內(nèi)工作，從低速到高速都能保持較好的控制性能。電機(jī)模塊如圖7所示。

3 軟件設(shè)計(jì)

該小車(chē)的軟件設(shè)計(jì)與硬件設(shè)計(jì)相互對(duì)應(yīng)，主要分為循跡程序、通信程序、圖像識(shí)別程序等，以實(shí)現(xiàn)小車(chē)的正常功能。本研究主要使用C語(yǔ)言來(lái)編寫(xiě)程序及調(diào)試。

3.1 循跡程序

循跡程序用于實(shí)現(xiàn)小車(chē)的循跡功能。小車(chē)初始化后，光電傳感器就開(kāi)始檢測(cè)路面上的黑線。小車(chē)光電傳感器有7個(gè)光電，從左到右依次可以分為1、2、3、4、5、6、7。當(dāng)4號(hào)光電檢測(cè)到黑線時(shí)，小車(chē)直行；當(dāng)1、2、3號(hào)光電檢測(cè)到黑線時(shí)，小車(chē)往左轉(zhuǎn)；當(dāng)4、5、6號(hào)光電檢測(cè)到黑線時(shí)，小車(chē)往右轉(zhuǎn)；當(dāng)小車(chē)沒(méi)有檢測(cè)到光電時(shí)，小車(chē)停止。麥克納姆輪在轉(zhuǎn)動(dòng)的同時(shí)自動(dòng)進(jìn)行矯正。循跡程序框架如圖8所示。

3.2 通信程序

物聯(lián)網(wǎng)模塊與主控板連接后，打開(kāi)模塊上的電源開(kāi)關(guān)供電。使用配置指令將物聯(lián)網(wǎng)模塊連接到所需的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)。一旦成功連接到Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)，該模塊將自動(dòng)嘗試連接到云平臺(tái)。用戶可以通過(guò)主控板發(fā)送連接指令，指定云平臺(tái)的地址和認(rèn)證信息。連接成功后，物聯(lián)網(wǎng)模塊即可開(kāi)始采集傳感器數(shù)據(jù)或其他設(shè)備數(shù)據(jù)，通過(guò)主控板發(fā)送數(shù)據(jù)傳輸指令，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_(tái)。通信程序框架如圖9所示。

3.3 圖像識(shí)別程序

通過(guò)圖像處理技術(shù)，可以對(duì)攝像頭拍攝到的圖像進(jìn)行分析。首先，使用特征提取算法提取圖像中的特征向量或關(guān)鍵點(diǎn)；其次，進(jìn)行特征匹配和圖像糾正，以確保準(zhǔn)確性；再次，對(duì)感興趣的區(qū)域進(jìn)行提取和過(guò)濾，以去除冗余數(shù)據(jù)和噪聲；最后，利用分類(lèi)器對(duì)提取的特征進(jìn)行識(shí)別，判斷物體的類(lèi)別，實(shí)現(xiàn)物體檢測(cè)、人臉識(shí)別、顏色識(shí)別、物體分類(lèi)等功能。圖像識(shí)別框架如圖10所示。

4 結(jié)語(yǔ)

傳統(tǒng)循跡小車(chē)功能較為單一，不僅對(duì)隨機(jī)或未知的環(huán)境適應(yīng)性較差，當(dāng)需要在無(wú)法提前設(shè)計(jì)路徑的場(chǎng)景中使用時(shí)，小車(chē)的性能就會(huì)受到很大限制；而且受光線、地面材料、顏色等環(huán)境因素的影響，在無(wú)法保證這些條件下，小車(chē)的運(yùn)行功能會(huì)受到影響。因此，本研究從硬件和軟件兩方面入手，優(yōu)化小車(chē)整體工作能力。以Arduino mage 2560為控制核心，將循跡模塊、通信模塊、攝像頭傳感器、觸摸屏模塊、電源模塊等硬件設(shè)備組裝在一起，實(shí)現(xiàn)小車(chē)的自動(dòng)循跡、通信和圖像識(shí)別功能。當(dāng)小車(chē)在預(yù)設(shè)路線上行駛時(shí)，通過(guò)循跡模塊小車(chē)可以自動(dòng)檢測(cè)路線，若小車(chē)偏離路線，自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，繼續(xù)按照指定路線前進(jìn)。另外，小車(chē)可以與電腦端進(jìn)行通信，相互傳輸數(shù)據(jù)或進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，以完成環(huán)境檢測(cè)、巡檢維護(hù)等工作，具有較強(qiáng)的擴(kuò)展性和可兼容性。

參考文獻(xiàn)：

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收稿日期：2024-03-18

基金項(xiàng)目：巢湖學(xué)院2023年度省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃資助項(xiàng)目（S202310380060X、X202310380013）；高等學(xué)校省級(jí)質(zhì)量工程項(xiàng)目（2022sx097）；巢湖學(xué)院一流課程：自動(dòng)控制原理（ch19ylkc028）。

作者簡(jiǎn)介：王長(zhǎng)樂(lè)（2003—），男，本科生，研究方向：電氣工程及其自動(dòng)化。

通信作者：王靜（1983—），女，碩士，副教授，研究方向：智能控制理論及應(yīng)用。