发帖
雷达卡
基于 STM32 与 OpenMV 的智能送货机器人设计
在智能物流、无人配送和自动化技术迅速发展的背景下，嵌入式系统结合机器视觉与智能控制算法正成为高校科研及技术爱好者研究的热点方向。本项目以 STM32 单片机为核心控制器，融合OpenMV 视觉模块，构建了一款具备二维码识别、自动循迹、定点投递与任务完成后自动返航功能的智能运输小车。
该系统不仅实现了完整的自主运行逻辑，还支持多种外设扩展，适用于以下应用场景：
- 毕业设计项目
- 创新实验或课程实践
- 机器人竞赛与嵌入式开发比赛
- 智慧物流系统的模拟与学习
- 个人技术提升与研究型项目开发
一、系统架构设计
整个智能小车由多个功能模块协同工作，形成一个完整的闭环控制系统：
1. 主控单元（STM32）
作为系统的中枢，STM32 负责协调各模块之间的通信与控制，执行路径决策、任务调度、电机驱动指令下发等核心操作。其优势在于：
- 高性能 Cortex-M 内核，响应速度快
- 丰富的外设接口，易于连接各类传感器
- 稳定性强，适合长时间连续运行
2. 机器视觉模块（OpenMV）
OpenMV 摄像头用于实时采集环境图像，并完成二维码的检测与解码任务，将解析结果传输给主控芯片，实现区域定位与任务触发。
主要特性包括：
- 内置 MicroPython 环境，便于快速开发
- 支持多种图像识别功能：二维码、颜色、形状、数字等
- 可进一步集成深度学习模型进行高级视觉处理
3. 灰度循迹模块（3路或5路）
安装于车体底部，通过红外反射原理检测地面黑白线条差异，辅助小车沿预设路径行驶，适用于复杂轨道导航场景。
4. 驱动系统
包含直流电机与专用驱动板（如 L298N），支持前进、后退、转向及差速控制，确保灵活机动性。
5. 可选扩展模块
为增强功能性与可玩性，系统预留多种扩展接口，支持添加：
- 红外避障传感器
- 蓝牙遥控模块
- WiFi 图像传输功能
- 超声波测距装置
- LCD 实时状态显示屏
- 语音播报单元
这些模块为后续功能升级提供了广阔空间。
二、核心功能实现
1. 基于灰度传感器的自动循迹
利用多路灰度传感器检测地面上的黑线轨迹，根据反馈信号调整左右轮速，实现精准路径跟踪。
技术亮点：
- 引入 PID 控制算法，提升行驶平稳性
- 兼容不同颜色或材质的引导线
- 支持多岔路口的路径选择逻辑判断
此功能广泛应用于物流导引、教学赛道、自动化巡检等场景。
2. OpenMV 实现二维码识别与任务调度
摄像头捕捉目标区域中的二维码信息，解析出对应的任务编号：
- 扫描到“二维码1” → 前往1号配送点
- 识别“二维码2” → 转向2号区域
- 任务完成 → 自动启动返程程序
由此构建了一个从“命令输入 → 数据解析 → 动作执行 → 返回原点”的完整闭环流程，可用于模拟：
- 智能仓储货物分拣
- 快递站点自动派送
- 工厂内部物料流转系统
3. 自动返航机制
在完成指定任务后，小车无需再次读取二维码，即可依据当前任务状态和循迹路径返回起始位置。
设计特点：
- 基于状态机管理任务流程
- 依靠原有循迹线路反向行驶，路径可靠
- 可附加定点停车、语音提示等功能模块
三、可拓展功能模块
红外避障系统
实时感知前方障碍物，一旦检测到阻挡，立即暂停运行或执行绕行策略，提高运行安全性。
蓝牙远程控制
通过手机 App 连接蓝牙模块，实现手动操控模式，满足调试或特殊干预需求，形成“自动+手动”双模式切换。
WiFi 图传功能
将 OpenMV 拍摄画面无线传输至移动设备或电脑端，便于远程监控小车运行环境。
LCD 显示界面
实时展示以下信息：
- 当前识别的二维码内容
- 任务执行进度
- 摄像头实时影像
- 循迹传感器状态
更高级的人工智能应用
为进一步提升智能化水平，可增加以下视觉识别能力：
- 颜色目标追踪
- 手势识别交互
- 阿拉伯数字识别
- 轻量级神经网络部署（如 TensorFlow Lite for Microcontrollers）
让机器人具备更强的环境理解与自适应能力。
四、项目价值与发展前景
该项目不仅是一个综合性强的硬件实践平台，更具有深远的学习意义与行业应用潜力。
面向学生与开发者的价值：
- 深入掌握 STM32 嵌入式开发技术
- 熟悉 OpenMV 在机器视觉中的实际应用
- 理解传感器融合与路径规划的基本原理
- 建立模块化机器人系统的设计思维
面向产业探索的应用方向：
- 模拟真实物流配送流程
- 研究配送路径优化算法
- 探索机器视觉在仓储自动化中的落地方式
未来可升级方向：
- 多目标点连续配送机器人
- 智能仓库搬运AGV原型
- 搭载SLAM建图与导航功能的小车
- 全自主视觉导航机器人系统
具备极高的延展性与科研价值。
京公网安备 11010802022788号
