一种智能太阳能无人物流配送系统、控制方法及配送车
阅读：731发布：2021-06-20
专利汇可以提供一种智能太阳能无人物流配送系统、控制方法及配送车专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于智能物流 机器人 技术领域，公开了一种智能 太阳能 无人物流配送系统、控制方法及配送车，对当前的道路环境进行采集分析，当 车身 检测到障碍物时，车体根据 超 声波 检测的距离自动停止或者绕弯避障并运行到安全区域；通过USB摄像头采集车道边线路标，将采集到的图片进行二值化的处理，通过 边缘检测 的方法确定车道边线的 位置 ，求出车道边线区域的面积，然后利用 阈值 判断的方法控制车体沿着车道边线区域行驶；实时显示车体的经纬度、速度、方位 角 、 电池 电量等车辆状态信息，并通过无线模 块 发送至远程服务中心。本发明降低了车辆对外界 感知 的不确定性，大大的提高了无人车控制系统决策的正确性。，下面是一种智能太阳能无人物流配送系统、控制方法及配送车专利的具体信息内容。
1.一种智能太阳能无人物流配送系统的控制方法，其特征在于，所述能太阳能无人物流配送系统的控制方法包括：
采用太阳能和蓄电池混合动力，为车体及相关设备提供动力能源；
将采集到的图片进行二值化的处理，通过边缘检测的方法确定车道边线的位置，求出车道边线区域的面积，然后利用阈值判断的方法控制车体沿着车道边线区域行驶；检测到障碍物时，根据超声波检测的距离自动停止或者绕弯避障并运行到安全区域；
实时显示车体的经纬度、速度、方位角、电池电量车辆状态信息，并通过无线模块发送至远程服务中心。
2.如权利要求1所述的智能太阳能无人物流配送系统的控制方法，其特征在于，超声波测距方法包括：
从发射超声波的时刻开始计数，检测到障碍物时，超声波立刻返回，小车主控模块的接收器进行接收、返回信号，同时停止计数，将接收到的信号进行处理，与预先设定的测量距离进行处理，由计时的时间t，算出车体距离障碍物的距离D：
D＝ct/2
其中c＝340m/s为超声波在空气介质条件中的传播速率；进而控车体的转向或者停止；
无线通信通过WIFI和Internet网络传输，与手机及PC机服务器建立连接；
通过USB摄像头采集黄线路标，将采集到的图片进行二值化的处理方法包括：
读入二值边缘图像A(m×n)；
初始化累sfp,加矩阵A(θ，ρ)；
设置尺度系数sfp，，以控制累加矩阵A(θ，ρ)的大小；
对于每一个边缘像素点(xi，yi)，θ∈[0，90]，计算下列参数：
θi＝θi×sθ；
ρ＝xicosθi+yisinθi；
ρ1＝ρ×sρ；
有所得的参数对累加矩阵进行累加计算；
A(θ1，ρ1)＝A(θ1，ρ1)+1；
对当前的道路环境进行分析方法包括：
通过调节两个车轮的输入PWM调节信号的占空比，使两个车轮达到同速直行；通过编码器检测两个车轮的速度值并作为控制模块的反馈输入量，传入直行控制系统，并经过控制算法计算后输出PWM信号到电机驱动器中，使无人物流配送车的车体在辅助直行过程中达到动态的同速直行；
控制算法选用位置型PID算法。
3.如权利要求1所述的智能太阳能无人物流配送系统的控制方法，其特征在于，所述能太阳能无人物流配送系统的控制方法进一步包括：
对姿态位置测量模块集成的各个传感器进行初始化操作，小车主控模块串行采集传感数据，读取GPS数据，给电机一个初始的脉冲，利用编码器端读取电机运行的速度，实现在无障碍时进行简单的固定轨迹行走，
判断车体的倾斜角度、运动加速度、超声波数据、USB摄像头数据，对采集的数据进行数据融合处理，当车体倾斜角度超限时，车辆停止运动，当运动加速度超限时，物流小车停止运动，当车体超声波传感器数据超限时，检测到障碍物；
小车主控模块控制电机进行差速转向避开障碍物，USB摄像头采集图像数据，进行二值化的数据处理，
将数据传输至小车主控模块进行数据处理，控制电机进行转向操作，最后判断电机是否到达目的地，若没有，重新检测传感器数据，重新进行传感器初始化操作。
4.一种如权利要求1所述控制方法的智能太阳能无人物流配送系统，其特征在于，所述智能太阳能无人物流配送系统包括：
姿态位置测量模块，与小车主控模块连接，用于检测车辆的行车状态信息，判断车体是否侧翻或者处于上下坡阶段；
安全预警辅助模块，与小车主控模块连接，用于检测行驶途中的障碍物，进行安全避障；
数据通信模块，与小车主控模块连接，将融合处理后的数据发送至后台管理终端；
动力模块，与小车主控模块连接，为电机提供动力来源，实现车体的直行或者差速转向；
能量管理模块，与小车主控模块连接，为电池和姿态位置测量模块、安全预警辅助模块、数据通信模块、动力模块、图像采集与处理模块供电，进行能量管理；
图像采集预处理模块，与小车主控模块连接，将处理后的数据发送给小车主控模块进行融合处理；
小车主控模块，用于将采集的数据进行融合处理。
5.如权利要求4所述的智能太阳能无人物流配送系统，其特征在于，所述智能太阳能无人物流配送系统包括：太阳能电池板，与动力模块连接，对蓄电池进行充电，为车体及相关设备提供运行能源。
6.一种如权利要求1所述控制方法的智能太阳能无人物流配送车，其特征在于，所述智能太阳能无人物流配送车包括：
车体，使用Solidworks三维画图软件制作工具，在软件中建立小车的等比例三维模型，然后导出到cad软件平台进行尺寸修改，通过相应的紧固件和连接件进行组装而成；
联轴器与光电编码器：使用3D打印技术打印光电传感器连接齿轮，通过联轴器连接电机传输动力，带动光电编码器转动，光电编码器再将采集的信号转换成脉冲信号反馈给小车主控模块的单片机实现车速反馈。
7.如权利要求6所述的智能太阳能无人物流配送车，其特征在于，所述智能太阳能无人物流配送车进进一步包括：
电机驱动电路、数据通信电路、传感器电路、系统电源电路、JTAG调试接口、能量管理电路；
电机驱动电路包括：自带死区的桥式电路芯片和N沟道增强型MOS管；
自带死区的桥式电路芯片的电容C1、C3并联连接，用于电源的滤波，C2为自举电容VCC经过二极管D1给电容C2充电，2片IR2110控制芯片与4个MOS管构成H桥以驱动电机运转；
数据通信电路包括：WiFi无线发射模块和串口通信模块；
WiFi无线发射模块EPS8266由电源3.3V模块供电，GPIO15下拉和GPIO0上拉设置保证模块的正常工作模式，RXD和TXD分别与主控芯片USART4_RX和USART4_TX连接进行数据收发；
串口通信模块用于实现USB电平转换为TTL电平，由电源5V模块供电，串口通信模块内置USB总线上拉电阻和片内信号端，UD+和UD-引脚直接连接到USB总线上，RXD和TXD分别与主控芯片USART1_RX和USART1_TX连接进行数据收发；
传感器电路包括：超声波模块、GPS模块、陀螺仪模块和光电编码器；
超声波模块HC-SR04由电源5V模块供电，J1接口的Trig和Echo引脚分别与主控PA0、PE2、PA1、PB0、PA2、PB1、PA3、PE3引脚相连，主控通过Trig发送脉冲触发信号，并通过Echo检测回波信号确定障碍物的距离；
GPS模块NEO-6M由电源3.3V模块供电，RF_IN外接GPS天线用于接收卫星信号并提供串行数据输出接口，RXD1和TXD1分别与主控芯片USART3_RX和USART3_TX连接进行数据收发；
陀螺仪模块MPU6050由电源5V模块供电，其I2C接口的SCL和SDL引脚分别与主控芯片I2C1_SCL和I2C1_SDL引脚相连进行数据发送接收；
光电编码器由5V模块供电，输出接口通过两个电阻串联，点连接至主控PB10和PB11引脚，通过测量管脚的高低电平脉冲数计算车轮转速；
系统电源电路包括24V供电模块、5V供电模块和3.3V供电模块；
24V供电模块采用两节12V蓄电池串联，直接为电机供电；
5V供电模块采用LM2596开关电源芯片，输入IN管脚24连接蓄电池，输出通过滤波器件输出稳定5V电压，为其他5V模块供电；
3.3V供电模块采用AMS1117线性稳压芯片，输入IN管脚连接5V供电的输出，输出通过滤波器件输出稳定3.3V电压，为其他3.3V模块供电；
JTAG调试接口直接从主控相应的管脚引出，通过JTAG调试器与上位机相连，以实现程序下载及在线跟踪调试；
能量管理电路采用AMC1200隔离运放芯片，通过R24、R25、R26、R27电阻构成分压电路与运放的VINN和VINP相连，运放的输出VOUTP与主控的ADC123_IN10和ADC123_IN11连接，实时采集电压信号实现能量管理。
一种智能太阳能无人物流配送系统、控制方法及配送车
技术领域
背景技术
[0002] 网络购物爆炸式发展，物流配送、快递收发等业务量也同步大幅增加，对物流配送和快递企业在物品包裹、快件的处理和配送投放上形成了非常大的压力，“最后一公里”问题逐渐成为制约快递企业发展的短板。在国内，智能快递终端业务尚处于快速发展阶段，不少国内高新科技公司纷纷推出了各种快递无人配送车，例如清华大学校内运行的智行者公司的“蜗必达-无人配送物流车”、京东的校园无人车等等。创新发展传统的快件收发模式，提高物流配送种类和服务质量已经成为当前热门的研究课题之一。
[0003] 随着电子商务的迅速发展，网购成为大学生消费不可或缺的一部分，而近些年来校园物流“最后一公里”配送现状不尽人意。据统计，2017年我国快递业务量突破400亿件、同比增长28％，继续稳居世界第一。我国拥有在校大学生近3700万，在校生作为网购的重要力量，网购比例高达96％，每天国内高校的快递件数平均500万件以上。网络购物爆炸式发展，物流配送、快递收发等业务量也同步大幅增加，对整个物流环节带来了非常大的压力。此外，由于学校的封闭性，多年来校园快递问题突出，快递还是采用“摆摊儿”的方法等待学生自提；由于管理上的混乱，丢件问题也是时有发生，快件变“慢件”等。近年来，国家也在节能减排和环境治理等方面加大投入力度，践行绿色发展理念，改善生态环境。因此，采用最新科学技术装备物流快递业，尤其是新型能源与物联网等技术结合已经成为行业发展的主流。
[0004] 针对目前快递行业“最后一公里”的现状，目前最常见的做法是：用无人机来代替传统汽车的配送方式来解决短距离运输的问题，虽然目前国外的亚马逊以及国内的京东已经采用这种方式测试成功，能在乡村小道进行小件短途配送，但是要想实现在复杂的城市环境中实现精准送达还为时尚早，相比于空中进行快递的配送，采用地面运输的方式是一种更加靠谱的方式。
[0005] 目前，越来越广泛的行业和越来越多的企业选择使用物流自动化设备及系统，智能物流汽车作为21世纪的人工智能化领域的重大成就，在人类社会的生产、生活中具有密不可分的作用，其使用范围越来越广，与其他物流信息技术结合，形成一个完整智能化的物流系统，这种趋势越来越也明显。
[0006] 汽车的智能化使得智能物流小车成为具有环境感知，自主学习的移动机器人，移动机器人作为21世纪现代高科技的集成体之一，使其从以仿真模拟为主转向实际的道路行驶测试实验，到目前为止具有在公路上自主行使的能力的测试无人驾驶汽车，然而智能驾驶汽车对外界环境的感知能力、决策判断能力及行车计划等方面的智能效果仍然不能很好的与人类的自主决策能力相媲美。因此，无人驾驶智能汽车的研发，仍然存在着巨大的开发潜力和空间。较好的无人驾驶智能汽车基础开发平台不但能够为未来的无人驾驶汽车的快速发展奠定基础，而且也能增加系统的可重复利用性，从而很好的避免重复制造的过程。
[0007] 现如今，无人驾驶汽车技术领域的研究变得越来越流行，伴随着计算机技术和传感器技术的发展，无人驾驶汽车越来越靠近我们的日常生活，尤其是近几年的大数据和机器语言学习的崛起，对于无人驾驶汽车的发展更是起到了推动作用，使得智能驾驶汽车更加的智能化、多样化。
[0008] 我国的无人驾驶智能汽车起步比较晚，自上世纪80年代，我国才开始涉足无人驾驶汽车的领域，中国的第一辆智能小车由上海一汽集团与国防科技大学研发，无人驾驶技术于2003年真正的首次运用到国产红旗汽车上面。随着智能汽车驾驶技术的不断发展，并于2011年首次从长沙开往目的地武汉，全程280多千米，在此过程中完成了车辆超车、变道、并线以及自主转向的测试、恶劣天气测试，并最终顺利完成整个行程。国内的各大重点高校，如清华大学、浙江大学，上海交大等知名大学纷纷开始无人驾驶智能车的研究，其中上海交大还于2006年成立无人驾驶智能车实验室。此外，国内的很多汽车制造公司和互联网公司也开始逐步向无人驾驶汽车的领域涉足，如国内的百度、滴滴、乐观、阿里巴巴、上汽等公司开始了无人驾驶智能汽车方向的研究，并取得了不错的成果。
[0009] 国外的各大汽车厂商，如Bmw、Tesla、Benz、和LR LAND ROVER等也逐步借助计算机和通讯技术，开始了进行无人驾驶智能车技术方面的研究。Google于2011年就发布了无人驾驶智能车的研究开发平台，该平台使用安装在车顶的雷达和旋转的多光束激光扫描仪作为传感器，主要的功能主要是用来是获取高精度的3D地图信息，而且该平台对Google研发的高价格的传感器有很强的依赖性。20世纪70年代初，在DARPA的支持下，美国世界一流大学都投入到无人驾驶汽车的研究之中，并在1990年研制出了NaLab系列无人驾驶智能车，该车以微缩货车模型为底盘，在汽车上面加装了摄像头、GPS、陀螺仪、激光雷达等设备，其中采用GPS进行整车的定位和导航，采用激光雷达进行短距离和中距离障碍物检测。实现了在常规道路上面的自主无人驾驶功能。
[0010] 但是由于行业应用局限性、道路环境的复杂性以及安全性，智能无人物流配送车的起步相对比较晚，尚在发展阶段。虽然在当前的行业应用中提出了一些解决方案，但也突显了一些问题。在能源及动力上，没有充分的利用清洁能源与新型能源，动力来源单一，续航里程差，车体较大，安装与维护不方便。在技术方案上，常用的无人驾驶中使用成本高昂的高精度传感器，虽然性能优越，但不利于产品推广和产业化。
[0011] 基于前述分析，提出一种智能太阳能无人物流配送车，高效的利用太阳能新型清洁能源与动力电池混合为小车提供动力来源，充分利用异构网络技术、物联网、GPS定位、图像处理、3D打印、移动互联等技术进行信息物理融合，搭建低成本的太阳能无人驾驶物流车系统平台。实现过程中主要包括技术难题有：(1)车体设计方面需要综合考虑具体车辆体积大小、机械结构、联轴传动机构、连接件及固定件、车体材料、车辆各模块分布等因素；(2)图像处理单元考虑采用低成本摄像头采集常规道路图像信息，结合高效的图像处理平台及算法，准确输出车辆行进的参考位置；(3)数据采集及融合处理方面考虑采用多个不同种类的低成本传感器采集外接环境信息，多源信息及数据融合算法，可靠的信息传输与智能决策以保证小车安全行驶。
[0012] 该小车的设计改进了现有技术方案的存在的一些问题，易于产品的推广和产业化，进一步的促进物流产业的智能化和信息化，具有十分广阔的市场前景。
发明内容
[0013] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能太阳能无人物流配送系统、控制方法及配送车。
[0014] 本发明是这样实现的，一种智能太阳能无人物流配送系统的控制方法包括：
[0018] 实时显示车体的经纬度、速度、方位角、电池电量车辆状态信息，并通过无线模块发送至远程服务中心。
[0019] 进一步，超声波测距方法包括：
[0020] 从发射超声波的时刻开始计数，检测到障碍物时，超声波立刻返回，小车主控模块的接收器进行接收、返回信号，同时停止计数，将接收到的信号进行处理，与预先设定的测量距离进行处理，由计时的时间t，算出车体距离障碍物的距离D：
[0021] D＝ct/2
[0022] 其中c＝340m/s为超声波在空气介质条件中的传播速率；进而控车体的转向或者停止；
[0023] 无线通信通过WIFI和Internet网络传输，与手机及PC机服务器建立连接；
[0024] 通过USB摄像头采集黄线路标，将采集到的图片进行二值化的处理方法包括：
[0025] 读入二值边缘图像A(m×n)；
[0026] 初始化累sfp,加矩阵A(θ，ρ)；
[0027] 设置尺度系数sfp，，以控制累加矩阵A(θ，ρ)的大小；
[0029] θi＝θi×sθ；
[0030] ρ＝xicoSθi+yiSinθi；
[0031] ρ1＝ρ×Sρ；
[0032] 有所得的参数对累加矩阵进行累加计算；
[0033] A(θ1，ρ1)＝A(θ1,ρ1)+1；
[0034] 对当前的道路环境进行分析方法包括：
[0035] 通过调节两个车轮的输入PWM调节信号的占空比，使两个车轮达到同速直行；通过编码器检测两个车轮的速度值并作为控制模块的反馈输入量，传入直行控制系统，并经过控制算法计算后输出PWM信号到电机驱动器中，使无人物流配送车的车体在辅助直行过程中达到动态的同速直行；
[0036] 控制算法选用位置型PID算法。
[0037] 进一步，所述能太阳能无人物流配送系统的控制方法进一步包括：
[0038] 对姿态位置测量模块集成的各个传感器进行初始化操作，小车主控模块串行采集传感数据，读取GPS数据，给电机一个初始的脉冲，利用编码器端读取电机运行的速度，实现在无障碍时进行简单的固定轨迹行走，
[0039] 判断车体的倾斜角度、运动加速度、超声波数据、USB摄像头数据，对采集的数据进行数据融合处理，当车体倾斜角度超限时，车辆停止运动，当运动加速度超限时，物流小车停止运动，当车体超声波传感器数据超限时，检测到障碍物；
[0040] 小车主控模块控制电机进行差速转向避开障碍物，USB摄像头采集图像数据，进行二值化的数据处理，将数据传输至小车主控模块进行数据处理，控制电机进行转向操作，最后判断电机是否到达目的地，若没有，重新检测传感器数据，重新进行传感器初始化操作。
[0041] 本发明的另一目的在于提供一种智能太阳能无人物流配送系统包括：
[0042] 姿态位置测量模块，与小车主控模块连接，用于检测车辆的行车状态信息，判断车体是否侧翻或者处于上下坡阶段；
[0043] 安全预警辅助模块，与小车主控模块连接，用于检测行驶途中的障碍物，进行安全避障；
[0044] 数据通信模块，与小车主控模块连接，将融合处理后的数据发送至后台管理终端；
[0045] 动力模块，与小车主控模块连接，为电机提供动力来源，实现车体的直行或者差速转向；
[0047] 图像采集预处理模块，与小车主控模块连接，将处理后的数据发送给小车主控模块进行融合处理；
[0048] 小车主控模块，用于将采集的数据进行融合处理。
[0050] 本发明的另一目的在于提供一种智能太阳能无人物流配送车包括：
[0052] 联轴器与光电编码器：使用3D打印技术打印光电传感器连接齿轮，通过联轴器连接电机传输动力，带动光电编码器转动，光电编码器再将采集的信号转换成脉冲信号反馈给小车主控模块的单片机实现车速反馈。
[0053] 进一步，所述智能太阳能无人物流配送车进进一步包括：
[0055] 电机驱动电路包括：自带死区的桥式电路芯片和N沟道增强型MOS管；
[0057] 数据通信电路包括：WiFi无线发射模块和串口通信模块；
[0058] WiFi无线发射模块EPS8266由电源3.3V模块供电，GPIO15下拉和GPIO0上拉设置保证模块的正常工作模式，RXD和TXD分别与主控芯片USART4_RX和USART4_TX连接进行数据收发；
[0059] 串口通信模块CH430实现USB电平转换为TTL电平，由电源5V模块供电，其内置USB总线上拉电阻和片内信号端，UD+和UD-引脚直接连接到USB总线上，RXD和TXD分别与主控芯片USART1_RX和USART1_TX连接进行数据收发；
[0060] 传感器电路包括：超声波模块、GPS模块、陀螺仪模块和光电编码器；
[0061] 超声波模块HC-SR04由电源5V模块供电，J1接口的Trig和Echo引脚分别与主控PA0、PE2、PA1、PB0、PA2、PB1、PA3、PE3引脚相连，主控通过Trig发送脉冲触发信号，并通过Echo检测回波信号确定障碍物的距离；
[0062] GPS模块NEO-6M由电源3.3V模块供电，RF_IN外接GPS天线用于接收卫星信号，其提供串行数据输出接口，RXD1和TXD1分别与主控芯片USART3_RX和USART3_TX连接进行数据收发；
[0063] 陀螺仪模块MPU6050由电源5V模块供电，其I2C接口的SCL和SDL引脚分别与主控芯片I2C1_SCL和I2C1_SDL引脚相连进行数据发送接收；
[0064] 光电编码器由5V模块供电，输出接口通过两个电阻串联，点连接至主控PB10和PB11引脚，通过测量管脚的高低电平脉冲数计算车轮转速；
[0065] 系统电源电路包括24V供电模块、5V供电模块和3.3V供电模块；
[0066] 24V供电模块采用两节12V蓄电池串联，直接为电机供电；
[0068] 3.3V供电模块采用AMS1117线性稳压芯片，输入IN管脚连接5V供电的输出，输出通过滤波器件输出稳定3.3V电压，为其他3.3V模块供电；
[0069] JTAG调试接口直接从主控相应的管脚引出，通过JTAG调试器与上位机相连，以实现程序下载及在线跟踪调试；
[0070] 能量管理电路采用AMC1200隔离运放芯片，通过R24、R25、R26、R27电阻构成分压电路与运放的VINN和VINP相连，运放的输出VOUTP与主控的ADC123_IN10和ADC123_IN11连接，实时采集电压信号实现能量管理。
[0071] 综上所述，本发明的优点及积极效果为：
[0072] 本发明具有节能减排，绿色发展的特点，利用太阳能电池板结合智慧物流最新发展方向，将异构网络技术、物联网、GPS定位、图像处理、移动互联等技术进行信息物理融合。本发明利用高效太阳能转换技术、异构网络技术、物联网、GPS定位、图像处理、3D打印、移动互联等技术进行信息物理融合，搭建太阳能无人驾驶物流车系统平台。其优点主要包括：
[0073] 采用太阳能和蓄电池混合动力为小车提供动力来源，实现了该小车的供电控制和运动控制。依托太阳能电池提供电能给电机驱动模块驱动电机，进而实现检测小车运动，过程中需要完成太阳能电池驱动的检测小车的硬件部分和程序部分。
[0074] 根据无人车GPS导航系统的方案，搭建无人驾驶智能车系统平台。包括对GPS、摄像头以及各种避障传感器选取与安装，并合理设计电源部分，整个系统具有体积小、安装方便、续航性好和可靠性高优点。同时针对现有的车辆平台，对其执行机构部分进行线控改造，使得小车的转向、加减速运动可以通过计算机指令进行控制。
[0075] 采用多传感器数据融合技术，实现无人物流车可靠、准确的捕获外界环境及车辆自身性能状态信息后，消除了多传感器之间存在的数据冗余矛盾，降低了车辆对外界感知的不确定性，大大的提高了无人车控制系统决策的正确性。
[0076] 本发明经过测试分析，电路供电正常，各个传感器模块均正常的工作，当无人物流驾驶车在正常的道路上面行驶时，能够对当前的道路环境进行决策分析，当车身检测到障碍物的时候，车体根据超声波检测的距离自动停止或者绕弯避障并运行到安全区域，同时图像预处理系统能够通过USB摄像头采集车道边线路标，将采集到的图片进行二值化的处理，通过边缘检测的方法确定车道边线的大致位置，求出车道边线区域的面积，然后利用阈值判断的方法控制车体沿着车道边线区域行走，同时实时显示车体的经纬度、速度、方位角、电池电量等车辆状态信息，并通过无线模块发送至远程服务中心。附图说明
[0077] 图1是本发明实施例提供的智能太阳能无人物流配送系统图。
[0078] 图中：1、小车主控模块；2、姿态位置测量模块；3、安全预警辅助模块；4、数据通信模块；5、动力模块；6、能量管理模块；7、图像采集与处理模块。
[0079] 图2是本发明实施例提供的桥式电路芯片IR2110内部结构图。
[0080] 图3是本发明实施例提供的桥式电路芯片IR2110典型连接电路。
[0081] 图4是本发明实施例提供的电机的整体电路。
[0082] 图5是本发明实施例提供的电机正转工作原理。
[0083] 图6是本发明实施例提供的WIFI模块供电和接口电路。
[0084] 图7是本发明实施例提供的CH340串口通信芯片接口电路。
[0085] 图8是本发明实施例提供的超声波模块的原理图。
[0086] 图9是本发明实施例提供的GPS模块电路图。
[0087] 图10是本发明实施例提供的MPU6050模块电路。
[0088] 图11是本发明实施例提供的编码器的控制电路。
[0089] 图12是本发明实施例提供的电池电源模块系统框图。
[0090] 图13是本发明实施例提供的5V稳压模块电路。
[0091] 图14是本发明实施例提供的AMS1117电路图。
[0092] 图15是本发明实施例提供的JTAG调试接口电路。
[0093] 图16是本发明实施例提供的太阳能电池板正常工作简化等效电路。
[0094] 图17是本发明实施例提供的太阳能供电系统。
[0095] 图18是本发明实施例提供的buck降压电路图以及开关管导通截止时等效模型图。
[0096] 图19是本发明实施例提供的AMC1200芯片电路图。
[0097] 图20是本发明实施例提供的主控电路原理图及PCB图。
[0098] 图21是本发明实施例提供的超声波测量模块时序。
[0099] 图22是本发明实施例提供的超声波软件流程。
[0100] 图23是本发明实施例提供的GPS主流程框图。
[0101] 图24是本发明实施例提供的无线发送模块主程序图。
[0102] 图25是本发明实施例提供的图像空间和参数空间中点和线的对偶性。
[0103] 图26是本发明实施例提供的参数空间里的累加数组。
[0104] 图27是本发明实施例提供的直线的极坐标表示。
[0106] 图29是本发明实施例提供的能量管理软件算法处理流程图。
[0107] 图30是本发明实施例提供的通用PID控制原理图。
[0108] 图31是本发明实施例提供的小车轮速PID控制原理图。
[0109] 图32是本发明实施例提供的物流车直行PID软件流程图。
[0110] 图33是本发明实施例提供的智传感器数据融合模块主程序图。
[0111] 图34是本发明实施例提供的基于车道线行车姿态方位示意图。
具体实施方式
[0112] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0113] 现有技术中，在能源及动力上，没有充分的利用清洁能源与新型能源，动力来源单一，续航里程差，车体较大，安装与维护不方便。在技术方案上，常用的无人驾驶中使用成本高昂的高精度传感器，虽然性能优越，但不利于产品推广和产业化。
[0114] 为解决上述技术问题，下面结合具体方案对本发明的应用原理作详细描述。
[0115] 如图1所示，本发明实施例提供的智能太阳能无人物流配送系统包括：
[0116] 小车主控模块1、姿态位置测量模块2、安全预警辅助模块3、数据通信模块4、动力模块5、能量管理模块6、图像采集与处理模块7；
[0117] 小车主控模块1：将采集的各传感器及图像处理终端的数据进行融合处理；
[0118] 姿态位置测量模块2：用于检测车辆的经度、纬度、倾角、角速度等行车状态信息，判断车体是否侧翻或者处于上下坡阶段，包括陀螺仪和GPS定位；
[0119] 安全预警辅助模块3：检测行驶途中的障碍物，进而实现安全避障的功能，主要包括多个超声波测距传感器；
[0120] 数据通信模块4：将融合处理后的数据通过WiFi发送至后台管理终端，包括WIFI通信、蓝牙通信；
[0121] 动力模块5：为电机提供动力来源，实现车体的直行或者差速转向，包括电机驱动器、电机；
[0122] 能量管理模块6：为电机和其他模块供电，实现能量的高效管理，包括动力电池和太阳能电池板；
[0123] 图像采集预处理模块7：通过halcon图像预处理平台将处理后的数据发送给小车主控模块1进行融合处理；包括摄像头和Halcon平台。
[0124] 基于上述智能太阳能无人物流配送系统，本发明实施例提供一种智能太阳能无人物流配送系统的控制方法包括：
[0125] 利用太阳能和蓄电池混合动力，为车体及相关设备提供运行的动力来源。
[0126] 对当前的道路环境进行采集分析，当车身检测到障碍物时，车体根据超声波检测的距离自动停止或者绕弯避障，并运行到安全距离区域。
[0127] 通过USB摄像头采集车道边线路标，将采集到的图片进行二值化的处理，通过边缘检测的方法确定车道边线的位置，求出车道边线区域的面积，然后利用阈值判断的方法控制车体沿着车道边线区域行驶。
[0128] 实时显示车体的经纬度、速度、方位角、电池电量等车辆状态信息，并通过无线模块发送出去。
[0129] 在本发明实施例中，超声波测距方法包括：
[0130] 从发射超声波的时刻开始计数，检测到障碍物时，超声波立刻返回，小车主控模块的接收器进行接收、返回信号，同时停止计数，将接收到的信号进行处理，与预先设定的测量距离进行处理，由计时的时间t，算出车体距离障碍物的距离D：
[0131] D＝ct/2
[0132] 其中c＝340m/s为超声波在空气介质条件中的传播速率；进而控车体的转向或者停止。
[0133] 在本发明实施例中，无线通信通过WIFI和Internet网络传输，与手机及PC机服务器建立连接。
[0134] 在本发明实施例中，通过USB摄像头采集车道边线路标，将采集到的图片进行二值化的处理方法包括：
[0135] 读入二值边缘图像A(m×n)；
[0136] 初始化累sfp，加矩阵A(θ，ρ)；
[0137] 设置尺度系数sfp，，以控制累加矩阵A(θ，ρ)的大小；
[0138] 对于每一个边缘像素点(xi，yi)，θ∈[0，90]，计算下列参数：
[0139] θi＝θi×Sθ；
[0140] ρ＝xicosθi+yisinθ；
[0141] ρ1＝ρ×sρ；
[0142] 有所得的参数对累加矩阵进行累加计算；
[0143] A(θ1，ρ1)＝A(θ1，ρ1)+1。
[0144] 在本发明实施例中，所述能太阳能无人物流配送系统的控制方法进一步包括：
[0145] 对姿态位置测量模块集成的各个传感器进行初始化操作，小车主控模块串行采集传感数据，读取GPS数据，给电机一个初始的脉冲，利用编码器端读取电机运行的速度，实现在无障碍时进行简单的固定轨迹行走，
[0146] 判断车体的倾斜角度、运动加速度、超声波数据、USB摄像头数据，对采集的数据进行数据融合处理，当车体倾斜角度超限时，车辆停止运动，当运动加速度超限时，物流小车停止运动，当车体超声波传感器数据超限时，检测到障碍物；
[0147] 小车主控模块控制电机进行差速转向避开障碍物，USB摄像头采集图像数据，进行二值化的数据处理，将数据传输至小车主控模块进行数据处理，控制电机进行转向操作，最后判断电机是否到达目的地，若没有，重新检测传感器数据，重新进行传感器初始化操作。
[0148] 在本发明实施例中，本发明提供一种智能太阳能无人物流配送车包括：
[0149] 车体，使用Solidworks三维画图软件制作工具，在软件中建立小车的等比例三维模型，然后导出到cad软件平台进行尺寸修改，通过相应的紧固件和连接件进行组装而成；
[0150] 联轴器与光电编码器：使用3D打印技术打印光电传感器连接齿轮，通过联轴器连接电机传输动力，带动光电编码器转动，光电编码器再将采集的信号转换成脉冲信号反馈给小车主控模块的单片机实现车速反馈。
[0151] 在本发明中，智能太阳能无人物流配送电动小车进进一步包括：
[0152] 电机驱动电路、数据通信电路、传感器电路、系统电源电路、JTAG调试接口、能量管理电路。
[0153] 电机驱动电路包括：自带死区的桥式电路芯片和N沟道增强型MOS管。
[0154] 自带死区的桥式电路芯片的电容C1、C3并联连接，用于电源的滤波，C2为自举电容VCC经过二极管D1给电容C2充电，2片IR2110控制芯片与4个MOS管构成H桥以驱动电机运转。
[0155] 数据通信电路包括：WiFi无线模块和串口通信模块。
[0156] WiFi无线模块EPS8266由电源3.3V模块供电，GPIO15下拉和GPIO0上拉设置保证模块的正常工作模式，RXD和TXD分别与主控芯片USART4_RX和USART4_TX连接进行数据收发。
[0157] 串口通信模块CH430实现USB电平转换为TTL电平，由电源5V模块供电，其内置USB总线上拉电阻和片内信号端，UD+和UD-引脚直接连接到USB总线上，RXD和TXD分别与主控芯片USART1_RX和USART1_TX连接进行数据收发。
[0158] 传感器电路包括：超声波模块、GPS模块、陀螺仪模块和光电编码器。
[0159] 超声波模块HC-SR04由电源5V模块供电，J1接口的Trig和Echo引脚分别与主控PA0、PE2、PA1、PB0、PA2、PB1、PA3、PE3引脚相连，主控通过Trig发送脉冲触发信号，并通过Echo检测回波信号确定障碍物的距离。
[0160] GPS模块NEO-6M由电源3.3V模块供电，RF_IN外接GPS天线用于接收卫星信号，其提供串行数据输出接口，RXD1和TXD1分别与主控芯片USART3_RX和USART3_TX连接进行数据收发。
[0161] 陀螺仪模块MPU6050由电源5V模块供电，其I2C接口的SCL和SDL引脚分别与主控芯片I2C1_SCL和I2C1_SDL引脚相连进行数据发送接收。
[0162] 光电编码器由5V模块供电，其输出接口通过两个电阻串联，其中点连接至主控PB10和PB11引脚，通过测量其管脚的高低电平脉冲数计算车轮转速。
[0163] 系统电源电路包括24V供电模块、5V供电模块和3.3V供电模块。
[0164] 24V供电模块采用两节12V蓄电池串联，直接为电机供电。
[0165] 5V供电模块采用LM2596开关电源芯片，输入IN管脚24连接蓄电池，输出通过滤波器件输出稳定5V电压，为其他5V模块供电。
[0166] 3.3V供电模块采用AMS1117线性稳压芯片，输入IN管脚连接5V供电的输出，输出通过滤波器件输出稳定3.3V电压，为其他3.3V模块供电。
[0167] JTAG调试接口直接从主控相应的管脚引出，通过JTAG调试器与上位机相连，以实现程序下载及在线跟踪调试。
[0168] 能量管理电路采用AMC1200隔离运放芯片，通过R24、R25、R26、R27电阻构成分压电路与运放的VINN和VINP相连，运放的输出VOUTP与主控的ADC123_IN10和ADC123_IN11连接，实时采集电压信号实现能量管理。
[0169] 在本发明中，太阳能电池板，与电机驱动电路连接，对蓄电池进行充电，为车体及相关设备提供运行能源。
[0170] 下面结合硬件对本发明的应用原理作进一步描述。
[0171] 本发明实施例提供的无人物流配送车。
[0172] 本发明实施例提供的机械结构编码器包括：
[0174]
[0175] 分辨率为1000线的增量式编码器，即转一圈能够产生1000个脉冲，故在考虑传动轴周长一定的情况以及3D打印机打印分辨率的情况下，电机轴套的齿轮数为150齿，编码器轴套的齿数为75齿，最终下式可知电机转动一圈，编码器发出2000个脉冲。
[0176] 编码器输出脉冲数＝编码器分辨率×(电机轴套/编码器轴套)
[0177] 下面集合硬件电路对本发明的应用原理作进一步描述。
[0178] 本发明实施例提供无人物流配送车硬件电路包括：电机驱动电路、数据通信电路、传感器电路、系统电源电路、JTAG调试接口、能量管理电路。
[0179] 如图2-图5所示，本发明实施例提供的电机驱动电路包括：
[0180] 采用IR公司生产的自带死区的桥式电路芯片IR2110和IR公司N沟道增强型MOS管IRF530，该管的漏极额定电流为14A，而且可以承受高达49A的峰值电流，最大的导通电阻不大于0.16Ω，承受的峰值电压是100V。
[0181] IR2110的最高工作频率可以达到500KHz，其逻辑电压为5V到15V，其上管外部的自举电容上电，通过浮置的自举升压电路，使得驱动电源数目较其他同类产品的IC大大较少，同时由于采用MOS驱动技术使得功率驱动输出极的最大承受耐压高达500V。
[0182] 电容C1、C3的作用是起到电源滤波的作用，一般的电源滤波选取的滤波电容是一个大电容和一个小电容进行并联连接，大电容选取的是10μF，小电容的取值是1μF，R1及R2选取50Ω，其中C2为自举电容VCC经过二极管D1给电容C2充电，以确保在低端MOS管关闭时，高端MOS管的栅极能够有足够的驱动电流来驱动T1，自举电容C2的作用一般与PWM的频率有关，在PWM的频率较低时，选用较大的电容，反之，频率较低时，选用较小的电容。自举电容选取的计算公式如下：
[0183] C1＞Qq/(vcc-10-1.2)
[0184] 电机的频率为10KHz，整个电路对电机的控制是通过两片IR2110来完成的，其中的一片IR2110的高端驱动HIN和另外一片的低端驱动LIN连在一起进而来控制电机进行正反转；同理可知当电机反转时的电流走向。
[0185] 如图6-图7所示，本发明实施例提供的数据通信电路包括：
[0186] WiFi无线发射：采用的无线数据传输电路，支持嵌入式单片机的在线开发，同时也支持发射、连接WIFIb/g/d信号通过WIFI网关，支持无线SDIO2.0(4位和1位高达50MHZ)信号。在Sleep模式下最低耗电电流只有1毫安。此外，该模块内嵌TCP/IP协议，这些在用户做数据传输方面的应用的时候非常有用。
[0187] WIFI无线发射采用AT指令的方式进行数据的发送和读取，本系统无人物流配送车使用WIFI模块进行数据的发送，将GPS的位置信息发送到电脑终端。以此实现实时监控物流车体的运行状态的功能。通过设置模块运行的最优运行优先级，实现模块的快速响应中断。
[0188] 串口通信：为传输速率可达20kbp的全双工串口电路。为了将电脑的USB电平转换为TTL电平，采用由美信公司生产的CH340串口通信芯片，该芯片具有全双工的双路双输出的接口，可以将电脑的USB 电平转换为单片机能够识别的TTL电平，时用USB转串口线与图像处理单元进行连接，实现数据传输。
[0189] 如图8所示，本发明实施例提供的超声波测距包括：
[0190] 超声波是指系统的工作频率高于20KHZ的机械波，超声波传感器电路集成了超声波发送器和超声波接收器，利用压电效应原理实现电能和超声波之间的相互转化，即在发送时将电能转换为超声的机械震动，在发射超声波时，则将超声波的机械震动通过电路转化成电信号，本发明提供的无人物流配送车的测距使用的是HC-SR04超声波测距，该超声波测距可以提供2cm-400cm的非接触式距离感测功能，测距精度可以达到3mm，内部集成有超声波发射器、接收器和控制电路。
[0191] 当提供10us以上的脉冲信号时，内部将发出8个40KHZ周期的电平并检测回波。一旦小车主控模块检测到有回波信号，则输出回响信号，回响信号的脉宽与所测的距离成正比，通过时间间隔可以计算出得到的距离。
[0192] 如图9所示，本发明实施例提供的GPS定位包括：
[0193] GPS定位模块为U-BLOX公司的NEO-6M模块，详细参数：
[0194]
[0195] 采用串口通信方式与底层驱动控制器进行数据传输，通信波特率4800，使用方式较为简单，一般情况下只需要使用三个输出线，第一连接3.5-5.5V的直流供电，第五脚是电源，第二号引脚是GPS测量输出TTL电平信号，串行输出端口，输出器的启动与停止可以直接通过单片机进行控制，若使用默认设置，单片机可以直接从异步串行端口读取数据。GPS供电电路如图9所示
[0196] 采用串口通信方式与底层驱动控制器进行数据传输，通信波特率4800，使用方式较为简单，一般情况下只需要使用三个输出线，第一连接3.5-5.5V的直流供电，第五脚是电源，第二号引脚是GPS测量输出TTL电平信号，串行输出端口，输出器的启动与停止可以直接通过单片机进行控制，若使用默认设置，单片机可以直接从异步串行端口读取数据。GPS模块电路如图9所示。
[0197] 如图10所示，本发明实施例提供的MPU6050模块包括：
[0198] MPU6050由3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计组成，通过I^2C总线进行数据的传输，能得出其每个轴都对应一个16位的AD转换值，它的分辨率是3.9mg/lsb，使其能够测量小于〖1.0〗^°的倾角变化，在芯片正常工作时，小车主控模块通过IIC接口读取MPU6050x轴、y轴和z轴的数据，在经过一定的比例关系进行转换，得到实际的角度和角速度。MPU6050的引脚功能：
[0199]
[0200] 本发明实施例提供的车轮速度反馈模块包括：
[0201] 车轮转速反馈传感器的作用是检测车轮的速度，并将速度的信号反馈到小车主控模块，本发明的无人物流配送车的轮速反馈系统采用的是光电传感器，如图11编码器的控制电路采用电阻分压的方式将传感器输出的5V信号降成3.3V供单片机输入捕获，可以有效防止单片机因为输入电压过高被击坏。
[0202] 如图12所示，本发明实施例提供的系统电源电路包括：
[0203] 采用两节12V的铅蓄电池给无人物流配送车供电，因为无人物流配送车在行驶时受地面的阻力变化比较频繁，加减速及制动较频繁，这样道路环境会使DC-DC电源在车体进行急速动作时会引入高频电流变化，导致电池负载两端的电压波动较大，所以在进行电源电路时要对电池两端进行滤波处理。
[0204] 采用的是24V的电源供电，故为了满足传感器，小车主控模块的正常工作，本系统需要将电压值分为5V、3.3V两个电压档。5V供电电压采用LM2596开关电源，是开关型电压调节电源管理单片集成电路，该器件内部集成频率补偿和固定频率发生器，电路的开关频率为150KHz，因此在滤波方面可以使用很小规格的滤波原件，输出最大峰值驱动电流为3A，同时具有很好的线性和负载调节性。5V稳压模块的电路图如图13。
[0205] 3.3V稳压电路如图14，采用LDO线性稳压器AMS1117来产生稳定的3.3V电压，该芯片上集成了导通电阻很低的MOS管、肖特基二极管、取样电阻和分压电阻等硬件电路，具有过流保护、过温保护、精密基准源等功能。
[0206] 如图15所示，本发明实施例提供的JTAG调试接口包括：
[0207] STM32小车主控模块集成了JTAG调试端口，通过该端口用户可以对控制器内部寄存器进行读写操作，并且可以刷新FLASH，实现各种模式的在线跟踪调试。
[0208] 如图16-图19所示，本发明实施例提供的能量管理电路包括：
[0209] 能量管理系统是太阳能电池板，又称光伏电池板或者光电池，其主要原理是通过光电效应或光化学反应直接把自然界的光能转换成电能的光电半导体电池板，通过以硅晶制成的太阳能电池板吸收波长为0.4-1.1微米的太阳光，直接将光能转换成电能。
[0210] 太阳能电池在正常的工作时可以用一个等效电路来模拟，在一定的光照条件下，正常工作条件下的光电池的光电流与其光照强度成正比(比例系数由太阳能电池板的内部特性而决定)，在等效电路中，可以将其看作是恒流源，一部分的光电流流经负载，在负载的两端产生一定的压降U，同时正偏于PN结，产生一股与光电流流动方向相反的暗电流Id。在等效电路中引入串联电阻和并联电阻，形成一个更加贴合实际的等效电路的光伏等效电路。
[0211] 由该电路可以得到：
[0212] I＝Iph-Id-Ip
[0213] 其中，I为太阳能光伏电池的输出电流，Iph为光伏电池的光电流，Id为流过PN结的结电流，Ip为流过其内部并联电阻Rp的电流。
[0214] 对于电流Ip有：
[0215]
[0216] 其中U为负载两端的输出电压，Rg为等效电路的串联电阻，Rp为等效电路的并联电阻。
[0217] 对于Id，有：
[0218]
[0219] 其中Is为PN结的反向饱和电流(数量级为10-4A，通常取Is为8×10-4，且Is的特性会随温度的升高而降低)；U为负载端的压降，T为绝对温度，n为T＝300K时，PN结的理想因子，-19 -23且在此条件下为n＝2.8，q＝1.6×10 C为电子的电荷量，K＝1.38×10^ J/K为波尔兹曼常数。
[0220] 综上可得太阳能电池的输出电流与输出电压之间的表达式为：
[0221]
[0222] Iph和Is都与环境因素有关且满足一下条件：
[0223]
[0224]
[0225] 其中ISCR是标准条件下的太阳能电池板的测试短路电流，K1是短路条件下的的温度系数，B为标准测试条件下的比例修正系数，
[0226] 本发明实施例中，太阳能电池板作为整个系统中的核心部分，同时也是太阳能小车系统中价值最高部分。其作用是将太阳的辐射能量转换为电能，送往蓄电池中存储起来，并推动负载工作。太阳能电池板的利用效率和蓄电池的充电管理对整个太阳能小车电能系统有着至关重要的作用。
[0227] 包括：太阳能电池板、DC-DC电路、直流减速电机负载、蓄电池、采集电路、控制电路等模块。其中DC-DC电路为buck降压电路。电路为降压式变换电路，也称之为Buck电路。Buck变换器将平均输出电压降低是通过斩波的形式，把Buck的输入端接在光伏电池输出端，通过调节变换器的输出电压来达到调节负载的目的。在进行参数时，必须考虑buck降压电路的两种工作模式，即电感电流连续工作模式和电感电流不连续工作模式。
[0228] 在太阳能控制器中应用时，应使电路保持在连续工作的模式。故采用IR公司的N沟道增强型MOS管IRF3205，该管的漏极额定电流为14A，而且可以承受高达110A的峰值电流，最大的导通电阻不大于8mΩ，承受的峰值电压是55V。
[0229] 电压采集电路主要是由分压电路和AMC1200芯片组成。其中分压电路主要是通过电阻分压，而AMC1200则主要起到信号隔离、放大的作用，让信号更好的输入到控制器中。由于主控以及其他传感器组成的外围电路要求，要单独进行降压供电。
[0230] 本发明实施例中，本发明提供的图像处理单元包括：
[0231] 图像处理单元和小车主控模块之间通过异步串行口进行通信，图像处理单元将摄像头采集的环境信息过串口发送至小车主控模块STM32上，进而控制车体进行转向或停止动作。
[0232] 如图20所示，本发明实施例提供的小车主控模块包括：
[0233] 小车主控模块的主要任务是对各个传感器的信息进行采集以及对图像处理单元传输的指令进行解析和融合处理，最后得到无人物流配送车相对于车道的道路环境的姿态情况。
[0234] 无人物流配送车在实际道路上测试时，运行的工作状态较为复杂以及偶然的突发事件较多，因此在最小系统进行时，系统的性能以及抗干扰性方面必须重视，在硬件系统进行时，需要注意各个模块之间的抗干扰性能以及整个电路板的体积以便便于安装；采用的意法半导体公司生产的STM32F103VET6为小车主控模块。
[0235] 下面结合系统软件对本发明的应用原理做进一步描述。
[0236] 1、传感器信息采集与通信：
[0237] 如图21-图22所示，本发明实施例提供的超声波测距包括：
[0238] 基于STM32小车主控模块的超声波避障模块，超声波模块向某一方向发射超声波，从发射超声波的时刻开始计数，当模块检测到障碍物时，超声波立刻返回，同时接收器接收到信号，接受模块立即返回信号，小车主控模块同时停止计数，将接收到的信号进行处理，与预先设定的测量距离进行处理，由计时的时间t，即可算出车体距离障碍物的距离D：
[0239] D＝ct/2
[0240] 其中c＝340m/s为超声波在空气介质条件中的传播速率。进而控小车的转向或者停止。
[0241] 如图23所示，本发明实施例提供的GPS定位包括：
[0242] GPS数据帧的数据格式为NMEA-0183的数据格式，可提取到车体所在位置的经纬度、高度、速度、方位角等其他定位状态信息。NEO-6M对外有4个接口：UART、SPI、USB、I2C。用户可以从数据解析中获得GSV，RMC，GSA，GGA，GLL，VTG等不同格式的数据，但对于本无人物流配送车的车体来说可能只用到其中一类或部分数据，根据数据格式解析便可获得想要的数据。
[0243] 通过串口发送命令打开或关闭对应数据，接口只留下UART，其它接口全部关闭，若用户想用其它接口，可以发送如：“GGA(off)B5 62 06 01 08 00 F0 00 00 00 00 00 00 01 00 24”、“GGA(on)B5 62 06 01 08 00 F0 00 00 01 00 00 00 01 01 29”等命令，其中命令off为关闭相应数据，on为打开相应数据。每条命令16个字节，只要在每次通电时用串行方式以9600bps波特率向主控芯片发送即可接收到的想要的数据。
[0244] 如图24所示，本发明实施例提供的无线通信包括：
[0245] 数据传输是通过WIFI和Internet网络之间的传输来完成的，通过其内部的协议栈进行数据的传输。通过小车主控模块对相应的I/O端口进行初始化配置、设定各种中断的最优优先级以及所用的定时计数器的初始化配置，通过一系列的代码来查询WIFI网络是否与手机及PC机服务器建立连接。
[0246] 2、本发明实施例提供的图像处理及车道线识别，如图25至图26所示，包括：
[0247] 使用霍夫变换的原理检测和识别图像，具体的算法思想如下所示：
[0248] 对于离散的有限图像来说，Hough变换的思路是将所有可能的线条参数组成的参数空间量化为有限的参数表。
[0249] (1)将该表格每个元素初始化为0；
[0250] (2)对图像中每个点，对所有通过该点的参数进行累加统计；
[0251] (3)统计完后，参数空间的幅值点的参数对应的就是要检测的原图像参数线条。
[0252] Hough变换的优点是抗噪性能较好，且能连接共线短直线，其缺点是没有考虑空间的邻近特性，可以避免填补边缘点之间的空隙的困难，可能把远离的孤立边缘加进来，造成定位不准确。而且参数难于选择且计算复杂，提取直线的分辨率低且缺乏局部特性。
[0253] Hough变换的基本思路是点线的对应性。图像变换前在图像空间，变换后在参数空间。在图像空间里，所有过点σ的直线都满足方程：
[0254] y＝px+q
[0255] 其中p为斜率，q为截距。上式可以改为：
[0256] q-px+y
[0257] 上式可以认为是代表参数空间PQ中过点(p，q)的一条直线。图28给出了一个示例，左边为图像空间，右边为参数空间。在图像空间XY中过点(xi，yi)的通过直线方程可以写为y＝pxi-q，也可以写成y＝-pxi+yi，后者表示在参数空间PQ里的一条直线。同理过点(xi，yi)有yi＝pxi+q，也可以写成qi＝-pxi+yi，表示在参数空间PQ里的另一条直线。设这两条直线在参数空间PQ里的点(p′，q′)相交，这里点(p′，q′)对应图像空间XY中一条过(xi，yi)和(xj，yj)的直线，因为他们满足yi＝pxi+q和yi＝p′xi+q′。由此可见图像空间XY中过点(xi，yi)和(xj，yj)的直线上的每个点都对应在参数空间PQ里的一条直线，这些直线相交于点(p′，q′)[0258] 由此可知，在图像空间中共线的点对应在参数空间里相交的线。反过来，在参数空间中相交于同一点的所有直线在图像空间里都有共线的点与之对应。这就是点对线的对偶性。根据点对线的对偶性，当给定的图像空间的一些边缘点，就可以通过Hough变换确定连接这些点的方程。Hough变换把在图像空间中的直线检测问题转换到参数空间里对点的检测问题，通过在参数空间里进行简单的累加统计完成检测任务。
[0259] 在具体计算时需要在参数空间PQ里建立一个2-D的累加数组。设这个累加数组为A(p，q)，如图所示，其中[p_min，p_max]和[q_min，q_max]，分别为预期的斜率和截距的取值范围。开始时置数组A(p，q)为零，然后对每一个图像空间中的给定边缘点，让p取遍P轴上的所有可能值，并根据式算出对应的q。再根据p和q的值(设都取整数)对A(p，q)进行累加：A(p，q)＝A(p，q)+1.累加结束后，根据A(p，q)的值就可以知道有多少点是共线的，即A(p，q)的值就是在(p，q)处共线点的个数。同时(p，q)值也给出了直线方程的参数，即给出了点所在的直线。
[0260] 在实际使用Hough变换时，要在上述基本方法的基础上根据图像具体情况采用一些措施以提高精度和速度。其中一种经典的方法是使用极坐标方法，以直线为例。
[0261] 累加矩阵的尺寸对计算的精度和计算量都有很大影响。解直线方程时，如果直线接近竖直方向，则会出于p和q的值都接近无穷而使计算量大增(因为累加器尺寸将会很大)。此时，可以使用直线的坐标方程:
[0262] ρ＝xcosθ+ysinθ
[0263] (x，y)代表直线L上的点坐标，θ，ρ分别为Hough空间的参数，θ为过原点与直线L垂直的直线与x轴之间的夹角，ρ为原点到直线L的距离。
[0264] 原图像空间中的点对应新参数空间的一条正弦曲线，即原来的点线对偶性变成了现在的点弦曲线对偶性。检测在图像空间中共线的点需要在参数空间里检测正弦曲线的交点。具体就是让θ遍取x轴上所有可能的值，并根据上式算出所对应的ρ。再根据θ和ρ的值(已经取整)对累加矩阵A(θ，ρ)累加，由A(θ，ρ)的数值得到共线点的个数。这里在参数空间建立累加矩阵的方法仍与上述类似，只是无论直线如何变化，θ和ρ的取值范围都是有限区域。
[0265] 具体算法如下：
[0266] (1)读入二值边缘图像A(m×n)；
[0267] (2)初始化累sfp，加矩阵A(θ，ρ)；
[0268] (3)设置尺度系数sfp，，以控制累加矩阵A(θ，ρ)的大小。
[0269] (4)对于每一个边缘像素点(xi，yi)，θ∈[0，90]，计算下列参数：
[0270] θi＝θi×sθ
[0271] ρ＝xicosθi+yisinθi
[0272] ρ1＝ρ×sρ
[0273] (5)有所得的参数对累加矩阵进行累加计算。
[0274] A(θ1，ρ1)＝A(θ1，ρ1)+1
[0275] Hough变换最大的优点是抗噪声能力强，能够在信噪比较低的情况下，检测出直线或是解析直线：它的缺点是需要首先作二值化以及边界检测(或是细化)等图像预处理工作，使输入图像转变为宽度为一个像素的直线或是曲线形式的点阵图。
[0276] 本发明的无人物流配送车系统是采用halcon图像处理开发平台识别路上的车道边线，用摄像头采集道路环境图片，通过计算机开发平台将采集回来的图片进行二值化处理，再通过阈值的判断的方式将图片上的车道边线识别出来，并从整张图片中提取出选中的车道边线区域。对提取到的车道边线进行轮廓提取，将其拟合成一条过车道边线中心坐标的直线。再利用halcon图象处理平台提供的算法开发包，根据处理平台解析图片得到的坐标点计算出该拟合成的直线的数学表达式。最后通过相同的方法在车道边线上取一段区域测量出这个区域的中心坐标并代入上述求得的拟合直线中进行判断，最后通过串口将控制命令输入到小车主控模块，由小车主控模块控制车体转向或停止。图27是本发明实施例提供的直线的极坐标表示。图28是本发明实施例提供的图像预处理算法框架。
[0277] 3、本发明实施例提供的能量管理单元软件，如图29所示，包括：
[0278] 采用节能环保型的方式对蓄电池进行充电，利用太阳能电池板对蓄电池进行充电。由于蓄电池为单节12V，系统供电要求为24V，为保证蓄电池充电安全，而进行蓄电池单块分别充电。太阳能电池板先给蓄电池一进行充电，由外围采集电路采集蓄电池两端电压送至单片机进行处理，当其达到额定电压时，单片机将信号通过IO口控制继电器从而断开蓄电池一的充电电路，转至对蓄电池二进行充电，直至两块蓄电池充满电为止。
[0279] 4、小车预定轨道运动控制算法中，本发明实施例提供的预定轨道运动要求分析包括：
[0280] 物流车在道路上正常行驶的过程中需要能够稳定的保持在预定的轨迹范围内直行，因此需要在物流车行驶的过程中加入辅助的预定轨道算法。通过对物流车行驶系统进行分析可知，物流车在执行任务的过程中车体行驶的动力是物流车的两个大功率直流减速电机提供的。因此可以得知无人物流配送车直行控制模块中，控制对象为车体，两个直流减速电机是控制模块的控制输入量，电机的转速差数据是控制模块的反馈输入量。
[0281] 物流车的直行控制是通过负反馈来实现的，车体的两个电机接触地面。而由于两个电机的特性会存在微小的差别，因此两个电机的速度差成为了物流车直行的不稳定因素。需要通过调节两个车轮的输入PWM调节信号的占空比，来使两个车轮最终达到同速直行。通过编码器检测两个车轮的速度值并作为控制模块的反馈输入量，传入直行控制系统，并经过控制算法计算后输出PWM信号到电机驱动器中，最终使无人物流配送车在辅助直行过程中能够达到动态的同速直行。
[0282] 如图30所示，本发明实施例提供的通用PID控制原理：
[0283] PID控制器作为反馈回路部件在工业控制十分常见，反馈理论三要素为：测量、比较和执行。其中测量是指测量被控变量的实际值，然后将测量值与系统的期望值进行比较，通过比较偏差来纠正系统的相应，最后进行调节控制，循环重复。比例、积分、微分控制是实际工程中应用最为广泛的控制规律。其中比例控制是将系统偏差乘以一个常数，积分环节是将系统的偏差进行积分运算，微分环节是将系统的偏差进行微分运算。系统偏差是系统输入的测量值与系统期望值之差。通过对平衡车控制系统的需求分析，本发明选用位置型PID。
[0284] PID控制的表达式为：
[0285]
[0286] 其中，e(t)表示控制系统的输入量与期望值之差，u(t)表示控制系统的控制量，y(t)为控制系统的输出量。
[0287] 在位置型PID的三个控制参数中，比例控制的输出与系统偏差e(t)成正比例关系，它能迅速的做出反应从而减小误差，但是只有比例控制时系统的会存在稳态误差。积分控制的输出量与系统偏差e(t)的积分成正比，当系统存在误差时积分控制作用就会随着时间的增加不断地进行积累，通过输出控制量来消除误差。只要有足够的时间，误差会越来越小直至完全消除误差。但是如果积分控制的作用太强，会使得系统的超调量增大，甚至导致系统出现震荡。微分控制的输出与输入误差数据的微分成正比关系。它具有超前的抑制误差的作用，能够减小控制系统中出现的超调，克服震荡甚至失稳的情况，能够使系统的稳定性提高，并且能使系统的动态响应速度加快，缩小系统调节到稳定状态的时间，并且能够使系统在调节过程中的动态性能得到改善。
[0288] 如图31-图32所示，本发明实施例提供的小车轮速PID控制算法包括：
[0289] 经过上述的分析，本发明中采用PID控制算法实现。其中控制系统的输入量及人为设定的物流车两个车轮的速度差，因直立行驶，故选择速度差为零。控制系统的控制量为通过PID运算后得出的两车轮速度值。控制系统的输出量为经过速度值转换后输入到电机驱动模块的PWM波占空比值。
[0290] 电机调速由两个相互独立的PID控制器构成。两个控制器分别对左右轮进行控制。在小车运动行进的过程中。安装在小车驱动轮上的电机编码器时时检测小车的行进速度并反馈给单片机。单片机在内部更新速度数据，与基准值进行比较得出系统偏差e(t).比例运算将偏差进行线性放大提高系统的灵敏度，积分运算对速度偏差e(t)进行积分得到行进距离的波动情况，微分运算对速度偏差e(t)进行微分得到加速度用来预测下一时刻速度的可能变化情况。最终PID控制器综合上述三种运算输出单轮的控制脉冲。需要特别指出的是两个PID控制器的基准值是相同的。所以两个轮子总是趋向于以相同的速度行进。在调节过程中由于积分器的存在故可以保证左右两轮的行进距离是一样的。两者结合保证了小车的直线行驶。
[0291] 通过定时器的捕获中断，对电机编码器的脉冲信号进行捕获，进而测出物流车车轮的速度。在定时器中断服务函数中通过更新车轮的速度信息，然后与设定值进行比较并进行PID控制运算，并对输出的PWM波值进行约束防止电机损坏。最后通过设定一定的PWM基值来对电机的机械齿轮死区进行补偿。通过循环间隔的定时器服务函数来循环的执行PID控制程序，最终实现物流车的同速直行。
[0292] 5、本发明实施例提供的数据融合算法，如图33-图34所示，包括：
[0293] 在物流车的环境感知系统中，采用单个传感器不可能实现车辆的环境感知功能，故需要在车体的四周的不同的位置安装不同的传感器，每个传感器对相应的区域的环境进行检测，并对同种类型或者不同种类型的传感器进行数据融合处理，从而实现对物流车体周围环境360°全方位的障碍物检测。
[0294] 环境检测数据融合模块主要是通过检测多个方位的多个不同的传感器的数据，对重叠区域的传感器的数据进行融合处理，从而获取到常规道路环境的多源信息，最后对多个传感器的多源信息进行数据融合处理，实现了比单一的传感器具有更高的识别能力和信息采集精度。
[0295] 多个传感器信息融合算法使用的是加权融合算法，主要是通过不同的传感器的检测特性将其进行有效的加权各个传感器的输出的周围环境信息，加权融合处理算法分别对各个传感器检测到的环境信息添加权重，在进行数据融合处理，如果存在多个类型相同的传感器独立的对同一环境信息进行检测T1，T2，T3…·Tn，传感器所检测到的目标的数据信息是x1，x2，x3…xn是关于x的无偏估计，每个传感器检测到的信息的方差分别是每个传感器在融合信息单元所占有的权重是w1，w2，w3…wn，那么经过传感器信息融合处理单元融合后的多个传感器的信息的状态估计值以及其所赋予与的权重比值为：
[0296]
[0297]
[0298]
[0299] 假若式中的每个传感器的传感器所占的权重均是平均分配的，这样的加权融合方法称为传感器加权融合算法，其中等权值为 经过加权平均后的融合数据 是：
[0300]
[0301] 样本数据融合后的总的方差是：
[0302]
[0303] 因为xi(i＝1，2，3..n)是相互独立的，并且属于误差估计，那么就有：
[0304] E[(x-xi)(x-xj)]＝0
[0305] 因此上式变形后的等式为：
[0306]
[0307] 所以最后加权平均以后的融合算法的总方差是：
[0308]
[0309] 无人物流配送小车的障碍物检测和行车轨迹算法主要是基于MPU605、超声波传感器和GPS定位模块的信息融合技术，其中障碍物作为被检测的目标对象，记为O。障碍物的检测数据O＝{Oc，Or}由MPU605、超声波传感器和GPS定位模块的数据融合而成。
[0310]
[0311] 其中 是障碍物的状态估计，由一系列的障碍物的状态估计组成，p是状态估计的协方差， 是障碍物对象存在的可能性，c是定义障碍物的目标矢量。
[0312] 传感器数据汇聚模块主要通过串口或者其他通信协议采集传感器数据，根据传感器与小车主控模块之间的通信协议解析传感器数据，获取传感器的时间戳、传感器类型、传感器数值等数据，并将传感器的数据进行融合处理控制物流车体进行转向、停车等操作。最后将融合处理后的数据通过底层驱动器与无线传输模块的通信协议，将无人物流车的位置信息、传感器的数值等数据重新组建数据包将信息发送至上位机端。
[0313] 传感器信息融合模块主要针对传感器信息和位置信息进行采集、解析，最后将传感器的信息进行融合处理。具体的实现方法如下：
[0314] 1)对各个传感器进行初始化操作，小车主控模块串行采集传感数据，读取GPS数据，给电机一个初始的脉冲，利用编码器端读取电机运行的速度，实现在无障碍时进行简单的固定轨迹行走，
[0315] 2)
[0316] 2)读取超声波传感器数据，检测是否有障碍物，通过不同位置的数据确定障碍物的方位，从而控制小车左侧绕行还是右侧绕行，
[0317] 3)小车行进过车中，USB摄像头持续采集图像数据，进行车道边线的检测处理，确定车辆行驶的中心参考线，通过PID调节使得车辆跟踪中心线稳定运行，
[0318] 3)持续采集陀螺仪数据，通过各个方位角，加速度和速度判定车辆的姿态，并限定在安全范围内，避免上坡、下坡、转弯时速度过快导致的车辆侧翻等异常情况发生，[0319] 4)通过数据传输模块将采集到的车辆的动态信息实时发送至远程服务中心，实现远程的监控与管理。
[0320] 下面结合系统测试对本发明的应用原理作进一步描述。
[0321] 本发明包括：系统电源测试、传感器测试、避障测试、弯道形势测试、车道识别测试；
[0322] 本发明具体实施例提供的系统电源测试包括：
[0323] 对电路板的硬件运行做测试，本系统的硬件结构包括传感器硬件电路主控数据处理单元以及无线发送传输电路和系统电源电路。在系统电源的调试过程中接上铅蓄电池后在输出端检测到电源模块的电压为24V，使用示波器的交流测量挡位测量铅蓄电池的纹波电压和稳压模块的纹波电压。经测试电源的纹波电压在20mv以内，给各个模块供电后，各个模块均能正常的工作。
[0324] 本发明具体实施例提供的传感器测试包括：
[0325] 当系统正常的运行工作后，先检查系统各个传感器的工作状态，具体的做[0326] 法如下：
[0327] 1)、将电路板至于正常的工作环境下，测试超声波传感器遇到障碍物时，通过串口显示超声波传感器检测到障碍物时的距离到PC机上，超声波测试数据如下所示；
[0328]
[0329] 2)、连接好GPS模块的天线，上电一分钟后看D5发光二极管是否闪烁，如果不闪烁，用示波器查看GPS模块的串口输出管脚TXD，如果有波形说明模块在正常的工作。再看看D5的输入管脚，看是否有电平的变化。如果有电平的变化说明二极管焊接反了或者相关电路对GPS模块有干扰。如果串口没有输出波形，说明模块没有正常的工作。在电路正常的工作时，将无人物流配送车放至于室外环境当中测试GPS(只有在室外的时候信号较强，能够获取一定的星历数据)获取位置信息的情况，测量当置于室外环境时经过小车主控模块解析后的经纬度在车体的位置改变时，经纬度会随之改变。
[0330] 3、测试WIFI模块的电源与接口电路，首先测试电源电压，看工作电压是否为3.3V以及电源纹波是否满足模块的正常启动要求，如果过大则不能正常的启动，可以适当的再加几个电解电容，在系统供电正常以后，测试WIFI模块电源使能端，给WIFI-PWR端口输入高电平看是否能够打开电源。
[0331] 本发明具体实施例提供的避障功能测试包括：
[0332] 将无人驾驶物流小车放至室外环境下，打开电源供电系统，待传感器以及无线发射模块正常工作以后，观察物流小车能否正常的沿着车道边线边沿一定距离行走，若不能正常的沿着车道边线边沿正常的行走，则说明摄像头模块及图像处理单元没有正常的工作，再检测超声波模块在避障范围之类的时候，能不能进行正常的避障行走。若不能，则说明超声波模块没有正常的工作。
[0333] 本发明具体实施例提供的弯道行驶功能测试包括：
[0334] 将无人驾驶物流小车放至室外环境下，打开电源供电系统，待传感器以及无线发射模块正常工作以后，观察物流小车能否正常的沿着车道边线边沿一定距离行走，若不能正常的沿着车道边线边沿正常的行走，则说明摄像头模块及图像处理单元没有正常的工作，当摄像头模块正常的工作时，将物流车放至弯道处，看其是否能沿着固定轨道正常的行驶。
[0335] 本发明具体实施例提供的车道线识别测试包括：
[0336] 无人物流配送车是基于halcon图像处理的，主要通过USB摄像头采集车道线标识，从而实现自动寻迹的功能，将采集到的车道线区域传送至软件halcon对其进行处理。将采集过来的图片进行二值化处理，在通过halcon的边缘检测的方法、选定确定车道边线的大致位置。确定车道边线的大致位置以后，在通过阈值选择将车道边线提取出来。最后在车道边线上截取一个区域下来，求出该区域的面积和重心坐标，最后通过判断该面积和中心坐标的变化情况，通过串口通讯的方法，将控制信号发送到小车主控模块，从而控制小车行驶。
[0337] 经过测试分析，电路供电正常，各个传感器模块均正常的工作，当小车在正常的道路上面行驶时，能够对当前的道路环境进行决策分析，当车身检测到障碍物的时候，车体能够根据超声波检测的距离自动的运行到安全距离之外，同时图像预处理系统能够通过USB摄像头采集车道边线路标，将采集到的图片进行二值化的处理，通过边缘检测的方法确定车道边线的大致位置，求出车道边线区域的面积，然后利用阈值判断的方法控制车体沿着车道边线区域行走，实时显示车体的经纬度、速度、方位角、电池电量等车辆状态信息，并通过无线模块发送至远程服务中心。
[0338] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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