浅谈基于物联网的智能物料运送车的设计与制作

李义梅

摘 要：智能车辆是一个集环境感知、规划决策、自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了物联网、计算机、传感、信息、通讯、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。本设计中的智能物料运送小车就是这种综合体的一种尝试，它在多种传感器的配合下，实现了自动寻迹、障碍物探测、自动卸料、语音播报以及物联网控制等功能。

关键词：STC；单片机；物联网；智能物料运送小车；自动寻迹；智能化

中图分类号：TP242.2 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）14-0082-04

1 问题的提出及改进措施

目前很多物料运送小车电气控制系统多为继电器—接触器组成的复杂系统，这种系统存在设计周期长、体积大、成本高等缺陷，无数据处理和通信功能，必须有专人负责操作等缺点。将单片机技术应用到运料小车电气控制系統，可实现运料小车的自动化控制，降低系统的运行费用，智能运料小车电气控制系统具有连线简单，控制速度快，易于安装等优点。随着经济的发展，运料小车不断扩大到各个领域，从手动到自动，从自动到智能化，逐渐形成了机械化、自动化、智能化。

本文设计的物料运送小车是将单片机技术及物联网技术应用到运料小车电气控制系统，实现运料小车的智能化控制。它功能强大，且扩展非常强大。单片机在运料小车控制系统中的应用，已经在国内外工程、工厂中得到实际应用，具有巨大的经济和社会价值，其智能化和自动化的思路值得以后继续深入研究和推广。

2 智能物料运送车的设计与制作

本智能物料运送小车设计分为6个模块：前轮PWM驱动电路、后轮PWM驱动电路、轨迹探测模块、障碍物探测模块、步进电机驱动模块、语音模块、物联网模块。用PWM技术调节左边车轮和右边车轮的速度即可以实现小车速度、方向的控制；探测模块利用四个光感元件，对黑色轨道进行寻迹；障碍物探测模块用于对障碍物进行探测；步进电机用于卸货的动力装置，准确、平稳。通过KT430语音方案，可以实时播报小车的运行状态；通过WiFi模块将小车运行参数上传至云平台，用户可使用联网的智能终端观察小车运行状态，而小车生产厂商则可以通过云平台观察小车运行状况，可对小车运行参数进行远程优化，最后通过软件设计，实现了小车按轨道行驶、运料、送货等功能[1]。

2.1 系统方案设计、比较与论证

根据设计要求分以下部分进行方案设计与论证。

2.1.1 寻迹线探测模块设计

探测路面黑色寻迹线的原理：光线照射到路面并反射，由于黑线和白纸的反射系数不同，可根据接受到反射光强弱由传感器产生高低电平并最终通过单片机判断是否到达黑线偏离跑道[2]。

方案一：由可见光发光二极管与光敏二极管组成的发射与接收电路。该方案成本较低，易于制作，但其缺点在于周围环境光源会对光敏二极管的工作产生很大干扰，一旦外界光亮条件改变，很可能造成误判和漏判；如果采用超高亮发光管和高灵敏度光敏管可以降低一定的干扰。方案二：自制红外探头电路。此种方法简单，价格便宜，灵敏度可调，但易受到周围环境影响，特别是较强光照对检测信号的影响，会造成系统不稳定。再加上时间有限，制作分立电路较繁琐。

基于上述考虑，为了提高系统信号采集检测的精度，所以采用方案一。图1所示为前、后方循迹模块原理图。

2.1.2 电动机及其驱动模块的选择

（1）电路模块设计。方案一：使用分立元件，用分立元件制作H桥是很麻烦的，体积较为庞大，性能不稳定，已经逐步淘汰。方案二：使用H桥集成电路，现在市面上有很多封装好的H桥集成电路，接上电源、电机和控制信号就可以使用了，在额定的电压和电流内使用非常方便可靠。比如常用的L298N。基于上述考虑，为了提高效率与稳定性能，所以采用方案二。

本智能物料运送小车的步进电机是4线步进电机，不能使用ULN2003此类芯片控制，故需要使用双H桥来控制。L298是一种双H桥电机驱动芯片，可用来驱动2个直流电机和1个4线4相步进电机。下面以H桥来介绍L298的工作原理，H桥式电机驱动电路包括4个三极管和一个电机。要使电机运转，必须导通对角线上的一对三极管。根据不同三极管对的导通情况，电流可能会从左至右或从右至左流过电机，从而控制电机的转向。要使电机运转，必须使对角线上的一对三极管导通。例如，如图2所示，当Q1管和Q4管导通时，电流就从电源正极经Q1从左至右穿过电机，然后再经Q4回到电源负极。按图中电流箭头所示，该流向的电流将驱动电机顺时针转动。当三极管Q1和Q4导通时，电流将从左至右流过电机，从而驱动电机按特定方向转动（电机周围的箭头指示为顺时针方向）[3]。

图3所示为另一对三极管Q2和Q3导通的情况，电流将从右至左流过电机。当三极管Q2和Q3导通时，电流将从右至左流过电机，从而驱动电机沿另一方向转动（电机周围的箭头表示为逆时针方向）。

（2）电源模块设计。LM2596系列是美国国家半导体公司生产的3A电流输出降压开关型集成稳压芯片，它内含固定频率振荡器（150KHZ）和基准稳压器（1.23v），并具有完善的保护电路、电流限制、热关断电路等。利用该器件只需极少的外围器件便可构成高效稳压电路。为了产生不同的输出电压通常将比较器的负端接基准电压（1.23V），正端接分压电阻网络。将输出电压的分压电阻网络的输出同内部基准稳压值1.23V进行比较，若电压有偏差，则可用放大器控制内部振荡器的输出占空比，从而使输出电压保持稳定。

2.2 系统总体设计方案

该款智能物料运送车要求能在长2.4m×2.4m的工作区域内，采用电机驱动，在5分钟内，人工装载边长10cm正方体、重约50g物料后，按动出发按钮，自动到达终点。自动卸下物料后，自动返回起点，再装下一个物料，按A、B、C、D顺序，直至全部运送完成。根据电路应满足的功能，电路由主控制单元，卸料单元，循迹单元，电机驱动单元，避障单元，语音提示单元组成[4]。总的框图结构及信号流程如图4所示：

2.3 系统电路设计

2.3.1 单片机模块

STC15W1X系列单片机是STC生产的单时钟/机器周期（1T）的单片机，是高速/高可靠/宽电压/低功耗/超强抗干扰的新一代8051单片机，指令代码完全兼容传统8051，但速度快8-12倍。内部集成高精度R/C时钟。内部集成MAX810专用复位电路，2路PWM，3路串口，8路高速10位A/D转换（250K/S），针对电机控制，强干扰场合[5]。

2.3.2 寻迹线探测电路设计

探测路面黑色寻迹线的原理：光线照射到路面并反射，由于黑线和白纸的反射系数不同，可根据接受到反射光强弱由传感器产生高低电平并最终通过单片机判断是否到达黑线偏离跑道。下面以避障模块为例：

图5所示中D17为红外发射管，D18为红外接收管；D17发射的红外光遇到物品颜色的物品其反射光的强度不一样从而引起红外接收管D18电路中电压的变化，将这个电压与可调电阻R6设置的电压经过比较器U1比较，那么就可以识别黑白颜色的物品，检测反射系数较高的物品时输出“0”，检测反射系数较低（或者检测不到物品）的物品时输出“1”。

2.3.3 语音模块工作原理

KT403A是一个提供串口的语音芯片，完美的集成了MP3、WAV、WMA的硬解码。同时软件支持TF卡驱动，支持FAT16、FAT32文件系统。通过简单的串口指令即可完成播放指定的音乐，以及如何播放音乐等功能，无需繁琐的底层操作，使用方便，稳定可靠是此款产品的最大特点。本小车中的语音是通过串口发送相对应的指令来实现语音播放的[6]。原理图如图6所示。

2.3.4 按键模块

如图7所示，将按键的一端连接单片机的I/O口，另一端连接GND网络。使用时先将单片机I/O置高电平，当按键没有按下时，对应单片机I/O口与GND是“开路”状态，那么I/O的电平就是高电平。当按键按下时，对应单片机I/O口与GND是“短路”状态，那么I/O的电平就是低电平。那么程序中只需要检测单片机I/O口的电平即可以“知道”按键有没有被按下。

2.3.5 电机驱动模块

電机驱动模块原理图如图8所示。

2.3.6 物联网模块

如图9所示，物联网模块采用USR-C322串口转WiFi模块，USR-C322是有人WiFi模块C32系列的一款高性能模块。该模块是为实现嵌入式系统的无线网络通讯的应用而设计的一款低功耗802.11 b/g/n模块。通过该模块可以将物理设备连接到WiFi网络上，从而实现物联网的控制与管理。

2.3.7 系统总图

总体框如图10所示。

2.3.8 云平台

如图11所示，物料运送车通过装载的WiFi模块将其的数据进行加密后实时的上传至云平台端，用户可以通过可以联网的智能终端（如手机、电脑）对物料运送车进行监控和管理，而物料运送车生产商则可以通过物料运送车反馈的数据对其进行跟踪和优化，可以根据物料运送车反馈的数据来判断小车的运行健康状态，发现问题可以及时派遣维护人员上门维护。

3 结语

智能物料运送车能够实现预设的功能，我们很好地将单片机技术及物联网技术应用到智能物料运送车的电气控制系统中，实现运料小车的智能化控制，它功能强大，且扩展非常强大。该智能物料运送车在工厂中得到实际应用，具有巨大的经济和社会价值，其智能化和自动化的思路值得以后继续深入研究和推广。

参考文献

[1]江思敏.AltiumDesigner原理图与PCB设计教程[M].机械工业出版社，2016.

[2]蔡振江.单片机原理及应用[M]电子工业出版社，2016.

[3]何宾，姚永平.STC单片机原理及应用——从器件、汇编、C到操作系统的分析和设计（立体化教程）[M].清华大学出版社，2017.

[4]《无线电》编辑部.智能小车机器人制作[M].人民邮电出版社，2016.

[5]林建秋，韩静萍.C语言程序设计[M].机械工业出版社，2015.

[6]刘丽军，邓子云.物联网技术与应用[M].清华大学出版社，2016.