量产活禽（肉鸡）智能化运输装备控制系统的设计_韩海豹.pdf

文章编号：1673-887X(2023)01-0020-03量产活禽（肉鸡）智能化运输装备控制系统的设计韩海豹，化荣，张虎，陈杰（晋中信息学院，山西太谷030800）摘要肉鸡养殖产业正向着规模化、集约化的方向发展，为减少活禽运输的应激反应，设计了一款智能化运输车。本设计基于STM32F429IGT6嵌入式微处理器的智能化底盘和基于STM32H743嵌入式微处理器的图像识别智能运输车。通过摄像头进行信息采集和模型的学习，运用OpenMV4软件调试监控窗口，搭载MT9M114模组摄像头，可对路径进行规划，同时，运用WT53R的激光测距避障和跟随技术避免运输车行驶过程中发生碰撞。实际的调试和运行结果表明，智能运输车能较好地执行视觉巡线和激光测距避障、跟随任务。关键词嵌入式；视觉路径规划；避障；跟随中图分类号S233.5文献标志码Adoi:10.3969/j.issn.1673-887X.2023.01.006Design of Intelligent Transportation Equipment Control Systemfor Mass Production Live Poultry(Broiler)Han Haibao,Hua Rong,Zhang Hu,Chen Jie(Jinzhong College of Information,Taigu 030801,Shanxi,China)AbstractAbstract：Broiler breeding industry is developing towards the direction of scale and intensification.In order to reduce the stress reaction of live poultry transportation,a kind of intelligent transport vehicle is designed.This design is based on STM32F429IGT6 embedded microprocessor intelligent chassis and STM32H743 embedded microprocessorbased image recognition intelligent transportvehicle.Through the camera for information collection and model learning,using OpenMV4 software debugging monitoring window,carrying MT9M114 module camera,can plan the path,at the same time,WT53R laser ranging obstacle avoidance and trackingtechnology is used to avoid the collision of transport vehicles.The practical debugging and running results showed that the intelligentvehicle can perform the tasks of visual line patrol,laser ranging,obstacle avoidance and following well.Key words：flushbonading,visual path planning,obstacle avoidance,following规模化肉鸡养殖中肉鸡的群体数量较大、密度相对较高，饲养管理措施的改进有助于避免肉鸡规模化养殖中出现的疾病问题1。随着集约化养殖技术的不断推行，肉鸡从养殖场运往屠宰场的过程面临着多因素的综合压力2。活禽运输相比快递运输、冷链运输，在时效性方面要求更加严格，费时费力，不安全，不卫生。司机和装卸人员要与鸡鸭亲密接触，因为鸡在遭到惊吓时会“舞翅飞逃”，所以抓鸡装鸡有特殊要求。运输途中家禽多处于高度应激状态，能量消耗增加，基础代谢增强，应及时监控与处理。随着科技的快速发展，自动化、智能化的养殖设备已广泛应用于各类禽畜养殖厂中。这些设备的使用极大地降低了养殖成本，有效地提高了养殖业的经济效益。由此可见，自动化、智能化的养殖设备对养殖业的发展有积极的促进作用。设计一款智能化禽类运输车，是解决养殖现场禽类快速、高效、安全运输的重要手段。1系统设计方案本系统装载了智能化底盘控制系统，集成了MPU9020九轴陀螺仪、双驱步进电机和强扭矩的舵机 PWM 输出通道。搭载摄像头进行图像处理，实现车自动规划路径，同时采集测距模块的数据，与底盘控制系统进行融合，实现智能无人物流车的视觉巡线、避障或跟随功能。系统整体设计分为底盘控制系统和视觉控制系统。底盘控制系统以 STM32F429IGT6 为核心，为本系统的主控芯片。智能运输车设置开机键和复位键，使用24 V锂电池供电。智能无人车的开机与复位通过按键完成，配备24 V的锂电池进行供电。本车采用双驱步进电机和舵机进行驱动，运输车的移动使用伺服步进电机驱动进行控制，通过车轮的转速使用PWM波控制电机来实现，并且可以实现正反转和大角度转弯，灵活性较高。利用MPU9020九轴陀螺仪传感器纠正车的偏航角，运用WT53R的激光测距传感器采集距离，实现避障和跟随功能。视觉控制系统以STM32H743为核心，搭收稿日期2022-10-21基金项目“2021年山西省 1331工程 资助”提质增效建设计划项目；2022年山西省高等学校大学生创新创业训练计划项目“智能无人物流车”（20221615）；2021年山西省高等学校教学改革创新项目“新工科背景下现代产业学院建设的探索与实践”（J2021930）。作者简介韩海豹（1984-），男，山西人，讲师，研究方向：智能控制与检测技术。第1期（总第397期）农业装备20载MT9M114模组，利用软件算法进行图像处理，来规划物流车的运动路径，结合OpenMV4软件调试监控窗口获取车当前环境来调整运输车巡线视角。伺服步进电动驱动器MPU9020九轴姿态传感器激光测距传感器数据传输数据传输控制STM32F429IGT6单片机串口通信STM32H743单片机图像采集图像处理MT9M114模组OpenMV4软件平台电源模块图1量产活禽（肉鸡）智能化运输装备控制系统框图Fig.1 Block diagram of intelligent transport equipment control systemfor mass production live poultry(broiler)2智能运输装备系统硬件设计2.1主控芯片选择以 STM32H743 芯片搭建的 MT9M114 模组和 WT53R 激光测距的串口通信，与MPU9020九轴陀螺仪传感器进行IIC通信3。使用脉宽调制控制端口控制电机，更强大的浮点运算能力DMP库解算智能运输车路径规划。系统的主控制器选择STM32F429IGT6单片机。2.2底盘控制芯片选择底盘控制芯片选用STM32F429IGT6单片机，该型号的单片机是带2 M字节闪存、180 MHz的ARM Cortex-M4处理器内核的32位微控制器4。具有PWM、IIC和USART通信外设功能，仅需供电1.83.6 V。运用浮点运算能力将摄像头传回的数据进行运算，结合底盘公式进行运算，散点规划无人物流车最佳路径。2.3摄像头控制芯片选择摄像头控制芯片选用 STM32H743 单片机，H7 系列具有强大的内核，访问内存速度快，总线速率最高可达到240 MHz，内部嵌有图像处理引擎，图像处理效果好，支持高分辨率显示，也适用于中低分辨率显示应用，系统结构框架简单，体积小，成本低，可应用于各类图像显示。编程平台使用OpenMV4软件，对图像质量、数据格式和传输方式进行控制，可以满足本设计中摄像头拍摄与影响处理的所有任务，结合算法进行拟合路径的散点。2.4WT53R激光测距模块本设计中激光测距模块采用高精度激光测距传感器，利用光学特性检测距离，与相应的光学过滤盖片有效滤除光学干扰。可以进行 404 000 mm 的距离检测，采集速率20 Hz，内部集成稳压电路可在536 V情况下工作。可结合此检测特性，进行设计跟随和避障的控制，与主控芯片进行TTL通信。2.5伺服步进电机驱动模块本系统使用MBL-510伺服驱动器，具有性能优越、功能多、成本低的特点，并带有霍尔传感器直流无刷驱动器。数字式化的设计使其具有多样的输入控制方式，调速比高、噪声低、软硬件保护功能齐全。本设计中驱动器上有SV、FR、EN和BK 4个控制引脚与主控芯片进行连接。内部集成电压供电系统，直流供电1850 V。2.6舵机控制模块本系统运用主控系统上的具有PWM功能外设IO脚，舵机控制电路由 3 个引脚构建，其电压为 1836 V，控制引脚与 MCU 中的 IO 口相连接，通过 PWM 脉冲进行控制舵机工作状态。3智能运输装备系统软件设计本设计系统的软件设计流程图见图2，根据外部按键进入启动车的控制状态。当使用A模式将进入自动化，进行环境学习识别运算散点信息，开始摄像头扫描线路轨迹，实现运输车的视觉寻迹功能。使用B模式将进入激光测距模式，再通过软件设置，可以实现智能运输车的跟随和避障功能。开始模式B模式A模式A还是模式B摄像头巡线模块激光测距模块结束图2系统软件总体流程图Fig.2 System software overall flow chart3.1寻迹模块摄像头就是机器的“眼睛”，使用COMS装置感应图像，图像轨迹信息的数据流缓存到MT9M114摄像头自带的FIFO存储器中，并且使图像信息转为数字化信号。该模块支持YUV模型，可以分离亮度信号和色度信号，图像中黑色区域也可正确无误的获取。本设计中使用二值化算法对图像进行处理5。先对获取到的图像设置阈值，采用中值滤波把获取的80240分辨率的处理图像数据分解成不同灰度值的像素点，取邻域2个像素点的灰度中间值，寻找到黑白点，黑白点代表的意义不同，白点为杂波，黑点为轨迹信息，把找到的黑点连成线就可确定为线路轨迹。再利用图像中黑线的位置求出运输车与轨迹的误差，通过PID计算出舵机的转向角度，实现车头的转向，运输车就可以按照规定的黑色轨迹前进，从而实现寻迹功能。3.2测距模块本系统运用激光测距传感器原理，通过串口通信的方式将数据传输给底盘控制芯，经过卡尔曼滤波处理，得到平滑的数据。结合数据进行软件设计跟随和避障的工作模式。当距离40 mm启动跟随模式，在选择模式后30 s，采用拨码开关的形式来锁死当前跟随或避障模式的选择。农业装备农业技术与装备第1期（总第397期）21开始摄像头初始化路径光标位置相同？发送直行散点发送拐点散点串口通信底盘控制中心结束是否图3运输车视觉寻迹流程图Fig.3 Transport vehicle visual tracking flowchart开始激光测距传感器初始化串口通信底盘控制中心数据的判断模式选择40 mm20 mm跟随避障拨码开关底盘控制中心结束图4跟随和避障模式的流程图Fig.4 Flow chart of follow and obstacle avoidance modes3.3MPU9020姿态传感器模块和舵机控制本系统中采用IIC通信，将运用姿态传感器中的Yaw角数据，结合卡尔曼滤波算法6，拟合一维数据，将数据传入闭环角度PID的参数，通过PID的计算输出控制底盘的整体偏移量，以PWM的形式输出控制舵机的角度，来纠正底盘的偏航角。3.4步进电机驱动模块第一步初始化伺服步进电机驱动IO口与单片机GPIO，左右步进电机分别连接双路伺服步进电机驱动器的输出端。根据底盘控制中心输出SV、FR、EN和BK 4个控制引脚的电平信号控制物流车的前进、后退状态。在伺服驱动器中