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参赛单位 长安大学
参赛队伍 长安大排档
指导教师 刘晶郁 田顺
参赛队员 田言康 黄鹏 林睿
获奖情况 Arm命题三等奖 西北赛区三等奖
1.作品简介
工业园区、生产车间等场所中，生产工具、物料的来回取用往往耗费大量的人力。近年来，随着自动化技术、计算机控制技术、机器人技术的发展，企业生产过程的自动化程度越来越高，大量机械、重复劳动的岗位逐步被机器所替代，生产效率大大提高。AGV(Automatic Guided Vehicle)智能小车又称自动导引车，是一种物料搬运设备，用于替代繁琐的货物搬运，提高工厂的生产效率。
我们团队设计了一款多功能物料运输车，适用于多种场景下的物料运输任务，操作方便，部署快捷，上位机采用EAIDK310，下位机采用ESP8266Node MCU，主要基于相对便宜的单目摄像头与超声波传感器，利用先进的深度学习方法，实现运输车的跟人行驶、端到端行驶以及遥控行驶。
2.结构设计与硬件电路
智能物料运输车的系统结构如下图所示，总体包括三个部分：感知系统、规划决策系统和执行系统，采用上、下位机的分级结构。规划决策系统包括上位机和下位机；感知系统包括海康威视摄像头和超声波测距模块；执行系统包括舵机，驱动电机及其驱动模块。同时外设部分还选用了一块7寸高清屏幕，主要负责调试以及人机交互。
硬件各部分之间的连接如下图所示，上下位机之间通过串口连接。摄像头选用海康威视USB摄像头，通过USB与上位机连接。显示屏选用7寸高清屏，通过HDMI接口与上位机连接。下位机通过输出PWM信号控制舵机动作，通过两路PWM控制电机驱动模块实现驱动电机的正反转及调速，通过TTL电平信号控制超声波测距模块并读取距离信息。
3.功能实现与原理
跟随模式是物料运输车的基本功能，跟随行驶功能下运输车可以方便地跟在引导人员身后，工作人员可以方便地实现物品的频繁调整。传统的图像跟踪方法容易受到背景的干扰。我们通过改进SSD目标检测算法，使用了一种适合移动端部署的轻量级目标检测模型。将训练好的模型利用Tengine部署在EAIDK310上，结合卡尔曼滤波器实现对前方行人的目标跟踪。通过串口与下位机通信，输入给下位机行人的目标位置信息，下位机通过PID控制实现行人跟踪。
对于简单重复的物料运输工作，可以通过布置引导线实现运输车循迹模式，从而实现物品的自动运送。对摄像头采集到的每帧图像使用OTSU方法进行阈值分割，进而通过边缘检测并使用卡尔曼滤波提取车道中心，实时计算车辆横向位置偏差通过PID实现车辆的横向控制。
对于复杂的场景，工作人员可以通过手机遥控运输车完成工作。我们编写了一个微信小程序遥控器 ，小程序和下位机连接到MQTT服务器，操作人员通过小程序发布控制主题信息，下位机接收并解析控制主题信息，并完成相应的动作。
作品视频
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4.参赛感悟
5月底看到报名通知后萌生组队参赛的想法，在给出的赛题中我们对Arm命题-基于EAIDK-310开发板的自动驾驶方案十分感兴趣，所以选择使用EAIDK310尝试设计一种智能物料运输车。
因为报名比较晚，当时担心申请开发板会比较慢，结果隔天就收到了开发板，真是太给力了，十分感谢负责比赛的小姐姐！收到板子后用了大概一个月时间实现了预期功能，整个比赛过程中收获很多，我们深刻领悟到团队合作与坚持到底的重要性。团队成员之间需要分工明确，同时又要紧密合作。虽然最后的作品不是很完美，但有幸获得Arm命题三等奖，是对我们极大的鼓励与支持！
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