时间:2024-09-03
西北民族大学 徐启明
随着电子技术、计算机技术和制造技术的飞速发展,智能化产品在现代社会显得日趋重要,它是今后发展的方向,可以在事先预定的程序下执行一系列的命令,无需人为进行管理,便可以完成预期所要达到的目标。金属探测全方位智能小车的设想在此情况下便应用而生。它以智能小车为载体代替人工,在某一区域自动进行循迹避障或遥控并智能的检测出金属物质然后作出反应。
智能小车,也称轮式机器人。此项目是基于51单片机,采用STC89C52芯片制作的一辆集红外遥控,蓝牙遥控,自动循迹,躲避障碍,全方位移动,金属探测等为一体的智能小车。
此车由51单片机,电机驱动,稳压,电源,红外,蓝牙,超声波,电机,LCD1602,金属探测器,遥控器等模块组成。稳压模块为单片机提供稳定的5V电压,驱动模块为使能驱动电机,红外循迹模块可使小车智能循迹,红外遥控、蓝牙遥控为小车的两种控制方式,超声波可测距避免障碍,而金属探测器可探测金属让1602显示并报警。
本设计采用STC公司生产的STC89C52芯片,它是一种低功耗、高性能的8位微型控制器,它的存储器有8K字节,对于处理一般不太复杂功能的能力足够,从而使得STC89C52芯片为许多嵌入式控制系统提供灵活有效的解决办法。(陈海宴.51单片机原理及应用[M].北京航空航天大学出版社,2010)
图1 系统组成
如图1,由线圈L1、L2,三极管Q1,电阻R1,电容C2、C3,电位器W组成了一个高频振荡电路,通过调节可调电阻W,就可以改变振荡级的放大倍数,使得振荡器振荡状态处于临界状态,也就是说在未检测到金属前刚好未使振荡器起振。Q2、Q3两个三极管组成一个检测电路,未检测到金属时,此时振荡电压会大于0.5V,C4就会由于Q2三极管在负半周导通而短路,从而使Q3三极管截止;当线圈L1有金属物体靠近时,在金属导体中就会有涡电流产生,此时振荡回路中的能量损耗就会增大,使得正反馈减弱,振荡器振荡减弱,Q2三极管截止,电阻R2给C4电容充电,使得Q3三极管导通,蜂鸣器两端电压增大,从而使蜂鸣器发出声音。我们根据蜂鸣器是否鸣叫,便可以判断线圈周围是否有金属物体了。(范丽珍,李树华.基于单片机的智能型金属探测器的设计[J].内蒙古大学学报(自然版),2006,37(2):185-189)
图2 金属探测器原理图
在蜂鸣器的两端引出两根线,作为输出电压接入IN1(+)和IN1(-),在VCC和GND接一固定电压。当输入电压低于固定电压时,OUTPUT1输出高电平,当输入电压高于固定电压时,OUTPUT1输出低电平。OUTPUT1中输出的电平高低可作为信号传回单片机的IO口,从而使单片机能判断线圈中是否有金属。
图3 LM393电压比较器
麦克纳姆轮是瑞典麦克纳姆公司的专利。基于麦克纳姆轮的全方位运动小车可以实现前进、斜行、横移、原地旋转及其组合等运动形式。(叶长龙,马书根,回丽.一种全方位移动机器人[J].中国科学:信息科学,2011,41(2):181-189)
麦克纳姆轮分为A、B轮,轮子的安装方式从左到右、从上到下依次为BAAB。如果4个轮子均为正转,则小车为前进,如图4所示,反之,则为后退;如果轮子依图5方式转则为右移,反之为左移;依图6方式转(只有B轮正转)为斜向右前,反之斜向右后,若只有A轮正转则为斜向左前,反之为斜向左后;依图7为原地右转,反之为原地左转。(李磊,叶涛,谭民,陈细军.移动机器人技术研究现状与未来[J].机器人,2002,24(05):475-477)
图4 前进
图5 右移
图6 斜向右前
图7 原地右转
红外接收模块传感器采用HX1838,灵敏度高,工作电压为5V,以数字量的形式输出。
遥控器采用UPD6122控制芯片NEC编码格式,它的控制范围为7-9米左右(中间是否有障碍物,红外接收头本身的质量等因素会影响到遥控的距离),红外载波频率为38KHz,使用3V扣式锂锰电池,有效寿命达20万次以上。
蓝牙模块使用HC-06从模块,它的IO口共有4个,分别为VCC,GND,TXD,RXD。VCC端口接5V电压。TXD为数据的发送端口,RXD为数据的接收端口。
LED灯显示蓝牙的连接状态,如果是闪烁状态表示没有蓝牙连接,隔秒连续闪烁两次表示蓝牙已连接。空旷地有效距离10米。
该模块为从机,从机可以和其他带蓝牙功能的蓝牙主机、电脑、带蓝牙的手机等智能终端进行配对,从机之间则不能进行配对。(居聪,曹中忠,张勇,等.基于单片机的空调智能控制器的设计[J].软件,2014(6):34-38)
本实验项目通过红外、蓝牙、金属探测、超声波等模块的制作,然后将他们组合在一起,并在51单片机的协调控制下,实现手动遥控、自动避障、探测金属等功能。
此金属探测小车还有很大的改进完善空间。例如:改进金属探测模块,使其能够分辨金属的种类并且具有更大的探测范围;改进循迹避障功能,使其在无人干预的情况下更智能的进行判断行走。
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