淺析嵌入式技術在兒童安全防護中的結合與運用

林展鵬 何守文 黃仁成

摘 要 針對兒童因意外事故而造成死亡發生率不斷提高的現象，設計了一款通過樹莓派和攝像頭，超聲波傳感器等進行監測和通過GPS定位的智能巡邏機器人。該系統通過STM32主控制器與輔助元器件相互協調，可以實現循跡、避障、PID智能調速、實時傳輸圖像與精準定位等功能，機器人通過樹莓派與攝像頭進行動態實時監測，判斷兒童是否存在意外事故等安全隱患，通過GPS定位和無線傳輸，準確且及時地發出警報和報警，從而有效地保證兒童的安全。

關鍵詞 STM32;PID;樹莓派;巡邏機器人

引言

意外和明天，我們永遠不知道哪個先來;在當今社會中，幾乎到處都存在發生意外事故的可能性。意外事故影響著我國兒童生命安全、生活質量和身體健康。據調查表明在我國，兒童意外事故已成為0-14歲兒童最主要的死亡原因。對兒童而言，多數兒童的意外事故是發生在兒童活動最多的地方——各類游玩休閑場所，兒童游玩時大多情況監護人不在場，缺少保護，并且傳統的游戲形式無法滿足他們，他們由于天性可能會創造一些危險的游戲形式，其中難免存在一定的安全隱患，如攀爬樹木、在湖邊等水域較深或者有漏電風險的區域護欄邊嬉戲甚至翻越等危險行為;由此看來，兒童的健康問題已經不僅僅是生存問題，更重要的是保護問題，即使傳統的防護措施充足，兒童意外事故的發生也是屢禁不止[1]。隨著現代電子技術的發展，嵌入式技術應用在很多方面，而本文就兒童安全的防護，結合嵌入式技術設計一款以STM32為主控板，利用樹莓派加攝像頭、GPS定位模塊、超聲波等傳感器的智能巡邏機器人，將智能巡邏機器人應用于監測玩樂區兒童安全的工作，從而減少意外事故的發生。

1系統框架與組成

1.1 系統框架

智能巡邏機器人采用STM32芯片為主控核心，用OpenCV攝像頭采集畫面數據，發送給樹莓派進行快速處理，結合超聲波傳感器、GPS定位，利用人工智能算法對兒童的行為進行畫面分析，做出相應的措施。智能巡邏機器人主要在特定規劃好的區域內巡邏， 利用超聲波傳感器和攝像頭檢測前方路況，在提前設置好兒童特定的游玩區域內做出路線規劃并巡視，以免碰到行人，巡視過程中也會全程錄像。同時攝像頭監測兒童，當兒童即將發生或者已經發生意外事故時，智能巡邏機器人會發出語音警報并向終端發送GPS定位和報警，從而降低兒童在游玩場所發生事故的概率或及時處理發生的意外事故。具體實現方案如圖1所示。

1.2 系統組成

我們所設計的智能巡邏機器人主要由兩部分組成：第一部分是硬件的設計，第二部分是上位機和算法的開發。這使得該系統具有完整的傳感器系統、運動控制算法、GPS定位和實時通信能力，硬件部分中，系統配備有核心控制板模塊、傳感器模塊、電機驅動模塊、樹莓派攝像頭模塊等，算法開發中，使用了障礙檢測算法、循跡算法、PID算法、OpenCV圖像識別算法等。

2硬件組成與設計

2.1 核心控制板模塊

在主控芯片選擇時，我們選擇了功能豐富、高性能、低功耗、接口多的STM32，STM32是意法半導體公司設計推出的以ARM Cortex-M為內核的32位控制器，本系統選擇的是32位Cortex-M3內核的STM32F103芯片，該芯片具有72MHz的速度和高達1MB的閃存，不僅成本低且性能好，廣泛應用于高集成度的電路系統中[2]。而且該芯片具有電源管理電路，處理器運行電壓可從2V到3.6V，具有多種復位保護措施，有很強的移植以及拓展性，綜合以上滿足本系統需求，因此選用此款芯片。

2.2 傳感器模塊

傳感器采用超聲波模塊，對于路況，超聲波測距是一種有效的非接觸測距方法，由于超聲波指向性強，能量消耗緩慢，可以以一定頻率的超聲波并借助空氣媒質傳播，且在介質中傳播的距離較遠，到達障礙物后會反射回來，因此可以通過計算傳輸時間得出距離[3]。將超聲波傳感器安裝在機器人的四個方位并進行連續掃描，當距離低于設定距離時，就會控制電機執行后退，從而實現機器人的避障和避讓行人。

2.3 樹莓派攝像頭模塊

樹莓派（Raspberry Pi 4B）是一款基于ARM的微型電腦主板，它能替代日常桌面計算機多種用途（如播放高清視頻，編程，文字處理等），我們的智能巡邏機器人是通過樹莓派和攝像頭模塊完成循跡從而正常行駛和巡邏，而樹莓派主要作用是負責處理攝像頭傳回的圖像數據[4]。

3上位機和算法開發

3.1 障礙檢測算法

當智能巡邏機器人工作時，超聲波傳感器會對周圍環境進行連續掃描，超聲波模塊會對周圍發射方波，并檢測是否有方波返回，若檢測到方波返回就會通過IO口產生高電平，而高電平持續的時間就是超聲波從發射到返回的時間，通過計算公式就可以計算得到與障礙物的距離：距離=（高電平持續時間*聲速（340m/s））/2[5]。接著判斷距離是否小于所設定的距離，若不小于，則繼續之前的行動;否則，若小于，繼續判斷是否大于極限距離，如果小于極限距離，就驅動電機轉向，遠離障礙;若大于極限距離，就減少PWM輸出占空比，驅動電機減速，遠離障礙，然后繼續掃描周圍環境，從而形成一個障礙檢測循環。

3.2 循跡算法

本系統采用攝像頭完成循跡，智能巡邏機器人通過無線通信實現遠程檢測前方路徑，利用樹莓派和攝像頭采集得到的前方路徑圖像信息，通過上位機將圖像二值化，二值化是指將RGB圖像轉為灰度圖，再根據預設的圖像HSV值判斷并將大于預設值置1，否則置0。接著由得到的二值化圖像信息采用PID算法控制電機，從而使智能巡邏機器人能夠行駛在預定的路徑。對比紅外循跡，采用攝像頭循跡將提高行駛過程中的穩定性。

3.3 PID算法

智能巡邏機器人行駛過程中，有很多外界環境會導致電機轉速有誤差，且各個電機本身的材質不同，不同電機轉速不同，為了同步每個電機的轉速，并穩定在某個值，我們需要采用經典的PID算法控制電機，從而使得電機穩定的勻速運行[6]。

在PID算法控制過程中，通過設定的目標值與反饋值進行比較，計算得到偏差，接著根據偏差計算得到積分累加和和微分，最后根據公式計算得到PID輸出[7]。

PID控制方程式：

其中 Kp是比例增益;Ki是積分增益;Kd是微分增益;e（t）是偏差;u（t）是PID輸出。

3.4 OpenCV圖像識別算法

智能巡邏機器人采用了基于OpenCV的特征值提取信息來完成目標的識別與鎖定。當機器人開始工作時，樹莓派攝像頭開始運作，不斷捕獲每一幀圖像i形成視頻流，而每一幀圖像都會傳入OpenCV圖像識別算法，通過本系統設計的特征值提取出目標（危險區域如假山）。

為了準確提取出圖像中的信息，必須是對圖像每一幀進行處理，在接收到截取的一幀圖像后，首先會調用OpenCV的顏色轉換函數：

cv.cvtColor（frame， hsv， CV_BGR2HSV）;//將RGB圖像轉為HSV圖像轉化為HSV圖像后，根據設定的HSV特征值將圖像二值化。

讀取HSV圖的3通道像素，更改灰度圖的1通道像素;在所截取的每一幀圖像中，確定HSV圖目標像素的特征范圍，把灰度圖對應坐標的像素改為白色（255），否則為黑色（0）;如圖2 假山RGB圖二值化灰度圖對比。

識別完成后，會只保留感興趣的部分，當確定目標后，會將信息傳遞給STM32，以便STM32控制各個模塊從而實現監測功能。

4結束語

本文就如何實現兒童安全防護的智能巡邏機器人做了詳細闡述，從硬件部分和算法設計兩方面分別介紹，各個模塊相互協調，從而實現超聲波自動測距避障、PID算法智能調速、樹莓派攝像頭動態監測實時傳輸圖像的功能，最終達到預期要求，完成嵌入式技術在兒童安全防護中的結合與運用，未來將繼續改進優化，使其應用范圍更加廣泛。

參考文獻

[1] 但春燕. 意外傷害，兒童的頭號殺手[J]. 早期教育月刊，2004（2）：31.

[2] 陳靖南. 基于Cortex-M3的通用嵌入式開發板設計與實現[D]. 北京工業大學，2014.

[3] 劉億文，姚洪平，馬恒. 基于單片機的超聲波測距系統的設計[J]. 電子世界，2014（1）：34-35.

[4] 理查德，格里梅特. 樹莓派機器人實戰秘笈[M]. 北京：人民郵電出版社，2018：117.

[5] 姜麗軍. 超聲波測距儀的設計[J]. 消費電子，2014（10）：67-68.

[6] 林文建，鐘杭，黎福海，等. 兩輪自平衡機器人控制系統設計與實現[J]. 電子測量與儀器學報，2013（8）：750-759.

[7] 張文君，盛維濤，袁宇鵬，等 智能輪式機器人離散模糊自適應PID控制研究[J]. 制造業額自動化，2015（8）：5-8.

作者簡介

林展鵬（2000-），男，廣東汕尾人;畢業院校：廣東東軟學院，專業：電子信息工程，學歷：本科，現就職單位：廣東東軟學院，研究方向：嵌入式。

何守文（2000-），男，廣東揭陽;畢業院校：廣東東軟學院，專業：電子信息工程，學歷：本科，現就職單位：廣東東軟學院，研究方向：嵌入式。