智能巡防机器人设计报告Word格式.docx

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安防机器人使用STM32作为运动控制器，使得其具有良好的移动性能，能让用户获得最大视角；

通过终端可以手动操纵安防机器人运动；

安防机器人在使用的时候会伴有语音提示，提高用户体验。

机器人设计很美观，能很好的融入到使用者的环境，时刻保护使用者的安全。

相信借助未来的市场需求，本项目能够尽善尽美！

关键词：

智能安防设备、网络互联、无线传感网络、红外定位系统

Abstract

Oursmartguardrobot,itisanewgenerationofnetworkinterconnectionintelligentsecurityequipment,itconsistsofS5PV210,assisttowirelesssensornetworktomonitortheenvironment,onceanodehasanexception（suchasgas、intrudeandsoon）showup,itwillimmediatelyactivatetheinfrareddevice，toprovidepositioningsignaltoindependentresearchanddevelopment;

Atthesametime,requesttheconsoleviewreal-timevideocomesbackanddisplayreceivemessageandcontrolholder.smartguardrobotuseSTM32tocontrolmovement.wecanthroughtheterminalcontrolsmartguardrobotfinishjob;

Therobothasvoicepromptwhenyouoperation.Therobotdesignisverybeautiful,webelievethatcanquicklyintotheuser’senvironmenttoprotectusersafe.Webelievewiththehelpofthefuturemarketdemand,oursmartguardrobotwillbeperfect！

Keywords:

SmartGuardRobot、NetworkInterconnection、WirelessSensorNetwork、InfraredPositioningSystem

第1章绪论

1.1背景

近年来，安防设备的覆盖率呈指数形式暴增，覆盖从家庭、住宅区、商铺到银行、学校、火车站再到工业厂区、仓库、变电站等等场景，然而，安防领域是国内才兴起的，惊人的覆盖率足以让我们悉知安防设备的前景是多么的广阔！

不仅如此，北美作为全世界最大的安防市场，目前也体现出了需求量大，竞争激烈的场面；

南美、东盟国家同样也显现出了安防市场的增速飞快的趋势，同时南美国家还需要大量依赖进口。

就以上信息指引我们看到了这个广阔的市场，但是随着研究的深入，我们发现：

传统的安防设备都是固定式、机械式的，不具备移动的能力，要想实现无死角监控就必须安放多个摄像头针对不同的区域工作，如此一来，成本高昂、布置复杂、智能化程度低；

传统的摄像头外观要是在家庭中或者工作环境中布置的话，会显得比较突兀，令人不自在，暴露个人隐私。

1.2国内外发展现状

目前国内外安防设备的研发还是集中于固定的IP摄像头，也会有一些衍生产品，如：

智能门锁、智能烟感等等，并没有一个能够整合功能，移动的安防设备，为什么移动的安防设备难做呢？

本项目组认为：

室内定位是头等问题！

传统的室内定位是利用无线设备的信号强度进行定位，但是这样的做法是有较大弊端的，譬如：

所处环境复杂，含有多种信号干扰，信号过墙的衰减等等因素，导致了无线室内定位还是不能够解决问题，故目前大部分安防市场还是在研发固定的网络安防设备。

国外具有代表性的安防机器人：

由荷兰Amaryllo公司最近推出的一个“家庭安防机器人”IcamPROFHD，如图1-1所示，它实质也还是一个固定安防摄像头，可以用来录制1080P视频、检测声音等；

而国代表性的是：

近段时间，一家宁波公司生产制造的安防机器人，身高1米5，体重40KG的机器人，如图1-2所示，它的作用原理是检测机器人前方的异样，如：

检测温度变化，虽然可移动，但是体型硕大，检测手段局限。

国内外两家公司的安防机器人都各有千秋，但也有各自的弊端。

图1-1IcamPROFHD

图1-2宁波公司制造安防机器人

1.3研究意义

在看完国内外的发展现状，本项目组作如下总结：

传统的安防摄像头主要受限于不能移动、固定安装这一问题，使得需要完整监控某一区域时就需要安装多个摄像头进行无死角监控，这样一来就需要布置大量的摄像头，同时，市场现有安防设备并没有很好的整合室内安防资源。

为解决上述问题，本项目组研制了一套基于卡尔曼滤波的红外室内定位装置，使得安防机器人能够在室内巡防，发现异常，同时携带一枚有云台的摄像头，配合机器人的移动以及摄像头角度调整就能实现无死角监控；

对于如何将室内安防资源整合，本项目组是这样做的：

使用ZigBee构建无线传感网络，将所有的安防设备通过ZigBee组网，然后数据会实时回传到安防机器人，协调其进行主动防御，联合工作！

机器人外观如图1-3所示，最终，旨在解决固定的安防设备的弊端，设计一套室内定位解决方案，同时推动国内智能机器人的发展！

图1-3智能巡防机器人外观

第2章系统方案

本项目是一个多主控协调、分工明确的系统，目的是为了缩短开发周期（将项目内容模块化使得开发成员间能独立开发需要的功能，最后进行系统融合，这样提高开发效率并发挥各个核心的优势）模块化的开发对系统调试有非常大的帮助，并且合理的核心协调机制可以提高系统的运行效率，本系统利用了如下处理器：

S5PV210、STM32F407、STC15F2K61S2、CC2530；

下面本项目组将分别介绍以上处理器在实际应用中的选型及优势，系统总体方案如图2-1所示：

图2-1系统总体方案

2.1主控芯片

S5PV210:

本项目组使用的S5PV210中央处理器采用了ARMCortex-A8内核，ARMV7指令集，主频可达1GHZ，64/32位内部总线结构，32/32KB的数据/指令一级缓存，512KB的二级缓存，可以实现2000DMIPS（每秒运算20亿条指令集）的高性能运算能力。

S5PV210包含很多强大的硬件编解码功能，内建MFC（MultiFormatCodec），支持MPEG-1/2/4、H.263、H.264等格式视频的编解码，支持模拟/数字TV输出。

JPEG硬件编解码，最大支持8000像素x8000像素分辨率。

本系统中，使用S5PV210嵌入式处理器来运行Linux系统,如图2-2所示，负责构建网络服务器，主要用于视频、数据、参数的传输，以及需要对各个核心分配任务、监管状态，众所周知，Linux网络方面优势明显，鉴于S5PV210强大的处理能力，最终选择S5PV210作为本项目组的主要核心。

图2-2Cortex-A8核心板

STM32F407：

在姿态解算、调整方面，项目组使用的是一块STM32F407芯片，STM32F4系列是意法半导体推出的基于Cortex-M4内核的高性能微控制器（图2-3），该微控器采用了90nm的NVM工艺和ART（自适应实时储存器加速器），该技术在CPU工作频率（≤168MHz）时使得程序能够等待零周期执行，提升了程序执行效率。

STM32F4系列微控器还集成了单周期DSP指令和FPU（浮点单元），提升了计算能力，可以进行一些复杂的计算和控制，支持程序执行和数据传输并行处理。

本系统中利用STM32F4高执行效率以及强大的计算能力，在接收红外定位数据后，利用了卡尔曼滤波对数据作处理，并辅以红外壁障数据，合成数据后转换为控制指令以及PWM信号，最终实现对电机的控制，也就是对巡防机器人的姿态控制。

图2-3STM32F407

STC15F2K61S2：

该单片机是STC公司生产的机器周期1T的单片机，是高速、高可靠、超强抗干扰的新一代增强型8051内核单片机，其内部集成了高精度R/C时钟，5MHz~35MHz时钟频率范围可调，可以彻底省去外部晶振和复位电路（内部也集成高可靠复位电路），该单片机还具备两组高速异步串行通讯接口，拥有大量I/O口，可配置四种端口模式。

本系统之所以选择该单片机作为红外定位系统的核心是因为算法需要建立在复杂的I/O端口操作上（对编号为0~7红外接收管、8~15红外接收管、0~7红外壁障头的操作，共计占用24个I/O口），在收集完成所需信息后，数据会通过高速异步串行通讯接口上传至STM32F4姿态控制核心，该单片机设计核心板如图2-4所示。

图2-4STC15F2K61S2核心板

CC2530：

该处理器也是增强型8051内核的单片机，但是它是建立在ZigBee上,这是一个基于IEEE802.15.4的标准低功耗个域网协议，这个协议主要规定的技术是一种短距离、低功耗的无线通讯技术，特点是低复杂度、自组织、低功耗、低成本，简单来说就是一种低功耗无线组网通讯技术。

首先说明为什么本项目组需要建立第二个网关，如图2-5所示，是Zigbee与蓝牙和WIFI传输标准的对比图，本项目组目的是为了使用无线设备整合防御区域的安防设备，介于蓝牙距离实在太近，故先排除蓝牙方案；

然而为什么我们不使用WiFi？

原因是：

虽然WiFi传输速率很快、距离也很远，但是相比之下使用WiFi建立节点的成本要远远高于使用Zigbee建立节点的成本，就ZigBee对本项目来说，速率是足够的，且功耗极低，实际测试发现，项目组选用的CC2530+CC2591（功率放大）这一方案的传输距离是非常可观的，空旷场地可以达到200m以上且在室内信号的穿透能力良好。

故本项目采用CC2530来作为无线传输方案，用于整合防御区域内所有安防设备进行组网，及数据间的交互，完成与巡防机器人的联动防御。

图2-5Zigbee、Bluetooth、WiFi传输标准对比

2.2视频传输

本项目作为一套完整的安防解决方案，视频的实时回传自然不能少，巡防机器人要充当无人环境中的明亮尖锐的眼，并记录下一切不轨行为！

选型初期有这几种摄像头供我们来选择：

OV7670图像传感器、USB摄像头、网络摄像头，由于我们的主控制器已经建立了一个网络服务器，我们现在只需要一个带有网络功能的摄像头将其数据进行转发至安卓终端再解码就可以，故在此我们选择了一个网络摄像头，如图2-6所示：

图2-6网络摄像头

2.3电源部分

电源是整个系统最重要的部分，由于系统复杂度较高，需要多路不同的电压，如：

3.3V、5V、10V、12V，且在工作时刻，功率较大，系统需要一个能够输出稳定电压，并且功率足够的方案。

考虑到供电方式为锂电供电，供给电压为最高12.4V最低11.1V，在这种情况下，想要系统稳定运行，就要稳定输出系统所需要的电压，最终我们采用DC-DC降压方案，芯片选择为LM2596S-ADJ，该芯片可调输出电压为：

1.2V~37V±

4%，输出电流最大为3A，输入电压最大40V，电路板设计如下图2-7所示：

图2-7三路LM2596-ADJ模块

2.4室内定位

目前来说，室内定位一直以来是个大问题，主流的定位就是基于WiFi或者ZigBee的无线定位系统，但这一类的系统有着很大弊端，譬如：

需要场地开阔，周边干扰信号稀少，不然就会产生较大的误差，误差从哪儿来？

传统的定位方式都是采用信号强度来进行的，2.4G信号并不是最靠谱的，一旦被遮挡或者干扰，信号强度就会有严重的衰减，如图2-8是2.4G信号障碍物衰减经验值。

针对这一情况，本项目研制了一套基于卡尔曼滤波的红外定位装置，本装置搭载了16枚高性能红外接收管以及8枚红外壁障头辅助。

图2-82.4G信号障碍物衰减经验值

第3章功能与指标

3.1智能巡防机器人实现功能

1）使用S5PV210处理器运行Linux操作系统搭建网络服务器；

2）利用搭建的网络服务器实时传输视频数据（H.264格式）至Android终端进行解码播放；

3）具备室内定位功能，能避开障碍独立自主赶往异常节点，并在终端报警；

4）使用ZigBee整合防御区域安防资源，构成无线传感网络（入侵检测、气体异常检测等）；

并可扩展一系列传感器、控制器；

5）提供终端AndroidApp可以用于提示使用者入侵或者异常情况；

具备手动操纵（机器人运动、摄像头云台等）功能；

具备实时查看环境参数功能；

具备一定的身份验证功能；

6）使用时伴有语音提示，增强用户的体验；

7）动力能够重载一定重量的物体，并且运动灵活；

3.2智能巡防机器人功能指标

1）测定的环境参数：

温度范围：

0℃-50℃；

湿度范围：

20%-95%RH；

精度：

温度±

2℃；

湿度±

5%RH；

2）测定环境气体参数：

探测范围：

300-10000ppmm；

适用于：

液化气、丁烷、丙烷、甲烷、酒精、氢气等等；

3）视频能够以24fps进行实时回传，流畅、清晰度高，且图像可存储于终端；

4）ZigBee网络能够智能的自动加入认证的新节点设备，数据传输距离超过200m于空旷场地，室内三层信号正常；

5）Android终端具有ID及密码身份认证功能，防止他人侵入系统；

第4章实现原理

4.1Linux实现

4.1.1使用Linux构建网络服务器

本项目实质是构建了TCP并发服务器（构建流程如图4-1）：

并发服务器的思想是每一个客户端的请求并不由服务器的主进程直接处理，而是由服务器主进程创建子进程来处理，再剖析开来，本项目的TCP并发服务器是用了Socket，设置Socket为非阻塞方式，非阻塞操作可以立即完成，比如：

如果你希望服务器仅仅只是检查是否有客户在等待连接，如果有就接收连接，否则就继续做其它事情。

图4-1TCP并发服务器创建流程

4.1.2使用Linux进行任务分配

Linux任务可以看为是一些进程，程序是一组可执行的静态指令集，而进程是一个执行中的程序实例。

利用分时技术，在Linux操作系统上可以同时运行多个进程。

进程间通讯本项目组运用了有名管道的办法：

有名管道提供了一个路径名与之进行关联，以FIFO的形式存在于文件系统中。

最终，多进程并行处理，实现了巡防机器人的多种任务分配。

任务分配流程如图4-2所示。

图4-2Linux任务分配流程

4.2Android终端实现

4.2.1Android终端人机交互实现

本项目组利用安卓上层开发的优势，开发了Android终端，实现了人机交互，Android终端主要是用于控制机器人的状态、获得测量的环境参数、查看实时传输的监控视频，提供了身份验证功能，整体设计核心主要还是集中于安卓界面的开发，以及监听服务和线程管理，Android终端UI界面如图4-3所示，Android终端运行流程如图4-4所示。

图4-3Android终端界面

图4-4Android终端运行机制

4.2.2Android终端与Linux的网络通讯Socket

本系统利用基于TCP协议的Socket基本模型（基本模型如图4-5所示）进行网络编程,一方面因为基于TCP的Socket编程简单,另一方面在利用在本系统进行通信时，数据可以安全可靠的传输到目标,不仅如此，服务器端的程序可以打开多个线程与多个客户进行通信。

这种通信方式比较灵活，且适用于本系统的通信。

譬如：

每当建立一个Socket连接，同时创建一个新线程对该Socket进行单独通信（采用阻塞的方式通信），这种方式具有很高的响应速度，并且控制起来也很简单。

具体化来说：

本系统使用基于TCP协议的Socket,先获得服务端（S5PV210控制板的网络端口号和IP地址,然后由网络基础设施利用目标地址，将客户端发送的信息传递到正确的服务端（S5PV210控制板）上，这样就实现了Android终端与网络服务器的通讯。

图4-5Socket模型

4.2.3Android终端对于H.264解码

Android终端首先需要接收Linux服务器回传的视频数据，然后通过图4-6的流程进行数据的解码，待解码完成后，需要将数据显示出来，该过程实质是使用了FFmpeg解码器，该解码器是个非常巨大的多媒体解码库，本项目在此是利用裁剪好之后的解码器，调用相应的API进行H.264解码的。

图4-6对于获取视频解码流程

4.4ZigBee无线传感网络实现

前文提到：

“整合安防区域内的所有安防设备”，这是如何实现的呢？

本项目组使用了ZigBee无线传感网络，这样实现的原因一方面是为了降低节点的成本，另一方面是因为ZigBee组网方便，传输速率及信号覆盖率适合本系统。

之所以说整合，是因为首先通过ZigBee的终端节点将传感器驱动并采集数据，然后将采集到的数据进行编码，编码后的数据再经过ZigBee运行的Z-Stack协议栈打包后无线上传至ZigBee协调器，协调器再通过串行接口传输给网络服务器，终端节点同时负责控制红外发射系统，检测到异常时，会自动启动红外发射源引导巡防机器人，这样就实现了对巡防机器人的辅助作用，也就是使全部安防资源整合起来协同工作，做到了智能硬件。

本系统防御资源的整合如图4-7所示。

图4-7ZigBee无线传感网络

4.5巡防机器人基于室内定位的智能路径实现

相信室内定位这一问题是比较困扰广大开发者的，传统的无线信号强度定位在遭遇诸如：

信号繁多复杂的场合、障碍物较多的场合等等会导致信号不稳定、衰减的场合，在此些情况下就会造成定位不精准，故在此本项目组提出了一套基于红外线的定位办法，实现流程及外观如图4-8所示。

图4-8红外线定位接收端流程及发射与接收装置

红外定位装置具体实现方法：

对于发射源来说，本项目团队利用NE555制作了一个40KHz频率的红外光发射装置，使用ZigBee控制，一旦检测到异常情况，ZigBee将会控制继电器，决定红外发射源是否工作，一旦红外发射源激活，那么接收装置就能感受到40KHz频率的红外光，如图4-9是红外发射电路原理图；

图4-9红外发射源电路

对于接收装置来说，接收到红外光后，首先会经过第一次滤波，第一次滤波的原理是：

对于正面射入的红外光，假定本项目组的红外定位装置如图4-10所示（该装置共计16个接收头，此处只以1~7号头作解说），可以看到：

4号红外接收头正面朝向红外发射源，此时抽象的说，当红外光射入整个模块时，因为结构的问题，2~6号头的角度始终能够较多的接收到红外光，而1号、7号头相对来说会较少接收到，程序会自动判断滤除，最终剩下2~6号头，此时再进行取中值，最终将会剩下4号头，同理，在入射源位置发生改变时，中值接收头也会发生改变，但只会出现一个较为固定的接收头序号。

上面提到：

“只会出现一个较为固定的接收头序号”，不排除干扰的问题，干扰会来自墙面反射入射源的红外光、人体发出的红外等等，当遭遇此种干扰时，中值头会发生跳动，实际是4号头，但是会突变为1号，或者6号等等，本项目组将该现象理解为高斯白噪声，针对这一问题，我们就需要借助卡尔曼滤波，来将数据确定为准确、稳定的一个值。

图4-10红外装置示意图

4.6多路隔离电源的实现

LM2596开关电压调节器是降压型电源管理单片集成电路，能够输出3A的驱动电流，同时有很好的线性和负载调节特性。

在特定输出电压和输出负载的条件下，输出电压的误差可以保证在±

4%的范围内；

拥有80uA的待机电流，并且拥有自我保护电路：

限流保护和在异常情况下断电的过温保护电路。

本项目就是利用如此高可靠的芯片完成多路隔离电源，在电源输入加入了1N5822肖特基二极管，防止正负极反接，在输出加入了一颗电感以及一颗1N5822作为续流器件，在电源输入GND端加入0Ω电阻隔离地。

这样就实现了多路开关隔离可调电源，为系统提供稳定、纯净的输入电压，提供足够功率！

原理图如图4-11。

图4-11LM2596-ADJ三路隔离输出电压可调DC-DC

第5章硬件框图

5.1S5PV210硬件框图

以S5PV210作为主控核心，驱动LCD显示屏，异步串行接口与其它主控协调完成数据交互、任务分配，同时建立网络服务器。

具体框图如图5-1所示。

图5-1S5PV210硬件框图

5.2STM32F4硬件框图

以STM32F4作为姿态解算核心，负责巡防机器人的姿态控制，由STM32F4的串口1接收STC15红外定位系统的数据，再进行滤波以及中值头计算，最后再送入卡尔曼滤波器，得到一个稳定的中值头；

通过串口3接收ZigBee的数据（入侵检测、气体异常等）；

以上数据接收完成后处理，一部分转换为控制指令让机器人运动，另一部分再编码上传至本项目组构建的服务器。

具体框图如图5-2所示。

图5-2STM32F4硬件框图

5.3ZigBee硬件框图

传感器通过ZigBee终端进行驱动控制并采集数据，将采集的数据编码后无线发送至ZigBee协调器，这一过程由Z-Stack协议栈完成（传输信号制式为2.4G频段），在ZigBee协调器接收数据后，将接收到的数据送入STM32F4解码再运用，最终实现安防资源的整合。

具体框图如图5-3所示。

图5-3ZigBee硬件框图

5.4STC15F2K61S2硬件框图

8路红外壁障头、16路红外定位头连接至STC15F2K61S2单片机I/O口且8路占用一组连续（如P0.0~P0.7）I/O口，这样方便程序的编写，数据将会通过串口1传输至STM32F4单片机处理。

具体框图如图5-4所示。

图5-4STC15F2K61S2硬件框图

第6章创新

本系统最大的创新有以下几点：

1）具备自主研发的基于卡尔曼滤波的红外室内定位装置，巡防机器人能够移动至异常区域进行视频监控；

2）使用ZigBee无线传感网络整合了防御区内的所有硬件资源；

3）巡防机器人结构是自行多次实验制作的，运行灵活，硬件布局合理保证系统稳定性，外观美观可爱；

结论

本项目组研发的智能巡防机器人完成了研发初期提出的所有任务目标，这全依赖于团队的分工明确，合作协调顺畅。

研发初期，团队查阅大量资料，都指明现阶段安防设备发展迅速的趋势，但是现有安防设备是存在一定缺陷的，为了解决缺陷，团队多方论证方案，最终努力完成了巡防机器人的研发，填补了市场的空缺。

在设计本机器人时，团队秉承着产品的设计理念，从硬件选型、终端交互等方面都在考虑使用者以及在实际场景中的表现。

本项目最大的创新点在于研制了一套基于卡尔曼滤波的红外室内定位系统，