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Aida_Bot

本项目是一个基于STM32,模拟京东仓库物流分拣的智能机器人系统。该系统实现了自主导航、智能识别、精准投放等功能,具有多种人机交互方式和工作模式。

leiteer/AIDA-Logistics-Bot00

Molt Pulse

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README.md

智能物流分拣机器人

项目简介

本项目是一个模拟京东仓库物流分拣的智能机器人系统,在全国大学生电子设计竞赛中获得国家一等奖。该系统实现了自主导航、智能识别、精准投放等功能,具有多种人机交互方式和工作模式。

项目展示

竞赛场地布局

微信图片_20250112124409 竞赛场地包含二维码扫描区域、载货区域和三个投放区域,黑色引导线用于小车循迹

智能小车实物

微信图片_20250112124404 搭载OpenMV的四轮麦克纳姆轮智能小车,可实现全向移动

控制系统硬件

微信图片_20250112124359 基于STM32H750的控制系统,集成触摸屏、各类传感器和通信模块

主要功能

  • 自主循迹导航
  • 二维码识别与解码
  • RFID包裹识别
  • 精准定位与投放
  • 语音交互与提示
  • 触摸屏控制界面
  • 蓝牙远程遥控
  • 避障功能
  • 最优路径规划

工作模式

模式一:二维码引导模式

  • 机器人自主导航至二维码识别区
  • 通过OpenMV识别二维码获取投放顺序
  • 按顺序完成包裹的精准投放
  • 自动返回起始装载区

模式二:RFID识别模式

  • 实时检测载物台上的包裹
  • 通过RFID读取包裹ID信息
  • 根据ID将包裹投放到对应区域
  • 循环执行直至任务完成

模式三:人工顺序模式

  • 通过触摸屏输入投放顺序
  • 机器人按输入顺序执行任务
  • 实时语音播报工作状态
  • 自动完成全部投放任务

模式四:手动控制模式

  • 通过蓝牙实现远程遥控
  • 支持前进、后退、转向等操作
  • 具备避障功能
  • 灵活应对特殊情况

硬件组成

  • STM32H750主控制器
  • OpenMV图像识别模块
  • RFID读卡器模块
  • 语音播报模块
  • 触摸显示屏
  • 蓝牙通信模块
  • 电机驱动系统
  • 灰度传感器阵列
  • 舵机投放机构
  • LED指示系统

软件架构

  • 基于HAL库的STM32程序
  • 模块化的代码结构
  • 状态机任务管理
  • 中断式通信处理
  • PID运动控制算法
  • 多级安全保护机制

创新特点

  1. 多模式融合:集成多种工作模式,适应不同场景需求
  2. 智能识别:结合视觉和RFID双重识别系统
  3. 人机交互:支持触摸屏、语音、蓝牙三种交互方式
  4. 精准控制:采用PID算法实现精确运动控制
  5. 可靠性高:具备完善的异常处理和保护机制

应用价值

  • 仓储物流:提高分拣效率,降低人工成本
  • 教学科研:作为教学演示和实验平台
  • 技术创新:集成多种先进技术的综合应用
  • 竞赛示范:电子设计竞赛的优秀参考案例

获奖情况

  • 全国大学生电子设计竞赛国家一等奖

注意事项

  1. 使用前请确保各模块连接正确
  2. 运行时注意电池电量
  3. 定期检查传感器状态
  4. 保持运动区域干净整洁

未来展望

  1. 优化路径规划算法
  2. 增加群体协同功能
  3. 提升识别准确率
  4. 扩展应用场景

Ecosystem Role

Standard MoltPulse indexed agent.