RISC-V MCU 2022嵌入式大赛小车
基于机器视觉的多功能机器人
第一部分 设计概述
1.1设计目的
多功能机器人在高危环境作业领域具有重要推广意义，可以有效辅助、替代高危环境中的人工作业。然而，现有的高危领域机器人功能较为单一，只为特定的工作任务而设计，故而当前该领域亟须多功能集成智能机器人的研发投入。针对该问题，我们团队设计了一款以赤菟V307(CH32V307VCT6)开发板作为主控板，基于机器视觉的多功能机器人，致力于高危领域的多样化作业。该机器人利用多个传感模块对自身姿态参数、周围环境的温度、湿度等进行实时监测，并通过蓝牙等通信方式实现用户端对机器人运动的无线控制；同时使用摄像头模组进行图像采集，并通过机器学习对采集到的图像进行处理，从而实现简单的人脸检测等功能。在经过系统的设计和调试之后，机器人已经初步实现预期要求，随着团队的进一步研究，预计将会实现更为完善的功能。
图 1 CH32V307VCT6MCU资源
图 2赤菟V307(CH32V307VCT6)开发板
1.2应用领域
高危环境主要包括高空、高压、易燃、易爆等对周围环境有高度危险的作业，目前，对于如何降低高危环境工作的风险主要分为两种方式：其一为增加更多的保护措施；其二为利用机器人替代人去完成相关工作。本项目以第二个方向作为出发点，开发一款可以在高危环境中工作的多功能机器人，从而减少不必要的人员伤亡。使用摄像头模块对图像的采集分析，可以检测人的概率；通过蓝牙模块，可以远程操控机器人完成相应动作。
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- 主要技术特点
本项目使用赤菟V307(CH32V307VCT6)开发板，使用板载的MPU6050姿态检测模块，实时检测机器人当前状态，当机器人发生翻转、下落等情况时，会向用户端发送相关警告；使用板载LCD屏幕，实现相关参数显示与人机交互；使用板载蓝牙模块与上位机实现无线通信；使用指纹识别模块，确保用户安全；使用板载串口实现两块开发板之间的通讯；使用OpenMV模块进行基于机器视觉的人脸检测功能，并将结果传输到开发板；为了达到更高的灵活性与机动性，我们选择了麦克纳姆轮作为驱动轮，可以实现全角度运动。
为了确保该机器人的使用安全，我们使用了YH-AS608指纹识别模块。该模块是一款基于光学的指纹识别模块，其主要信号引脚包括Rx（串口收）、Tx（串口发）、ps_sta(手指按下信号)。该模块集成了指纹识别算法，能够高效快速采集图像并识别指纹特征。并采用UART协议与CH32V307主控芯片实现通信。
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- 关键性能指标
本项目共使用2块赤菟V307(CH32V307VCT6)开发板，代码总量为1289行+953行，4.64Mb+4.31Mb。通过麦克纳姆轮实现360°全角度运动，最快运行速度为0.2m/s，保证机器人的稳定性与机动性。通过指纹识别模块，只有当指纹匹配才可以操纵机器人，确保用户使用安全，拒真率<1%，认假率<0.001%。通过板载蓝牙芯片进行无线传输，传输速率为1Mbps，传输距离为100m。使用多个串口通信，通信速率均为115200bits。人脸检测使用OpenMV模块，检测速率为5fps，识别模式为灰度识别，识别结果通过串口通信输入到CH32V307主控芯片。
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- 主要创新点
- 本设计中，为了确保机器人的使用安全，我们增加了指纹识别模块，并基于CH32V307主控芯片根据该指纹识别模块的通信协议编写驱动、握手、识别代码，在使用前先运用串口上位机根据其指令手册进行录入指纹，录入的指纹将保存在该模块的存储器中且掉电不丢失，在使用时用正确的指纹按上即可实现指纹识别。
- 与传统的四轮机器人不同，我们本次使用麦克纳姆轮进行驱动，与传统的四轮相比，麦克纳姆轮具有更高的灵活性，可以更好的适应高危环境。我们基于CH32V307主控芯片，移植了之前的麦克纳姆轮控制代码，并且机器人的运动可以通过用户端通过蓝牙模块远程操纵。
- 为了更好的完成高危环境救援等任务，我们使用OpenMV模块进行人物检测，OpenMV实时发送检测到的人物位置与人物图像尺寸到CH32V307主控芯片，CH32V307主控芯片将该内容显示到LCD屏幕上。
人物检测算法基于谷歌公司的TensorFlow架构，因为OpenMV的算力有限，因此我们选择Lite版本。该检测算法使用CNN算法，通过对图像进行特征提取等操作，最终将识别到人脸的概率输出。我们通过串口通信将该概率值输出到开发板上，并通过LCD进行显示。
- 高危环境中会发生一些不可预测的情况，导致机器人发生侧翻，下落等紧急情况。因此，我们使用MPU6050模块进行检测，当小车发生侧翻，翻转以及下落等情况时，会通过板载蓝牙模块向用户端发送紧急信号，以通知用户。
- 为了避免高危环境中单控制器发生错误以及失效，我们使用两块CH32V307主控芯片实现冗余系统。当其中一块发生并检测到损坏后，会发送失效信号到另一块主控芯片，此时机器人可以通过另一块主控芯片进行控制并立即停止运行，等待操作人员的指示，防止过度损失。
第二部分 系统组成及功能说明
2.1整体介绍
我们的设计使用了两块赤菟V307(CH32V307VCT6)开发板，用户上位机通过蓝牙模块与主控板1进行通信，从而可以控制机器人完成相应的运动。
通过主控板1的MPU6050传感器，我们采集该传感器的姿态信息，只有当指纹识别正确后，我们才会将该姿态信息输出到主控板1的LCD屏幕上进行展示。当检测到小车发生侧翻，下落等情况后，主控板1会通过蓝牙模块向上位机发送警告。
指纹识别模块与主控板2进行通信，当正确识别到指纹后，会发送解锁成功的信息，并通过主控板2的串口与主控板1进行通信，告知主控板1解锁成功，主控板1展示相关信息。
主控板2与OpenMV模块进行通信，OpenMV实现人脸识别等CNN算法，最终将检测结果通过串口输入到主控板2，主控板2将检测结果通过LCD屏幕进行展示。
主控板1和2通过看门狗不断检测自身状态，当其中一个发生错误会向另一个发送失效报警，机器人收到后立即停止，从而减少损失。
2.2各模块介绍
2.2.1蓝牙通信模块
本机器人使用赤菟V307(CH32V307VCT6)开发板板载的CH9141蓝牙模块，该蓝牙模块具有低功耗、高通信速率、传输距离长等特点，支持广播模式、主机模式和从机模式、提供电脑端蓝牙虚拟串口驱动、传输距离可达100米。其工作方式如图 8所示。我们将板载蓝牙设置为从机模式，将用户手机作为主机与蓝牙模块进行通信，最后通过USART2与CH32V307主控芯片连接。
2.2.2运动模块
本作品设计的机器人运动部分采用的是4WD的麦克纳姆轮，每个麦克纳姆轮上有若干倾斜45°的小轮子，因此在转动时产生的是相较于机器人倾斜45°的摩擦力。轮子结构如图 9所示，依靠各自机轮的方向和速度，这些力的最终合成在任何要求的方向上产生一个合力矢量从而保证了这个平台在最终的合力矢量的方向上能自由地移动，而不改变机轮自身的方向。在它的轮缘上斜向分布着许多小滚子，故轮子可以横向滑移。小滚子的母线很特殊，当轮子绕着固定的轮心轴转动时，各个小滚子的包络线为圆柱面，所以该轮能够连续地向前滚动。
本次我们将麦克纳姆轮驱动代码移植到了沁恒平台，主要的改变有：1、初始化函数中将引脚与开发板对应，本次使用到的引脚有：GPIOD3，GPIOD3，GPIOD8，GPIOD9，GPIOD10，GPIOD11，GPIOE13,GPIOD14,GPIOD15。主要的函数包括：Stop(void)，Turnleft(void)，Turnright(void)，Turnback(void)，Turnfront(void)，Leftaround(void)，Rightaround(void)，Leftforward(void)，Rightforward(void)。
2.2.3指纹识别模块
为了保证机器人与用户安全，我们在主控板2上增加了指纹识别模块。该模块内部采用AS60x 高性能指纹识别芯片，芯片内置 DSP 运算单元并集成了先进的指纹识别算法，具有较高识别精度。模块内部内置了手指探测电路，用户可读取状态引脚 (TouchOut)判断有无手指按下。
该模块是通过串口通信向CH32V307主控芯片输出指纹识别信息，USART信息为波特率57600 ，数据位8位，停止位1位，无奇偶校验位，我们通过CH32V307主控芯片的USART与其进行通信。当识别成功，我们将通过CH32V307主控芯片的USART2发送数据’1’到主控板1代表识别成功，当主控板1接收到指纹识别成功的信号后，才会展示MPU6050的姿态数据。
2.2.4人脸检测模块
为了更高效的完成高危环境救援任务，我们使用OpenMV模块进行人脸识别，并通过主控板2的USART1进行通信，将识别到的人物信息进行展示。其中信息包括人物位置，以及人脸匹配概率，
我们将OpenMV放置到机器人的前部，最终将结果显示到主控板2的LCD屏幕上，包括5部分数据：person_x（人物x坐标），person_y（人物y坐标），person_w（人物宽度），person_h（人物高度），person%（人物匹配率）。
本算法使用谷歌公司的TensorFlow架构，使用CNN实现人脸识别，由于OpenMV的算力有限，因此我们使用灰度图像进行处理，并且简化很多的操作，否则会使检测时间过长。
2.2.5 LCD屏幕模块
本机器人利用板载的LCD屏幕进行显示，通过lcd.h和lcd.c文件完成lcd的底层配置，在main函数中调用lcd_init()函数进行lcd屏幕初始化。主要的显示函数有lcd_show_string()，lcd_show_num()，分别为lcd的字符串显示和lcd的数字显示。
2.2.6 MPU6050模块
本机器人使用板载的MPU6050姿态传感器获取当前的姿态，只有当指纹识别成功后，才会将相关数据显示到主控板1的屏幕上。通过MPU6050.h和MPU6050.c文件，在main()函数中调用MPU_Init()函数完成MPU6050的初始化，我们使用I2C通信方式进行数据通信，因为I2C通信更加快速并且相对于SPI通信更加简便，只需要使用2根线SCL和SDA即可。
第三部分 完成情况及性能参数
3.1 蓝牙通信模块
完成了蓝牙通信模块，可以通过手机对机器人进行操作。
3.2运动模块
完成了麦克纳姆轮的代码移植，完成了机器人的运动。
3.3指纹识别模块
可以识别用户指纹并完成解锁操作。
3.4人脸检测模块
可以检测人脸并发送数据。
3.5 LCD屏幕模块
可以显示多种功能以及信息。
3.6 MPU6050模块
可以获取姿态角以及相关信息。
第四部分 总结
4.1可扩展之处
- 针对高危环境的复杂多变性，本项目后期计划使用多机器人协同模式，当其中一个机器人发生异常时，其他机器人可以对其进行救援等操作。
- 针对高危作业的多样性，本项目后期将在机器人前部增加多自由度机械臂等设备，以完成更复杂的作业任务。
- 针对高危环境中机器人定位问题，本项目后期计划使用S1216F8北斗传感器接收机器人所在的经纬度坐标，并将其发送至上位机。
- 针对作业稳定性，由于在测试过程中，机器人经常因为杜邦线的脱落而影响功能实现，同时由于接口不稳，机器人的实际使用效果也并没有达到最佳。因此本团队计划在后期的研究和学习中根据机器人的各个传感器接口特性，使用AD、立创EDA等工具设计一款特定的PCB板以提高系统的稳定安全性。
4.2心得体会
在本次竞赛中，我们互相协作，共同进步，从技术小白一步一步成长，直到可以编写复杂的工程。在一次次调试、改良的过程中，我们对于嵌入式编程的理解更加深入，嵌入式开发的技能得到了长足的进步。
通过这次机会，我们了解了RISC-V架构，相较于之前一直使用的基于ARM架构的STM32系列单片机，RISC-V架构的开源优势可以让中国的半导体企业实现弯道超车，打破长期以来在嵌入式领域ARM架构的垄断，我们也真心希望为祖国的芯片发展做出自己的一份贡献。
在开发过程中我们体会到了移植代码的方便与困难，方便之处在于开发代码与STM32标准库风格类似，结合沁恒官方提供的例程，仅需要更改部分配置即可轻松实现移植；困难之处在于代码延续了标准库抽象的风格与配置复杂的缺点，让代码的设计缺乏直观感受。希望今后沁恒公司可以推出类似于STM32CubeIDE等图形化配置工具，方便我们对单片机的配置，降低开发难度。
最后预祝本次嵌入式大赛能够成功举行，祝愿沁恒赛道越办越好。
第五部分 参考文献
[1]杨勇.RISC-V架构的HPE和VTF中断技术研究[J].单片机与嵌入式系统应用,2022,22(02):5-7+31.
[2]薛士然.沁恒微电子潜心打造内嵌专业接口的RISC-V架构MCU[J].单片机与嵌入式系统应用,2021,21(02):92-93.
[3]王晓峰.沁恒微电子：物联网领域专注于连接和控制方面的芯片设计及应用方案[J].电子产品世界,2020,27(04):15.
[4]J. Lee, H. Chen, J. Young and H. Kim, "RISC-V FPGA Platform Toward ROS-Based Robotics Application," 2020 30th International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL), 2020, pp. 370-370, doi: 10.1109/FPL50879.2020.00075.