基于STC15F2K60S2的智能助力行李箱

李塍飞，傅钰惠

（安徽理工大学，安徽 淮南 232001）

1.引言

为了使人们出行更加方便，我们对市面上的智能行李箱进行了重新设计，实现了智能行李箱的助力爬楼功能，让人们的出行更加方便，让行李箱更容易通过一些较为难搬运的地方。我们利用单片机实现触发启动的原理，让行李箱碰到障碍物时三角轮转动一定角度，实现自动启动进行爬楼梯，越过障碍物等操作。同时在板的侧面我们采用SC-HR04 通过检测前端障碍物是否在感测器10 cm 处，来判断人的腿是在向前加速移动还是减速移动，实现对行李箱的精准助力。

2.智能行李箱的工作原理

图1 智能行李箱助力板的总体结构

机械结构我们采用分体式设计，即将小车放在行李箱下面，可以对市面上不同型号的行李箱进行适配，通过绳索与收缩结构对行李箱进行收紧，实现行李箱与板的结合，同时在前端三角轮处加装有感无刷电机，将前方三角轮遇到障碍时电机获得的信号传输到单片机进行处理，判断是上楼还是下楼。再通过ULN2330AN 进行驱动，实现步进电机的启动与力矩传输。

图2 板底部对行李箱夹紧的机械结构设计

此设计采用梁板分开通过两个支撑杆和一个在螺母的旋转杆，将两个分离的板进行固定。同时利用四周钢丝绳的拉力将行李箱的四个轮子卡在四个绳索出完成对四个行李箱滑轮的固定。通过旋转前方的旋钮，实现助力板的收紧，使用静摩擦力，采用力锁效应对行李箱进行固定完成机械紧固。

而车在直线行驶中的助力是用超声波传感器来获得的信号通过处理实现对驱动器波形的控制达到控制电机运通状态的目的实现助力板的功能的实现。

在前端利用SC-HR04 每8 ms 进行一次距离检测，检测行李箱左右侧10 cm 处有没有人腿从旁边走过实现行李箱的助力启动信号的判断。实现信号的辨别和输入。

在使用过程中，助力的实现是由板的前方的超声波传感器进行测距然后实时传递到单片机通过驱动器滤波放大后输入给电机来实现电机的精准控制。

图3 系统的流程图

采用单片机读取超声波传感器的信号来完成对人行走状态的判定，利用卡尔曼滤波清除噪声信号对系统的影响，输出准确的控制信号。根据不同的状态输出对应的波形来控制步进电机实现对负载的测量。

采用四个SC-HR04 分别安在小车的前后左右，让其完成人在中间的动作提取。人每次扫过靠近传感器8 cm 处会给单片机发送一个信号，让单片机进行一次记录在40 ms 内，同时每一次人的行为会与上一个周期即40 ms 以及的记录周期。进行对比，同时使用滤波后的数据判断人的移动速度，人的加速度量，从而根据人的行为实现对电机的控制，通过对控制系统的仿真，输出波形的控制与调整，完成对功率器件例如无刷电机的运动转换。

在电路中会加入一些附属电路进行数据的提取，例如加速传感器，压力传感器，电磁传感器。

在上下楼助力中采用三角轮驱动由有感无刷电机传回来的信号进行判断是上楼还是下楼。我们利用角度的周期性测量来完成对障碍物的判断，当前方三角轮与楼梯，岩石等接触并施加相同方向的力矩，让行李箱利用三角轮在楼梯上面匀速前进。利用负反馈的方式来保证在不同重量下行李箱在前方的行驶方向上始终保持在安全的角度来完成行李箱的上楼与下楼的助力功能。

3.主要技术实践

在对电机控制系统中采用MATLAB 对控制系统进行仿真。

图4 GTO组成的单相半波整流仿真

在MATLAB 中可以实现可关断晶闸管被正的门级信号触发进而导通。与普通晶闸管不同的是普通晶闸管被正门极信号导通后，只有等到阳极电流为0 时才关断；而GTO 通过在门极施加一个等于0 的门极信号就可以将其关断。GTO 的仿真模型也是由一个电阻Ron,一个电感Lon一个直流电源Vf和一个开关串联而成，该开关受逻辑信号控制，该逻辑信号又由GTO的电压Vak、电流Iak和门极触发信号g 决定。GTO 的模块还包括一个串联缓冲电路，它通常与GTO 并联，其端子与晶闸管相同。在仿真中采用220V 高负载器件进行模拟对功率器件的高电压模拟，进行高压器件的功耗，设备稳定性进行验证。

仿真波形依次为晶闸管触发脉冲Pluse，晶闸管电流Iak。晶闸管电压Vak，负载电压Vload负载电流Iload，电源电压Vs。当触发脉冲为正时，GTO 导通，负载有电流流过，当脉冲触发为负时，GTO 关断，负载电流为0。

利用卡尔曼滤波法对人腿触发传感器的数据进行处理，嘈杂的输入信号通过滤波可以得到人的移动确定的状态量，经过MCU 给电机发出加速还是减速的指令，决定了电机的高转矩低转速还是高转速低转矩的状态。从复杂变化的人的腿部出发传感器的频率进行计算，计算得到最佳的加速度预测同时实现最优的控制量ut的解。

其中输出变量为输入变量的为线性组合因此可以写成矩阵模式。因此可以采用线性滤波的方式将超声波传感器提取的带噪声的数据进行噪声过滤，转换为有用的可以计算的控制信号Ut，通过Ut对加速度进行改变从而实现对板的空间位置的调节，通过加速度对人的位置预测，计算板对应的加速度，实现对板的精准控制，并确定其完成时间控制在20 ms 以内。

其矩阵方程为

由此可知其状态预知公式为

利用此公式可以准确地得出Pt与ut的状态得出小车当前运行的加速度，速度与方向。

利用卡尔曼滤波进行对人腿扫过数据进行处理后多次读取的超声波信号进行处理，根据仿真可知，前几次的信号读取噪声较大，直到人的腿部动作的信号确定后对噪声逐步达到稳定。其加速度量逐渐确定区域稳定。

图5 卡尔曼滤波后噪声消除

卡尔曼滤波后得到精准的控制信号，完成超声波传感器的有效数值的提取。该图可以看到前几次的数据读取并不确定超声波信号读取的人腿的位置是否在10 cm 以内但是经过滤波后，很快有效信号的提取非常稳定完全达到实用的水平。

采用超声波传感器确定人腿的动作，再通过数据比对进行判断当下人的动作是加速还是减速，从而实现机器的加速助力，而上下楼时用前端的三角轮中的有感无刷电机进行判断上楼还是下楼实现上下楼的助力。其助力动作十分迅速，具备系统应有的便捷性、速动性、灵敏性，极大地实现最简单的设计完成复杂的功能。其表现效果与实际使用效果超过市面上大部分的助力、跟随小车。

4.结语

通过proteus 对电路进行仿真后可以实现传感器的精确感测，能在前方在人向前走时腿部扫过超声波传感器时，8 ms 的延迟可以很好地捕捉人腿部的状态实现小车的助力功能，而前端进行上下楼助力效果显著，延迟较市面上的蓝牙模块跟随模式更低，对市面上采用传感器进行跟随的产品其人机交互更加符合人的使用习惯，采用实用性更强、价格更低廉的方案实现跟随、助力的功能，并使用滤波算法对人的移动动作精确捕捉，让人们使用起来更加方便。