前言

本设计为本人的本科毕设，此文用于记录分享。相关设计指标如下：

设计主控电路及合适的底部运动结构；设计箱体的整体结构。
设计符合航空托运标准的USB接口的充电结构及电源电路的设计，并能够提供在0.5m/s的运行速度下3小时的续航。
设计跟随模块选择合适的跟随识别方案，要求能够设置保持跟随距离分别在50cm、100cm、200cm并且预设跟随值与实际测量距离值误差不高于15%。
选择合适的控制方法进行运动结构的驱动设计，要求设计时速可以达到0.15m/s～0.5m/s。
设计避障模块，可识别200cm内的障碍物，精度±2cm。
设计语音播报模块，当用户与行李箱距离超过300cm或超出30s无识别时发出红色LED灯并有声音警报声。
上位机/APP终端：

最终所有设计任务均已实现。

MaixCam

MaixCam是sipeed于24年推出的一款嵌入式智能摄像头，具有强大的AI计算能力，本设计与AI相关的功能都运行在此平台上。
MaixCam支持两种开发方式：MaixVision与MaixCDK，前者使用python方便快捷，后者使用C/C++效率高(事实上使用python一般也都是cpython，即底层轮子为C编译出来的库，效率也可以达到很高)。使用CDK的话主要参考下列几篇文章：

环境搭建与编译测试
点灯测试

LVGL的使用

视觉追踪

经调研后，发现有两种方法能实现对特定目标（如人体）的识别与追踪：目标检测算法+deepsort或者自学习追踪算法，本次设计使用的后者。
官方Git地址，在MaixCam中，官方已经移植完成，我们直接使用即可

目标测距

使用单目测距 $D = (F*W)/P$ 其中D是目标到摄像机的距离, Ｆ是摄像机焦距（焦距需要自己进行标定获取）, W是目标的宽度或者高度（行人检测一般以人的身高为基准）, P是指目标在图像中所占据的像素，参考文章。实现上极为简单，对应精度也很有限，如有精度、稳定性要求还是应该使用双目测距、激光雷达或者TOF。

# 首先基于实际测量数据计算出K值，再在后续中调用K值计算距离即可，简单的等比例计算
def caculate_k(width, distance):
    return width * distance

def caculate_distance(width, k):
    return k / width

k = caculate_k(46, 120) # 46个像素点对应120cm

控制

小车电机控制使用经典的stm32c8t6即可实现。

PID

电机转速控制使用增量式PID，转向环使用位置式PD，距离环使用位置式PID

int Motor_PID1(int input_speed,int setspeed)                         //增量式PID，PI用于速度闭环控制
{
	static double pwmout=0,last_error=0,last_last_error=0,dpwmout= 0;
	float a=0.7;
	
	float error =setspeed - input_speed;	                           // 误差
	
	error = (1-a)*error + a*last_error; // 使得波形更加平滑，滤除高频干扰，防止速度突变
	
	float d_error=error-last_error;
	float dd_error = -2*last_error+error+last_last_error; 
	
	pwmout+=PID1.KP*d_error + PID1.KI*error + PID1.KD*dd_error; // 输出pwm信号
	
	last_last_error=last_error;
	last_error = error;

	if(pwmout > 100) pwmout = 100;
	else if(pwmout < -100) pwmout = -100;
	  
	return pwmout;
}

int Turn_PID(int input,int target)                         //位置式PD，用于速度闭环控制
{
	static double pwmout=0, last_error=0;
	float a=0.7;
	
	double error =target - input;	                           // 误差
	
//	error = (1-a)*error + a*last_error; // 使得波形更加平滑，滤除高频干扰，防止速度突变
	
	double d_error=error-last_error;

	pwmout = PID_Turn.KP*error + PID_Turn.KD*d_error; // 输出pwm信号

	last_error = error;

	if(pwmout > 5) pwmout = 5;
	else if(pwmout < -5) pwmout = -5;
	  
	return (int)round(pwmout);
}

int Dis_PID(int input,int target)                         //位置式PID，用于距离闭环控制
{
	static double pwmout=0, last_error=0, integral_sum=0;
	float a=0.7;
	
	float error =target - input;	                           // 误差
	
	error = (1-a)*error + a*last_error; // 使得波形更加平滑，滤除高频干扰，防止速度突变
	
	float d_error=error-last_error;
	integral_sum += error;

    if (integral_sum > 2) 
	{
        integral_sum = 2;
     } 
	else if (integral_sum < -2) 
	{
		integral_sum = -2;
    }
	
	pwmout = PID_Dis.KP*error + PID_Dis.KI*integral_sum + PID_Dis.KD*d_error; // 输出pwm信号

	last_error = error;
	
	if(pwmout > 10) pwmout = 10;
	else if(pwmout < -10) pwmout = -10;
	
	if(pwmout>=-1 && pwmout<=1) pwmout = 0;
	  
	return (int)round(pwmout);
}