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ELECTRONICS WORLD・探索与观察
智能识别送货机器人
湖北经济学院信息与通信工程学院 杨小龙 唐 傲 孙少聪 柳超凡 余 鹏 张 澳 罗晶凡 余 祥
结合2020年新冠状病毒传染病的流行，医院很多医护人员 的优势在于采用Cortex M4内核，带FPU和DSP指令集，运行速度高速；
需要接触和配送药品与生活物资，这样增加了医护人员的传染 STM32F4系列拥有192KB的片内SRAM，集摄像头接口（DCMI）、加
几率，为了避免让人直接接触传染源，本项目采用STM32单 密处理器（CRYP）、USB高速OTG、真随机数发生器、OTP存储器为
片机实现智能识别的配送小车，该小车的主要目的是代替人 一体，并且STM32F4具有更低的ADC/DAC工作电压、更快的D/A速度、
工完成一些带有危险性的配送，例如送药，送物资进诊室等 更低的ADC/DAC工作电压、32位的定时器、带日历功能的实时时钟
等，本小车可以实现智能识别，识别物品的特征，并与目的 （RTC）、IO口的复用功能也大大提升以及更快的USART和SPI通信速
地的特征对号入座，可以改变输送的方式，应用于更多的领 度，与此同时STM32F4最高运行频率可达168Mhz，对于我们设计飞控更
域和范围，前景广阔。
1 课题简介
2020年，湖北武汉发生重大疫情，一时间官方紧
急封城，各地的医护人员驰援武汉，一方有难，八方
支援，在抗疫一线与病毒做着顽强的斗争，与此同时，
他们的家人，各地的人民，最担心的就是他们自身的健
康和是否会感染新冠疫情，本项目旨在最低限度的减少
医护人员这些一线奋斗的抗疫战士的感染率，让他们可
以做到智能操控小车完成送药，送物资的活动，最大
可能避免直接性接触，从而让医护人员的安全得到进
一步的保障。在课题后期研究当中期望加入智能化控 图1 系统流程框图
制以及全景设备，使系统具有更高的智能性和更全面的信息 是绰绰有余，所以我们选择F4系列作为主控，一是利用我们本身对STM
采集，从而实现对人力资源的大幅度节约，让疫情发生后的 系列有学习基础，其二在于性能各方面指标能够完美契合项目要求。
损失更为减少，为医护安全提供进一步的保障。