摘要：文章介紹了基于FPGA的智能倉儲系統(tǒng)。該系統(tǒng)以ZYNQ 7020 FPGA作為主控器件，利用顏色識別、手勢識別和物體坐標識別等視覺識別技術，實現貨物準確識別；利用逆運動學解析與平滑處理，實現機械臂自動抓取和放置貨物；利用麥克納姆輪小車融合慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）完成貨物精準送達。此外，該系統(tǒng)還具有語音識別、可見光遙控等交互功能。經測試驗證，該系統(tǒng)能較好地滿足功能要求，且具有較好的可移植性。

關鍵詞：FPGA；視覺識別；逆運動學；人機交互

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.008

中圖分類號：TP 273" " " " " " " " "文獻標志碼：B" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-00-03

Design of Intelligent Storage System Based on FPGA

ZONG Shaoyun， ZHU Jintian， YU Shaowei， GUO Ying

（School of Integrated Circuit Science and Engineering， Tianjin University of Technology， Tianjin 300384， China）

Abstract： This article designs an intelligent warehousing system based on FPGA. The system uses ZYNQ 7020 FPGA as the main control device and utilizes visual recognition technologies such as color recognition， gesture recognition， and object coordinate recognition to achieve accurate identification of goods; Using inverse kinematics analysis and smoothing processing to achieve automatic grasping and placement of goods by a robotic arm; Utilizing the MacNaum wheel cart integrated with the Inertial Measurement Unit （IMU） to achieve precise delivery of goods. In addition， the system also has interactive functions such as voice recognition and visible light remote control. After testing and verification， the system can meet the functional requirements well and has good portability.

Keywords： FPGA; visual recognition; inverse kinematics; human-computer interaction

本文介紹了一款以FPGA作為主控，集成識別、分揀、搬運和人機交互等功能的智能倉儲系統(tǒng)，旨在為中小型倉儲場所帶來全新體驗。

1" "系統(tǒng)設計

本系統(tǒng)采用ZYNQ 7020 FPGA作為主控芯片，總體結構如圖1所示。通過攝像頭采集圖像，經由FPGA完成數據處理，以獲取貨物的尺寸、顏色和坐標信息，為機械臂與小車運動提供關鍵數據支持。機械臂運用逆運動學[1]算法以及平滑處理實現對指定貨物的穩(wěn)定抓取與放置。麥克納姆輪小車通過總線電機驅動完成貨物的運輸。系統(tǒng)支持藍牙、語音、可見光遙控等人機交互功能，隨時獲取環(huán)境數據信息。此外，在特殊情況下，系統(tǒng)提供全手動遙控。

1.1 視覺識別模塊

1.1.1 圖像處理

攝像頭采集圖像數據后進行包括RGB到YCbCr格式的轉換、二值化、邊緣檢測、膚色識別等處理。在二值化處理時，通過調整閾值實現圖像只顯示與人體膚色相關的部分。通常情況下，黃種人膚色識別的閾值為77≤Cb≤127、133≤Cr≤173[2]。在邊緣檢測時，為提升運行效率以及節(jié)省邏輯資源，系統(tǒng)依據顏色突變理論，采用一維矩陣，用兩個寄存器分別存儲前后像素數據，通過對比前后兩個像素點相同與否，判斷當前像素點的1/0值。若前后兩個寄存器像素信息發(fā)生突變時，則此處為膚色邊緣。

1.1.2 標定貨物坐標

利用數學公式計算像素點在屏幕中的位置，從而得到像素點的坐標。以攝像頭輸入使能作為計數器同步開關，使用幀計數器同步計數。原屏幕分辨率為480×272，每幀包含130 560個像素點。當整幀像素數據傳輸后，計數器清零并開始下一幀計數。

x、y坐標范圍為1＜x＜480和1＜y＜272（單位為像素數）。用式（1）換算，將像素坐標轉換為以機械臂云臺為原點的坐標。

（1）

式中，與表示機械臂云臺相對于像素坐標系的偏移量。通過上述換算，即可得到貨物在機械臂坐標系中的位置。

1.2 機械臂運動模塊

系統(tǒng)采用六自由度機械臂，根據輸入的坐標位置，利用逆運動學算法，計算出機械臂各個關節(jié)的角度，然后將其轉成所需的脈寬調制（Pulse Width Modulation，PWM）信號，最后經過平滑處理輸出緩慢變化的PWM信號到控制機械臂的執(zhí)行器，以驅動機械臂執(zhí)行相應動作，穩(wěn)定到達指定坐標位置。

其中機械臂逆運動學所需的三角函數值是通過簡單的移位和加減遞歸即CORDIC算法獲得[3]。為了避免機械臂在運動過程中出現不連貫和突?，F象，在其關節(jié)運動的初始和最終位置之間引入多個中間位置，以提升機械臂整體的運動平滑性。

1.3 麥克納姆輪小車驅動模塊

麥克納姆輪小車的控制主要采用了底盤向量逆運動學算法和基于IMU傳感器的融合處理。以底盤為中心建立速度坐標系，根據相對關系得出每個電機的轉速，如圖2所示。利用式（2）[4]計算電機轉速。

" （2）

式中，為小車繞垂直地面方向的旋轉速度；與分別為輪子到x與y方向的水平距離；Vwi為每個電機的轉速；Vtx與Vty為小車在x與y方向的水平速度。求解方程組即可得到四個電機的轉速。輪子的速度則需根據實際物理量和PI算法進行調節(jié)。

在解算出到達目標地點所需的運動姿態(tài)后，在實際運動過程中由IMU實時提供當前位置，每過一段時間將現有坐標刷新一次，重新進行逆運動學解算，以確保車輛能夠以正確的姿態(tài)運動到達目標地點。

1.4 人機交互模塊

用戶可以通過語音指令與系統(tǒng)進行交互，發(fā)送指令開啟溫濕度檢測時，系統(tǒng)可獲取倉儲環(huán)境數據，通過語音合成模塊以聲音形式播報；可以通過語音模塊控制機械臂進行工作模式切換（自動模式切換為可見光遙控模式）。此外，通過手機與系統(tǒng)的藍牙連接，用戶可以直觀、便捷地控制小車的移動，實現對倉庫內物品的快速定位和搬運[5]。

2" "系統(tǒng)驗證

智能倉儲系統(tǒng)的整體機械結構自底向上有麥克納姆輪小車底盤、電源與驅動器、溫濕度傳感器模塊、人機交互模塊、搭載攝像頭的升降臺、六自由度機械臂等。通過模擬中小型倉儲場所的整個系統(tǒng)流程（如圖3所示），驗證本系統(tǒng)在實際倉儲場所中使用的可行性。

2.1 人機交互測試

通過藍牙連接，遠程遙控麥克納姆輪小車，將其精準引導至倉儲的各個角落。通過融合IMU（慣性測量單元）技術，獲取小車的實時位置和姿態(tài)信息。通過智能語音識別技術，用戶可獲取當前倉儲內的溫濕度信息。當倉儲物品意外掉入狹窄空間時，用戶通過語音將機械臂切換為遙控模式，引導機械臂準確夾取、重新放置遺落貨物，解決貨物掉入狹小空間，人工不便介入等常見問題。

系統(tǒng)人機交互測試，如圖4所示，包括藍牙遙控小車、可見光遙控機械臂以及語音交互功能。

2.2 自動抓取測試

該項測試由視覺、機械臂和麥克納姆輪小車相互協(xié)作，完成對貨物的自動抓取、搬運和卸貨任務。

2.2.1 視覺與機械臂自動抓取聯合測試

將貨物置于不同位置，經過視覺識別和機械臂抓取，以測量實際誤差。本測試共進行6組實驗，如表1所示。結果表明，機械臂末端執(zhí)行器的實際位置與期望位置誤差在（±0.7，±0.3，±0.2）范圍內。在該誤差范圍內機械臂能將貨物成功夾取。

2.2.2 搬運測試

系統(tǒng)完成自動化抓取和搬運任務整個測試過程情況，如圖5所示。手勢識別啟動系統(tǒng)→通過視覺獲取貨物信息→機械臂夾取目標貨物→將貨物運輸至目的地→將貨物放置至對應位置。

3" "結束語

本文介紹了基于FPGA的智能倉儲系統(tǒng)，該系統(tǒng)實現了自動貨物抓取、語音智能交互和遙控機械臂等功能。該系統(tǒng)可借助FPGA的并行處理和精密控制優(yōu)勢，使各個模塊協(xié)同工作，從而在倉儲管理中展現出卓越性能。該系統(tǒng)在工作過程中表現出了高度的全面性和高效性，為解決中小型倉儲管理的實際問題提供了創(chuàng)新的解決方案，顯著提升了倉儲管理的效率和準確性，為物流行業(yè)的發(fā)展注入了新動力。

參考文獻

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[2] 張偉．基于FPGA的人臉檢測系統(tǒng)研究與設計[D]．桂林：廣西師范大學，2021．

[3] 劉奧林，黃嵩人．基于CORDIC算法的反正切函數IP核的設計與優(yōu)化[J]．中國集成電路，2022，31（5）：32-36．

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[5] 溫芮，陳錦鴻，王麗．基于藍牙控制技術的智能小車控制系統(tǒng)設計[J]．汽車零部件，2019（12）：1-4．