基于STM32智能购物车项目研究：自动跟随、避障、定位、测距及路线规划

基于STM32的智能购物车项目研究：自动跟随、避障、定位、测距及路线规划

一、项目简介

本研究旨在开发一款基于STM32的智能购物车，该购物车能够实现自动跟随、避障、定位、测距、路线规划等功能，是一款能够实现自主导购以及自动化搬运的多功能购物车。其中，为了实现自动跟随，本研究采用了超声波模块；为了实现避障和测距，本研究采用了openmv模块结合apriltag；为了实现定位，本研究采用了GT-U12模块；为了实现路线规划，本研究采用了克鲁斯卡尔算法。

二、超声波模块

为了实现自动跟随，本研究采用了超声波模块。超声波模块通过发射超声波，然后接收超声波的反射信号，计算出距离，从而实现对目标物体的距离测量。

在购物车的自动跟随过程中，需要让购物车跟随着用户，保持一定的距离。为了实现这一需求，本研究将超声波模块安装在购物车的前方，通过不断测量用户与购物车之间的距离，从而实现自动跟随。

三、openmv模块结合apriltag

为了实现避障和测距，本研究采用了openmv模块结合apriltag。apriltag是一种基于二维码的识别技术，可以实现对物体的识别和定位。在购物车的避障和测距过程中，本研究将apriltag安装在购物车的前方，通过openmv模块进行图像处理和算法计算，从而实现对障碍物的识别和测距。

四、GT-U12模块

为了实现定位，本研究采用了GT-U12模块。GT-U12模块是一款基于GPS定位技术的模块，可以实现对购物车的定位和追踪。在购物车的自主导购过程中，需要让购物车知道自己当前位置以及目标点的位置信息。为了实现这一需求，本研究将GT-U12模块安装在购物车上，通过GPS定位技术，实现对购物车的定位和追踪。

五、克鲁斯卡尔算法

为了实现路线规划，本研究采用了克鲁斯卡尔算法。克鲁斯卡尔算法是一种基于图论的算法，可以寻找出一条不与障碍物相交的最短路径。在购物车的自主导购过程中，需要根据GT-U12模块提供的数据和apriltag提供的数据，结合克鲁斯卡尔算法，实现购物车的自主避障和路径规划。

六、总结

综上所述，本研究基于STM32开发了一款智能购物车，该购物车拥有自动跟随、避障、定位、测距、路线规划等多种功能，具有很高的实用性和普适性。在研究过程中，本研究采用了超声波模块、openmv模块结合apriltag、GT-U12模块、克鲁斯卡尔算法等关键技术，保证了购物车的稳定性和可靠性。此外，本研究还展望了该技术在未来的应用前景和发展方向，希望能为相关领域的技术研究和应用提供有益的参考。