自动巡逻智能小车设计

第一章 绪论

传统安防巡逻多依赖人工巡检，存在效率低、覆盖范围有限、易受人为因素影响、无法24小时不间断作业等问题，难以满足园区、厂区、住宅小区等场景下的全天候安防需求。自动巡逻智能小车融合移动机器人、环境感知、自主导航等技术，可实现无人化、智能化的巡逻作业，显著提升安防效率与覆盖面。本研究设计一款自动巡逻智能小车，核心目标是实现自主路径规划、环境障碍规避、异常状态检测、数据无线回传功能，小车需具备体积小巧、续航持久、导航精准的特性，解决传统人工巡逻效率低、管控不及时的痛点，为安防巡检提供轻量化、智能化的解决方案，符合智能安防装备无人化、自主化发展趋势。

第二章 系统设计原理与核心架构

本自动巡逻智能小车核心架构围绕“自主导航-环境感知-运动控制-数据通信”四大模块构建，采用“单片机+传感器+无线通信”的一体化设计。自主导航模块通过GPS与电子罗盘实现全局定位，结合预先设定的巡逻路径完成路径规划；环境感知模块集成超声波传感器、红外避障传感器、摄像头，实现障碍物检测、环境图像采集与异常识别；运动控制模块通过电机驱动系统控制小车四轮差速运动，配合避障算法实现自主避障；数据通信模块基于Wi-Fi/Zigbee完成巡逻数据（位置、图像、异常信息）与控制指令的双向传输。核心原理为“定位导航-感知避障-运动执行-数据回传”闭环：小车按预设路径自主巡逻，实时感知周边环境并规避障碍，摄像头采集的图像经本地简易识别后，异常信息通过无线通信上传至监控端，同时接收监控端的远程控制指令，兼顾自主作业与远程管控的需求。

第三章 系统设计与实现

系统硬件以STM32F103单片机为核心，采用模块化设计：运动单元选用四轮驱动底盘，配备直流减速电机与电机驱动模块（L298N），支持0-1m/s调速，满足不同巡逻场景速度需求；导航感知单元集成GPS模块（定位精度≤5m）、电子罗盘、6路超声波传感器（探测距离0.02-4m）、2路红外避障传感器、高清摄像头，实现定位、避障与图像采集；控制单元以STM32为核心，完成传感器数据处理、路径规划算法（A*算法）、避障逻辑运算；通信单元选用ESP8266 Wi-Fi模块，实现与监控端的无线数据传输；供电单元采用12V锂电池组，续航时间≥8小时，配备电量监测模块，低电量时自动返回充电位；扩展单元集成声光报警模块，检测到异常时现场触发报警。

软件层面基于C语言与Python开发：车载端程序实现系统初始化、传感器数据采集与滤波、A*算法路径规划、差速运动控制、避障逻辑（超声波检测到障碍时自动减速/绕行）、图像简易识别（通过阈值对比检测异常移动物体），异常信息经Wi-Fi实时上传；监控端程序基于Python编写，具备巡逻路径设置、小车位置实时显示、图像查看、远程控制（启停、调速、改道）、异常报警提示功能，可存储巡逻日志与异常图像；程序内置低电量保护逻辑，电量低于20%时自动终止巡逻并导航至充电位，保障设备安全。

第四章 系统测试与总结展望

选取小型园区场景开展系统测试，结果显示：小车按预设路径巡逻的路径偏差≤0.5m，避障响应时间≤0.3s，可成功规避0.1-4m范围内的障碍物；摄像头异常识别准确率≥90%（针对移动物体、人员闯入等场景），无线数据传输延迟≤1s，无数据丢失；连续巡逻8小时后电量剩余25%，低电量返回充电位的导航准确率100%；声光报警触发精准，异常场景下无漏报现象。误差分析表明，少量路径偏差源于GPS信号遮挡，可通过增加SLAM算法结合激光雷达进一步提升导航精度。

综上，本系统实现了自动巡逻智能小车的自主导航、避障与异常检测，解决了传统人工巡逻效率低的痛点，具备较强的安防应用价值。后续优化方向包括：引入激光雷达与SLAM算法，提升室内无GPS场景下的导航精度；集成AI图像识别算法，提高异常场景识别的准确率与泛化能力；增加多车协同巡逻功能，扩大安防覆盖范围；优化低功耗控制策略，进一步延长续航时间，适配更多类型的安防巡检场景。

总结

1. 本自动巡逻智能小车以STM32为核心，集成导航、感知、通信模块，实现了自主路径规划、避障、异常检测与无线数据回传的核心功能；
2. 小车路径偏差≤0.5m，避障响应快，续航≥8小时，可满足中小场景下24小时不间断巡逻需求；
3. 模块化的软硬件设计便于扩展，后续可通过算法与硬件升级进一步提升导航精度与异常识别能力。
   
   
   
   
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