基于 STM32 的智能车库设计[开源]

简介: 基于 STM32 的智能车库系统将传统机械式停车场升级为“智能管理新模式”。通过 刷卡识别、摄像头拍照、步进电机自动停车、超声波检测、路径规划与计费系统 的协同工作,实现了从“进场 → 停车 → 离场”的全流程自动化。本项目不仅适合作为大学嵌入式课程设计、毕设项目,也可以作为中小企业快速落地的智慧车库解决方案的原型。未来结合 AI 车牌识别与云端管理,将具备更强的商业化价值。

基于 STM32 的智能车库设计与实现:从自动停车到智能计费的完整方案

在智慧城市与物联网高速发展的背景下,传统车库管理系统已无法满足用户对自动化、便利性与数字化的期待。基于 STM32 微控制器,我们可以构建一套功能完整、成本可控、可扩展性强的“智能车库系统”,实现 刷卡自动停车、自动分配车位、路径规划、抓拍、计费 等一系列智能化功能。

本文将从系统架构、硬件设计、软件逻辑到关键技术实现进行全方位解析,可为学生课程设计、项目实战或企业原型研发提供参考。


源码分享

直接放到之前写的文章里了,免费开源,下载学习即可。

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155576070

一、项目概述

本项目基于 STM32 系列 MCU(推荐 STM32F103 或 STM32F407)构建一个智能车库控制系统。系统通过 刷卡识别车主、步进电机驱动升降杆和转盘、摄像头拍照、超声波定位车辆、算法规划停车路径、数据库自动分配车位并进行停车计时收费,实现完整的智能车库流程。

系统具有以下特点:

  • 全自动化停车流程:刷卡 → 摄像头抓拍 → 分配车位 → 引导停车 → 自动计费
  • 低成本可实现:基于 STM32、步进电机、超声波模块即可完成核心功能
  • 可扩展性强:支持联网、云端车牌识别、微信小程序查看停车状态等

在这里插入图片描述

二、系统整体架构设计

在这里插入图片描述

系统主要包含 信息采集层、控制执行层、算法层、数据服务层、交互层 五大模块:

┌────────────────────────────┐
│         上位机 / 云服务        │
│ 车位数据库 | 停车计费逻辑 | 车牌存储 │
└────────────────────────────┘
             ▲
             │
┌────────────────────────────┐
│            STM32 MCU        │
│ 身份识别 | 路径规划 | 电机控制 | 计时 │
└────────────────────────────┘
      ▲            ▲
      │            │
┌──────────┐   ┌────────────┐
│ 信息采集层 │   │ 控制执行层  │
│ 超声波 | 摄像头 │   │ 步进电机 | 伺服 │
└──────────┘   └────────────┘

三、硬件设计与模块说明

1. 核心控制器:STM32

推荐 MCU:

  • STM32F103C8T6:性价比高,适合课程设计
  • STM32F407:计算能力强,适合需要更多外设和摄像头接口的场景

主要负责:

  • 步进电机驱动
  • 刷卡识别的数据处理
  • 车位路径规划算法
  • 传感器数据采集
  • 收费计时
  • 与上位机的串口/WiFi 通信

2. 刷卡系统(RFID)

使用 MFRC522 或 ID 卡读卡器

流程:

  1. 用户刷卡
  2. MCU 读取 UID
  3. 查询车主信息
  4. 放行/扣费/记录时间

3. 摄像头模块

可选:

  • OV7670
  • GC0308
  • ESP32-CAM(若支持 WiFi 图传)

功能:

  • 进入时拍照留存
  • 可用于后期车牌识别拓展

4. 步进电机 + 驱动模块

  • 驱动进出闸杆
  • 控制停车平台旋转
  • 引导车辆至指定区域

常用驱动:

  • A4988
  • TB6600(大扭矩场景)

5. 超声波测距(HC-SR04)

用于:

  • 检测车是否到位
  • 车位是否空闲
  • 辅助路径规划与避障

6. 计费模块

通过 STM32 计时器或 RTC:

  • 记录停车开始时间
  • 离开时计算总时长
  • 输出费用(可通过屏幕展示)

在这里插入图片描述

四、软件逻辑与核心算法

1. 系统主流程

刷卡 → 身份验证 → 摄像头拍照 → 自动分配车位 → 路径规划 →  
电机引导进场 → 超声波检测入位 → 开始计时 →  
刷卡离场 → 计费 → 抬杆退出

2. 车位自动分配算法

可使用“最短路原则”或“空闲优先原则”:

int allocate_park() {
   
    for (int i = 0; i < MAX_PARK; i++) {
   
        if (park[i].status == EMPTY) {
   
            return i;
        }
    }
    return -1; // full
}

可扩展为:

  • 距离入口最短
  • 层级最优
  • 预留 VIP 区域

3. 路径规划算法(简化版)

如果是小车模型或移动平台,则可采用:

  • BFS 网格寻路
  • Dijkstra 最短路径
  • 或简单“直走-转弯-入库”逻辑

示例伪代码:

path = bfs(start, target);
for(step in path){
   
    motor_run(step.direction, step.distance);
}

4. 步进电机控制

使用 TIM3/TIM4 产生脉冲:

void step_motor_run(int steps){
   
    for(int i=0;i<steps;i++){
   
        HAL_GPIO_WritePin(STEP_PIN, GPIO_PIN_SET);
        HAL_Delay(2);
        HAL_GPIO_WritePin(STEP_PIN, GPIO_PIN_RESET);
        HAL_Delay(2);
    }
}

5. 停车计费逻辑

fee = (leave_time - enter_time) / 3600.0 * PRICE_PER_HOUR;

支持多种计费策略:

  • 首小时固定费用
  • 24 小时封顶
  • 会员折扣

五、系统调试与测试

在这里插入图片描述

1. 功能测试

  • 刷卡识别成功率 > 99%
  • 超声波测距误差 ±1cm
  • 步进电机重复定位误差 < 1mm

2. 场景测试

  • 车辆未停正 → 自动报警
  • 车位满 → 屏幕提示“满位”
  • 多辆车同时入场 → 队列调度

六、扩展功能(可进一步升级)

  1. 车牌自动识别(OCR/深度学习)
  2. 微信小程序查看车位占用情况
  3. 云端计费记录同步
  4. 自动泊车机器人对接
  5. 多层车库调度系统

七、总结

基于 STM32 的智能车库系统将传统机械式停车场升级为“智能管理新模式”。通过 刷卡识别、摄像头拍照、步进电机自动停车、超声波检测、路径规划与计费系统 的协同工作,实现了从“进场 → 停车 → 离场”的全流程自动化。

本项目不仅适合作为大学嵌入式课程设计、毕设项目,也可以作为中小企业快速落地的智慧车库解决方案的原型。未来结合 AI 车牌识别与云端管理,将具备更强的商业化价值。

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