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学生的技术与实现

摘  要

伴随着物流运输行业的迅猛发展，货运车辆超载、货物状态异常、环境条件恶劣等问题也越来越严重，传统的依靠人工检查和纸质记录的方式来管理存在监管滞后、信息透明度不高、异常响应慢等问题。因此，本文设计并实现了基于单片机的车辆超载控制。系统用STM32F103C8T6做控制中枢，加上HX711重量传感器（模拟检测超载），DHT11温湿度传感器，MQ-2烟雾传感器，SW420震动传感器（检测货物倾倒），光敏电阻以及GPS-GTU8定位模块来完成对于车辆载重状况和货箱环境的全面检测工作。采集数据通过OLED本地显示，同时经ESP8266-01S WiFi模块连接MQTT服务器上传至手机APP。用户可以实时查看重量、温湿度、烟雾、光照、位置等信息以及以前的数据，并可对各种参数设置阈值。当监测数据超标时会触发报警并下发指令使蜂鸣器发出提示声。执行部分用继电器控制安全锁、消毒灯（LED模拟）、小水泵（灭火）、风扇电机（通风散热）和刷卡模块；采用RC522刷卡。本系统实现了对货物的状态以及车厢的环境进行远程综合的管理，很好地解决了传统监管当中信息滞后、反应慢等问题，具有阈值设定、报警推送和远程控制的功能，给货运车辆提供了实用的辅助监控工具。

关键词：车辆超载控制系统；智能化；STM32F103C8T6；C语言

第1章 绪论

1.1 开发背景

车辆超载问题一直是交通运输领域的重大安全隐患，不仅会加速道路基础设施的损坏，增加维护成本，还极易引发严重的交通事故，威胁人民群众的生命财产安全。据统计，我国每年因车辆超载造成的经济损失高达数百亿元，且超载引发的交通事故在总事故中占有相当比例。国内外对于车辆超载检测与控制技术的研究由来已久。国外在20世纪50年代就开始研究汽车动态称重系统，如美国、德国、日本等国家通过固定或移动称重设备、电子秤测量轴载、安装货物自动测重仪等技术手段来检测车辆超载情况，部分国家还通过立法和制定严格法规来制裁超载相关人员。

1.2 研究意义

以单片机为控制核心的车辆超载控制系统有其现实意义。就技术方面来讲，此系统将重量检测、温湿度检测、烟雾检测、光照检测等多种传感器技术融合起来使用，可以不间断地、精确地获取到车辆以及货物的各种状态信息，之后经由单片机加以处理与分析，进而达成对车辆超载的智能检测与操控。该种集成化设计不仅可以提高系统的可靠性、稳定性，而且可以增加系统功能的扩展性，为后面的功能升级、优化提供方便。从安全角度来讲，该系统可以对车辆超载做出及时的声光报警，并且将超载的信息发送到APP以及管理平台上去提醒驾驶员及管理人员，从而防止由于超载引发的交通事故的发生，进而保证道路交通的安全。

第2章 相关开发技术

2.1 C语言

1972年丹尼斯·里奇和肯·汤普森在贝尔实验室共同开发出了一种融合了多种功能并且具有较强灵活性的编程语言C语言。该语言由于具有优异的性能、良好的跨平台支持、低的占用内存等优点，很快地被计算机科学界所采用，主要在嵌入式设备制造、操作系统的设计与实现、图形处理系统的设计与实现、节能环保技术方案的提出等方面发挥着重要作用[1]。

2.2 KeiluVision开发环境

KeiluVision是一款功能强大并且可以自由定制的开发环境，它被使用在Keil MDK-ARM、Keil C51等产品的软件开发中。它具有很好的用户体验，可以支持多种屏幕布局以及拖放操作，有很强的操作简便性、灵活度。该平台又添加了一个外设注册模块的图形化界面供开发人员做初步调试工作。

第3章 车辆超载控制系统总体设计

3.1 系统框图设计

系统的整体结构以STM32F103C8T6单片机作为控制核心，承担传感器数据采集、执行设备控制以及通信数据交互的任务。单片机通过HX711接口连接重量传感器采集载重数据，通过单总线接口连接DHT11温湿度传感器，通过模拟输入接口连接MQ-2烟雾传感器和光敏电阻，通过数字接口连接SW420摔倒传感器，通过串口连接GPS-GTU8定位模块，通过SPI接口连接RC522刷卡模块，实时采集各类车辆状态与环境数据。

3.2 硬件选型

3.2.1 单片机选型

STM32F103C8T6是STMicroelectronics 公司推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器。该器件集成了多个高性能的外设资源，包括多个USB、SPI和I2C总线接口，定时器、模数转换器、脉宽调制模块等，可以满足复杂的应用场景。

3.2.2 OLED显示器选型

有机发光二极管（OLED）是用OLED工艺制造的显示器件，它的主要特点就是不需要背光源就能够实现像素级独立点亮，具有自主发光的功能。和传统的显示技术相比，OLED有很强的对比度、宽广的视角范围、快速的响应速度、轻量化的设计特点，在色彩还原方面也比较好。

3.2.3 蜂鸣器选型

蜂鸣器是典型的声学器件，在电子设备中被大量使用。其主要功能就是通过电信号激励元件产生振动声音信号，起到报警或者提示的作用。

3.2.4 DHT11温湿度传感器选型

DHT11是一种廉价的数码型温度传感器，在环保、环保等领域得到了广泛的使用。该系统能实现对周围空气中的温、湿度的实时检测，并能实现单路数字信号输出，便于与Arduino、Raspberry Pi等单片机相连。

3.2.5 MQ-2烟雾传感器模块概述

使用MQ-2烟雾传感器对车辆内空气的烟雾浓度进行监测。此传感器对于液化气、丙烷、氢气、烟雾等气体的检测灵敏度较高，检测范围较广，适合用作车辆火灾预警系统。

3.2.6 RC522刷卡模块概述

本系统用RC522射频识别模块来实现身份验证。RC522是一款高度集成的非接触式读写芯片，工作频率为13.56MHz，支持ISO/IEC 14443 A/MIFARE协议。本模块使用SPI接口和STM32进行通信，可以读取符合协议标准的IC卡卡号。

RC522刷卡模块

第4章 硬件原理及设计

4.1 系统总体电路设计

系统总体电路设计以STM32F103C8T6单片机为核心，将各传感器模块、执行设备驱动模块以及通信模块按照功能需求进行合理连接。DHT11温湿度传感器通过单总线方式与单片机IO口连接，MQ-2烟雾传感器通过模拟输出引脚接入单片机ADC输入通道，HX711重量传感器通过数据接口与单片机IO口相连，光敏电阻通过分压电路接入单片机ADC输入通道，SW420摔倒传感器通过数字输出引脚接入单片机IO口，GPS-GTU8定位模块通过串口与单片机连接，RC522刷卡模块通过SPI接口与单片机通信。

4.2 单片机最小系统电路设计

STM32F103C8T6微控制器采用基于ARM Cortex-M3内核的处理器主频可以达到72MHz，运算效率为90DMIPS/MHz，片内RAM有20KB，外设存储器为64KB，并且可以通过外部存储接口大大提高了数据的存储以及读取速度。

第5章 系统软件设计

5.1 WiFi模块流程图设计

为了保证各模组可以平稳地与无线网路相连，完成资料传输。首先，要对WiFi模组的功耗进行管理，并确保其供电的稳定性。当电源稳定后，通过串口或者SPI等方式与主控制器进行通讯。其次，向WiFi模组发出初始化命令，设定工作方式（例如：站态、热端），并设定SSID、口令等有关参数。

5.2 OLED显示器流程图设计

为了保证OLED显示屏可以准确地显示所需要的信息，在此基础上进行了一系列的程序设计。首先，必须对本机进行供电检测，以保证显示屏有可靠的供电。然后，利用I2C或者 SPI等方式对通讯协议进行设定，并设定相关的相关参数，以便与主控制器进行通讯。接着，向显示屏发出一个初始化指令，其中包含设置显示方式、行列反转以及辉度等一些重要的参数。

第6章 系统测试

6.1 测试概述

系统测试属于车辆超载控制系统设计和实现过程中重要的环节，它的目的在于全方位检验系统各项功能是否正确、稳定、可靠，保证系统在实际应用场合里能符合车辆货物监测、安全防护、数据传输等要求。本次测试主要是针对车辆超载控制系统核心功能进行测试，有传感器数据采集、OLED显示、刷卡识别、报警提示、WiFi通信和远程控制等几个方面，按照测试方案的要求、测试用例的设计对系统进行全方位、深层次的测试。测试环境模拟车辆实际运行的环境，使用专门的检测仪器准确测量、分析系统各项性能参数，排除系统中存在的问题，为系统改进提供依据，使系统在正式投入使用前具备较好的工作性能。

硬件整体实物图

6.2 数据显示模块测试

数据显示模块属于用户同车辆超载控制系统交互的关键环节，数据显示模块的准确以及即时都决定着用户对于车辆超载状况的认识情况。本系统使用OLED显示屏做数据显示载体，为了保证该模块能够正常工作，进行以下测试：

接口显示完整性检查，预先设定温湿度、重量、烟雾浓度等参数，查看OLED屏是否能完整的显示出来。测试结果表明，屏幕可以正确完整的显示出来，没有出现漏掉或者乱码的情况。

参考文献

[1]李崇伟. 基于STM32单片机的智能大棚环境检测控制系统 [J]. 中国农机装备, 2025, (06): 41-44.

[2]赵陈,李刚,时安琪,等. 液压门式起重机抬吊安全监测系统设计 [J/OL]. 机械设计与制造, 1-5[2025-06-23].

[3]刘金源. 大功率广播发射台配电智能监测系统研究与设计 [J]. 广播电视信息, 2025, 32 (05): 76-78.

[4]赵炎. 智能交通安全货车超载智能检测系统研究 [J]. 中国设备工程, 2024, (14): 193-195.

[5]聂婉媛. 面向井下复杂环境的TEM智能监测系统交互界面设计研究[D]. 中国矿业大学, 2024.

[6]李卫. 基于多源传感器信息融合的货车超载检测方法研究[D]. 南京理工大学, 2023.

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