自主机器人范文（精选7篇）
自主机器人 第1篇
管道的广泛应用使得管道的检测、清扫和维修工作量很大,但是管道一般深埋在地下、空中或者建筑物中,内部结构复杂,管径较小,人工难以在这样的环境下工作,因此各种用途的管道机器人得到了大力开发和研制。目前管道机器人在机构、控制等方面还不够完善,特别是在特殊管道(如变径管道、带有直角L型弯道、U型弯道)的控制性能和通过性比较低,现有的管道机器人一般采用遥控的方式,难以实现自主控制。例如BioVac System公司研制的用于管道检测清扫的Desert Storm机器人采用视频遥控机器人,丹麦的Dandust公司、瑞典的Wintclean Air公司和东华大学的管道机器人,均采用类似的控制方法[1]。
针对中央空调通风管道的特点,我们结合管道清洗机器人的驱动结构,设计了基于多简易传感器的自主导航控制系统,详细介绍了软硬件设计和模糊控制算法。
1 管道机器人的驱动结构和控制系统架构
管道机器人采用模块化结构设计,由差动式双履带驱动机构、机械臂(2个自由度)、旋转毛刷和距离传感器等部分组成。机器人每个履带机构中集成了一个驱动电机。机器人上安装了5个红外距离传感器(GP2Y0A21),分别测量机器人到正前方的距离和4个角边到管壁的距离,从而计算出机器人的位置误差和姿态误差(如图4所示)。
硬件控制系统分上位PC机和下位嵌入式DSP系统,上位机实现路径规划和人的监控、遥控功能,嵌入式DSP系统实现自主控制导航,通过PWM方式控制驱动电机速度。通过模式切换开关实现遥控和机器人的自主导航之间的切换,机器人控制架构如图1所示。DSP主电路实现电机控制、传感器信息的采集、通讯和自主控制算法等功能,为了节约DSP资源,提高DSP的实时处理能力,我们采用了HCTL-2032芯片进行扩展,控制两个直流电机。
2 控制系统软硬件和自主导航方法
2.1 各模块硬件电路
主要包括DSP主控制电路、电机控制和驱动模块、HCTL-2032控制模块和传感器模块等。
2.1.1 DSP中央控制模块
中央控制模块完成任务调度、控制算法决策、传感器信息的处理和通讯等。这里选择了TI公司专用于电机数字化控制的DSP(TMS320F2812)作为主控制芯片,它具有一般DSP的改进的哈佛结构、多总线和流水线结构、功耗低等优点,具有丰富的电机控制资源,如16K片内FLASH、片内RAM、串行SPI和SCI接口、两个事件管理模块、16通道A/D转换器和CAN控制器模块等。它集成了DSP的信号高速处理能力和适用于电机控制的外围电路,减少了控制系统的体积,提高了系统的性价比。我们将电源模块和扩展RAM集中到DSP主板,同时引出相应的管角。
2.1.2 电机控制和驱动模块
通过正交编码脉冲电路实现速度的闭环控制。TMS320F2812只有两个事件管理器EV1和EV2,每个EV模块都有一个正交编码脉冲电路,只能接收两路正交编码脉冲,因此这里通过外接一片HCTL-2032控制2个直流电机。HCTL-2032是Avago公司生产的CMOS专用集成电路,集成了噪声滤波、正交解码、可逆计数和总线接口,可改善系统的性能。一片HCTL-2032可接收两路正交解码脉冲,节省了电路设计的体积,同时提高了测量精度和处理数据的速度。TMS320F2812工作电压是3.3 V,而HCTL-2032工作电压是5 V,两者之间不能直接相连,必须采用电平转换器,这里采用SN74LVC4245驱动,硬件电路如图2所示。
电机控制芯片MC33035是Motorola公司的第二代直流无刷电机控制器专用集成电路,是专门为直流无刷电机闭环速度控制专门设计的,主要包括转子位置传感器译码器电路、频率可设定的锯齿波振荡器、误差放大器、脉宽调制比较器、输出驱动电路、欠电压封锁保护、芯片过热保护等,限流电路,具有简单和优越的控制性能,同时这里选用了三相全桥芯片MPM3003作为电机驱动芯片,硬件电路如图3所示。
2.1.3 传感器模块
机器人安装了5个红外传感器(sharp公司的GP2Y0A21),测量距离为10~80cm,分别安装在机器人的正前方和四个角。这种型号的传感器输出电压范围0~3.3V,因此可以直接输入到DSP的ADC通道,然后转换成距离。
2.2 自主导航方法
差动式驱动机器人是通过控制两驱动电机的转速,实现机器人直线或圆弧运动,完成从初始位姿(x1,y1,θ1)到目的位姿(x2,y2,θ2),这里X、Y是位置坐标,θ是机器人的姿态,这里是机器人与运动轨迹的夹角。
(xi是第i个传感器测量的距离值)
空调通风管道没有规范,管径大小多样,管道的截面形状主要是方形,内部情况复杂,有很多接头、小台阶、L型和H型弯道等。这里采用我们在文献[2]中的分层模糊控制策略,来实现机器人的自主控制。姿态角θ和位置误差∆x作为模糊控制第一层的输入,前方距离传感器x5作为模糊控制第二层的输入。
通过机器人两侧的4个距离传感器x1、x2、x3和x4的值计算出姿态角θ和位置误差∆x:
理想状态时(∆x,θ)=(0,0),这两个变量作为模糊控制的输入,模拟人驾驶车辆的经验,产生第一层模糊控制输出U1,即机器人两个电机的所需速度值。在一般情况下,机器人已经可以在方形管道中正常自主运动,但在L型和H型弯道处,如果没有前方传感器,机器人无法识别弯道,难以实现自主运动,因此通过前方距离传感器x5,产生第二层的模糊控制输出U2,具体模糊控制规则和实现方法参照文献[2]。通过线性叠加,得到机器人的总控制为:
这里α1,α2∈(0,1)其值可通过实验或优化方法选定。
2.3 软件结构设计
控制系统软件结构如图5所示。位姿检测模块用于检测和记录管道机器人的位置误差和姿态角,并将位姿误差送入模糊控制模块,模糊控制器产生相应的模糊控制规则,经过去模糊化之后,将左右电机所需的速度值送入电机驱动模块。电机驱动模块产生PWM波驱动电机,通过正交编码测量出电机实际速度,反馈到本模块。通讯模块完成与上位机的通讯。为满足实时控制系统的要求,模糊控制器是将模糊控制规则以表格形式存放在存储器中,使用时可通过一个查表子程序直接提取。
3 实验与仿真
为了验证管道机器人的自主运动控制性能,实验是在隔板搭起的“回”字型管道中运动,前进速度设定为40mm/s。模糊控制器通过输出实时控制机器人的左右电机速度差,实现直线运动和转向。通过记录履带机器人的履带痕迹,找出机器人的中心线轨迹。在直道处,距离管道中心线的最大误差是5cm;在弯道处最大误差是14cm。实验结果如图6所示。
4 结束语
本文设计研制了基于简易距离传感器、分层模糊控制策略的机器人的自主导航系统。由于DSP高速处理能力,该硬件系统具有较好的实时性,具备了自主运动控制的能力。本系统采用了模块化设计,具有较好的可扩展性和升级性。实验结果表明:控制精度可以满足机器人系统检测管道和清洗管道的需要,同时也表明在弯道处,机器人的运动轨迹控制有待进一步提高。
参考文献
[1]毛立民.通风管道清洗机器人专利技术研究与应用[J].清洗世界,2004,(5):58-60.
[2]王永雄,冯虎.基于遗传算法的管道机器人分层模糊控制[J].控制工程,2007,(1):102-104,.
[3]潘建.无刷直流电机控制器MC33035的原理及应用[J].国外电子元器件,2003,(8):38-41.
[4]Texas Instruments.TMS320x281x,280x Peripherals Refer-ence Guide.Rev.C,2006.
自主基础机器人的路径规划 第2篇
随着生产自动化的发展需要, 机器人已经越来越广泛地应用到生产自动化上, 而且机器人传感器种类也越来越多, 其中红外传感器已经成为自动行走和驾驶的重要部件。此外, 电子技术的不断发展, 微处理器芯片的集成程度越来越高, 这种技术促使机器人技术也有了突飞猛进的发展, 目前人们已经完全可以设计并制造出具有某些特殊功能的简易智能机器人, 而轮式智能基础机器人是目前移动机器人最常用的的一种形式, 被广泛应用到现代制造企业中, 其开发涉及及控制、传感器技术、电子电气、计算机、机械等多个学科。
在上述背景及现状的前提下, 本文主要描提出一种具有红外避障功能的自主基础机器人, 以AT89S51 单片机为主控芯片的智能小车模型, 配合直流电机驱动, 红外传感电路来构成, 实现小车的前进、转向、避障等动作, 并在此基础上探讨路径规划。本系统采用模块化的设计思路, 使得整个设计结构具有扩展性。
2 自主基础机器人系统
自主基础机器人系统, 以红外传感检测为基础, 通过单片机控制芯片, 可实时检测路面障碍进行相应的动作调整, 系统具体硬件组成及软件控制思想如下。
2.1 硬件系统
系统硬件组成如图1 所示, 利用单片机的中断对红外线发射管进行调制发射38KHz信号, 发射距离远近可由可调电阻调节。发射出去的红外线遇到避障物的时候反射回来, 红外线接收管对反射回来信号进行解调输出TTL电平, 在遇障碍物时控制电机并使基础机器人转向。外界对红外信号的干扰比较小, 且易于实现。接收头采用HS0038A2 型一体化接收探头, 接收头的输出脚OUT与单片机INT0 引脚相接, 如图2 所示。红外接收头在没有接收到红外信号时, INT0 输出高电平, 单片机不中断。在接收到信号时输出低电平, 单片机中断。
驱动模块主要是直流电机驱动, 采用L293D电机驱动芯片, 通过内部H桥式驱动电路, 可以同时对两个电机进行控制。电机控制只需要使能信号和转向控制信号即可, 分别是使能信号ENABLE、转向控制信号IN1、转向控制信号IN2。驱动芯片的IN1~IN4 引脚分别与单片机的I/O引脚相接, 如图2 所示。
2.2 软件系统
软件侧重避障和路径优化, 采用外部中断的方式来实现, 通过小车前部安装的两对红外探头, 检测车体左边和右边的障碍物, 当右边检测到障碍时引起外部中断1 中断, 控制小汽车向左转。当左边检测到障碍时引起外部中断0 中断, 控制小汽车向右转。此外, 在此基础上进行路径最优化处理。这里假设活动范围为200m*200m, 二维坐标起点 (10, 180) , 终点 (150, 90) 利用蚁群算法, 最终可以进行二维路径规划。
蚁群算法是一种基于种群的进化算法, 具有一种新的模拟进化优化方法的有效性, 与其他启发式算法相比, 在求解性能上, 具有很强的鲁棒性和搜索较好解的能力。通过初始化蚁群, 根据目标评价每只蚂蚁的适应度, 再根据适应度对蚂蚁经过的路径按比例释放信息素, 然后蚂蚁根据前面留下的信息素选择路径, 最后判断是否满足终止条件, 结束蚁群算法返回。通过蚁群算法, 选择最优路径达到右侧目的地, 如图3 所示红色线条即为最优路径。
3 结束语
本文介绍了一种简单的自主基础机器人设计, 采用AT89S51 单片机为核心, 结合传感器检测模块, 给出软硬件结构, 可实时控制速度和方向运动, 从而实现避障和路径规划。该电路具有结构简单、可靠性高的优点。
摘要：随着自动化程度的不断提高, 自主机器人对智能系统的要求越来越高。顺应智能机器人的发展趋势, 这里提出一种基础机器人, 采用轮式结构模型, 给出软硬件结构, 实时控制速度和方向, 通过红外传感检测实现避障功能, 在此基础上进一步探讨路径规划, 实现路径优化。
关键词：机器人,路径规划,智能算法
参考文献
[1]陈海松;李益民.基于AT89C51单片机的智能避障遥控机器人的设计.黄石理工学院报, 2011.
[2]林少帅;谢勇.基于Atmega16的太阳能智能小车.科技视界.2012.
自主避障爬行机器人开发 第3篇
随着人类认知领域的拓展和研究水平的深化, 人类的作业环境变得越来越复杂, 如辐射、深海领域等。这些环境远远超出了人类的劳动条件可以承受。于是人们开始寻找一种替代人完成的工作设施, 最终发明了机器人。机器人是拟人化的机器, 可替换人类一部分工作, 从处理的速度和可靠性等问题上, 它们甚至超越了人。自主避障是衡量智能移动机器人智能化程度的重要指标, 需要机器人本体、感知单元、智能算法等多方面综合协调, 在机器人应用技术日益满足各种实际需求的过程中, 自主避障机器人得到国内外学者的广泛关注。
2 机器人的机械组成
本文所述自主避障机器人的机械部件主要有气缸、真空吸盘、托板、脚连接板、主连接板、护脚板及连接部件等, 见图1。
1主连接板;2脚气缸;3上托板;4护脚板;5脚连接板;6转向气缸;7直行气缸;8真空吸盘
3 反馈系统的开发
对于避障机器人的研发, 其关键在于完善的反馈系统。本文所述自主避障机器人采用了漫反射型光电开关作为反馈系统的核心进行其反馈系统的开发。漫反射型光电开关是当开关发射红外线等类型的光束, 并照射到物体时, 产生漫反射, 在漫反射光电开关中, 其发射器和接收器构成单个的标准部件, 当有充足的光被接收器接收时, 开关的状态便发生相应变化。机器人最终采用了欧姆龙公司的E3Z-D61光电开关作为反馈系统的核心, 该开关属于漫反射型光电开关且具有可调节的检测距离, 方便调节以适应机器人的要求;光源为红外线, 无污染且不会对人体等造成损害。机器人反馈控制框图如图2所示。
4 控制系统的开发
4.1 PLC选型与I/O点分配
自主避障机器人是以西门子S7-226PLC作为控制系统的核心。它属于西门子S7-200系列的PLC, S7-200系列PLC是小型PLC, 在中小规模控制系统中广泛应用, 而且它结构简洁、功能强、性价比高, 根据机器人的机械结构和机器人反馈系统的控制框图, 确定了PLC的I/O点分配。
4.2 自主避障机器人的运动顺序
机器人的运动顺序是由PLC的输出点的顺序决定的。PLC通过顺序控制机器人上的电磁阀来实现机器人的自主避障运动 (如图3所示的自主避障机器人的三维简图) 。默认状态机器人是一直保持前进的, 当光电开关检测到障碍物时, 机器人会自动转向, 然后继续前进, 实现自主避障运动。
自主避障机器人的运动顺序如下: (1) 开始时, PLC通过控制Z3、Z4足所对应的电磁阀将机器人的Z3、Z4两足升起; (2) Z1、Z6两足升起, Z14所控制的直行气缸伸出, Z1、Z6两足落下, Z7、Z12真空吸盘吸附地面, 实现Z1、Z6两足向前移动; (3) Z2、Z5两足升起, Z14所控制的直行气缸缩回, Z2、Z5两足下降, Z8、Z11真空吸盘吸附地面, 实现Z2、Z5两足向前移动; (4) 当检测到障碍物时, 光电开关收到反射信号, Z7、Z8、Z11、Z12吸盘松开, Z1、Z2、Z5、Z6足升起, 转向气缸Z13伸出, 机器人实现右转, 使用计数器使此步骤重复4次, 使机器人转过90度。 (5) 程序跳转到 (1) , 机器人继续前进。
4.3 机器人的编程与调试
依据机器人的运动顺序编写程序, 部分程序如下:
通过对机器人自主避障程序的分步调试以及多次的实际运行, 证实程序能稳定实现自主避障机器人的自主避障运动。
5 结束语
随着人类社会和科技的不断向前发展, 机器人已经成为人类生活和工作中不可或缺的一环。而且自主避障机器人已经开始在家庭生活中应用, 例如:家用扫地机器人等。另外, 自主避障机器人还能代替人类探索恶劣环境, 因此避障机器人得到了国内外广泛的研究。
参考文献
[1]耶晓东.简易避障机器人的设计[J].仪器仪表用户, 2009, (01) :52-54.
自主式足球机器人控制系统设计研究 第4篇
目前,国内外ROBCUP自主式机器人足球比赛已经引起科技工作者的广泛关注。比赛中所采用的自主足球机器人实际上是一个自主工作的小车,自主机器人内部装载有完整的嵌入计算机控制系统,机器人不需要外界提供计算能力,可以完全自主地收集和处理周围环境信息,进行行为决策。在机器人的顶端安装有视觉传感器,为机器人提供周围环境彩色的视频信息。此外,机器人还可以配备超声波、红外或其它传感器,用来对环境进行距离探测和障碍探测。在多机器人参与比赛的时候,为实现机器人间的通信,还安装了无线通信系统,共享己经探测到的环境信息,构成多机器人的协作系统。机器人还配备可充电电池组为嵌入计算机、传感器、驱动电机提供电能。
二、自主式足球机器人系统
自主式足球机器人系统的具体构成多种多样,总体系统结构归纳起来主要可分为三种类型,分别如图1、图2、图3所示。
在图1所示的方案中,机器人具有单一的高性能计算机系统。该计算机系统不仅用于系统决策规划,还通过运动控制卡负责控制机器人低层的行为。这种方式的优点是形式简单。但是,在这种方式中,由于计算机系统还需要处理对计算资源需求很大的环境建模(传感器信息处理、融合)、决策规划等问题,有可能会导致机器人低层行为控制性能差的问题。另一方面,由于体积等的限制,这种方案中的计算机系统一般用的是工控机,工控机的插槽资源很有限,运动控制卡经常会和图像采集卡等争插槽。
图2中,机器人同时具有主计算机和下位机。主计算机是一高性能的计算机系统,专司环境建模、决策规划等工作。下位机由一较低档的计算机充当,负责封装机器人的底层行为(如移动、转弯、踢球、护球等)和某些传感器信息的预处理(如声纳、里程信息等)。主计算机和下位机之间通过串行连接等方式进行通信。这种方案给了机器人构成上的灵活性,上位机的选用可以很灵活(如可临时使用笔记本等),去掉主计算机,下位机还可起很多作用,机器人仍能用来做许多移动机器人实验和进行教学活动。
图3所示的方式中,由DSP板或微处理器板及驱动器负责机器人的底层行为控制。这种方案往往是自行开发底层控制软件乃至硬件。从硬件成本角度来说,可能做到最低;而且从开发角度来说,自主度和灵活性最高。但是采用这种方式,工作量一般来说是最大的。目前,因开展足球机器人活动本身有着培养人才和进行多种研究的性质,这种方式还颇受欢迎。
三、控制系统的设计
1、控制系统的硬件平台设计
足球机器人性能的优劣除了由可靠、有效的机械结构来保证外,它的主控系统硬件电路是机器人动作的大脑,而核心CPU作为这个大脑的灵魂部分。它的选择不仅决定了主控系统设计的性能,同时制约了其它系统的设计。足球机器人控制器多采用8位或者16位单片机,甚至32位单片机作为微控制器,例如康奈尔采用MOTOROLA的MC68HC16、日本采用HI-TACH公司的SH7043系列等单片机。由于目前的足球机器人车体多为三轮或四轮,采用单片机对实现多电机控制来说,其硬件设计存在结构相对复杂,算法控制实时性差等缺点,因此我们采用美国TI(德州仪器)公司的TMS320LF2407A微控制器,2407A DSP控制器具有丰富的外围接口,它将DSP的高速控制能力和面向电机的高效控制能力集于一体,使机器人控制系统外围电路的设计大大简化,而且算法控制的实时性提高,使系统更为简单,稳定可靠。电气连接示意图如图4所示。
2、控制系统软件设计
控制系统的软件设计关键是算法的选择,这将决定整个足球机器人的子系统的性能。由于足球机器人是离散系统,每隔一段时间采集一次左右轮的速度,所以本文设计采用了增量式的PD算法。具体如下所示:
在上式中,其中:r(n)为第n次的输入量,y(n)第n次速度反馈量,u(n)为第n次的输入控制量,u(n-1)为第n-1次的输入控制量,e(n)为第n次的偏差量,e(n-1),e(n-2)为第n-1次,第n-2次的偏差量。
四、实验结果与分析
经过现场试验测定,足球机器人的左右轮启动、制动所需时间如表1所示。上位机给定速度,电机正反转时的转速如表2所示。
从表1和表2不难看出足球机器人启动时间以及制动时间都比较短,机器人电机无论正转还是反转左右轮的输出线性都很好,两轮的协调性也好,机器人运行稳定。整个系统设计合理。
参考文献
[1]徐国保,尹怡欣等.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器技术与应用,2007(3):29~34.
[2]Lee,T.H.Position control for wheeled mobile robots using a fuzzy logic controller[R].Industrial Electronics Society,1999.
[3]余群明,王会芳等.足球机器人运动控制算法研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2006,33(6):42~45.
[4]东北大学机器人研究室.微型足球机器人设计与开发一讲座连载[J].机器人技术与应用,1999,(5):25~28.
基于模糊控制的自主寻迹机器人设计 第5篇
1 系统总体设计
本设计以飞思卡尔MC9S12XS128单片机为核心部件,设计了灰度传感器、减速电机驱动模块、调试模块、稳压模块等硬件电路。单片机通过传感器来获得外部状态,并对其进行分析,通过控制算法控制减速电机实现寻迹、壁障及按照比赛要求访问各个景点的功能。整体设计如图1所示。
2 机械机构方案
本文所实现的机器人采用车轮方式的行走机构,由两个双轴减速电机组成。机器人小车的车身是由长30 cm、宽20 cm、高6 cm铝合金板材制成。两个减速电机的正反转,以及不同的组合方式可以实现前进、后退及各种转向功能。比赛规则要求小车的宽度不能超过桥面的宽度30 cm,否则无法通过桥面。小车如果过窄,则不利于通过减速板,而且也不利于寻迹。另外小车两轮之间的距离不能太短,否则小车在爬坡时会卡在斜面上。
3 系统硬件设计
3.1 传感器模块块
由于机器人行走的活动场地地表为绿色地毯,引导线为白色,桥体表面为灰色。因此要求传感器能够识别绿色、白色和灰色。一般可选的方式有光敏电阻、光敏二极管、光敏三极管、激光传感器、颜色传感器、CCD摄像头等。但是考虑到成本、实际效果等因素,这里选择了光敏二极管组成的灰度传感器。
3.2 电机驱动模块
电机驱动采用BTS7960B芯片。使用2片BTS7960B芯片组成一个H桥驱动一个电机。利用4片BTS7960B实现机器人的双电机的控制要求。BTS7960是一款针对电机驱动应用的完全集成的大电流半桥芯片,其驱动电流可以达到43 A,内阻为16 mΩ。因为该芯片内部的驱动控制集成电路具有逻辑电平输入,使得与微控制器的接口变得很方便,而且该驱动集成电路还具有电流检测诊断、转换率调整、死区时间生成以及过热、过压、欠压、过流和短路保护等功能。相对于LM298和分离的H桥,具更强的驱动能力和稳定性。H桥驱动电路图如图2所示。
4 系统软件设计
系统的软件流程图如图3所示。比赛成绩的好坏取决于机器人小车实现前后寻迹、各种路口的识别和障碍物的识别的功能。机器人寻迹转向采用减速电机差速来实现,差速控制实现转向相对于舵机来说精确性不高,而且比较盲目,需要不断地调试才能达到比较好的效果。另外电机的响应还依赖于供电电压的稳定性。如果直接采用电池供电,随着电池电量的损耗,控制精确度将随之不断降低;其次两个减速电机也不可能做到性能完全一致。本文的解决方式是:第一,在硬件上增加稳压模块;第二,对于减速电机不一致的问题,通过测试,在软件上给相应电机增加补偿即可解决;第三,对寻迹算法进行比较好的改进。
4.1 主程序设计
机器人要按照一定的路径到达指定的位置,可将其运动过程分为若干步骤。将机器人的基本动作生成函数,即为若干个子模块。机器人寻迹的是一条连续的线路,在线路上有不同的结点,而结点有可能是转弯点,也可能有景点。这和链表的数据结构类似,把线路上的结点作为链表的结点(设有N-1个),结点是一结构体,结构体内包含了结点编号,如果只是转弯点则提供转弯的方向、如果有景点则提供景点的方向和编号。当机器人走过一个结点后,就调用下一个结点为下一步的控制提供依据,直到最后一个结点结束。当前方为障碍物时,机器人根据前一个结点可以判断出障碍物的位置,然后通过修改链表来改变路径。即在原有的路径当中插入了一段新的绕过该障碍物的最优路径。
软件部分主要包括以下模块:电机模糊控制、任务数组处理、延时调用、中断服务、对端口的初始化及读/写、调试等模块。机器人能否成功访问各点,关键是能否实现鲁棒性强的前后寻迹功能,以及精确地转向。
4.2 模糊控制的引入
分析系统后可知,由于小车机械部分以及电路部分的复杂性,使得系统很难建立精确的数学模型。因此,采用模糊控制的办法,从理论上建立模糊控制过程,以完善整体控制体系。模糊控制过程如图4所示,图中,u为系统输出,即小车电机差速调整量;SP为系统设定输入,即寻迹线上小车的正方向中央位置。模糊控制器由单片机编程模块实现,灰度感器模块采集反馈信号,控制对象为机器人小车的减速电机的转速。其中模糊控制器的设计如下。
(1)模糊化小车偏离位置
设小车左偏方向为负方向,右偏方向为正方向,其偏离范围e(论域,单位为cm)为[-7.5,7.5],在将论域离散化为整数集E=[-6,-5,…,5,6],则量化因子k=n/x=12/15=0.8。同时设定:
“负大”(NB):[-6,-4],左偏特大。
“负中”(NM):[-6,-2],左偏较大。
“负小”(NS):[-4,0],左偏较小。
“零”(ZE):[-2,2],正中。
“正小”(PS):[0,4],右偏较小。
“正中”(PM):[2,6],右偏较大。
“正大”(PB):[4,6],右偏特大。
设隶属函数为三角函数分布。偏离位置的语言变量值表如表1所示。
(2)模糊化控制量u(差速偏转量)
u的论域为[-36,36],将其离散化为整数集N=[-6,-5,…,5,6]。取PB,PM,PS,ZE,NS,NM,NB 7个语言变量值档次,与偏离位置表1类似。
(3)控制规则,控制规则如表2所示。
(4)模糊推理
采用CRI推理查表法,即直接通过输入量(偏差E与控制规则比较得出控制量(偏转角U)。
(5)模糊量的清晰化
采用重心法,即将模糊化的输出量(模糊集)的各个元素与其对应的论域值相乘取平均值:
4.3 寻线程序
根据要求机器人不仅要实现稳定的走直线功能,而且还要实现曲线寻迹。这对于通过电机的差速实现转向的机器人来说难度比较大。因为差速控制比较盲目而且影响因素比较多,小车的鲁棒性不是很好,所以寻迹算法的好坏对于获得的成绩至关重要。
本机器人传感器按前后各一字型排列,每排7个传感器。以前寻迹为例说明,当白线处于s2、s3、s4、s5、s6这5个传感器之间时,利用减速电机的差速实现微调,即通过模糊控制实现。当白线在5个传感器之外时,将两个电机差速转向模拟为舵机。所谓的模拟舵机是指通过两个电机快速正反转来实现所需角度,一般根据实际需要可以调整转向的时间。调整小车使白线处于5个传感器之间,这样做的好处是小车行驶稳定超调量小,当小车偏离白线较远时,能迅速得到调整。另外,车身两边各有一个传感器s15和s16用以检测路口。
文中给出了基于模糊控制的自动寻迹避障机器人的设计方法,利用灰度传感器和避障传感器获知外部环境情况,根据传感器的状态来实现差速电机的寻迹功能,预制导航地图。制作的机器人小车能够很好地进行寻迹和访问目标点,运行过程稳定、抗干扰能力强、超调量小、反应速度快。相比其他同类机器人的设计[4,5],增强了机器人的驱动能力,对机器人的寻迹算法进行了改进。
摘要：以飞思卡尔16 bit单片机MC9S12XS128为核心控制单元,设计了寻迹传感器,避障模块、驱动模块以及调试模块等硬件电路。在控制算法上采用模糊控制对小车进行控制,使得机器人能自动采集信息,分析外部环境,控制电机转向及寻迹,实现了机器人的自动寻迹以及避障功能。
关键词：差速控制,路径规划,飞思卡尔单片机,模糊控制
参考文献
[1]李磊,叶涛.移动机器人技术研究现状与未来[J].机器人,2002,24(5):476-480.
[2]付梦印,邓志红,刘彤,等.智能车辆导航技术[M].北京:科学出版社,2009.
[3]姚锡凡.人工智能技术及应用[M].北京:中国电力出版社,2008.
[4]侯少云,曹卫华,吴敏,等.基于DSP和模糊控制的寻线行走机器人设计与实现[J].电子技术应用,2006,32(3):11-14.
自主机器人 第6篇
机器人在21世纪得到了较为广泛地应用, 并且在技术水平不断提升的情况下, 机器人的性能得到了大幅度提升。 水下机器人技术的研发和应用, 对于促进民用和军事发展来说, 都起到了至关重要的作用。 水下机器人在应用过程中, 能够进行侦查活动, 可以对水文进行测量, 并且对于鱼群探测来说, 都发挥着十分积极的作用。 本文在对自主水下机器人机械结构设计问题研究过程中, 注重从自主化和智能化角度出发, 探讨了水下机器人机械结构设计问题, 把握先进的设计理念, 更好地提升水下机器人的性能, 使其在运行过程中, 能够具有效率性和质量性。
1自主控制系统设计
在进行自主控制系统设计过程中, 要注重保证系统结构设计满足实际需要, 同时还需要保证水下机器人设计能够具有较强的性能。 关于自主控制系统设计, 具体内容如下:
1.1系统结构
在进行系统结构设计过程中, 注重对AUV自主控制系统的有效应用, 需要对其自身的特性进行把握。 AUV是一个典型的混杂系统, 在应用过程中, 具有较强的智能性特征。 通过主机下达的命令, 能够对离散事件进行分析和决策, 从而发挥系统功能。 关于AUV系统结构, 我们可以从图1中看出。
如图1所示, 我们可以看出, AUV自主控制系统在应用过程中, 会根据“事件评估与决策线控”对AUV动作进行控制, 并且根据传感器相关信息, 躲避障碍物, 有效地执行任务, 满足人们的实际需要。
1.2水下机器人形体结构设计
水下机器人在系统设计完成后, 需要对其形体结构进行有效设计。 在实际设计过程中, 需要考虑到水下机器人可能面临的复杂水下环境, 确保形体结构具有一定的针对性, 保证其在水下作业更加方便。 水下机器人形体结构设计过程中, 要注重考虑以下几点问题:
(1) 在机器人形态结构设计过程中, 要保证水下机器人下水时具有较强的阻力, 使其能够在水下较好的航行和作业;
(2) 水下机器人在工作过程中, 由于潜入深度较深, 水下压强较大, 这样一来, 要保证水下机器人具有较高的强度, 避免形体或是内部结构遭到压强破坏;
(3) 在形体设计过程中, 要考虑到机器人的内部结构, 保证形体设计能够为内部空间设计创造有利条件, 保证质量分布更加合理, 使机器人在水下具有较好的平衡性;
(4) 水下机器人设计过程中, 要注重其在水中保持一定的平衡性, 并能够尽可能地减少水下机器人的重量。 在进行工艺选择上, 要保证硬件设计具有较好的性能, 提升水下机器人的灵活度, 减少水的阻力, 使其能够更好地在水下执行任务[1]。 关于水下机器人的形体结构, 通常来说, 主要有框架型、流线型等结构, 具体我们可以从图2中看出。
2自主水下机器人机械结构设计及实现
在进行自主水下机器人结构设计及实现过程中, 要注重保证设计更好地满足实际需要, 并能够对水下复杂情况进行考虑。 关于自主水下机器人的机械结构设计及实现问题, 我们可以从以下几点进行分析:
2.1整体方案设计
在进行设计过程中, 流线型的设计能够更好地满足水下机器人的实际需要, 并且能够保证水下机器人更好地在水下互动, 减少水压阻力。 在进行设计过程中, 可将机器人整体尺寸设为:295mm×85mm×95mm。 尺寸设计完成后, 要对机器人的防水性能进行设计, 可采取“整体封闭, 局部开放”的设计思路, 保证特定位置具有较好的开放性, 能够在执行任务过程中, 发挥较好的效果。 在设计过程中, 像是电路板、摄像头等处于封闭状态, 模块的位置, 处于开放状态, 保证在对设备进行维修过程中, 更加方便[2]。
2.2设计流程
在进行设计过程中, 需要对外形进行图纸设计。 对此, 我们可以利用计算机绘图软件, 对形体设计进行编辑处理, 保证相关曲线率满足流线型设计要求。 1进行曲线形体设计, 利用计算机软件, 对大概轮廓进行设计, 并得出相应的实体曲面。 对实体曲面进行加工, 并根据实际情况, 对其进行加厚处理。 在厚度设计过程中, 满足应用需求的同时, 也需要考虑到水下机器人的安全性, 对此, 厚度设计可为5mm;2对水下机器人的功能进行考虑。 一般来说, 我们可以通过计算机软件, 对其三维实体造型进行确定。 关于其三维实体造型, 我们可以从图3中看出。
最后, 根据三维实体造型, 对其外壳以及相关设备进行设计, 保证机器人制造具有较小的误差, 使其具有较强的性能水平。
2.3水下机器人推进实现
当水下机器人整体造型设计完成后, 为了更好地提升机器人的推进效率, 我们可以利用电机螺旋桨的推进方式, 实现水下机器人的有效应用。 在水下机器人推进实现过程中, 要注重内部空间进行合理设计, 能够保障电机处于一个合适的位置, 可以在顶部、尾部以及两侧, 设置相应的电机, 保证水下机器人在应用过程中, 具有较好的推动力[3]。
3水下机器人性能提升
当水下机器人设计完成后, 为了更好地推进水下机器人的有效应用, 还需要考虑到水下机器人的防腐和减阻性问题。 由于水下机器人需要长时间进行水下作业, 其防腐性能直接影响到了水下机器人的寿命。 同时, 水下机器人潜水过程中, 保证其具有较好的防阻性, 也是水下机器人设计必须考虑的一个关键性议题。
3.1水下机器人防腐性能
为了更好地提升水下机器人防腐性能, 我们以ABS塑料作为水下机器人的外部设计材料。 ABS塑料具有较强的刚性, 并且耐热、抗冲击, 有利于加工。 同时, ABS塑料在水下机器人设计中的应用, 其性能较为稳定, 并且二次加工性能较好。 选择ABS塑料, 还有一个目的在于更好地提升水下机器人的防阻性, 降低水流冲击对水下机器人的影响, 保证水下机器人在作业过程中, 能够较好的完成任务。
3.2减阻材料的应用
水下机器人防阻性能的提升, 随着仿生技术的发展, 其技术水平得到了显著提升。 在对水下机器人进行减阻处理过程中, 可以利用特殊粘膜, 降低机器人与水体的摩擦系数, 减小流体阻力。 这样一来, 可以将特殊粘膜涂在机器人表面, 从而减小水下机器人的运行阻力, 有效地降低其功耗, 提升机器人的连续工作时间。 减阻材料的应用, 要注重立足于水下机器人设计的实际需要, 在材料选择时, 能够具有更好地针对性, 以满足水下机器人节能减耗的发展目标。
4结束语
结合本文的研究和分析, 我们可以看出, 在进行自主水下机器人设计过程中, 要注重对性能进行较好的把握, 从而更好地保证水下机器人设计能够满足水下作业需要。 因此, 在设计过程中, 要注重把握水下机器人的形体结构设计, 以流线型为主, 降低水中阻力。 同时, 要注重对防腐材料和防阻材料进行应用, 保证水下机器人作业过程中, 能够减小水流阻力, 延长使用寿命, 更好地实现节能发展目标。
参考文献
[1]宋思利, 刘甜甜, 康凯灿, 陈言俊.自主水下机器人机械结构设计与实现[J].机器人技术与应用, 2012, 04:26~29.
[2]刘甜甜, 秦峰, 朱晓勇, 张炜轩, 陈梦星, 陈言俊.水下自主导航机器人系统[J].兵工自动化, 2012, 11:66~72.
自主机器人 第7篇
当前,随着工业机器人技术的突飞猛进,全球的自移动机器人研究范围,已经从室内厂房扩展到复杂地面、空中、水下、甚至太空、行星表面等各种环境。 走在这一领域最前端的是美国,在10年前被送上火星的NASA探测机器人“勇气号”和“机遇号”,实现自主行走探路和检测工作,从时间进程上看,这代表了当时自移动机器人研究水平的高峰。我国也正在推进“嫦娥工程”三期无人探月计划,按计划,开发的月球机器人将于2017年登上月球,执行无人月球取样返回。
1SLAM技术
与体统工业机器最大的不同,自移动机器人具体任意移动的特征和性能,其核心技术已经从动作技术转向地图和定位技术,其实质问题就是自主导航问题。自移动机器人的自导问题,曾被Leonard等人分解成三个经典问题:“Where am I(在哪里,机器人定位问题)”,“Where am I going(要到哪里去,目标识别问题)”,“How do I get there(如何到达那里,路径规划问题)”。由于在未知环境中机器人并不能事先获得所在环境的准确信息,因而无法通过创建精确的环境地图来完成定位和导航任务,这就要求移动机器人在自身位置不确定的情况下完成地图的创建,同时利用所创建的地图进行自主定位和导航。
为了系统回答和解决这三个问题,由Smith和Cheeseman提出的移动机器人同时定位及地图构建 (Simultaneous Localization and Mapping,SLAM),被后来的研究共同认可,公认为是移动机器人面对未知环境实现自主导航的关键。SLAM技术是回应三个经典问题的最优解决方案,其基本思路就是让机器人从任何时候、任何位置出发,利用内外部传感器对自身进行定位,并建立不断累增的地图,再利用不断新建的地图进行定位、导航。从基本原理上看,主要是用概率统计的方法,通过多个特征匹配来实现误差最小,从而实现精确定位。SLAM技术思路对自移动机器人的发展,具有理论和应用的双重价值,当前已经是移动机器人这一研究领域的核心和热点问题,并取得了一系列的进展。
2移动机器人定位研究现状
定位是机器人确定其作业环境及所处位置的过程。具体而方,就是利用先前存储的环境地图信息、 机器人位置的估算以及各种传感器的观测值,经过一定信息处理和变换,得出准确的自我定位。当前,应用传感器来感知的信息以实现准确定位,是自移动机器人最重要、最基本的功能,也是自移动机器人研究中最受关注、最富有挑战性的研究主题。定位方法主要目前主要有两大类,一类是相对定位,另一类是绝对定位。按照传感方式和传感器的不同,可以分为视觉SLAM、超声SLAM和激光SLAM,它们在解 决SLAM问题上,都具有重大意义。例如,2004年美国 “机会”号、“勇气”号机器人实现登陆火星,并送回火星表面照片,说明这些技术早已进入军事实用阶段。
机器人定位过程中,需要时刻利用传感器获得的信息进行补偿测距的误差调整。这些传感器包括红外传感器、超声波传感器、电子罗盘、陀螺仪、声纳、激光测距仪、视觉系统等。最近3年,利用室内环境的自然特征来实现机器人位置估计的方法越来越普及。机器人定位的研究中,一般都会利用外界传感器获得和提取导航环境的特征,并通过与环境地图的匹配,来修正测距的误差。因此,利用外界传感器定位时,其主要任务就在于如何提取导航环境,并将环境特征与环境地图进行适时匹配。在室内环境研究中, 墙体、拐角、走廊、门体等特征都被广泛用于机器人定位研究,因此,声纳和激光测距仪就成为最广泛使用的外部传感器。
3同时定位与地图创建研究现状
在移动机器人研究的各领域中,针对各种条件下进行定位与地图创建问题,目前已经得到了较好的解决,技术也相对成熟。移动机器人的定位与地图创建,两者紧密相关,要定位就需要以对环境进行特征描述,并了解环境地图的模型;而为了不断构建新的环境地图模型,机器人就必须知道各个时刻自身所处的位置,即对自身进行定位。
比较特殊的情况是,机器人观测与获取信息,都是建立在自身的坐标系基础上,为了让机器人能创建精准的环境地图,就需要知道机器人的准确位置,才有可能确定观测到的障碍物处在总体坐标系下的具体坐标。由此看来,定位和地图的创建互为依赖,是一个相互“循环”的问题。而SLAM的基本思想就是在利用机器人位置坐标进行地图的创建,又同时利用已创建的地图,对自身进行的定位,就是说,地图创建和定位没有先后,是同时进行的。另外,SLAM还可以用新创建的地图坐标和里程计算的误差进行矫正, 因此可以创建精准度更高的地图。
4路径规划研究现状
路径规划就是自移动机器人在一定的障碍环境中,通过定位与地图创建,计算并寻找到一条自起点至终点的路径,这条路径需要躲避环境中的所有障碍,并且要在一定指标下(如时间最短、距离最近、能量最低等)实现最优化选择。
障碍物分布在特定环境中的方式与复杂程度,直接影响着机器人对路径的选择难度。对目标位置进行确定,则必须是由更高级的任务模块提供的。路径规划这一问题,至今已被国内外业内学者深入研究了二十多年,也已经产生了数量相当可观的研究成果。 由前期的栅格发逐步发展到人工势场法、自由空间法、可视图法、A*算法、D*算法,后来产生了众多改进算法,再发展到模糊逻辑算法和新近的神经网络、遗传算法等各种群智能算法,这些算法集中体现了自移动机器人路径规划研究的基本轨迹。
参考文献
[1]Durrant-Whyte H,Bailey T.Simultaneous Localiza-tion and Mapping:Part I The Essential Algorithms[J].Robotics and Automation Magazine,IEEE,2006(2):99-110.