以下是小编精心整理的《家居服务机器人工业设计论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。摘要：现阶段我国智能创造时代下的工业机器人发展，为工业行业的长远健康发展做出了巨大的贡献，显著提高了工业作业能力及效率，而且环境适应性强，极大的減少了以往依赖人力进行工业生产所致的各类安全事故，所以工业行业需要对于工业机器人的发展新趋势加强研究，促使相关的专家学者可以对工业机器人使用功能作以提升，使得工业机器人未来可以更好地为工业生产提供服务。
家居服务机器人工业设计论文 篇1：
基于物联网大数据和5G背景下的智能家居应用场景研究
[摘 要] 自1999年美国麻省理工学院的凯文·艾什顿教授提出“物联网”这一概念以来，短短的二十来年，这一技术发展迅猛。其所包含的人工智能研究领域不断延伸，将专家系统、图像识别、语言处理与识别等内容都纳入范畴。在我国，随着5G技术的逐渐普及，语言识别与处理也已取得重大突破。与此同时，得益于国家大数据产业建设和发展政策的影响，国内白色家电行业愈发重视智能家居云服务和大数据的整合，积极谋划智能家居布局。在这种情况下，探索家居智能机器人的工作场景在物联网大数据和5G环境下的应用十分重要。
[关 键 词] 物联网;5G;人工智能;大数据;情境
一、5G物联网技术发展现状
1999年，麻省理工学院凯文·艾什顿（Kevin Ashton）教授提出了“物联网”的概念。21年来，随着通讯科技的進步，物联网已经在各行各业切实得到应用。从源头上说，物联网是因互联网技术的发展而诞生，但二者还是有明显的区别。与互联网的终端——电脑和服务器相比，物联网的终端——智能硬件和传感器是物联网进化为万物互联之网的根本。在我国，一方面以 LoRa、 NB-IoT为代表的LPWAN物联网技术已经进入百姓的家庭生活;另一方面5G技术日渐成熟。在2020年10月14日开幕的2020年中国国际信息通信展以“网融万物，智向未来”为主题，通过丰富的案例和场景展示5G等代表性技术在工业制造、车联网、智慧城市、医疗、教育等众多垂直领域的应用。同时，会展还公布了我国已建设的60万个5G基站和超过1.5亿个的连接终端。物联网和5G技术的成熟和应用标志着智能家居进入千家万户已提上了议程。
（一）智能家居与人工智能
2017年5月27日，举世瞩目的围棋人机大战将人工智能推向风口。当时，代表人类围棋最高水平的柯洁，以0∶3完败给了AlphaGo，让我们重新畅想了人工智能可能达到的高度。而智能家居也因人工智能技术的提升得到了广阔的应用舞台。但智能家居实用化必须先解决两个领域的问题。
第一，语音识别领域。智能家居最关键的技术是语言的识别与处理。专家系统、图像识别、语言的识别和处理是人工智能的研究领域。当中，语言的识别与处理已经取得重大突破。早在2016年，美国某机构的研究报告就表明，当时的语音识别技术已经有94%的准确率，其技术已可支持日常的交流。这家机构甚至预言：未来5～10年，键盘将会消失，手机不再需要屏幕，“声音”识别将改变搜索方式，虚拟伴侣将变成现实。这实际上就意味着，我们与计算机交互的方式将改变，接触点将变成“监听点”。
第二，图像处理领域。人工智能中另外一项重要技术是图像识别技术。其作用在于自动而又快速地完成对目标的识别、检测、分类和分割等。这项技术在智能家居中的应用将为人们的家居生活提供极大的便利。而在图像识别技术上，阿里云在世界范围内处于领先水平。“128万张图片，阿里云团队用时2分38秒识别完成，平均每张图片用时0.0739ms（毫秒）。”阿里云团队技术上的优势将帮助我国在智能家居领域快速进入实用阶段并领先全球。
（二）智能家居与大数据
智能家居与普通的日常生活相比，有哪些变化呢？就实用性而言，变化最大的是人力对日常生活中的控制，即用人工智能代替日常生活中的烦琐劳务。这就需要做到将人类日常生活中原有的生活习惯与方式通过软件进行分析和处理，在大数据的基础上生成快捷、准确的人工智能服务系统。这就表明大数据处理是智能家居实用化的重要因素。如今的互联网世界，最重要的资源莫过于数据。拥有海量数据资源的基础上，对其进行整理、分析，将数据的市场价值不断提升。
国家级大数据产业的建设和发展在我国的发展势头良好，政府也出台了相应的支持政策。2020年8月29日，国家文化大数据产业联盟成员代表大会暨2020年工作会在北京召开。会上印发了《关于做好国家文化大数据体系建设工作的通知》，提出了尽快建成供给端、生产端、需求端、云端为架构的文化大数据体系的建议。当中提到的文化大数据体系就是智能生活家居的技术支撑，将改变现有的生活方式。“京东在进军智能家居行业的过程中，虽然不制造智能单品和家居解决方案，但他们将着力建立京东+生态圈这样一个相对开放的接口平台，可以支持其他公司的智能设备在这一平台接入并运行，并收集用户试用过程中的用户数据。”现今，阿里巴巴、华为、小米、腾讯、京东、海尔等大企业都意识到大数据的重要作用，在该项技术领域开展了比拼，将智能家居云服务和大数据进行整合，这在某种程度上助推了我国智能家居行业的发展。这也表明，在推广智能家居的路上，大数据必然是成功的保障。
（三）智能家居与传输技术
多样信号传输是智能家居的数据传输基础。如下图所示。
要实现智能家居的高效率控制，离不开网络传输技术的可靠性。目前，常见的网络传输方式主要通过构建小型局域网实现，由家用蓝牙、WiFi与 zigbee技术等提供支撑。这当中，WiFi 链接技术的使用最广泛。但该技术的缺陷也比较明显，特别体现在传输距离受限、信号不稳定及功耗大等方面。不过，随着窄带物联网（NB-IoT）的出现并推广使用，上述缺陷也被克服了。NB-IoT在UMTS、GSM和LTE网络的应用，极大降低了安装、使用成本，是互联网应用的一次重大升级。不少公司已采用此技术研发家居智能机器人，与互联网下的局域网形成互补。
智能家居应用网络的广域网是由家居局域网与广域网的网关或路由器通过Internet和云服务进行连接而建成的。当前，各个通讯及家电公司都在借助大数据整理分析，为相关客户提供需求服务。特别是在云服务器的背景下，5G通讯技术的出现并应用进一步整合了数据，优化了网络服务，为家居智能机器人的安装、使用提供了非常高效的技术保证。5G在网络传输速度上比4G快10倍，带来的网络延时仅为4G的十分之一。这个优势使家居智能机器人在接收和反馈信息时做到迅速、便捷，使用效率得到极大提升。
二、家居智能机器人工作场景
（一）智能家居场景下机器人的情境设置
根据情境认知的社会学情境感知理论，家居智能机器人的工作场景设计可包含三个方面：住户情境、居住环境情境和工作任务情境。作为与住户之间具有亲密感和沟通性的智能设施，家居智能机器人的信息存储应以住户的家居环境为主要信息来源，采集方式分为首次使用和长期使用。首次使用时，家居智能机器人全面收集用户的信息、生活方式、特殊习惯;在接下来的使用中，家居智能机器人会在日常与户主相处中，不断收集完善有用信息。而智能机器人对住户环境情境因素的感知和获取主要通过家居中的传感器等设备来完成。鉴于家居智能机器人具有灵活移动的优势，因此，将集成化的信息收集传感器安装在机器人上尤为便利。
（二）智能居家场景下机器人的功能设置
根据用户居住环境的面积和家居场景的布置，家居智能机器人要实现功能最大值的利用需要强调与家居环境融合。这就要求家居智能机器人不但要在设计上符合居家审美标准，保证其外观的亲和力，而且体积不宜太大，以免占用居家环境空间。同时，为避免打扰用户的日常生活，机器人内部还应设置降噪设备。当然，最为关键的是家居智能机器人必须熟悉每个家居场景，实现对场景的功能定位，以便机器人快速融入居家环境的成员角色中。而在生活中，用户不仅需要生活上被服务，还需要日常的情感沟通，这就需要作为家庭成员之一的家居智能机器人也必须具有这样的复合功能。
（三）家居智能机器人在不同场景下的工作状态
场景1——用户回家前：当用戶触发回家的条件，家居智能机器人立即对家居环境进行检查，确定居家内部环境及卫生状况，确保用户回家后感到温馨、惬意。
场景2——用户到家时：当用户触发到家场景的条件，家居智能机器人作为家庭一员，即刻上前对用户进行问候或欢迎，并随时接收管控指令以提供各类型的服务。
场景3——用户娱乐中：当用户处于娱乐场景，家居智能机器人作为娱乐场景的管控者，自动完成对播放设备和娱乐内容的选择和相关技术指标的控制。同时，作为家庭成员与其他家庭成员共同进行娱乐活动，并与之交流，给予其他家庭成员情感互动或反馈。
场景4——用户休息时：家居智能机器人提醒用户入睡时间及确定用户入睡时间，并进行问候。且机器人处于安静和稳定的待命状态。当用户需要结束休息，机器人应通过语音闹钟进行提醒并进行问候。
场景5——用户外出后：家居智能机器人独立完成室内相关电气设备、安全设施的监控，完成对用户出门相关事项的提醒和相互交流式的告别互动。家人离开后机器人要能够与家庭系统协作保证家居场景的整洁与安全，并通随时与用户保持实时沟通，并继续履行安防监控与警报功能。
在不同时间、不同场景下，家居智能机器人工作状态的切换需要以情境任务和环境信息为依据。除了具备交流与服务的功能，作为家庭生活环节纽带的家居智能机器人还应具备更多的具体服务功能。“家居智能机器人也应该具备对家中成员、宠物的监控看护功能。也可以让用户远程完成智能家居设备的管控，以及接收安全警报和他人来访的信息提醒。”市场的需求及功能的多样性，是家居智能机器人走入寻常百姓家的重要保障。
三、结语
物联网、大数据等技术的快速发展以及5G技术在商业领域的使用，使日常生活场景中的网络通信、设备自动化、信息家电等应用变得高效、便捷，加速了家居智能机器人进入千家万户的进程。在此基础上，市场将出现集系统、服务、结构、管理为一体的安全、舒适、环保、便利、高效的智能居住环境，这种环境将为用户提供全方位的信息交互功能，实现用户与外界的信息畅通。很快，人们的生活方式将迎来改变。
参考文献：
[1]语音技术开启人工智能新天地 科大讯飞凭实力领跑[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/328575632_161623.
[2]阿里云图像识别比赛打败谷歌，每张图片识别平均时间为0.0739ms[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/385345234_466942.
[3]刘琦.智能家居场景下家庭管控机器人设计与研究[D].南京：东南大学，2019.
编辑 马燕萍
作者：郑宇星
家居服务机器人工业设计论文 篇2：
智能制造时代的工业机器人发展新趋势探索
摘要：现阶段我国智能创造时代下的工业机器人发展，为工业行业的长远健康发展做出了巨大的贡献，显著提高了工业作业能力及效率，而且环境适应性强，极大的減少了以往依赖人力进行工业生产所致的各类安全事故，所以工业行业需要对于工业机器人的发展新趋势加强研究，促使相关的专家学者可以对工业机器人使用功能作以提升，使得工业机器人未来可以更好地为工业生产提供服务。基于此本文对工业机器人的相关内容进行了概述，并对智能制造环境下的工业机器人发展新趋势从两个方面作以了深入分析，希望可以为我国未来的智能制造业发展、工业机器人研发利用工作的高质量开展提供指导。
关键词：智能;制造;工业;机器人;发展;趋势
近年来在社会经济的快速发展之下，我国的制造能力也随之获得了很大的提升，结合各行各业生产活动开展的需要，生产制造出了大批产品，其中工业机器人便是重要的一种，融合有多项先进技术，在多类型的工业企业生产作业中有应用，促使工业生产质量、效率和之前相比较有着质的飞跃，因此工业机器人需要在后续的工业生产作业中大力进行应用和推广，与此同时研究人员还要对工业机器人应用成效及缺陷不足作以调查分析，之后对于工业机器人做好优化改进研究，最终使得工业机器人的利用有效性逐步增加，良好的为工业产业发展作贡献。
一、工业机器人的构成与类型
对于工业机器人构成情况进行研究分析，可知主要包括三方面，即操作机、驱动装置、控制系统，这几个部分组成后且在共同发挥作用之下，便可以确保工业机器人有效发挥使用价值，其中操作机在使用时可以发挥出与人的手臂相类似的功能，驱动装置在利用时主要发挥着供给动力的作用，和操作机相连接之后确保操作机工作期间的动力充足，控制系统在工作过程中主要对设备动作加以控制，促使机器人可以依照指令直接发出需要的动作。工业机器人类型可采用下列方法进行分类，其一为控制方式分类法，依据该法可将工业机器人分为连续轨迹控制、点位控制两类，前者使用时可完成检测或者焊接等工业生产活动，后者机器人应用时可完成搬运、点焊等生产工作;其二为驱动方式分类法，可将工业机器人划分为电力驱动机器人、气压驱动机器人、液压驱动机器人，电力驱动机器人使用时可通过交流或直流伺服电动机开展工作，气压驱动机器人工作期间具备构造简单、成本低廉及工作效率高等优势，液压驱动机器人应用在工业生产当中具有较强的抓取能力、防爆性能;因此基于上述工业机器人的分类情况，需要工业行业的企业在具体利用工业机器人可以结合生产活动开展需要做出合理的机器人选择。
二、智能制造时代的工业机器人发展新趋势
当前我国的制造业在发展期间，充分吸取以往进行该产业发展的经验教训与当前最新的发展理念、技术，作以了智能制造业的发展，促使我国制造业的现代化发展水平显著提升，所以在此种制造业发展背景之下，需要工业行业对于工业机器人加强未来发展趋势的研究，从而引导工业机器人研发制造企业能够设计制造出相应的机器人，未来为工业行业发展提供更加优质的服务。
1.更加智能的机器人
工业机器人更加智能为相关机器人未来发展的一大主要趋势，具体而言为常规情况下工业生产当中使用的工业机器人可以在固定设置的地方通过计算机控制，结合程序指令进行特定生产作业任务的有效完成，有着极高的工作效率，相关工业产品的加工制造精度高，但是结合未来工业生产的需要，可以了解到当前使用的机器人在感知作业环境、人机互动等方面，还有着较多的欠缺，因此在未来进行工业机器人研发制造时，需要科研人员做好下列工作：对于工业机器人的特性做进一步的提升优化，也就是需要工业机器人在利用过程中除了可以在工业领域内利用外，还可以在其他行业内进行有效的利用，并且机器人工作期间自身可以与其他的智能设备作以连接，之后进行相关智能作业信息的有效共享，还需要研发人员对其作以智能人机交互界面的设置，促使机器人在作业时人们可以直接在交互界面之上进行操作， 确保机器人能够更加高效的开展活动;对于工业机器人进行更加智能化的设计研发期间，需要工作人员对于工业机器人拾检不同物品的能力进行优化设计，以往工业机器人进行物品拾检时主要通过设置的程序来完成工作，而且仅可以对单一物品进行拾检，作业效率相对而言还有待提升，因此提示设计人员可以对工业机器人在不作以专门拾检物品程序设计的基础上进行机器人捡取不同物品能力的提升，例如目前谷歌集团便在大力进行六轴机器人捡起多种物体的研发。
2.与人类协作、互动的机器人
工业机器人在现阶段的使用中与人们的协作互动较少，这就要求研究人员能够在之后朝着与人类协作互动机器人有效研发的目标不断进行探索，做好此种新型机器人的研发工作。新型工业机器人在研发时需要对机器人智能化的了解工作环境能力进行提升，并且要强化机器人与人类互动的能力，从而使得机器人在工业行业利用时的安全性大大提升，操作便捷性提升，而且机器人可以灵活的在作业环境中穿梭，最大化的节省空间。总结与人类协作互动能力强机器人的市场需求情况，可知当前在工业、医疗、农业、家居、物流等多个方面均对该种新型的智能机器人有着极大的需求，其中在家居领域内，借助于新型的机器人，可以帮助人们更好地开展家庭劳动，提升人们的生活质量，促使人们有着充足的时间从事更感兴趣的生产生活活动;在农业领域，由于目前我国正在大力进行现代化农业发展，在此期间使用了较多的机械化设备，那么为了进一步提升农业发展成效，则需要采用更加智能、能够和人类进行协作互动的机器人进行农业生产，促使现代化农业生产活动取得满意的结果;在物流方面，由于我国当前的物流业发展迅猛，相关货物运输、装卸时需要使用大量的人力资源，由此产生的成本非常高，所以借助于智能机器人可以良好的开展物流运输工作，尤其是一些难以利用人力进行装卸的货物，直接采用机器人便可以方便快捷且低成本进行作业，显著降低物流行业发展的成本，不断增加盈利;在医疗行业，可以通过智能机器人完成一些精细化的手术，促使手术成功率大大提升，还可以在医院收治传染病患者时或者是对环境洁净度要求较高的重症监护室收治患者时，同样可以采用具备较强与人协作互动能力的机器人，便可以保质保量的完成患者疾病诊治工作，患者最终的疾病治疗结果好，可以尽快康复出院，发生院内感染的风险小;在工业领域，在工业生产作业期间，部分企业加工制造的产品属于精密仪器，或者部分产品的加工制造环境危险性高，如果一直使用人工手段进行加工制造，那么容易出现产品生产质量不高、作业人员伤亡事故，所以可以利用与人类协作互动强的机器人便可以良好的规避这些生产作业风险，确保工业生产活动有效进行。
结语
工业机器人在当前我国的社会经济发展中有着较多的应用，而且取得了理想的应用效果，所以需要工业领域当中的诸多企业在未来的经营发展中，坚持创新发展的眼光，充分利用多种先进的科学技术，不断加强工业机器人及其应用的研究，结合工业机器人在智能制造大环境之下的发展趋势，有效提升机器人的各方面水平，确保智能机器人在行业应用过程中发挥出最大的价值，促使企业相关企业的经营发展实力得到极大的提升。
参考文献：
[1]谢桥. 智能制造时代工业机器人的应用前景研究[J]. 科技经济导刊， 2019， 27（03）：42-43.
[2]董鹏. 智能制造已是制造业的主流趋势[J]. 电器工业， 2015（04）：45-46.
作者：陆宏飞
家居服务机器人工业设计论文 篇3：
基于Robei EDA工具的多功能可重构机器人设计
摘 要：通过分析智能家居行业发现，机器人可分为家务功能型、娱乐家用型和助理管家型等，种类繁多但功能较为单一。市面上基于单片机的智能搬运机器人不具有可重构性和良好的实时性，不能够满足灵活多变的机器人需求。本团队研究一款采用Robei？EDA设计的基于FPGA的多功能可重构机器人，具有人为遥控控制与语音控制、自动搬运物体、感测周围环境、发射电磁炮等功能，可以实现环境检测及火灾预警、智能搬运及安保防御等作用，在提供便利服务的同时，有效保障居家安全。
关键词：Robei；机器人；EDA；FPGA
*本项目获得“2021全国大学生集成电路创新创业大赛”华东赛区一等奖，全国总决赛二等奖。
0 引言
随着自动化技术以及计算机技术的发展，机器人技术正从传统的工业制造领域向医疗服务、教育娱乐、勘探勘测等领域迅速扩展，适应不同领域需求的机器人系统不断深入研究和开发。通过对智能家居的分析发现，市面上的机器人可分为代替人类完成家务的功能机器人、具有娱乐性的陪伴机器人和管理智能家电的助理机器人，种类繁多但是功能较为单一；多基于单片机或基于集成系统设计，不具有可重构性和良好的实时性，不能够满足灵活多样的机器人需求且成本过高，而可重构机器人则可以根据任务需求更新其硬件构型[1]。
本团队旨在通过一款机器人实现环境监测及灾难预警、安保防御及智能搬运等多种功能，有效保障居家安全，并提供便利服务。随着中国老龄化的到来，独居老人人数增多，以及当今社会独居青年比例越来越高，对能保证基本生活环境的机器人的需求也会越来越多。相比上述市面上的功能型、娱乐型、助理型的非必需高档奢侈类机器人，所设计的机器人有更高的市场潜力。
1 架构设计
本设计的架构基于Robei EDA工具设计（注：Robei EDA是一款可视化的跨平台EDA设计工具[2]，能够大大提高FPGA的开发效率），分为中心处理部分、传感感知部分、电源电路部分、机械运动部分、网络传输部分、上位机部分、显示器部分及遥控控制部分。架构框图如图1所示。
逻辑流程图如图2所示，设计的机器人运行时可以进入两种模式（自动和遥控）。进入系统前首先进行指纹识别，如果指纹正确则进入系统，如果指纹未录入指纹传感器的存储器则无法进入系统，在进入系统后可以通过刷未录入指纹的手指对系统上锁，此时全机除显示屏和指纹以外的模块全部复位，待按上正确的指纹时才进行解锁。
整机原理图如图2所示。
2 控制电路
2.1 遥控部分
遥控部分分为手柄遥控和语音控制两个部分，分别通过手柄和语音对机器人进行实时控制。
2.1.1 手柄遥控
本模块与外部指纹模块与LCD HMI串口显示屏模块相连，当指纹输入正确时，手柄遥控模块复位解除，机器人所有传感器均开始工作，同时显示屏显示开机动画进入主程序。PS2手柄以SPI的通信协议与FPGA通信，使用者可以通过手柄按键和摇杆控制机器人移动、机械臂抓取运动以及对电磁炮超级电容进行充放电、放电发射金属炮弹，其工作流程图如图3所示。
2.1.2 语音控制
语音控制部分包括串口模块、电机驱动模块、舵机驱动模块和电磁炮驱动模块；该部分的核心传感器件是LD3320语音传感器，通过SPI协议与FPGA通信。其工作流程如图4所示。
2.2 自動部分
2.2.1 自主避障模块
该模块由4个超声波传感器控制和8路PWM波直流电机驱动控制组成，4个超声波传感器分别位于机器人的前后左右部分，通过测量判断机器人各个方向障碍物相对于机器人的距离来控制电机运动，实现机器人的自主避障。
2.2.2 自动循迹模块
该部分由FPGA对时序驱动CCD传感器进行曝光采集赛道信息，经计算得到赛道中点相对于机器人的位置坐标，将该位置与像素中点相减得到赛道的偏移值，将偏移值代入PID模块作为误差进行运算，为机器人输出PWM波，控制机器人的闭环循迹。
3 机械结构
本作品的机械结构主要由以下部分组成：机械臂部分、机器人运动部分、机器人轮胎和电磁炮部分。
3.1 机械臂部分
本作品采用三自由度机械臂，由机械部件和三个舵机组成，舵机的选型是MG996R，它是一种180°的数字舵机。其特点是便宜、大扭力（最大扭力可达20千克力），工作电压为4.8～6 V。
舵机的主要控制原理是：输入1个周期为20 ms的矩形脉冲，根据其占空比的大小来决定舵机输出的转轴角。
3.2 机器人运动部分
该部分由直流电机、轮胎、电机驱动模块组成，其中直流电机采用4个370直流减速电机，控制电压为12 V。电机选取的转速为中等的170转/min。电机驱动部分由2个电机驱动模块组成，其型号为L298N，是一种H桥MOS管驱动电路，输出电流大、隔离性强、频带宽，能够输出4路信号控制2个电机。
3.3 机器人底盘部分
机器人轮胎选用麦克纳姆轮。由于独特的机械结构，4个麦克纳姆轮通过矢量相加可实现机器人平移、原地旋转等特殊运动。
3.4 电磁炮部分
该部分主要包含逆变升压模块、继电器模块、超级电容模块和电磁线圈模块。
首先從继电器模块中引出两根信号线给FPGA，FPGA可根据手柄和语音控制继电器模块闭合张开以控制12 V电源，通过逆变升压模块给超级电容充电，然后控制继电器将12 V电源断开，此时电能被存储在超级电容之中。然后再次由FPGA控制电磁线圈闭合，使电能从电容中释放，此时变化的电流通过线圈生成磁场。根据法拉第电磁感应定律和楞次定律，线圈中将产生排斥方向的洛伦兹力带动炮管中的金属弹射出。为了保护电路和隔离，使用可控硅和续流二极管等器件。
4 算法系统
4.1 机器人运动算法
本作品设计的机器人运动部分采用4WD的麦克纳姆轮，每个麦克纳姆轮上有若干倾斜45°的小轮子，在转动时产生相比机器人倾斜45°的摩擦力，4个轮胎转动配合即可实现平移、原地旋转等运动。其运动原理如图5所示，其中红色代表轮子向前转，蓝色代表轮子向后转。
4.2 自主避障算法
该部分在机器人周围设计4个超声波传感器，当一方检测到障碍物的距离小于15 cm时，机器人向逆时针90°方向平移，即左手定则，如前方检测到障碍就向左平移，左边检测到障碍向后平移，以此类推。
4.3 自主循迹算法
本作品使用128路线性CCD传感器进行循迹，当标记线位置偏向任意一侧，控制机器人向另一侧偏转，使标记线始终保持在小车的中线附近。本作品还设计了循迹PID算法，可实现平滑转弯。
4.4 滤波算法
机器人传感器进行数据采集可能发生意外的抖动，数据现在误差，进而影响机器人的判断。因此，采用均值滤波和中值滤波算法对部分传感器，如超声波传感器、角度传感器、温度传感器进行一定的滤波，以改善传感器效果。
5 图像处理
图像处理功能由CCD基于FPGA实现，主要有两种功能：轨迹识别及显示、复杂循迹。以下将详细介绍各个功能的实现。
5.1 轨迹识别及显示
传感系统中的CCD模块使用FPGA实现，本功能基于FPGA驱动TS1401线性CCD采集轨迹信息二值化后输出至上位机，以显示轨迹。
5.1.1 灰度值采集
首先，FPGA驱动CCD输出其感光元件采集的线性128个像素的模拟电压，模拟电压经过AD9226模块转换成12位数字信号给FPGA。考虑到AD模块采集信号时有一定的随机误差，因此在采集时对其进行均值滤波，即采集7次AD，然后对采集的值求平均。由于本作品的AD转换频率高达50 MHz，因此采集更多的次数也是可以实现的，通过多次试验且考虑到毛刺的影响，设置7次AD转换比较合理。
5.1.2 二值化
可知CCD采集的灰度值越大，FPGA收到的12位数字值就越小，因此轨迹越黑数字值越大。根据设置阈值则可将轨迹和轨迹外的灰度二值化为0或1。本作品将黑色轨迹设置为0，其中阈值的大小由当次灰度采样值的平均值、场地光强和调试经验共同决定[3]。
5.1.3 平滑滤波
随后单次采样的128位像素均变为0和1的二值化量。考虑到在采集灰度时存在一定的毛刺，使采集的数据有0到1或1到0的错误跳变，本作品对采集的轨迹进行平滑滤波处理。由于轨迹的连续性灰度信号不存在突然的跳变，因此在图像采集时采集的1个、2个或3个孤点都是毛刺产生的，该影响表现效果如图6所示。
测试发现，控制一定的曝光时间基本上可以将CCD产生的毛刺信号控制在3个以内。通过平滑滤波和调整曝光时间，CCD的采集得到较为完美的图像，测试结果如图7所示。
5.2 复杂循迹
基础红外光电传感器有很大的缺点，如由于线路较少，其偏移值过于离散且数量小（仅左右2个），其测量的偏差范围是（-2～2）。该数据基本无法进行PID闭环控制，由于开环操作使得机器人循迹时抖动很大，效果不好，而且由于线路少，一路出故障就会对整个系统功能产生很大的影响。为了确保机器人的性能和稳定性，按上一节采用图像处理方法实现机器人的复杂循迹，包含基础连续轨迹、间断轨迹和交叉环岛，基于CCD图像识别完成机器人对其复杂循迹。
5.2.1连续轨迹
首先是实现机器人的连续循迹，由上一节CCD识别轨迹可以发现，黑色的轨迹在FPGA上表现为0，通过1次采集的128个像素所构成的二值化数组，即可得到轨迹两边的边缘坐标，根据边缘坐标即可计算出轨迹中点坐标，然后将中心坐标与128的1/2（取整数63）做差，即可得到机器人相对轨迹的偏差。如CCD得到黑线左边坐标为68，右边坐标为97，经计算得到黑线的中心坐标为82，说明此时黑线中点位于小车右边19个坐标位置，小车则需要左移19个坐标才能实现轨迹的跟踪即循迹。为了实现这一点，基于Verilog实现的PID制器将轨迹中点和小车的偏差作为输入，输出为小车左边电机和右边电机的PWM波占空比之差，以此闭环实现机器人的循迹功能。
5.2.2 间断轨迹
对于间断的轨迹而言，机器人若采取连续循迹方案很容易冲出赛道，因此在需要一定的判断，在CCD采样前首先存储一次机器人上一次采样的数据，如果判断到错误的轨迹，如左边坐标等于最小值、右边坐标等于最大值以及左边坐标大于右边坐标的情况，即让上一次正确的采样值完全替代这次的采样值。该方法相当于一种特殊的卡尔曼滤波法。
5.2.3 交叉环岛
在（2）所提到的算法既可以修正CCD采集到全0或者是全1的情况，其中全1代表间断轨迹，全0则代表环岛的交叉点，显然在此算法下机器人将根据之前的采样正确地通过环岛。
6 系统整合与调试
6.1 串口模块
本部分采用UART协议结合蓝牙模块形成无线串口，实现机器人与PC端的上位机的无线通信，波特率为9 600 bit/s。
6.2 上位机设计
该部分基于PyQt设计和机器人配套的上位机软件，在实现串口收发的基础上，针对机器人的移动和机械臂的抓取设计了独立按键，用户可以通过点击鼠标按键或者绑定的键盘来控制机器人运动和抓取，该部分主要用于调试机器人。
6.3 HMI串口屏设计
本部分基于FPGA结合触摸电阻屏和串口设计一款机器人显示端，具有丰富的按键和人性化的GUI。用户需要解锁才能使用，可以通过点击按键来获取各类信息，当触发灾难事件时会预警。本部分是机器人主要的人机交互模块，传感器的测试均可在显示屏的显示中得到验证。
7 结束语
目前市面上少有纯粹基于FPGA设计的机器人，本设计的机器人完全采用FPGA实现控制，由于其现场可编程特性以及并列运行指令结构，具有很好的可重构性和实时性。因此，基于FPGA的多功能可重构机器人能够很好地弥补市场缺口，具有更低的成本。除此以外，随着FPGA性能的提升以及集成电路产业与自动控制、计算机产业的互相促进融合，基于FPGA实现的机器人不仅能够作为市场产品的替代，而且能够实现更为复杂的算法和功能。
参考文献：
[1]李斌，吴镇炜，谈大龙，等.可重构机器人技术的探讨[J].信息与控制，2001，30（0S1）：684-688.
[2]吴国盛.7天搞定FPGA：Robei与Xilinx实战[M].北京：电子工业出版社，2016.
[3]赵万欣，陈思屹.基于TSL1401线性CCD的智能巡线小车[J].工业控制计算机，2014，27（2）：121-122.
作者：钟杭 孙浩 龚蓓蕾