智能机器人控制系统设计

本文通过对移动机器人的研究,采用单片机控制轮式移动机器人的电机驱动和闭环调速,并实现了基于飞行时间法的超声波测距模块的设计,为简单方便的机器人障碍物距离检测。 经过实验仿真验证,本文设计的移动机器人运行平稳、易于控制。 仿真路径跟踪结果表明,该路径跟踪控制规则可以使机器人更好地跟踪已知路径。

0 前言

随着移动机器人技术的快速发展及其在工业、军事等领域的广泛应用,机器人学这一涉及移动机器人理论、设计、制造和应用的新兴技术科学逐渐形成并日益普及。 吸引越来越多人们的关注。 移动机器人的研究将进入新的阶段。 同时,空间资源和海洋资源的开发利用为移动机器人的发展提供了广阔的空间。 目前,智能移动机器人、无人驾驶汽车等领域的研究已进入应用阶段。 随着研究的深入,对移动机器人在自主导航能力、动态避障策略、避障时间等方面提出了更高的要求。 。 地面智能机器人的路径规划是在复杂动态的自然环境中行驶的全自主机器人系统的重要组成部分。 地面智能机器人全领域、全自主技术研究是当今国内外学术界面临的挑战性课题。

智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,在有障碍物的环境中实现向目标自主移动,从而完成一定功能的机器人系统。 移动机器人技术研究集路径规划、导航定位、路径跟踪和运动控制技术于一体。 它涉及多种外部传感器,包括距离检测、视频采集、温湿度、声音和光等,作为移动机器人的输入信息。 移动机器人运动控制主要完成移动机器人的运动平台,为移动机器人提供控制方法。 具有良好性能的移动机器人运动控制系统是移动机器人运行的基础,可以作为移动机器人研究的通用开发平台。

运动控制器是移动机器人的执行器,对机器人的平稳运行起着重要作用。 随着新型智能控制算法的不断出现,移动机器人正向智能化方向发展,这对运动控制系统的性能提出了更高的要求。 设计并实现了智能移动机器人的控制系统。 熟悉移动机器人软硬件开发,掌握移动机器人运动控制特性,为移动机器人后续功能扩展搭建可行、稳定的平台。 该平台可以用作多用途平台。 机器人开发的通用基础平台。 智能移动机器人控制系统的发展具有一定的现实意义,将为未来移动机器人的发展奠定坚实的基础。

1控制系统结构及功能

移动机器人运动控制系统是整个移动机器人的基础。 可靠的运动控制系统是移动机器人实验设计的前提。 所设计的智能移动机器人控制系统框图如图1所示。

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图1 移动机器人控制系统框图

开发人员在主机上开发移动机器人软件。 同时,上位机也是整个移动机器人的控制中心。 上位机接收各信息采集模块提供的环境信息,给出移动机器人控制指令,控制机器人的运动。 机器人本体上安装有四个驱动电机作为移动机器人的驱动机构。 每个驱动电机均配有光电码盘。 光电码盘提供正交编码脉冲信号,可作为驱动电机闭环调速和机器人定位脉冲。 车载处理器主要负责超声波测距模块控制、模块管理、机器人定位以及与上位机通信。 可采用通用计算机、大容量微控制器、DSP、ARM等嵌入式控制器。

如果采用通用计算机,则主机的开发不需要独立于板载处理器。 移动机器人输入信息包括视觉输入和距离检测。 视觉信息包括全景视觉和双目视觉相机。 距离信息包括激光测距和超声波测距模块。 移动机器人根据开发者事先建立的环境地图,根据运动过程中读取到的环境信息,在处理器上按照控制规则进行计算,并将控制信息输出给驱动电机,控制机器人的运动。机器人。

移动机器人的车载处理器和上位机作为处理中心,接收激光、超声波等测距模块提供的障碍物距离信息,以及全景、双目视觉提供的视觉信息。 结合上位机中预设的功能,通过控制驱动电机来控制机器人完成相应的动作。

2控制系统硬件结构

控制系统硬件主要包括主控板硬件、电机驱动和超声波测距模块。

(1)主控板硬件:主控板是移动机器人的硬件控制中心。 主要负责各模块的管理协调和数据通信任务。 主控芯片采用TI公司的2000控制DSP。 主控板主要负责与上位机的通讯。 电机驱动器的控制信息可以通过主控板从上位机传输到电机驱动控制器。 同时,主控板检测电机码盘提供的正交编码脉冲信号,用于机器人的定位。 距离检测模块接口主要由主控板负责。 超声波测距模块由主控板管理。 发射信号的产生、接收信号的检测和处理以及超声波运行时间的读取均由主控板控制。 如果激光测距传感器与双目相机之间的接口为RS232串口,主控板还可以作为该类距离传感器的接口芯片,减少上位机的接口负载,优化系统结构。

(2)电机驱动模块:移动机器人有四个定向轮,由四个相同的驱动电机驱动。 为了保证驱动电机闭环调速的实时性、准确性以及运行的稳定性和独立性,每个驱动电机将由各自的电机驱动控制器独立驱动。 每个电机驱动模块由带通信接口的控制器和电机驱动单元组成。 电机驱动模块控制芯片接收控制指令,计算驱动电机运行速度和方向,并给出驱动电机控制电压。 同时,通过驱动电机同轴光电码盘检测电机运行速度,测量驱动电机目标速度与实际速度的差值。 经过一定的计算,给出驱动电机控制电压值,完成驱动电机的闭环调速。

(3)超声波测距模块:超声波是弹性介质中的机械振荡。 其传播速度仅为光波的百万分之一,纵向分辨率高。 超声波对颜色、照明、外部光和电磁场不敏感。 因此,超声波测距对黑暗、灰尘或烟雾、强电磁干扰、有毒等恶劣环境具有一定的适应性。 应用于液位测量,广泛应用于机器人避障定位、倒车雷达、物体识别等。由于超声波不易受干扰、消耗能量慢、在介质中传播较远,因此超声波在常用于距离测量。 超声波测距模块为移动机器人提供障碍物距离信息。 距离是使用飞行时间法测量的。 控制器产生方波信号,该信号被放大到超声波换能器的输出。 输出的超声波以声速在空气中传播,被障碍物反射回来,被接收超声波换能器接收。 由于超声波信号在空气中衰减,接收换能器输出的电信号极其微弱,大多在毫伏级,并且会混入一些噪声干扰,因此需要对接收信号进行放大和滤波。 然后控制芯片可以通过检测和整形来使用调节后的信号。 从控制芯片发射超声波信号到接收并检测到整形信号,就是超声波的发射时间,从而计算出到障碍物的距离。

主控板硬件的主要内容是主控芯片TMS320LF2407A及其外围电路。 外围电路包括复位电路、时钟、电源模块、JTAG接口、锁相环外部滤波模块、SRAM、模块I/O接口、串口传输模块和电气电路。 扁平转换芯片等。主控板主要负责各模块的接口管理和通信任务。 同时主控芯片完成超声波测距和机器人定位的设计控制。 另外,设计中的主控板还可以嵌入相关的开发系统,这将方便后续的设计开发和升级。 主控板硬件结构图如图2所示。

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图2 主控板硬件结构图

3仿真模型

本文设计了一个基于Simulink7的智能车仿真平台,可以根据系统性能要求确定PID控制器的最优参数,并利用虚拟现实技术实时反映智能车运行过程中的状态,可以有助于电子设计中汽车的运动控制。 提供良好的演示环境

假设小车在XOY坐标系中的坐标为(X,Y),运行方向与X轴的夹角为θ。 那么向量[X,Y,θ]就代表了小车的姿态。 小车的运动方程如下:

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式中,b为左右驱动轮横向距离,vL为左轮线速度,vR为右轮线速度,ω为汽车转向速度,v为前进汽车的速度。 左右驱动轮采用同一型号电机,车轮摩擦扭矩Tf为耐火恒扭矩负载。若i为减速比,eta为传动机构效率,则将负载扭矩换算为当量扭矩在电机轴上。

T=Tf/iη

虚拟仿真技术的运用使智能汽车的测量和控制更加直观,Simulink优化设计模块使系统控制器参数的调整更加方便。 两者结合可以实现可视化交互操作,可以实时观察智能车运动状态的变化。

4 控制器参数优化

本设计采用PID控制,通过调节KP、KI、KD三个控制参数,使智能车能够更准确、更快速地沿着给定路径前进。 图3中SimulinkDesignOptimization模块集中的SimulinkConstraint模块是Simulink 7.0版本中更新的优化设计模块。 它集成了基于图形界面的系统控制器优化设计和仿真功能,可以根据设定的性能指标约束对控制器参数进行优化。 计算。 PID控制器的输出经过驱动器来控制被控对象。 考虑到电机工作电压的上下限,驱动器近似为饱和非线性环节,即图1中的Saturation模块。

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图3 驱动电机PI控制模型

5 结论

本设计实现了基于STCl2C4052AD的电机驱动模块,独立完成移动机器人驱动电机的闭环调速。 上位控制器发送指令控制机器人运动,不参与闭环调速过程。 利用MATLAB模糊工具箱实现机器人的路径跟踪程序控制。 通过机器人光电码盘记录的机器人左右轮位移被输入并转换为机器人的当前位置和姿态。 计算路径跟踪控制规则,并使用量化的输出来控制机器人。 线速度和角速度(转换为机器人的左右轮速度)用于跟踪离散化路径。

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