轮式移动机器人分级控制系统的设计与实现外文翻译资料

轮式移动机器人分级控制系统的设计与实现

Yunzhou Zhang Northeastern University, Lane 3, Wenhua Road, Heping Dist., Shenyang, 110004, China Chengdong Wu Northeastern University, Lane 3, Wenhua Road, Heping Dist., Shenyang, 110004, China Dingyu Xue Northeastern University, Lane 3, Wenhua Road, Heping Dist., Shenyang, 110004, China Wendong Xiao Institute for Infocomm Research, 21 Heng Mui Keng Terrace, 119613, Singapore

摘要：为了提高轮式自主移动机器人控制系统的性能，一种具有先进性的微处理器的嵌入式控制系统被设计和开发出来。基于递阶控制方法，两个处理器被应用到不同的控制级别，以便实现复杂的高速算法和实时控制。引入多个传感器来感知环境条件，同时通过模糊逻辑实现精确的移动路线控制，然后，就可以直观地判断目标的实际状态。这样一来，系统可以获得许多优点，比如模块化的结构，灵活的控制性和高的可靠性。实际应用结果显示该系统拥有良好的实时响应和可靠性。

关键词：传感器融合，模糊控制，微控制器，移动机器人

1. 引言

机器人智能化的高速发展对控制系统的性能提出了更高的要求。一般来说，机器人控制系统使用mcs-51,80c196，DSP处理器为核心。有以下几个问题[ 1～5 ]：（1）控制算法和电机控制由同一微处理器实现；（2）速度测量必须用处理器定时器或捕获单元。这无疑占用处理器时间。（3）频繁中断外部信号会影响控制系统的动态性能。（4）由于容量和外围设备非常有限，难以扩展高级功能单元，如视觉和精确的控制单元。所有这些都会影响轮式机器人控制系统性能。本文阐述了一种机器人控制系统，以高性能ARM9微处理器为核心，以PIC单片机作为运动控制器。这个系统具有以下优点：（1）高性能微处理器可以解决复杂控制算法中的问题。（2）特别的运动控制单元能够有效提高速度控制的精度，且拥有优秀动态特性。（3）递阶控制系统可以用于将不同的模块划分为若干层，从而使模块可以依据最合适的方法最大程度地发挥其性能。（4）功能扩展变得更容易，通过添加功能单元，系统可以变得更好。

1. 机器人机械结构

自主移动机器人由控制单元，传感器单元，运动底盘，动作单元和电源装置构成。当操作臂伸展时，整个机器人尺寸可达 800mmtimes;450mmtimes;635mm, 如图一所示。运动底盘包括一对主动轮和一对从动轮。左右主动轮各组由两个独立的微型马达驱动。两个旋转编码器连接到两侧相应的主动轮以检测实际转速并实现速度控制。动作单元包括悬臂、滑轮组和区块管理装置。通讯单元采用红外线和RS232协议.环境感知单元组成复杂，其中包括红外、视觉、微型陀螺仪和超声波传感器。电源单元采用锂离子电池对电机提供直流24V电流。其他必

要的直接电流5V，3.3V和2.5V可通过转换提供。表1显示了详细的系统组成和参数。

3.机器人控制系统设计

A.控制系统结构

作为规划，机器人具有以下特点：（1）运动。它能实现可靠的移动并通过四轮获得灵活的速度转换。（2）跟踪导航线。机器人能在工作环境中正确识别白线并快速地移动到目标位置。（3）视觉能力。通过一个特殊的视觉识别目标的位置状态，然后决定接下来的运动方向和动作。（4）行动。机器人能准确地将物块放置在目标位置上。（5）躲避障碍。机器人可以探测障碍物并自行调整移动路线。（6）姿势判断。当碰撞发生时，机器人可以判断它的状态，确定自身位置并进行方向修正。采用三级控制策略协调决策与运动控制。三级控制策略将系统分为组织级、协调级和执行级以实现机器人控制。这个控制系统结构图如图2所示。组织级通过传感器的信息分析现状与环境，然后通过快速的计算给出运动方案。根据组织级发出的行动命令并结合自身的运动特性、电机性能以及轮系编码器的反馈，协调级将发送执行信息和数据到执行级。然后，执行级将形成相应的控制信号和开关标志来驱动电机并实现机器人的运动与动作控制。执行级的核心是PWM调速控制硬件系统。

b.控制系统硬件设计

硬件由嵌入式主板、从属控制器和驱动控制器。从属于组织级的主板进行大量实时计算工作。它的性能将直接影响机器人控制的精度和实时性。考虑到视觉功能和多个外围设备的系统要求，主板采用ARM9内核微处理器S3C2440。S3C2440集成CMOS摄像机控制器，从而可以

直接实现视觉单元接口扩展。它也拥有丰富的I/O端口以满足外围需求。处理器的工作频率最大可以达到503mhz，这使它能够运行实时操作系统和实现复杂信息处理。协调级硬件由8位PIC18F452微处理器、红外接口电路和动开关组成。作为控制处理的核心，PIC处理器通过红外模块从组织级中接收决策信息，然后实现pid控制计算出两个主动轮的速度。PIC18F452可以产生2路PWM信号同时控制左驱动电机和右驱动电机。当马达启动或停止时，总有强电磁干扰。考虑到S3C2440核心电压只有1.2V和抗干扰能力弱，因此采用红外通信方式用于组织级和协调级之间的通信。这样可以有效地避免干扰信号入侵组织级。执行级由电机驱动电路、位置脉冲及继电器控制电路构成。两有源电机由能够放大PIC微处理器的驱动信号的PWM芯片驱动。鉴别比较电路能将轮系编码器的反馈信号转换成双频速度方向信号。然后速度和方向信息将发送到协调级。

C.控制系统软件设计

组织级软件包括硬件初始化，传感器数据采样和处理，系统状态判断、运动决策等。协调级软件包括旋转编码器信号处理，低级控制算法和电机驱动。组织级采用模糊策略。主动电机的速度控制采用PID控制算法。软件开发平台采用micro;mu;C/OS-II实时操作系统。它提供了优先抢走实时内核并具有良好的实时性能和可移植性。组织级要实现6个任务，包括外部项目（键盘、串行接口项目），环境感知（障碍，离开，干扰），状态监测（电压，姿势），跟踪计划（运动，避障），行动决策，红外通信。当任务模块完成数据处理，它将结果发送到总线进行决策。位于协调级的运动控制软件将和上层交流信息。为了获得良好的扩展性能，依据OSI层思想,协议框架按数据包放入数据包中。在通信程序中，握手和重传机制用来避免数据包丢失与验证错误。软件水平体系结构如图3所示。

四、机器人传感与决策

A.环境和状态感知

机器人可以通过三种方式感知环境：通过红外传感器进行导航线检测，通过超声波传感器检测机器人与障碍物的距离，通过单目视觉判断块材料位置状态。配置多个合适的传感器[ 6 ]，系统可以正确认识和分析外部环境，从而可以精确地实施避障策略、路径规划与行动调整

同时，状态判断来自于以下三种方式：（1）来自微型陀螺仪机器人姿态信息；（2）系统电压监测，如果值低于正常值，系统会通过蜂鸣器发出警告。（3）软件看门狗对运行状态监控。一旦程序不正常运行或死机，系统将立即复位。避免机器人在扰动下复位发生错误，系统将当前阶段和状态以固定的时间间隔写入EEPROM设备中。当系统复位时，它可以通过读取被保存的参数恢复正确的状态并保持一致性。

B.单目视觉和目标检测

在机器人安装块材料之前，它必须判断目标毒物的阻滞状态。如果必要的话，应进行适当的位置调整以实施正确堆放操作。在这篇文章中，单目视觉用来判断由超声波传感器和旋转编码器提供的距离信息。单目视觉是在分辨率为640times;480 OV7660 CMOS图像传感器的基础上设计出来的。OV7660的协议采用SCCB接口（如I2C）并且最多能够提供提供每秒30帧。这个传感器可以自动实现白平衡，曝光控制、饱和度和音调控制。根据CCIR656标准，它能输出R，G，B数据，并实现芯片中颜色补偿算法的集成以支持YUV和YCbCr视频输出。S3C2440的摄像头接口支持ITU-R bt.601/656 8位格式，从而能直接与OV7660连接。在这个系统中，ov7660输出数据以YCbCr（4:2:2）的数据输出格式输出数据并伴随PCLK时钟脉冲。图像信息数据系列ycbycrycbycr放入数据线D0-D7。对象识别算法采用HSI模型。它将强度数据与颜色信息分离。由于酊剂和饱和度相当于人类感觉，只需要考虑H分量。就块状态检测而言，任何横向线的H分量在边界上产生明显的变化。LOG算法用于边缘检测，模板大小为

5times;5。考虑到系统的存储容量，1/40线采样检测是均匀分布的。结果可以给出块确切的位置信息以及它在水平方向上的确切地旋转角度信息。HSI模型采用h分量作为主分区参数.但是，如果分量太少，h值会变得不确定，所以h自身也可被用作身份证明。在实际应用中，HSI空间通过以下算法被转换为RGB。

这种简化方式极大地减少了DSP处理器的计算压力。同时，由于系统对图像质量的精度要求相当低，数据转换仍可达到满意结果。图4显示了机器人前部块材质中的检测结果。它标明在目标位置的块是一些支持的权利侧。当机器人获得方向偏移信息，它将移动到一个适当的位置，并再次感受到块。由于视觉系统是固定安装的，机器人在运动过程中不能感知和判断块的状态。

C.碰撞检测和运动控制

当它向前移动时，机器人经常遇到障碍物，以及与其他机器人发生碰撞。这个啥时候，机器人应该根据具体的细节选择合适的路线。主要有四个条件来判断遇到障碍：（1）当机器人花费更多的时间穿过一定距离的路线；（2）如果PID的反馈和输出值不在正常范围。（3）碰撞开关处于按下状态。（4）如果微型陀螺仪输出异常值。当碰撞发生时，机器人应通过红外线传感器查阅导航线路信息并判断它的出发角。然后它将按预设设定的规则确定它的行动策略。

在正常状态下，机器人将使用光电传感器检测其偏离程度。这一信息可用于调节电机转速，从而使机器人行驶在正确的移动路线。在这个系统中，总共有8个红外传感器安装在机器人的各个边沿。这个检测信息会根据传感器的状态被编码成一个8位的值。左1右1 # #传感器和传感器靠近导航线。所有传感器的的编码值见表二。

当机器人移动时沿着导航路线移动时，编码值为零，也就意味着没有错误。事实上，由于左轮和右轮是有区别的，编码值总是在正值和负值之间变化。因为光电传感器之间有相当大的空间，所以他们提供的信息是非常离散的.因此，非常合适采用模糊控制[ 8～10 ]。将偏离度转化为控制值调整电机转速。由于S3C2440处理器的运算速度比普通的处理器要快，可实现实时模糊逻辑运算与控制。模糊项的输入包括方向偏差，两种偏差的差异和两主动电机的控制值。Madama法和重心法分别用于模糊推理和逆向计算。最后可获得主动电机转速控制的输出表。实验结果证明模糊逻辑的引入给予了机器人良好的动态特性。图3给出了机器人在沿导航路线移动时受阵风影响下的校正曲线。干扰来自右侧，采样周期为50ms。

在实际测量中，边界轮的横向偏移量可达到12cm。据统计，机器人可在3秒内返回导航线。6秒后，机器人会沿着导航线路得到一个正确的方向。这表明该系统拥有好的鲁棒性和良好的实时响应能力。（传感器的最终编码值为plusmn;7，虽然在不同调整期间在图5出现的同行的值是对等的，但抵销程度实际上下降很快，这是因为持续时间减少了）。

5.结论

基于层次化策略，本文采用高级微处理器与嵌入式操作系统去设计与实现轮式移动机器人的控制系统。该系统有效地使用各种资源，实现感知复杂的环境和精确的电机控制。由于ARM9处理器具有强大过程处理能力，模糊算法得以实现，使机器人拥有出色的导航线路追踪能力和良好的抗干扰能力。接下来的重要研究内容就是提高单目视觉系统以在机器人运动中跟踪并判断块状态，从而使机器人的运动控制变得更加精确和具备实时性。

参考文献：

[1] Zheng Fang, Hua Yang, Yimin Hu, Xinhe Xu, Research of Embedded intelligent robot platform. Rototics, Shenyang, 2006,28(1): 54-58.

[2] Haibo

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