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    移动式机器人结构设计

    时间:2021-03-03 18:16:36来源:小小文档网本文已影响

    学科分类号 本 科 毕 业 设 计 题目(中文):
    移动机器人结构设计 (英文):
    Mobile robot structure design 姓 名 学 号 院 (系) 工学院机械工程系 专业、年级 2008级机械设计制造及其自动化 指导教师 副教授 二○一二 年 五 月 XX大学本科毕业设计任务书 毕业设计题目 移动式机器人结构设计 作 者 姓 名 所属院、专业、年级 工学院 机械设计制造及其自动化专业 08年级 指导教师姓名、职称 副教授 预计字数 10000 开题日期 2011 选题的目的和意义:
    出于个人兴趣我选择了这个设计题目,目的在于了解移动机器人的结构设计及其控制系统的设计,为将来研究此方面内容做基础。国内有关移动机器人研究的起步较晚,但也取得了不少成绩。2003年国防科技大学贺汉根教授主持研制的无人驾驶车采用了四层递阶控制体系结构以及机器学习等智能控制算法,在高速公路上达到了130 Km/h的稳定时速,最高时速170 Km/h,而且具备了自主超车功能,这些技术指标均处于世界领先的地位。但是我国在机器人的核心及关键技术的原创性研究、高性能关键工艺装备的自主设计和制造能力、高可靠性基础功能部件的批量生产应用等方面,同发达国家相比,我国仍存在较大的差距。未来研究热点是将各种智能控制方法应用到移动机器人的控制。所以研究和在这个方面的创新是有意义的。

    主要研究内容:
    1、 移动机器人的移动方式 2、 机器人的结构设计 3、 机器人控制系统的简单设计 应达到的技术指标或要求:
    1、 能较灵活移动 2、 能有基本的越障能力 3、 设计说明书字数不少于10000 4、 3D装配图一幅和零件图 主要设计方法或技术路线:
    首先进行移动方式的分析与选择,选择合适的驱动电机和驱动机构,再根据控制系统来设计机器人的机构,选择和设计合适的零件和机构。然后按预定计划设计其控制系统,进行运动分析,保障机器人按预期目标进行移动。

    完成本课题应具备的环境(软件、硬件):
    UG7.5、office2007、电脑、相关书籍与资料 各阶段任务安排:
    12月20日之前完成开题报告。

    1月22日之前完成塑件分析,资料准备。

    3月12日之前完成整个模具初稿设计、零件初稿设计及图纸的绘制。

    3月25日之前完成毕业设计的修改与完善。

    4月30日之前完成毕业设计答辩准备。

    5月10日之前完成毕业设计答辩,审核,定稿。

    主要参考资料:
    [1] 张毅等编著 移动机器人技术及其应用 电子工业出版社 2007年9月. [2] 张培仁、杨兴明编著 机器人系统设计与算法 中国科技大学出版社 2008年10月. [3] 克来格、 貟超编著 机器人导论 机械工业出版社 2006年6月. [4] 孙恒、陈作模、葛文杰编著 机械原理 高等教育出版社 2006年5月. [5] 濮良贵、 纪名刚编著 机械设计 高等教育出版社 2006年5月. 指导教师意见:
    指导教师签名: 开 题 报 告 会 纪 要 时间 地点 与 会 人 员 姓 名 职务(职称) 姓 名 职务(职称) 姓 名 职务(职称) 会议记录摘要:
    会议主持人签名:
    记录人签名:
    年  月 日 指导小组意见 负责人签名:
    年 月 日 学 院 意 见 负责人签名:
    年 月 日 XX 大 学 工学院指导教师指导毕业设计情况登记表 设计题目 移动机器人结构设计 学生姓名 所属专业、年级 机械设计制造及其自动化 专业 2008 级 指导教师姓名 彭 可 职 称 副教授 学 历 博士 指导时间 指导地点 指 导 内 容 学生签名 备 注 2012.3.10 工学院 机器人移动方式的如何选择问题 2012.3.15 工学院 我选择的移动方式的利弊问题 2012.3.30 工学院 机器人控制系统如何设计 2012.4.3 工学院 机器人的大致结构 2012.4.7 工学院 机器人驱动电机的选择 2012.4.13 工学院 传感器如何选择 2012.4.18 工学院 机器人尺寸问题 2012.4.24 工学院 初稿存在的问题 2012.4.29 工学院 初稿的修改问题 2012.5.4 工学院 设计前置部分的问题 2012.5.8 工学院 终稿的确定 二、XX大学本科毕业设计评审表 毕业设计题 目 移动机器人结构设计 作者姓名 所属院、专业、年级 工学院 机械设计制造及其自动化专业 2008级 指导教师 姓名、职称 副教授 字 数 10000 定稿日期 2012-5-15 中 文 摘 要 移动机器人是机器人家族中的一个重要的分支,也是进一步扩展机器人应用领域的重要研究发展方向。自上世纪九十年代以来,人们广泛开展了对机器人移动功能的研制和开发,为适应各种工作环境的不同要求而开发出各种移动机构。其中全方位轮可以实现高精确定位、原地调整姿态和二维平面上任意连续轨迹的运动,具有一般的轮式移动机构无法取代的独特特性,对于研究移动机器人的自由行走具有重要愈义。

    本文主要是介绍了技术较为成熟的麦克纳姆全方位轮的运动原理结构,分析了由四个麦克纳姆轮全方位轮组成的全向移动机构的运动协调原理。

    并将其运用到轮腿复合式的机器人身上,使机器人移动能力更强。设计的主要方面包括(1)移动方式的选择;
    (2)机器人结构的设计;
    (3)机器人移动原理的分析;
    (4)对移动机器人控制系统的简单设计。

    关键词 (3-5个) 移动机器人,轮腿复合式,四足 英 文 摘 要 Mobile robot is not only an important branch in the robot families, also a tendency toexpand the robot application domain further. People have widely developed the mobilemechanism which can adaptdifferent kind of working conditions and request since 1990s,and some kinds of mechanism were developed successfully. Omnidirectional wheel is a mechanism which has unique feature the general be unable tosubstitute, it can reach theposition in a high precision, adjustposture in original place and move continuously and freelyn two-dimensional surface. It is important for the researching of robot walking freely. This paper mainly introducing the technology is mature Mckenna's omni-directional motion principle of the structure and analysising omni-directional wheel omnidirectional mobile mechanism motion coordination principle by the four Mckenna.And its application to wheel legged robot body that make the robot move ability stronger.Key aspects of the design include (1)Mobile mode selection; (2) the robot structure design; (3) the robot moving principle analysis; (4) to the mobile robot control system for a simple design. 关键词 (3-5个) mobile robot, Wheel legged type, Quadruped 毕业设计指导教师评定成绩 评审基元 评审要素 评审内涵 满分 实评分 选题质量30% 目的明确 符合要求 选题符合专业培养目标,体现学科、专业特点和综合训练的基本要求 10 10 选题恰当 题目规模适当 5 4 题目难易度适中 5 4 联系实际 题目与生产、科研、实验室建设等实际相结合,具有一定的实际价值 10 9 能力水平35% 综合运用 知识能力 能将所学专业知识和机能用与毕业设计中;
    设计内容有适当的深度、广度和难度 5 4 应用文献 资料能力 能独立查阅相关文献资料,能对本设计所涉及的有关研究状况及成果归纳、总结和恰当运用 5 4 实验(设计) 能力 能运用本学科常用的研究方法,选择合理可行的方案,能对实际问题进行分析,进行实验(设计),具有较强的动手能力 5 4 计算能力 原始数据搜集得当;
    能进行本专业要求的计算,理论依据正确,数据处理方法和处理结果正确 5 4 外文应用 能力 能搜集、阅读、翻译、归纳、综述一定量的本专业外文资料与外文摘要,并能加以运用,体现一定的外语水平 5 4 计算机应用能力 能根据设计题目要求编程上机或使用专业应用软件完成设计任务 5 4 分析能力 能对设计项目进行技术经济分析或对实验结果进行综合分析 5 4 设计质量35% 插图或图纸质量 能用计算机绘图,且绘制图纸表格符合标准 5 4 说明书撰写水平 设计说明书齐全;
    概念清楚,内容正确,条理分明,语言流畅,结构严谨;
    篇幅达到学校要求 15 12 规范化程度 设计的格式、图纸、数据、用语、量和单位、各种资料引用和运用规范化,符合标准;
    设计栏目齐全合理 5 4 成果的实用性与科学性 较好地完成设计选题的目的要求,成果富有一定的理论深度和实际运用价值 5 4 创见性 具有创新意识,设计具有一定的创新性 5 4 正文部分成绩(上表):
    83 总成绩:
    83 评定等级:
    良好 外文资料译文成绩:
    83 指导教师评审意见:
    指导教师签名:
    说明:此表指标部分为正文部分计分表,正文部分成绩=实评总分×0.9,外文资料译文成绩满分为10分。总成绩=正文部分成绩+外文资料译文成绩。评定成绩分为优秀、良好、中等、及格、不及格五个等级,总成绩90—100分记为优秀,80—89分记为良好,70—79分记为中等,60—69分记为及格,60分以下记为不及格。若译文成绩为零,则不计总成绩,评定等级记为不及格。

    三、XX大学本科毕业设计答辩记录表 毕业设计题 目 移动机器人结构设计 作者姓名 所属院、专业、年级 工学院 机械设计制造及其自动化 专业 2008 年级 指导教师 姓名、职称 彭 可 副教授 答 辩 会 纪 要 时间 地点 答辩 小组 成员 姓 名 职务(职称) 姓 名 职务(职称) 姓 名 职务(职称) 答辩中提出的主要问题及回答的简要情况记录:
    会议主持人签名:
    记录人签名:
    年 月 日 答 辩 小 组 意 见 评语:
    评定等级:
    负责人(签名):
    年 月 日 学 院 意 见 评语:
    毕业设计学院最终评定等级:
    负责人(签名):
    学院(公章) 年 月 日 学 校 意 见 评语:
    评定等级:
    负责人(签名):
    年 月 日 目 录 摘 要 1 Abstract 2 第一章 绪 论 3 1.1选题背景及意义 3 1.2移动机器人的移动机构研究概况 3 1.3移动机器人运动控制系统介绍 5 1.3.1移动机器人运动控制系统概要 5 1.3.2移动机器人运动控制系统的设计要求 6 1.4设计内容 7 第二章 移动机器人结构设计 8 2.1机器人移动方式的选择与结构设计 8 2.1.1移动方式的选择 8 2.1.2机器人移动移动原理构想 9 2.1.3机器人轮子的选择 9 2.1.4机器人腿部结构的设计 11 2.2机器人主体结构设计 13 2.3零配件的设计 14 2.4机器人的装配 15 第三章 移动机器人的移动原理 16 3.1轮式移动原理 16 3.2足式移动原理 16 3.2.1四足机器人的平衡判据 17 3.2.2四足机器人的静平衡步态研究 17 3.2.2.1运动空间需求对比 19 3.2.2.2稳定裕度对比研究 20 第四章 对移动机器人控制系统的简单设计 22 4.1移动机器人控制系统的关键技术 22 4.2机器人的驱动系统 23 4.2.1 AX-12数字舵机概述及特性 24 4.2.2 AX-12舵机通信协议 25 4.3机器人的感知系统 26 4.3.1内部传感器 27 4.3.2外部传感器 27 4.4移动机器人控制系统...................................................................28 4.5预计要达到的控制要求...............................................................30 总 结 33 参考文献 34 致 谢 36 外文翻译 37 移动机器人结构设计 Mobile robot structure design 机械设计制造及其自动化 2008级 摘 要 移动机器人是机器人家族中的一个重要的分支,也是进一步扩展机器人应用领域的重要研究发展方向。自上世纪九十年代以来,人们广泛开展了对机器人移动功能的研制和开发,为适应各种工作环境的不同要求而开发出各种移动机构。其中全方位轮可以实现高精确定位、原地调整姿态和二维平面上任意连续轨迹的运动,具有一般的轮式移动机构无法取代的独特特性,对于研究移动机器人的自由行走具有重要愈义。

    本文主要是介绍了技术较为成熟的麦克纳姆全方位轮的运动原理结构,分析了由四个麦克纳姆轮全方位轮组成的全向移动机构的运动协调原理。

    并将其运用到轮腿复合式的机器人身上,使机器人移动能力更强。设计的主要方面包括(1) 移动方式的选择;
    (2)机器人结构的设计;
    (3)机器人移动原理的分析;
    (4)对移动机器人控制系统的简单设计。

    关键词: 移动机器人,轮腿复合式,四足 Abstract Mobile robot is not only an important branch in the robot families, also a tendency toexpand the robot application domain further. People have widely developed the mobilemechanism which can adaptdifferent kind of working conditions and request since 1990s,and some kinds of mechanism were developed successfully. Omnidirectional wheel is a mechanism which has unique feature the general be unable tosubstitute, it can reach theposition in a high precision, adjustposture in original place and move continuously and freelyn two-dimensional surface. It is important for the researching of robot walking freely. This paper mainly introducing the technology is mature Mckenna omni-directional motion principle of the structure and analysing omni-directional wheel omnidirectional mobile mechanism motion coordination principle by the four Mckenna.And its application to wheel legged robot body that make the robot move ability stronger.Key aspects of the design include (1)Mobile mode selection; (2) the robot structure design; (3) the robot moving principle analysis; (4) to the mobile robot control system for a simple design. Key words: mobile robot, Wheel legged type, Quadruped 第一章 绪 论 1.1选题背景及意义 随着科学技术的发展,人类的研究活动领域已由陆地扩展到海底和空间。利用移动机器人进行空间探测和开发,己成为21世纪世界各主要科技发达国家开发空间资源的主要手段之一。研究和发展月球探测移动机器人技术,对包括移动机器人在内的相关前沿技术的研究将产生巨大的推动作用。

    移动机器人是一种能够通过传感器感知外界环境和自身状态,实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动,从而完成一定作业功能的机器人系统。近年来,由于移动机器人在工业、农业、医学、航天和人类生活的各个方面显示了越来越广泛的应用前景,使得它成为了国际机器人学的研究热点。20世纪90年代以来,以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术,高适应性的移动机器人控制技术,真实环境下的规划技术为标志,开展了移动机器人更高层次的研究。目前,移动机器人特别是自主机器人已成为机器人技术中一个于分活 跃的研究领域[1]。

    本课题着重于研究移动机器人的结构设计,对于控制系统设计由于知识有限,暂只进行简单的设计。力求在理论上设计出一个在结构上能够有较好的移动能力和越障能力的移动机器人。

    1.2移动机器人的移动机构研究概况 从最早出现的机器人到现在涌现出的形态各异的移动小车,其移动机构的形式层出不穷,以美国、俄罗斯、法国和日本为首的西方发达国家己经研制出了多种复杂奇特的三维移动机构,有的已经进入了实用化和商业化阶段[2] [3]。面对21世纪深空探测的挑战,对各种自主系统的研制是必须的,而移动机构又是各种自主系统的最基本和最关键的环节。

    已经出现的移动机器人的移动机构主要有履带式、腿式和轮式,其中以轮式的效率最高,但其适应能力相对较差,而腿式的适应能力最强但其效率最低[4]。

    履带式移动机构是将圆环状的循环轨道卷绕在若干车轮外,使车轮不直接与地面接触,利用履带可以缓和地面的凹凸不平。它具有良好的稳定性能、越障能力和较长的使用寿命,适合在崎岖的地面上行使。但由于沉重的履带和繁多的驱动轮使得整体机构笨重,消耗的功率也相对较大[5]。

    腿式移动机构基本上是模仿人或动物的下肢机构形态而制成的。因其出色的地面适应能力和越野能力,曾经得到很多机器人专家的广泛重视,在其开发和研制上投入了大量的时间和精力,也取得了较大的成果。从移动的方式上来看,腿式移动机器人可分为两种:动态行走机器人和静态行走机器人。根据腿的数量又可进行分类,如四腿移动机器人六腿移动机器人。腿式机器人虽然具有较强的越野能力,但结构比较复杂,运动控制的难度较大,而且移动速度较慢[6]。

    轮式移动机构具有运动速度快、能量利用率高、结构简单、控制方便和能借鉴至今已很成熟的汽车技术等优点,只是越野性能不太强。但随着各种各样的车轮底盘的出现,如日本NASDA的六轮柔性底盘月球漫游车LRTV,俄罗斯TRANSMASH的六轮三体柔性框架移动机器人Marsokohod,美国CMU的六轮三体柔性机器人Robby系列以及美国JPL的六轮摇臂悬吊式行星漫游车Rocky系列,已使轮式机器人越野能力大大增加,可以和腿式机器人相媲美。于是人们对机器人机构研究的重心也随之转移到轮式机构上来,特别是最近日本开发出一种结构独特的五点支撑悬吊结构Micros,其卓越的越野能力较腿式机器人有过之而不及[6-8]。

    轮式结构按轮的数量分可分为二轮机构、三轮机构、四轮机构、六轮以及多轮机构。二轮移动机构的结构非常简单,但是在静止和低速时非常不稳定。三轮机构的特点是机构组成容易,旋转中心是在连接两驱动轮的直线上,可以实现零回转半径。四轮机构的运动特性基本上与三轮机构相同,由于增加了一个支撑轮,运动更加平稳。以上几种轮式移动机构的共同特点是它们所有的轮子在行驶过程中,只能固定在一个平面上,不能作上下调整,因此,地面适用能力差。一般的六轮机构主要就是为了提高移动机器人的地面适应能力而在其结构上作了改进,增加了摇臂结构,使得机器人在行驶过程中,其轮子可以根据地形高低作上下调整,从而提高了移动机器人的越野能力[9]。

    1.3移动机器人运动控制系统介绍 1.3.1移动机器人运动控制系统概要 机器人本体 驱动器 计算机软件即控制软件 移动机器人的运动控制系统是机器人系统的执行机构,对系统精确地完成各项任务起着重要作用,有时也可作为一个简单的控制器[10]。构成机器人运动控制系统的要素有:计算机硬件系统及控制软件、输入/输出设备、驱动器、传感器系统,它们之间的关系如图1.1所示[11]。

    计算机硬件及控制软件 I/O设备 外部设备 传感器 机器人本体 驱动器 图1.1 机器人控制系统构成要素 1.3.2移动机器人运动控制系统的设计要求 移动机器人运动控制系统的设计主要包括系统的功能和体系结构设计,功能设计主要完成控制功能和算法的软件设计,而体系结构设计是功能在硬件上的实现[12]。根据面向的任务和环境不同,对移动机器人运动控制系统的设计也不同。目前机器人运动控制系统存在主要问题有:系统局限于专用微处理器、专用机器人语言,开放性差[13];软件结构依赖于微处理器硬件,难以在不同系统间移植;扩展性差[14]。针对这些不足,进行机器人运动控制系统设计时应考虑以下要求: (1)开放式系统结构。采用开放式软件、硬件结构,可以根据需要方便扩充功能,使其适用于不同目的的科研需求[15-16]; (2)合理的模块化设计。硬件根据系统要求和电气特性进行模块化设计,不仅方便安装和维护,而且提高系统的可靠性;软件按功能分成不同模块,便于修改、添加; (3)实时性、多任务要求。控制器必须能在确定时间内完成对外部中断的处理,并且可以多个任务同时进行[17]; (4)网络通信功能,便于资源共享和多机器人协同; (5)具有一定智能,能根据实际情况判断和决策,如给定速度突变或在合理范围之外时的处理、对故障的自动诊断等[1]。

    1.4设计内容 由于本次设计我准备针对服务型移动机器人,所以工作环境都较为平坦,但对机器人的上台阶的越障能力和爬楼梯能力还是要有一定要求,本次设计旨在设计出一个服务型移动机器人的结构雏形,它能够通过改装成为各种服务型的机器人,比如展厅讲解机器人,室内打扫机器人等。对于控制系统的设计希望在以后能进行研究。对此本设计的主要内容包括以下几个方面:
    (1)选择合理的移动方式并阐述移动原理;

    (2)用UG设计出符合要求的移动机器人结构并画出简单装配图;

    (3)对控制系统的简单设计。

    第二章 移动机器人结构设计 2.1机器人移动方式的选择与结构设计 2.1.1移动方式的选择 现在主流的移动方式基本是轮式,腿式,和履带式,但由于其各有各的优点与缺点,现在的科学家越来越追求综合性能的提高。轮式移动机构具有运动速度快、能量利用率高、结构简单、控制方便和能借鉴至今已很成熟的汽车技术等优点,只是越野性能不太强。而腿式移动结构虽然有很好的越野能力,但是结构复杂,效率低等缺点。对于履带式主要是由于沉重的履带和繁多的驱动轮使得整体机构笨重,消耗的功率也相对较大。

    针对本次设计的环境主要是人为环境,地势较平坦,但也需要对台阶、楼梯等障碍物进行考虑,所以我打算设计轮腿结合式的移动方式,在平坦的道路利用轮式结构效率高,迅速等优点,在需要上台阶,上楼梯等地方采用腿式结构进行越障。由于机器人中含腿式结构且需要上台阶和爬楼梯所以采用四腿结构,这是因为虽然对于台阶就算是轮式结构也能满足要求,但是对于爬楼梯轮式结构就不行了,所以需要腿式结构的存在,生活中楼梯随处可见,如果要使机器人有较好的环境适应能力,上楼梯是必须要克服的。我决定选择四轮腿式结构,而基本结构如图2.1。中间为机器人主体,里面有机器人的控制系统和驱动上肢转动的电机,四肢末端为轮胎,机器人每条腿都分为上肢和下肢,中间为关节,下肢可绕其转动。

    图2.1机器人基本结构 2.1.2机器人移动原理构想 由于环境较好,基本属于平坦地面,故主要移动方式为轮式移动,在需要上台阶或楼梯是才使用腿式结构,这是因为腿式结构效率较低,只在必须使用腿式结构的时候才使用,这样既能提高机器人的移动效率,也能是机器人有较好的越障能力。在平路上的移动原理将在2.1.3节讲述,对于上台阶与爬楼梯的原理基本相同,故我只说明我对爬楼梯的移动原理的构想。

    首先是要在机器人机身上安装传感器,使其能够感应到前面的障碍物楼梯,然后就是爬楼梯的过程。在准备爬楼梯的时候,首先要把轮子上的刹车系统启动,是轮子不能转动。然后爬楼梯的过程如同人走楼梯一样,先轮流上前脚,等前脚站稳,再轮流上后脚。

    2.1.3机器人轮子的选择 现在市面上的轮子有很多,有标准轮,小脚轮,麦克纳姆轮,球形轮,正交轮等。我决定选用麦克纳姆轮,因为它能很好的向各个方向移动且没有球形轮那么难控制,而且现在麦克纳姆轮的制作也比较成熟,下面是麦克纳姆轮的原理与协调运动原理:
    图2.2为单个辊子的运动原理:
    图2.2 麦克纳姆轮运动参量的定义 麦克纳姆外形像一个斜齿轮,轮齿是能够转动的鼓形辊子,辊子的轴线与轮的轴线成α角度。这样的特殊结构使得轮体具备了三个自由度:绕轮轴的转动和沿辊子轴线垂线方向的平动和绕辊子与地面接触点的转动。这样,驱动轮在一个方向上具有主动驱动能力的同时,另外一个方向也具有自由移动(被动移动)的运动特性。轮子的圆周不是由普通的轮胎组成,而是分布了许多小滚筒,这些滚筒的轴线与轮子的圆周相切,并且滚筒能自由旋转。当电机驱动车轮旋转时,车轮以普通方式沿着垂直于驱动轴的方向前进,同时车轮周边的辊子沿着其各自的轴线自由旋转。图2.2为麦克纳姆轮的各结构和运动参量。

    全方位轮协调运动原理 图2.3为采用全方位移动机构的车轮组合情况,轮中的小斜线表示触地辊子的轴线方向。每个全方位轮都由一台直流电机独立驱动,通过四个全方位轮的转速转向适当组合,可以实现机器人在平面上三自由度的全方位移动。4个全方位轮组成的机器人底座的力分析如图,其中 为轮子滚动时小辊子受到轴向的摩擦力;

    为小辊子做从动滚动时受到的滚动摩擦力;
    ω为各轮转动的角速度。

    图2.3 组合运动图  2.1.4机器人腿部结构的设计 我设计的腿部分为上肢和下肢两个部分,上肢连接着机器人的主体和下肢,下肢连接着轮胎,由于要使机器人腿能够满足运动要求,所以还需在上肢与机器人主体连接处设计一个关节,一个使腿部结构能在机器人侧面平面旋转360度,如图2.4所示。而且由于要控制转动和其转动的角度故需要在上肢与下肢关节处安装小型电机,所以要留出空间安装电机和线路。

    图 2.4 对于下肢部分,由于麦克纳姆轮可以进行全方位的移动,故不需要加入关节,但需要加入刹车系统,以保证及时停车和在使用腿部功能时不发生滚动,同时在下肢与轮胎连接处设计平台安放电机,使其驱动轮胎转动。一个轮胎对应一个电机,这样才能通过改变每个轮胎的转速来控制方向等复杂的移动。

    图2.5是我构想的腿部简图,图2.6与图2.7是我构想的上肢与下肢UG3维结构图。

    图 2.5 上肢:
    图 2.6 如图2.6所示,上肢上部分有一个孔与一根轴,轴是与主体内电机通过联轴器相连,从而来控制上肢绕主体的转动,孔与下部分的竖直孔用来通过电线,最下面两孔是用来和下肢相连。总长约70厘米,宽度约16厘米。

    下肢:
    图2.7 如图2.7所示,下肢除了像上肢一样的结构外,多加了两个在旁边的箱体结构,并且下部分较宽大是用来与轮胎相连。上面的箱体是用力啊装一个小型电机,通过下肢上端两个同轴的孔与一根轴相连,来控制下肢绕上肢的转动,而箱体的旁边上端的孔是用来通过电线。下面的箱体是存放控制轮胎的电机,右边有用来安放齿轮的空间和通孔来固定齿轮。下肢两个竖直的同轴孔也是用来通过电线的。下肢总长约1米,下肢主体宽度约20厘米。

    2.2机器人主体结构设计 主体结构为机器人的主要结构,里面包括了控制系统,四个驱动电机以及一些传感器,传感器包括有红外传感器,压敏传感器,声音传感器等用来充当机器人的眼睛、触觉和听觉功能。结构主要为一箱体结构,里面按需要放置电机及系统硬件。我构想的主体结构如图2.8所示。

    图 2.8 图2.8中整个主体是没有加上任何传感器和装置的外壳,四个小箱体是安放控制上肢的电机,旁边的孔是用来通过电线的,大箱体中间是安放控制系统的电板。在整个零配件都安放好以后可在上方添加一块板用来保护内部元件。按照我的设想,在这个机器人的基础上可以在主体上方添加其他功能。主体长1.5米宽0.5米高0.3米。

    2.3零配件的设计 上肢与下肢的连接轴如图2.9 图 2.9 上面的螺纹将与图2.10的六角螺母配合连接上肢与下肢使下肢可绕其转动,另一头可通过联轴器与电机相连。

    螺母如图2.10 图 2.10 2.4机器人的装配 机器人装配图如图2.11 图 2.11 图中留出了电机和轮子的安装空间。

    本章小结 本章主要是对机器人的结构和零件进行设计和加工,并且在没有安装电机的情况下完成基本装配图。

    第三章 移动机器人的移动原理 3.1轮式移动原理 轮式移动原理主要的为麦克纳姆轮的移动原理。

    麦克纳姆轮是瑞典麦克纳姆公司的专利。这种全方位移动方式是基于一个有许多位于机轮周边的轮轴的中心轮的原理上,这些成角度的周边轮轴把一部分的机轮转向力转化到一个机轮法相力上面。依靠各自机轮的方向和速度,这些力的最终合成在任何要求的方向上产生一个合力矢量从而保证了这个平台在最终的合力矢量的方向上能自由地移动,而不改变机轮自身的方向。在它的轮缘上斜向分布着许多小棍子,故轮子可以横向滑移。小滚子的母线很特殊,当轮子绕着固定的轮心轴转动时,各个小滚子的包络线为圆柱面,所以该轮能够连续地向前滚动。麦克纳姆轮结构紧凑,运动灵活,是很成功的一种全方位轮。有4个这种新型轮子进行组合,可以更灵活方便的实现全方位移动功能。

    原理在2.1.3节进行了讲解,是通过每个轮子的配合使机器人可以超各个方向移动而不需要转弯的过程。

    3.2 足式移动的原理 在很多场合下,光是轮式移动是不能满足要求的,比如一家大公司所有的楼层清扫工作,对于轮式结构并不能满足,它只能每次打扫一层然后需要人将它搬运到其他楼层才能继续打扫工作,在这个时候如果机器人能够自己爬上楼梯并对楼道进行打扫,这样就方便很多,所以在这里就需要足式移动。

    3.2.1四足机器人的平衡判据 机器人的稳定行走可通过静平衡步态和动平衡步态来实现。动平衡步态保持ZMP点平衡,可获得较高行走速度,但受环境影响,在未知环境容易失稳;静平衡步态则需要机器人的重心平衡,在低速行走、越障和爬楼梯时稳定性相对较好,实用性强。假定机器人右前腿编号为腿1,按逆时针顺序依次编为腿2, 3, 4,依据机器人4个足趾着地点划分为4个象限,如图1所示.若机器人重心位于象限1,则机器人移动不能迈质心所在象限的着地腿(腿1和腿2),只能迈腿3或腿4,否则机器人将失稳.机器人的这种平衡通常用稳定裕度(stability margin)来衡量,对于四足机器人,静态稳定裕度等于机器人质心距离支撑二角形边界的最短距离,当质心位于支撑二角形内部时取值为正;质心落在支撑二角形外部则取值为负;该值越大则机器人越稳定。为了评价方便,通常用质心和支撑边界在前进方向的最小距离来衡量,如图3.1中S表述的量(前进方向向右)。

    图3.1机器人静态稳定判据示意图 3.2.2四足机器人的静平衡步态研究 静平衡步态通常需要同时有3条以上的腿支撑(足底支撑面小时),机器人单足在一个步态周期内有2个事件:抬腿和落腿,因为任意时刻有3条腿着地,所以在下一条腿事件产生之前,上一条腿的2个事件都己发生完毕.基于此,可将单足的两个事件同一化,则四足机器人的静平衡步态种类可仅考虑迈腿次序的组合,共计24种步态.所有这24种步态,由于具有不同的迈腿次序,所以步态周期内不同时刻的稳定裕度不同;目不同的迈腿次序对应不同的躯干重心调整量与次数;不同的重心调整方式还将影响一个步态周期内机器人的运动空间需求及躯干调整的陇调性。以直线前进为例,对比分析所有步态的各方面性能,据四足机器人特点作出如下理想化假设:
    (1)机器人向前行走时,4条腿沿着两侧的两条平行线前进; (2) 4条腿的绝对跨距Ψ相等; (3)忽略机器人迈腿过程中由于腿的移动引起的机器人重心位置的改变; (4)由于机器人重量基本对称,因此当躯干前后调整时,近似认为机器人重心只在前后方向移动; (5)定义一个简单的初始状态,此时机器人同侧两足之间距离相等。

    基于上述假设,机器人初始落足点仅有图3.2所示的3种状态(前进方向向右),图中,状态1可认定为状态3的特例(L2 =0),状态2与3落足点位置对称,故可仅分析状态3。

    图3.2 机器人的初始位置 3.2.2.1运动空间需求对比 图3.3机器人采用1-2-3-4步态行走时的运动示意图 机器人在一个步态周期中,为维持静态平衡需及时调整重心,不同的重心调整方案将导致不同的4足落脚点,因此机器人以不同类型步态前进时,4足落点不同将需求不同的运动空间。机器人的最大运动空间需求是整个步态周期中4条腿之间相对机器人躯干运动的最大空间,各种步态的运动空间需求可采用迈腿次序图例分析法确定。以图3.3所示迈腿顺序为1-2-3-4的步态为例进行分析,机器人前后腿之间在前进方向上运动的最大距离是L1 + L2 + Ψ(Ψ为跨距,这个最大值出现在图3.3的第3个小图--“迈3腿示意图”中)。同理可得其它23种步态的运动空间击求,经比对可得各种步态所击运动空间最小量为L1 + L2,对应为3-4-1-2, 3-4-2-1, 4-3-1-2, 4-3-2-1四种步态(另有4-1-3-2步态特殊值:max(L1 - L2 + Ψ,L1+L2)。

    3.2.2.2稳定裕度对比研究 机器人在行进过程中的稳定裕度越大则机器人越稳定,所以在步态周期的每一个分步中都试图获取更大的稳定裕度,如图3中机器人迈1腿过程,为使该分步稳定裕度最大,机器人在迈1腿前需通过躯干调整使重心O1移至线段AB的中点,此时机器人的稳定裕度为: 机器人迈2, 3, 4腿时,通过躯干调整可能实现的最大稳定裕度分别为: 故机器人在整个步态周期内的稳定裕度为: 同理可得所有24种步态的周期内最大稳定裕度为Sm=L1/4,对应步态有14种,其他10种步态最大稳定裕度为Sm=(L1-Ψ)/4[18]。

    本章小结 这章研究了机器人在平路和对跨障原理的分析,得出机器人的方案是可行的。

    第四章 对移动机器人控制系统的简单设计 由于本次研究主要内容为机器人结构设计,而且在大学阶段没有对相关知识的学习,使得我不能对机器人的控制系统做出设计,以下仅仅是我参考别人的设计并对我的机器人控制系统的想法。

    4.1移动机器人控制系统的关键技术 目前,移动机器人控制系统的研究热点主要包括:
    (1}移动机器人体系结构。利用分布式智能结构可以提高移动机器人的实时性和鲁棒性,并减小移动机器人的体积和自重,使机器人更加轻便、灵活; (2}控制系统中的传感器技术。移动机器人传感器技术主要是对机器人自身内部的位置和方向信息以及外部环境信息的检测和处理。获取真实有效的环境信息,是控制系统进行决策的保证。通常采用的传感器分为内部传感器和外部传感器。内部传感器主要包括:编码器、线加速度计、陀螺仪、磁罗招等。外部传感器主要包括:视觉传感器、超声波传感器、红外传感器、接触和接近传感器等; (3)控制系统的多传感器信息融合技术。多传感器信息融合是把分布在不同位置的传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合,消除多传感器之间可能存在的冗余和矛盾,以降低其不确定性,形成对系统环境的相对完整一致的感知描述,从而提高智能系统决策、规划的快速性和正确性,同时降低决策风险; (4)控制系统的开发技术。重点研究开放式、模块化控制系统。移动机器人控制器结构的标准化,以及网络式控制器成为研究热点。编程技术进一步提高在线编程的可操作性,离线编程的人机界面更加友好、自然语言化编程和图形化编程的进一步推广也是今后研究的重点; (5)运动控制技术。机器人运动必须足够快,受控并安全,避开静态和动态的障碍。轨迹跟踪、路径跟踪、点镇定是移动机器人运动控制的三个基本问题; (6) 控制系统的智能化技术。控制系统的智能特征包括知识理解、归纳、推断、反应和问题求解等内容。涉及领域包括图像理解、语音和文字符号的处理与理解、知识的表达和获取等方面。智能控制方法常使用神经网络和模糊控制方法,但前者往往伴随着对存储容量、运算速度的较高要求,这与移动机器人高速高精度运动控制的要求存在一定差距,故模糊控制方法在机器人控制方面有着较大的优势。

    4.2 机器人的驱动系统 目前,爱机器人的运动控制中较为常见的有直流电机、步进电机和舵机。对于我的课题来说,一个能控制速度的电机作为麦克纳姆轮使用,也需要一个能精确可控制角度且可以保持的电机作为腿部关节使用。经过我初步估计电机转速不是很大,如果使用直流电机,由于转速和力矩的影响,需配置减速器,且不能控制角度。而如果使用步进电机,需配置驱动器。为满足系统的控制要求,考虑到经济性等,我准备采用Dynamixel系列AX-12舵机它是机器人专用的伺服电机。它不但能精确控制角度,作为关节角度控制;
    也可以通过软件设置为无限旋转模式,作为车轮使用。

    4.2.1 AX-12数字舵机概述及特性 舵机是一种位置伺服的驱动器,适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。其工作原理是:控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片,获得直流偏置电压。它内部有一个基准电路,产生周期为20mS,宽度为1.5ms的基准信号,将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较,获得电压差输出。最后,电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。AX-12舵机是一款智能化、模块化的动力装置,主要由一个微处理器、一个精确的直流电机、齿轮减速器、位置传感器、温度传感器以及具备通讯功能的控制芯片等组成,其内部机械结构和电路控制如图4.1所示: 图4.1 舵机内部结构和控制图 AX-12数字舵机作为舵机用时,最大转角为300度,作为电机用时可以自由旋转,应用范围广;采用数字信号控制,控制起来更方便;每个舵机都拥有唯一的ID号,采用网络驱动模式、Daisy总线连接方式,可以多个网状串连控制,连接方便。它的具体参数如表4.1所示。

    由于AX-12内部配有一个ATmega8微处理器,用来接收控制器发送的数据包,通过相应的处理后给伺服电机发送PWM信号来控制电机的起停。因此,控制舵机实际上是去控制ATmega8舵机的状态和参数都存储在ATmega8的RAM和EEPROM相应的地址里,对舵机进行控制也就是对舵机的相应地址读和写数据的过程。那么具体怎么写?舵机的通信协议是什么呢?下面就来介绍舵机的通信协议。

    表4.1 舵机具体参数 项目 参数 项目 参数 重量 55g 位移角度 0-300° 无限旋转 减速比 1/254 最小角度 0.35° 工作电压 7VDC-12VDC 通讯 半双工异步串行通信 工作温度 -5-85摄氏度 波特率 7343bps-1Mbps 最大电流 900mA 指令包 数字信号 输入电压 7V 10V 物理连接 TTL多通道(daisy总线) 最大扭矩 12(Kgf•cm) 16.5(Kgf•cm) 材料 工程塑料 转速 0.269(秒/60°) 0.196(秒/60°) 反馈 位置、温度、负载、电压等 4.2.2 AX-12舵机通信协议 AX-12数字舵机不像一般的R/C伺服电机(舵机)使用PWM控制,它的控制信号为数字信号,主控制器和舵机采用TTL-Daisy总线的连接方式、半双工异步串行通讯协议((8位数据位、1位终止位,无奇偶校验位)。主控制器通过发送和接受数据包的形式来控制舵机,有两种数据包:一个是指令包,这是从主控制器发给舵机的指令;另一个是状态包,这是舵机返回给主控器的。如果主控器向ID为N的舵机发送指令包,则只有该ID的舵机会反馈相应的状态并且执行需要 的动作。控制原理图如图4.2所示: 图4.2舵机控制原理图 4.3 机器人的感知系统 环境感知能力是移动机器人除了移动之外最为基本的一种能力,感知能力的高低直接决定了机器人的智能性。}fU感知能力是由感知系统决定的,感知系统是机器人与环境、人实现交互的重要I/O工具,是机器人获取信息的窗口。移动机器人之所以能在已知或未知的环境中面向目标自主运动,完成一定的作业功能,是因为它能够通过多传感器感知外部环境信息和自身状态。

    移动机器人的传感器可分为内部和外部两类传感器。内部传感器用来检测机器人本身的状态,是完成机器人运动所必须的那些传感器,如位置、速度传感器等,它们是构成机器人不可缺少的基本原件之一。外部传感器用来检测机器人所处环境及状况的传感器,取决于机器人所要完成的任务,如视觉传感器、超声波传感器、红外传感器、声音传感器等。机器人用这些传感器采集各种信息,然后采取适当的方法,将多个传感器获取的环境信息加以综合处理,控制机器人进行智能作业[19]。

    本设计中除了采用AX-12舵机中自带的位置、速度、温度、供电电压及扭矩等内部传感器外,还采用AX-S1传感器模块作为外部传感器。值得一提的是,由于AX-S 1的通信协议以及控制方式跟AX-12的一样,所以只需要用daisy总线把它们串连在一起即可控制,所以也就不再重复介绍了。

    4.3.1 内部传感器 AX-12舵机不但内置有位置、速度传感器用于检测电机的旋转速度以及舵机的旋转角度,还有内部温度、供电电压以及扭矩等传感器,用于检测舵机内部的状态。当AX-12舵机内部温度、扭矩、供电电压等超过额定范围时,它主动反馈这种情况。此外,它还会闪动LED灯或关闭舵机扭矩来保护自己。

    4.3.2 外部传感器 Dynamixel系列AX-12传感模块可以说是“麻雀虽小,五脏俱全”,它包含了红外距离传感器、红外遥控器、声音探测传感器、光度探测传感器、温度探测传感器以及还具有蜂鸣器的功能。它的具体参数如下表4.2。

    下面就来详细介绍一下课题中用到的几个传感器: (1)红外距离传感器: 红外距离传感器是以红外线为介质,利用红外线反射原理对障碍物距离进行探测。它具有一对红外信号发射管和接收管,发射管发射特定频率的红外信号,接收管接收这种频率的红外信号,当红外的检测方向遇到障碍物时,红外信号反射回来被接收管接收,经过处理之后,经过处理就能检测障碍物的远近。

    红外传感器的优点是不受可见光影响,白天黑夜均可测量,角度 灵敏度高、结构简单、价格较便宜,可以快速感知障碍物的存在。

    (2)声音探测传感器 听觉传感器是机器人另一种必须的外传感器,它是将声源通过空气振动产生的声波转化为电信号的设备。AX-S 1以3 800Hz的频率来检测声音,它不但能检测声音的大小,还能检测声音的次数,并存放在相应的寄存器地址中。为了防止把一次掌声误认为多次掌声,传感器在检测到一次声音后,在接下来的800ms内不再检测。

    表4.2 AX-12具体参数 项目 参数 项目 参数 重量 37g 协议类型 半双工异步通信 分辨率 10bit 物理连接 TTL多通道(daisy总线) 工作电压 7VDC-12VDC 波特率 7343bps-1Mbps 供应电流 40mA 材料 工程塑料 工作温度 -5-85摄氏度 反馈 红外距离,声音探测,光度探测。温度探测等传感器,以及红外遥控器和蜂鸣器等 指令包 数字信号 4.4 移动机器人控制系统 移动机器人控制系统的任务根据移动机器人所要完成的功能以及从传感器反馈回来的信号支配机器人的执行机构完成机器人的工作目标。控制系统由机器人所要达到的功能、机器人的本体结构和机器人的控制方式决定的。

    机器人控制系统一般要满足一下几个基本要求: (1)制系统的小型化、轻型化、标准化、模块化。由于机器人控制系统是放置于机器人本体上的,为了方便安装和连接,要求控制系统尽可能小型化;同日寸要求控制系统尽可能做到轻型化,这样可以减轻机器负载,减少系统的功耗;另外,为了系统口常的维护目_具有良好的可扩展性,系统尽可能的标准化、模块化;

    (2)有良好的可靠性。由于干扰信号会影响机器人的正常工作,因此要考虑软硬件任务的分配和选择接地、隔离、屏蔽以及工艺性等方面的因素;

    (3)系统有很好的稳定性。稳定性是控制系统的基本要求,机器人运动中首要和基本的问题是实现稳定的行走。

    根据移动机器人控制系统的设计要求,结合本机器人的系统功能和特点,按照模块化的设计思想,提出了机器人控制系统总体设计方案。如下图所示: 图4.3 控制系统总体方案 控制系统总体设计方案 该方案是以ATmega128芯片为核心,分模块化设计,各子模块功能为: (1)微处理器模块:是控制系统的核心,包括微控制器及其相关外围电路主要进行各种信息、数据的处理,协调系统中各功能模块完成预定的任务;

    (2)驱动模块:控制机器人系统中的舵机和传感器模块预定的任务;实现舵机速度和位置的控制,完成前进、后退、直行、转弯、避障、抓取等动作;

    (3)传感器模块:有速度、位置、距离、声音等传感器,主要负责移动机器人移动过程中的障碍物、声音等检测; (4)电源模块:负责整个移动机器人的电源供给,使系统能离线运动,主要由12V蓄电池及相关调压稳压电路组成;

    (5)串口通信模块:根据RS232通信标准与上位机进行串口通信; (6)JTAG调试:可以实现在线编程、调试仿真。

    控制系统的总体方案确定之后,就要进行系统的硬件电路设计和软件程序设计[20]。

    4.5 预计要达到的控制要求 我的机器人每个腿部共有三个驱动电机,分别控制了上肢的转动,下肢绕上肢转动,和轮胎的转动。由于机器人是轮腿结合的,所以在使用足式移动时,需将轮胎刹住,不能让其转动。同时每个AX-12舵机都能控制角度,所以可以使腿部的转动完全受控制,不会受重力或惯性影响。

    我的机器人最长可达2米的样子,最高可达1.3米左右,在使用轮式移动时,根据环境条件来控制机器人的高度和长度来进行移动。对于台阶及楼梯则采用足式移动,对于台阶,首先机器人重心要稍偏低,然后先抬起一只前脚上台阶,等站稳后在上另一只前脚,之后再向前走一小短距离,这里通过红外感应来测距,决定前进多少之后再开始抬起一只后脚上台阶,最后是另一只后脚上台阶。对于上楼梯,过程差不多只不过由于楼梯宽度只比轮胎大一些所以没有上完前脚再往前走的那一步,而是接着上后脚,当然上楼梯时机器人的角度要把握好防止机器人摔下楼梯。爬楼梯过程图应像图4.4和图4.5所示:
    图4.4机器人以协调步态爬越楼梯 图4.5机器人楼梯爬越实验[18] 在避障和选择路线上我的想法是这样的,机器人系统可以通过传感器来测量周围环境,并对环境建立三维模型,然后通过对环境的分析来选择路线,然后再经过多少的距离就重新对环境建模来及时更新环境模型选择路线和动作,之前不久的模型也要同时进行考虑,这样就能够很好的完成任务。以我现在的知识,我觉得人很难把机器人系统做的能像人脑一样进行思考,所以就很难做出完全符合要求的机器人。但是要做出能完成某项任务的机器人我觉得还是很可行的,所以我们要不断在这方面进行研究,以期望做出更有能力的机器人。

    本章小结 这一章我对机器人的控制系统进行了简单的研究,确定了一些基本硬件和对我的机器人移动的一个猜想。对于程序的编辑和测试,以我现在的知识是无法在短时间内完成的,但我希望以后我能在这方面也进行深入的研究。

    总结 我的设计经过我阅读一些关于移动机器人的文献资料,设计出了一种轮腿结合式的移动机器人,它有较好的越障能力。设计主要完成了一下内容:
    (1) 根据自己的想法和对一些资料的研究,选择了四足的轮腿式移动方式,并对其移动原理进行了分析。

    (2) 靠自己不成熟的想法设计了一种机器人结构,并完成了零件的3维图形和3维装配图。

    (3) 对机器人的控制系统进行了简单的设计,里面还有诸多问题没有解决。

    在对移动方式的选择上我首先就选择了麦克纳姆轮,因为麦克纳姆轮工艺已经比较成熟,而且能全方位移动。然后对其原理进行了阐述。接着是机器人的结构的设计。首先设计重要的腿部结构,然后是主体部分,这个过程都是运用UG7.5来完成的。之后对电机类型进行选择,最终选择了舵机,因为其优秀的功能。在对控制系统的设计中,由于自身知识的匮乏,我查阅了许多资料,最终简单的设计了控制系统的框架,并没有对内部指令等进行编辑。希望以后能够学习此方面的知识。

    参考文献 [1] 蔡自兴.机器人学[M].北京:清华大学出版社,2000. 18-19, 46-53. [2] Gary L.Bennett and Ronald C.Cull. Enabling the Space Exploration Initiative:NASA's Exploration Technology program in Space power[A]. AIA.A/NASA/OAI Conference on Advanced SEI Technologies, 1991:1-24. [3] William LMclaughlin. Planetary Missions[A]. AAS 87-624,1997:151-160. [4] Yoshioka N.,Wakabayashi Y Driving Technology and Preliminary Tests of a Lunar Rovers[C]. IFAC 13th Triennial World Congress, 1996:23-28. [5] William Shields, Salah Feteih, Patrick Hollis. Lunar Rover Trailer, Lunar Surface Operations Volume IV[J].NASA-CR-195554, 1993:76-89. [6] Shigeo Hirose. Mobility and Remote Control Schemes of an Offset-Wheel Rover Vehicle[C]. Proceeding of International Coference on Mobile Planetary Robots&Rover roundup, 1998:85-88. [7] Burg J.,Blazevic P Anti-lock Braking and Terrain Control Concept for All-Terrain Robotic Vehicle[C]. Proceeding of IEEE International Conferece on Robotics and Automation, 1997:1400-1405. [8] Stewart Moorehead, Dimitrios Apostolopoulos. Autonomous Navigation Field Results of a Planetary Analog Robot in Antarctrica[A]. Proc. of the 5th international Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, 1999:237-242. [9] Nobuto YOSHIOKA. The Driving Operation System&Ground Testing of a Planetary Rover Test Vehicle[A]. Proceeding of International Coference on Mobile Planetary Robots&Rover roundup, 1997:95-103. [10] 王文学,孙萍,徐心和.足球机器人系统结构与关键技术研究[[J].控制与决策,2001,16(2): 233-235. [11] 孙迪生,王炎.机器人控制技术[M].北京:机械工业出版社,1997. 45-56. [12] 柳洪义,宋伟刚.机器人技术基础「M].北京:冶金工业出版社,2002. 16-29,49-50, 165-174. [13] 祖莉,王华坤.智能移动机器人运动控制系统及算法的设计[[J].机器人技术与应用,2002, 24(5): 39-42. [14] Huang Xin-han, Jean Bosco Mbede, Wang Min. Fuzzy Sensor-based Motion Control among Dynamic Obstacles for Robot Manipulators[J]. Fuzzy Systems and Mathematics, 2000, 14(1): 100-110. [15] 周学才,李卫平,李强.开放式机器人通用控制系统[[J].机器人,1998, 20(1):25-31. [16] Philip J. Fiedler, Chris J. Schilb, Open-architecture systems for robotic work cells[J]. Robotics today, 1998, 11(4): 1-6. [17] 欧青立,何克忠.室外智能移动机器人的发展及其关键技术研究[[J].机器人,2000, 22(6): 519-525. [18] 黄博,赵建文,孙立宁,基于静平衡的四足机器人直行与楼梯爬越步态[J],机器人,2010,32(2). [19] 朱孟强,移动机器人控制系统的研究[D] 陕西:西北农林科技大学,2008. [20] 洪草根,基于ASR单片机的移动机器人控制系统设计 保定 华北电力大学 2011. 致 谢 首先感谢彭可老师给我这次机会做这个设计,并且彭可老师对知识追求孜孜不倦、精益求精的治学态度,给我留下了深刻的印象,也使我在大学学习期间受益匪浅。

    感谢机械系所有老师大学期间在我学习及工作方面的关心与帮助。他们对我的悉心指导和无微不至的关怀将使我终身难忘。

     感谢我所有的同学,一直以来大家共同努力、共同进步,遇到困难互相帮助、互相勉励,一齐前进。

    感谢所有帮助过我,和我所结识的所有的人们,是你们一起成就着我的人生。

    特别感谢我的父母,感谢他们一直为我操劳,感谢他们一直以来对我的关心与鼓励。

    外文翻译:
    Autonomous robot obstacle avoidance using a fuzzy logic control scheme William Martin Submitted on December 4, 2009 CS311 - Final Project 1. INTRODUCTION One of the considerable hurdles to overcome, when trying to describe a real-world control scheme with first-order logic, is the strong ambiguity found in both semantics and evaluations. Although one option is to utilize probability theory in order to come up with a more realistic model, this still relies on obtaining information about an agent's environment with some amount of precision. However, fuzzy logic allows an agent to exploit inexactness in its collected data by allowing for a level of tolerance. This can be especially important when high precision or accuracy in a measurement is quite costly. For example, ultrasonic and infrared range sensors allow for fast and cost effective distance measurements with varying uncertainty. The proposed applications for fuzzy logic range from controlling robotic hands with six degrees of freedom1 to filtering noise from a digital signal.2 Due to its easy implementation, fuzzy logic control has been popular for industrial applications when advanced differential equations become either computationally expensive or offer no known solution. This project is an attempt to take advantage of these fuzzy logic simplifications in order to implement simple obstacle avoidance for a mobile robot. 2. PHYSICAL ROBOT IMPLEMENTATION 2.1. Chassis and sensors The robotic vehicle's chassis was constructed from an Excalibur EI-MSD2003 remote control toy tank. The device was stripped of all electronics, gears, and extraneous parts in order to work with just the empty case and two DC motors for the tank treads. However, this left a somewhat uneven surface to work on, so high-density polyethylene (HDPE) rods were used to fill in empty spaces. Since HDPE has a rather low surface energy, which is not ideal for bonding with other materials, a propane torch was used to raise surface temperature and improve bonding with an epoxy adhesive. Three Sharp GP2D12 infrared sensors, which have a range of 10 to 80 cm, were used for distance measurements. In order to mount these appropriately, a 2.5 by 15 cm piece of aluminum was bent into three even pieces at 135 degree angles. This allows for the IR sensors to take three different measurements at 45 degree angles (right, middle, and left distances). This sensor mount was then attached to an HDPE rod with mounting tape and the rod was glued to the tank base with epoxy. Since the minimum distance that can be reliably measured with these sensors is 10 cm, the sensors were placed about 9 cm from the front of the vehicle. This allowed measurements to be taken very close to the front of the robot. 2.2. Electronics In order to control the speed of each motor, pulse-width modulation (PWM) was used to drive two L2722 op amps in open loop mode (Fig. 1). The high input resistance of these ICs allow for the motors to be powered with very little power draw from the PWM circuitry. In order to isolate the motor's power supply from the rest of the electronics, a 9.6 V NiCad battery was used separately from a standard 9 V that demand on the op amps led to a small amount of overheating during continuous operation. This was remedied by adding small heat sinks and a fan to the forcibly disperse heat. Fig. 1. The control circuit used for driving each DC motor. Note that the PWM signal was between 0 and 5 V. 2.3. Microcontroller Computation was handled by an Arduino Duemilanove board with an ATmega328 microcontroller. The board has low power requirements and modifications. In addition, it has a large number of prototyping of the control circuit and based on the Wiring language. This board provided an easy and low-cost platform to build the robot around. 3. FUZZY CONTROL SCHEME FOR In order to apply fuzzy logic to the robot to interpret measured distances. While the final algorithm depended critically on the geometry of the robot itself and how it operates, some basic guidelines were followed. Similar research projects provided both simulation results and ideas for implementing fuzzy control.3,4,5 3.1. Membership functions Three sets of membership functions were created to express degrees of membership for distances, translational speeds, and rotational speeds. This made for a total of two input membership functions and eight output membership functions (Fig. 2). Triangle and trapezoidal functions were used exclusively since they are quick to compute and easy to modify. Keeping computation time to a minimum was essential so that many sets of data could be analyzed every second (approximately one every 40 milliseconds). The distance membership functions allowed the distances from the IR sensors to be quickly “fuzzified,“ while the eight speed membership functions converted fuzzy values back into crisp values. 3.2.Rule base Once the input data was fuzzified, the eight defined fuzzy logic rules (Table I) were executed in order to assign fuzzy values for translational speed and rotation. This resulted in multiple values for the each of the fuzzy output components. It was then necessary to take the maximum of these values as the fuzzy value for each component. Finally, these fuzzy output values were “defuzzified“ using the max-product technique and the result was used to update each of the motor speeds. (a) (b) (c) Fig. 2. The membership functions used for (a) distance, (b) translation speed, and (c) rotational speed. These functions were adapted from similar work done in reference 3. 4. RESULTS The fuzzy control scheme allowed for the robot to quickly respond to obstacles it could detect in its environment. This allowed it to follow walls and bend around corners decently without hitting any obstacles. However, since the IR sensors' measurements depended on the geometry of surrounding objects, there were times when the robot could not detect obstacles. For example, when the IR beam hit a surface with oblique incidence, it would reflect away from the sensor and not register as an object. In addition, the limited number of rules used may have limited the dynamics of the robot's responses. Some articles suggest as many as forty rules6 should be used, while others tend to present between ten and twenty. Since this project did not explore complex kinematics or computational simulations of the robot, it is difficult to determine exactly how many rules should be used. However, for the purposes of testing fuzzy logic as a navigational aide, the eight rules were sufficient. Despite the many problems that IR and similar ultrasonic sensors have with reliably obtaining distances, the robustness of fuzzy logic was frequently able to prevent the robot from running into obstacles. 5. CONCLUSION There are several easy improvements that could be made to future iterations of this project in order to improve the robot's performance. The most dramatic would be to implement the IR or ultrasonic sensors on a servo so that they could each scan a full 180 degrees. However, this type of overhaul may undermine some of fuzzy logic's helpful simplicity. Another helpful tactic would be to use a few types of sensors so that data could be taken at multiple ranges. The IR sensors used in this experiment had a minimum distance of 10 cm, so anything in front of this could not be reliably detected. Similarly, the sensors had a maximum distance of 80 cm so it was difficult to react to objects far away. Ultrasonic sensors do offer significantly increased ranges at a slightly increased cost and response time. Lastly, defining more membership functions could help improve the rule base by creating more fine tuned responses. However, this would again increase the complexity of the system. Thus, this project has successfully implemented a simple fuzzy control scheme for adjusting the heading and speed of a mobile robot. While it is difficult to determine whether this is a worthwhile application without heavily researching other methods, it is quite apparent that fuzzy logic affords a certain level of simplicity in the design of a system. Furthermore, it is a novel approach to dealing with high levels of uncertainty in real-world environments. 6. REFERENCES 1 Ed. M. Jamshidi, N. Vadiee, and T. Ross, Fuzzy logic and control: software and hardware applications, (Prentice Hall: Englewood Cliffs, NJ) 292-328. 2 Ibid, 232-261. 3 W. L. Xu, S. K. Tso, and Y. H. Fung, “Fuzzy reactive control of a mobile robot incorporating a real/virtual target switching strategy,“ Robotics and Autonomous Systems, 23(3), 171-186 (1998). 4 V. Peri and D. Simon, “Fuzzy logic control for an autonomous robot,” 2005 Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society, 337-342 (2005). 5 A. Martinez, E. Tunstel, and M. Jamshidi, “Fuzzy-logic based collision-avoidance for a mobile robot,“ Robotica, 12(6) 521–527 (1994). 6 W. L. Xu, S. K. Tso, and Y. H. Fung, “Fuzzy reactive control of a mobile robot incorporating a real/virtual target switching strategy,“ Robotics and Autonomous Systems, 23(3), 171-186 (1998). 采用模糊逻辑控制使1自主机器人避障设计 William Martin 威廉马丁 Submitted on December 4, 2009 提交于2009年12月4日 CS311 - Final Project CS311 -最终设计 1、INTRODUC引言 其中一个很大的障碍需要克服,当试图用控制逻辑一阶来描述一个真实世界设计在发现在这两个语义evaluations.评价中control scheme with first-order logic, is the strong ambiguity found in both semantics and设计设计设计是个强大的模糊区。Although one option is to utilize probability theory in order to come up with a mo虽然一个方案是利用概率论,以便得到一个更realistic model, this still relies on obtaining information about an agent's environment with some现实的模型,这种获得信息的方法的精度仍然依赖于外部环境amount of precision.。然而,在其收集data by allowing for a level of tolerance.数据的公差允许的范围内,模糊逻辑允许利用不精确的间接方法来实现。在需要高精度or accuracy in a measurement is quite costly.测量时它是相当昂贵的。例如,超声波和红外线传感器在其距离内allow for fast and cost effective distance measurements with varying uncertaint允许快速和有效的测量但其测量结果存在很大的不确定性。模糊逻辑控制的应用范围从利用六自由度[1]控制机器人手臂到从数字信号[2]中过滤噪音。2Due to its easy implementation, fuzzy logic control has由于其易于实现,模糊逻辑控制been popular for industrial applications when advanced differential equations become either一直流行在工业应用中,尤其是高级微分方程computationally expensive or offer no known solution.计算复杂或难以解决时。这个项目企图利用advantage of these fuzzy logic simplifications in order to implement simple obstacle avoidance简化模糊逻辑,以实现移动机器人的简单避障。

    2、机器人具体实现 2.1 底盘和传感器 机器人汽车的底盘由Excalibur MSD2003远程控制玩具坦克构成。该装置去除了所有电子,齿轮和其他多余的部分,只留下了个空架和两个带动坦克履带的直流电动机。然而,这使得它的表面有些不平滑,所以用高密度聚乙烯(HDPE)棒来填补空白处。由于高密度聚乙烯具有较低的表面能,当与其他材料粘接时它并不理想,所以用一丙烷棒与环氧粘合剂来提高表面温度,提高易焊接能力。

    三夏普GP2D12红外传感器用于测量距离,其测量范围是10至80厘米,分别。为了更好安装,将一块2.5*15厘米铝被弯曲成3个135度角的小块。用户既可以将红外传感器采取三种(右,中,左)不同的测量距离分别是45度角。这种传感器通过安装带和高密度聚乙烯棒安装到坦克的底部。由于可靠地最小测量距离是10厘米,传感器放置在距离小车前面约9厘米处。这使得测量点非常接近机器人的前面。

    2.2 电子器件 为了控制电机的速度,脉冲宽度调制(PWM)用来驱动两个L2722运算放大器以使其工作在开环模式(图1)。IC的高输入电阻使马达从供电的PWM电路中得到非常小功率。为了使电机的供电与其他器件的供电相分开,专门一个9.6 V镍镉电池为电机供电,而其余的电子器件用一个标准的9伏的电源供电。这样运算放大器在持续工作时就产生了很少的过热。这部分热通过一个小热槽和一个散热风扇使其保持平衡。

    图1.控制电路用于驱动每个直流电动机 注:PWM信号电压在 between 0 and 5 V.0至5V之间。

    2.3 微控制器 计算是由Arduino Duemilanove板和ATmega328微控制器完成的。该电路板具有低功耗和支持原始PWM信号的特点。此外,它还有一个适应快速变化的输入端。Arduino的编程语言具有C语言的形式。这个电路板提供了简易低成本的机器人开发电路。

    3、避障的模糊控制方案 为了将模糊逻辑应用于机器人运作,而开发了一个诠释测量距离的设计。虽然最终的算法在很大程度上取决于该机器人本身以及它如何运作,但还是要遵循一些基本准则的。类似的研究项目既提供模拟结果及模糊控制的执行方法[3-5]。

    3.1 附属功能 由此引出了三种附属功能,它们分别是测量距离,平移速度和旋转速度。他们由2各输入隶属函数和8个输出隶属函数(图2)组成。三角形和梯形函数是专用的,因为它们计算速度快,易于修改。保持计算时间到最低限度是必要的,以便多组数据每秒(大约每40毫秒/个)都可以得到分析。距离隶属函数可以使来自距离红外传感器的距离信息迅速“模糊化”,而8速模糊值函数将其转换回准确的数值。

    3.2 基本规则 一旦输入数据模糊化,模糊逻辑定义的8个规则(表一)就被执行,以便将模糊值分配给平移速度和旋转速度。这导致每个组件的模糊输出有多个值。因此有必要采用每个组件的最大值作为模糊值。最后,通过最大输出技术将这些模糊输出值“解模糊”,其结果是用来更新每个马达的速度。

    (一) (二) (三) (c) 图2 图2.附属函数分别用来测量(一)距离,(二)翻译速度,以及(三)转动速度。这些函数从参考文献3类似的内容中借鉴而来。

    表1 用于控制的模糊逻辑规则库 规则 左边 中间 右边 速度 旋转 1 接近 接近 接近 慢 右大转 2 接近 接近 远离 中等 右小转 3 接近 远离 接近 慢 不转 4 接近 远离 远离 快 右小转 5 远离 接近 接近 中等 左小转 6 远离 接近 远离 慢 右大转 7 远离 远离 接近 快 左小转 8 远离 远离 远离 快 不转 4、结果 该设计使模糊控制的机器人能够迅速回应检测到的障碍。这使得它能沿着墙壁和角落行动而不会撞击到任何障碍物。然而,由于红外传感器的尺寸取决于周围物体几何形状,很多时候机器人也无法检测到障碍物。例如,当红外线光束击中地面的倾斜处事,则反映出远离传感器和不认为是一个障碍对象。此外,使用有限数量的规则可能限制机器人的一些反应。有些文章建议多达40条规则应加以使用,而另一些倾向于10和20条之间[6]。由于该项目不探索复杂的机器人运动学或模拟计算,以至于它是难以确定到底有多少规则应该被使用。但是,作为一个模糊逻辑的宗旨测试导航助手,八个规则就足够了。尽管有许多相似的问题,IR和超声波传感器的距离有可靠地获取途径,鲁棒性模糊逻辑通常是能够能防止机器人跑向障碍物。

    5、 结论 这有几个简单的改进方法可以借鉴到未来的迭代项目中以提高机器人的性能。最引人注目的将是实现红外线或超声波传感器在伺服使他们能够每次扫描一个完整的180度。然而,这种类型的改革可能会破坏一些模糊逻辑的简化。另一个有用策略是使用一些不同的传感器,使数据获取多元化。该红外传感器在设计中使用的是最小测量距离为10厘米的,所以很多障碍在前面无法可靠地检测到。同样,最大测量距离是80厘米的传感器也是对远处的物体很难作出反应。超声波传感器在稍微增加成本和反应时间的同时,可以有效增大测量范围。最后,定义更多附属函数可以改善机器人的反应能力。但是,这样做将再次增加系统的复杂性。

    因此,一个简单的模糊控制机器人的移动方向和移动速度的方案,通过本设计成功的实现了。在没有经过大量的其他方法的研究时,很难确定这是否是一个值得的方法这是很明显,但是模糊逻辑系统的设计,提供了一种对某些层面的简单化研究的方法。此外,它是一个处理环境中各种实际不确定性的新方法。

    6. 参考文献 [1] Ed. 埃德·米贾姆希迪,注Vadiee,并吨罗斯和控制,模糊逻辑:软件和硬件应用,(普伦蒂斯霍尔:黄俊英,新泽西州)292-328。

    [2] Ibid, 232-261. 同上,232-261。

    [3] WL Xu, SK Tso, and YH Fung, “Fuzzy reactive control of a mobile robot incorporating a 轮候册许,水库草,和YH丰,“模糊控制结合被动移动机器人真实/虚拟目标转换“战略,机器人和自主系统,23(3),171-186 (1998).(1998年)。

    [4] V. Peri and D. Simon, “Fuzzy logic control for an autonomous robot,” 2005 Annual Meeting of 五围和D.西蒙,“模糊逻辑控制的自主机器人为”2005年年度会议北美模糊信息处理学会,337-342(2005)。

    [5] A. Martinez, E. Tunstel, and M. Jamshidi, “Fuzzy-logic based collision-avoidance for a mobile 答:马丁内兹,大肠杆菌Tunstel和M.贾姆希迪,“模糊逻辑基础的防撞为移动机器人“Robotica,12(6)521-527(1994)。

    [6] WL Xu, SK Tso, and YH Fung, “Fuzzy reactive control of a mobile robot incorporating a 轮候册许,水库草,和YH丰,“模糊控制结合被动移动机器人真实/虚拟目标转换“战略,机器人和自主系统,23(3),171-186 (1998). (1998年)。

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