目录
摘要 (Ⅲ)
ABSTRACT (Ⅳ)
第一章引言 (1)
1.1 研究的目的和意义 (1)
1.2 履带机器人避障系统研究的现状及发展趋势 (1)
1.2.1 国内履带外机器人避障系统的研究现状 (1)
1.2.2 国内外履带机器人避障路径规划研究现状. (7)
1.3 履带机器人研究存在的问题 (10)
1.4 论文各部分内容 (10)
第二章基于DSP的履带机器人避障系统硬件原理 (11)
2.1 系统硬件总体设计方案 (11)
2.2 履带机器人DSP控制器选择与介绍 (12)
2.2.1 TMS320F2812芯片介绍 (13)
2.2.2 系统外部扩展存储器 (13)
2.3 传感器的选择与介绍 (14)
2.3.1 声纳传感器 (14)
2.3.2 航向角传感器 (16)
2.3.3 速度传感器 (16)
2.4 电机的选择与功率驱动主回路设计 (17)
2.5 硬件系统抗干扰技术 (19)
2.6 本章小结 (20)
第三章履带机器人避障方法设计 (21)
3.1 履带机器人避障控制的总体框图 (21)
3.2 履带式移动机器人的运动学模型 (21)
3.3 履带式移动机器人的环境建模 (22)
3.4 覆盖式路径规划的数学描述 (24)
3.5 覆盖式路径规划的方法设计 (25)
3.6 轨迹控制算法的设计 (26)
3.7 本章小结 (27)
第四章基于DSP的履带机器人避障控制算法的仿真 (28)
4.1 控制算法 (28)
4.2 避障控制算法的MATLAB仿真 (30)
4.3 本章小结 (33)
第五章基于DSP的履带机器人避障系统的软件设计 (34)
5.1 DSP开发环境介绍 (34)
5.2 避障控制系统程序 (34)
5.2.1 主程序模块 (34)
5.2.2 避障模块 (36)
5.2.3 PID模块 (36)
5.2.4 A/D转换模块 (38)
5.3 本章小结 (39)
第六章结论与展望 (40)
6.1 结论 (40)
6.2 研究展望 (40)
致谢 (41)
参考文献 (42)
摘要
本文设计了基于DSP的履带式机器人避障系统系统。
首先对履带机器人的国内外研究和使用现状进行了较为全面和详实的介绍，从而寻求出该课题的研究方向；同时介绍了机器人的各种避障控制算法。
其次，介绍了履带机器人避障系统的总体结构方案设计。为实现整个系统的行走及避障功能要求，对系统控制芯片和车轮驱动电机的类型等进行了选择。确定了以TMS320F2812 DSP为核心控制器，直流电机为主要运动机构的机器人核心部分；同时，设计了机器人的主要硬件构造。
本文随后根据控制要求分析了系统所需的硬件结构。搭建了一个基于DSP的机器人控制平台，概括了硬件电路设计中所必须考虑的抗干扰措施。之后阐述了控制系统的软件设计方法。以车轮电机控制采用增量式PID控制算法为重点，介绍了软件控制的总体策略与控制结构，并对仿真结果进行了比较；然后分块介绍各个模块程序与必要的寄存器的设置。
最后，总结了作者的研究成果，并阐述需要进一步深入研究的工作。
关键词：履带机器人，避障系统，自主导航，DSP系统，运动学模型。
ABSTRACT
This article designed the system which has evaded based on the DSP marching robot bonds.
First has carried on more comprehensive and a detailed introduction to the caterpillar band robot's domestic and foreign research and the use present situation, thus seeks this topic the research direction. Simultaneously introduced robot's each kind evades bonds the control algorithm.
Next, introduced the caterpillar band robot evades bonds system's gross structure project design. In order to realize overall system's walk and evade bonds the function request, actuated electrical machinery's type to the systems control chip and the wheel and so on to carry on the choice. Had determined take TMS320F2812 DSP as the core controller, the direct current machine for the main motion robot hard core. At the same time, has designed robot's main hardware structure.
This article has analyzed the hardware architecture which according to the control request the system needs. Has built one based on the DSP robot control platform, summarized the anti-jamming measure which in the hardware circuit design must consider. Afterward elaborated control system's software design method. Uses the differential motion actuation type caterpillar band robot control algorithm takes the wheel motor control as the key point, introduced software control's overall strategy and the control structure, and has carried on the comparison to the simulation result. Then the piecemeal introduced that each module procedure and the essential register's establishment.
Finally, summarized author's research results, and elaborated that needs further deep research work.
Key words: Caterpillar band robot,Obstacle avoidance, Autonomous navigation, DSP, Kinematics model.
第一章引言
1.1 研究的目的和意义
在人类文明的悠远长河中，我们看到了人类进步的脚印：各种机器的发明大大地减轻了人们的体力劳动；与此同时，电子计算机的发明与推广应用也在很大程度上代替了人们所进行的脑力劳动；而机器人作为二者结合的产物则可以完成许多人类“力所不能及”的工作。
机器人移动的研究始于60年代末期。斯坦福研究院(SRI)的Nils Nilssen和Charles Rosen等人，在1966年至1972年中研造出了取名Shakey的自主移动机器人。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。与此同时，最早的操作式步行机器人也研制成功，从而开始了机器人步行机构方面的研究，以解决机器人在不平整地域内的运动问题，设计并研制出了多足步行机器人。其中最著名是名为General Electric Quadruped的步行机器人。70年代末，随着计算机的应用和传感技术的发展，移动机器人研究又出现了新的高潮。特别是在80年代中期，设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台，这些移动机器人主要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从而促进了移动机器人学多种研究方向的出现。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[1]。
开发和研制建设机器人和传统建设机械的机器人化，是工业机器人和特种机器人发展的必然结果，也是建设机械设备发展的方向。随着改革的深入和科学技术的发展，在全行业的共同努力下，我国在研制和开发建设机器人和机器人化的建设工程设备上必将在二十一世纪取得更大的发展。
随着建设施工向高级化方向发展，高等级公路、高层建筑和铁路的施工要求愈来愈高，对建设施工设备的要求也日益上升，目前建设工程设备基本上实现了机械化，但一般多停留在人工操纵、控制上，由于施工过程中，所处理的信息量越来越大，人工控制很难达到建设施工的具体要求。必须提高建设机械的性能和功能，逐步使建设机械向着自动化和智能化方向发展【2】。
1.2履带机器人避障系统研究的现状及发展趋势
1.2.1 国内外履带机器人避障系统的研究现状
1．国外履带机器人避障系统的研究现状
从1959年美国第一台工业机器人到本世纪80年代初，机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程。到了90年代，随着计算机技术、微电子技术、网络技术等快速发展，机器人技术也得到了飞速发展。制造价格不断降低，而其质量与性能却在迅速提高。开拓了机器人行业的新进展。
机器人是人类创造的一种特殊机器,在生产和生活等方面,特别是在危险和极限环境作业中,有着广泛的应用前景。机器人正发展成为一个庞大的家族，代替人们从事各种各样的工作。
（1）足球机器人避障系统
障碍物的描述对路径规划算法以及寻找路径的策略有很重要的意义机器人向目标点运动采用的策略是消除机器人在起始点的方向、位置与目标点之间的角度误差和距离误差，所走的轨迹一般为一条曲线，曲率的大小取决于机器人在起始点的方向和目标点的位置，机器人的方向与起始点到目标点的方向一致时，曲率最小，机器人的方向与起始点到目标点的方向垂直时，曲率最大(因为机器人可以正、反两个方向运动)。为了缩小搜索空间，提高搜索速度，将曲率折衷，搜索范围确定为：目标点为G,避障机器人为R,R到G的距离为L,以L为长，以L/2为宽做一矩形，在矩形范围内的任何机器人(R除外)都视为是障碍，那么比赛场地中就存在一个障碍物的有限集合(由对方机器人以及我方的除避障机器人以外的机器人组成，用O表示)，O={OR1,OR2,...,OR q}其中q为搜索范围内的障碍物个数。
采用检验交点数法判断比赛场上的其它机器人是否为障碍物(避障机器人除外)。其算法为[3]：设机器人的中心点为P，由点P向下引一条与Y轴平行的射线，计算此射线与多边形ABCD的交点数。若交点数为偶数(包括0)，则P点在多边形之外；若交点数为奇数，则点P在多边形之内。
还有一些特殊情况要加以处理.如P向下作射线时，如与多边形的一边相交于其端点，可以用“左闭右开”法，即当一条线段两个端点的X坐标值小于或等于P射线端点的x p坐标值时，就不作射线与该线段的求交点运算.线段DC即属于这种情况，此时端点C虽然与射线相交，但不计人交点。反之，在线段两端点的X坐标值中，只要有一个小于射线的x p坐标值时，就进行求交点运算，DA,AB,BC线段。当射线与多边形某线段重合时，线段DC属于t坐标值小于或等于x p的情况，因此也不做求交点运算。用此方法检验所有的机器人(避障机器人除外)，如果机器人的中心点在ABCD内就认为它是障碍物。这样就确定了执行动作的机器人在其运动区域内是否有障碍物、有几个障碍物、障碍物的号码、与障碍物的距离等信息[4]。
（2）蛇形机器人避障系统
20世纪90年代初期，日本Hirose教授通过对自然界中蛇运动的长期分析和研究，提出蛇运动是肌肉以谐波振动的方式收缩与松弛的假设，用曲率显正弦变化的曲线来模拟蛇的运动曲线，于1993年制造出第一个蛇形机器人[5]，其运动曲线方程为：
()??? ??-
=s L K L K s k n n ππα2sin 20
公式（1.1） 式中：
()n L K n s α０—蛇形机器人机体长度—运动的初始弯角
—传播波的个数
—运动平面内的模块数
—虚位移蛇形机器人沿蛇形曲线轴线方向
根据蛇形机器人结构和运动特点，平面运动的蛇形机器人可以简化为平面连杆模型。
蛇形机器人在XOY 平面上运动，相邻关节之间的相对转角θi (s)为表征运动形状的关节变量，可由公式（1.1）积分得[6]：
()()l K i n K s L K n K du u k s l n n n i s s i +??
? ??+-==?+πππαθ22sin sin 20 公式（1.2） 式中：
l i l K —任意一个关节
—每一模块的长度—曲率偏差
从公式（1.2）中可以看出改变K 1的大小，就可以改变运动方向；改变s 的大小，则可以改变运动的速度。
芮执元等人用蛇形机器人的左右摆动电机来改变K 1的大小，即用模糊神经网络来控制蛇形机器人的左右摆动电机，从而达到改变K 1大小，躲避障碍物，到达目标的目的[7]。
2．国内履带机器人避障系统的研究现状
我国的机器人起步较晚，与国外发达国家相比还有一定的距离。 （1）可重构履带机器人
根据调研发现北京航空航天大学机械工程及自动化学院的王田苗，邹丹，陈殿生三人在可重构履带机器人方面有以下研究。
可重构机器人是由模块化单元组成。模块化的含义是将复杂的系统转变成多个简单的模块组成。优点是有利于系统的设计和分析；同时模块具有即插即用的性能，互换性比较强。他们所设计的机构是由4个具有独立运动能力的基础模块，2个转动关节模块及3个连杆模块组成。机器人的行走机构采用履带式结构，因此具有地形适应能力强，平稳性好等优点，有利于机器人完成复杂地形环境下的侦察任务【8】。
（a ）电气连接结构设计
电气连接部分的模块化设计为机器人机构的可重构提供了保证。两个基础运动单元模块间的电气连接采用即插即用的结构，分别用航空头连接运动模块的两端，为机器人结构的重构提供了方便。传输线包括485总线的信号线，用于与主控系统之间的控制信息传输；机的信号线，用于主控系统与转动关节模块之间的信息传输；以及两路电源线，分别是24V 和8.4V ，用于电机和机的供电。
（b ）控制系统组成
此系统采用分布式控制体系，由主控制系统、电机控制系统、传感器控制系统和云台控制系统组成。当各子控制系统接收到从主控制系统传送来的控制指令后，就独立地完成对模块的控制，同时各子控制系统将机器人本体的信息和传感器监测的信息返回给主控制系统，便于主控制系统的统一决策。
如图1.1所示，主控制计算机系统通过无线数传模块直接和远程计算机系统交互。主控计算机系统采用基于ARM7系列微处理器和μC/OS -II 的嵌入式实时操作系统，具有处理速度快、功耗低、价格低廉等优点，系统支持多任务管理和任务间的同步与通信，能够对多传感器信息进行实时处理，实现自主控制算法，满足侦察作业的需要。对于电机驱动控制采用ATMEGA128单片机系统实现，采用LM629 实现对电机的驱动，实现对直流电机的转速控制和位置控制。传感器的控制和云台的控制分别采用A VR 的单片机系统，实现对传感器数据的接收、传送以及对云台的姿态控制。和主控制系统之间通过串行总线RS-485连接。控制系统的这种模块化的设计使得各个部分单独控制，方便调试和功能实现。
图1.1 控制系统体系结构
（2）深海履带机器车
王随平、陈峰等教授在深海底履带机器车动力学模型方面有如下研究【9】。
485总线
电机控制系统 嵌入式主控制系统 传感器控制系统 云台控制系统
无线通讯
电机1 电机4 传感器1 传感器4 云台1 云台4
．．． ．．． ．．．
由于深海底履带机器车的工作环境和自身特性与普通履带车辆有很大不同，主要表现为履带车的低速性(0.5一1m/s)、海泥的高含水性和低的剪切强度、以及深海底的作业环境，深海底履带车的建模简化条件与普通履带车相比，也应该有所不同。与普通履带车相比，建模条件有以下特点：
①考虑水阻力：通常地面行走的低速履带车空气阻力可忽略不计，集矿机在1000m 深的海底行走，海水的密度比空气大得多，必须考虑海水阻力；
②忽略离心力：由于集矿机的运行速度很低(0.5一lm/s)，转向时离心力对其作用很小，可忽略不计；
③考虑推土阻力：1000m 深海底为极软的饱和土壤，与地面行驶的履带车不同，集矿机具有较深的压陷深度(15cm)。在如此深的压陷情况下，推土阻力成为集矿机的主要运动阻力之一；
④考虑履刺的剪切力：为了增加集矿机在1000m 深稀软底上的附着力，与普通履带车辆不同，集矿机履带上设计了高130mm 、齿距为200mm 的尖三角齿。在建模时，履齿与地面的剪切作用必须加以考虑。基于以上考虑，参考陆地履带车辆的动力学原理，我们进行了集矿机工作状态下的受力分析，并最终建立了深海底集矿机的动力学模型。
（a ）法向力
为了计算法向力，假定履带的两个部分均为刚性水平连接，从而具有均匀的地面压力分布。对应地，地面压力P h (h =s,i)与压强P h 之间的关系可表述为：
02z blp P h h = 公式（1.3） 式中b 是履带宽度，Z 0为法向单位向量。
深海底履带机器车表现为相对宽的履带中间距和较多的小半径值支重轮。当主动轮和从动轮沉陷之差与履带长度相比较小时，履带板的厚度可忽略不计，压强P h 可由经验关系表述为主动轮和从动轮最低点沉陷△Z h 的函数。
德国特丢夫勒根据实验得到海泥的载荷和压陷的半经验公式为【10】： h h fp e z +=? 公式（1.4） 式中，为压陷；e 、f 为压强与沉陷系数，可同样由以下经验确定：
τ112.099.1-=f 公式（1.5） 00.5245.0568.2725.60.52
=≥+-=≤e kPa e kPa 时，时，ττττ
式中，τ为海泥的剪切强度。
（b ）牵引力 由于深海底的特殊环境，该履带车具有高130mm 、齿距d 为200mm 的窄尖三角齿；同时，设计的土壤剪切深度深达180mm 。因此，总牵引力由履带剪切土壤产生的牵
引力F ，和窄尖三角齿剪切土壤产生的牵引力凡之和构成。
履带牵引力的幅值F ，由地面剪切应力提供，假定沿车体行进方向剪切压力为均匀分布，则可表述为剪切压力沿接触面积的积分：
dx x t b F t
?=0
1),(2τ 公式（1.6）
而剪切压力又能表述为剪切位移和法向压力的函数.对大多数的扰动土壤，有以下关系式：
()()[]()??
????-+=-K x t j e x t p c x t ,1tan ,,φτ 公式（1.7） 式中，p 为法向压力，c 为土壤的内聚力，φ为土壤的内摩擦角，K 为土壤的水平剪切模量，表征土壤达到最大剪切应力时的变形值。
由塑性平衡理论，可计算单个履刺的牵引力：
??
? ??+=φφγN ch N h b F b b s p 22122 公式（1.8） 式中，b 2为履刺的宽度，实际等于履带的宽度b ，γs 为土壤比重，h b 为履刺高
度;??? ?
?+=245tan 2φφ N ,称为土壤流值。 履刺产生的牵引力可表述为：
??
? ??+==φφγN ch N h nb nF F b b s p 221222 公式（1.9） 式中n=1/d,为与地面接触的履刺的个数。
（c ）运动阻力
履带车的运动阻力可以分成内力和外力两个部分内阻力主要分布在履带一悬挂系统，由履带板间、驱动轮齿和履带、支重轮轴的摩擦损失以及支重轮和履带之间的转动阻力构成。内力的表现形式复杂而多变，不可能给出精确的分析和预测，常常用经验公式给出内阻力和速度之间的线形近似关系，同样本文也是将内力近似为作用在主动轮轴上的线性粘性转矩。
外阻力主要产生于车辆一地面的相互作用，主要表现为海泥的压实阻力和海泥的推土阻力，以及深海环境中的海水阻力。
对地面的挤压作用，对车体的运动性能有较大的影响。假定法向载荷沿履带长度均匀分布，则履带的沉陷量可由压力一沉陷量方程预测。
（3） 履带式推土机
由于履带机器人与履带式推土机的工作原理有相似之处，所以下面对履带式推土机进行调研。
（a ）驱动控制的实现条件
推土机的最大牵引力一方面取决于发动机的输出转矩(另一方面受地面附着条件的限制)推土机最佳生产率的发挥由其最大的履带牵引力决定【11】。
推土机作业时，其主要的受限形式是履带的打滑。推土机工作时必须满足驱动条件和附着条件：
w i f F F F F Y F F ++=≤≤???{
公式（1.10）
式中：
f i w F F F F F Y ??—牵引力
—地面阻力
—坡度阻力
—作业阻力
—推土机驱动力
—地面对履带的支反力
—地面附着系数
（b ）牵引力、附着系数与滑转率的关系
不同地面条件产生的附着系数是有差异的，在不同地面条件下的履带牵引力与其滑转率的关系如下。在附着系数一定，履带滑转率S=0时，推土机的牵引力与推土机重量的比值G F /?最大；滑转率从0开始增加时，附着系数?随之增加；当履带滑转率S=0.1～0.2时,附着系数达到最大；如果滑转率继续增加,附着系数开始下降。当履带滑转率S 达到100%时，履带发生完全滑转!推土机不能工作，此时推土机牵引力的比值F /?下降很快。
推土机作业负载阻力过大时，履带发生滑转，推土机的行驶速度由于履带的滑转而降低。履带的瞬时速度w v 推土机机身瞬时速度v v 及滑转率S 具有如下关系：
w v w v v v S -= 公式（1.11） 1.2.2 国内外履带机器人避障路径规划方法研究现状
履带机器人属于移动机器人的一种。路径规划问题是机器人学中很重要的一个方面。路径规划的研究对象可分为关节式机械手和移动式机器人。一般来说，前者具有更多的自由度，而后者的作业范围则更大一些。就最简单的形式，路径规划问题可以按如下定义：在有障碍物的工作环境中，如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有障碍物。移动机器
人路径规划主要解决三个问题：(1)使机器人能从初始点运动到目标点；(2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物，并且经过某些必须经过的点；(3)在完成以上任务的前提下，尽量优化机器人运行轨迹。
根据工作环境路径规划可分为两种：环境信息已知的静态路径规划，又称全局规划；环境信息未知或部分未知的动态规划，又称局部规划。后者更具有实际意义，因为现实环境中的障碍物很可能是运动规律未知的运动物体。动态环境中的路径规划比静态环境下的规划复杂得多。目前国内外路径规划的主要算法有：（1）人工势场法[12]人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法，其基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种虚拟的人工受力场中的运动。障碍物被排斥势场包围，对机器人产生斥力，排斥力随机器人与障碍物的距离的减少而迅速增大；目标被引力势场包围，对机器人产生引力，吸引力随机器人与目标的接近而减小。引力和斥力的合力作为机器人的合力，来控制机器人的运动方向，使机器人绕过障碍物朝目标前进。
该法结构简单，便于低层的实时控制，在实时避障和平滑的轨迹控制方面，得到了广泛应用，其不足在于存在局部最优解，容易产生死锁现象，因而可能使移动机器人在到达目标点之前就停留在局部最优点。为解决局部极小值问题，已经研究出一些改进算法，如Sato提出的Laplace势场法[13]。改进算法是通过数学上合理定义势场方程，来保证势场中不存在局部极值。
（2）栅格法[14]栅格法将移动机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元来记录环境信息，有障碍物的地方累积值比较高，移动机器人就会采用优化算法避开。栅格法表现出良好的性能，受到重视并有很好的发展前景，但该方法存在着环境分辨率与环境信息存储量的矛盾。
（3）自由空间法[15, 16]这是一种经典的路径规划方法，它把机器人所在的环境空间分成两部分，即自由空间和障碍物空间。机器人在自由空间中找到一条按某种性能指标规划出来的安全路径。其优点是比较灵活，起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构，缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比，且有时无法获得最短路径。
（4）模糊逻辑算法[17~ 19] 模糊逻辑的基本原理：模糊控制是智能控制的一个十分活跃的研究与应用领域，也理所当然成为机器人路径规划的一种重要方法。扎德于1965年提出的模糊集合成为处理现实世界各类物体的方法。此后，对模糊集合和模糊控制的理论研究和实际应用广泛开展起来。模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法。模糊控制的价值可从两个方面来考虑。一方面，模糊控制提出了一种新的机制用于实现基于知识规则的控制规律。另一方面，模糊控制为非线性控制器提出了一个比较容易的设计方法，尤其是受控对象或过程含有不确定性而且很难用常规非线性控制理论处理时，更是有效。由于模糊逻辑控制控制具有符合人类思
维的习惯，不需要建立精确的数学模型，易于将专家知识直接转换为控制信号等优点，已成为移动机器人路径规划的一种重要方法。在用模糊控制的方法规划机器人路径时，往往要对机器人自身带的传感器获取的信息进行模糊化处理。比如，参考人的驾驶经验，模糊控制器先对声纳的距离信息进行模糊化处理，然后归纳出一组规则，通过模糊集理论把这些规则变为有效的规划角度和平移距离。该算法的优点是算法直观，容易实现，能方便人的经验融合到算法当中，计算量不大，能满足实时性的要求。和其它应用一样，利用模糊逻辑解决局部路径规划问题，需要根据问题的领域和知识来总结每一条规则。另外，由于实际环境的复杂性，一方面很难预见到所有可能的情况，另外对于多输入、多输出的模糊系统要穷尽其所有规则也是一个复杂、困难的过程。因此，让机器人自行学会模糊规则是极为必要和有实际意义的。进化计算是一类模拟生物界进化规律机制来求解问题的自组织、自适用人工智能技术，其中以遗传算法运用最为广泛。由于其直接以编码作为运算对象，对目标函数无特殊要求，具有全局收敛性、隐含的并行性和鲁棒性等特点，对于传统搜索方法难以解决的问题具有良好的适用性。一些研究人员已经将遗传算法用于模糊规则的设计，以及模糊控制器隶属度函数和参数的优化等。模糊逻辑控制器的缺点是：当环境很复杂时，总结出的规则难以面面俱到，很难构造出比较全面的知识库，构造，调整和修改规则知识库比较难；需要花费大量的时间来调整和修改已构成的知识库。如果输入量与知识库不匹配，就无所适从，不具备适用能力，也就是缺乏泛化能力。
（5）神经网络[20, 21]神经网络的基本原理：人工神经网络是由大量简单的神经元相互连接而形成的自适用非线性动态系统。人工神经网络的研究可以追溯到上个世纪40年代，但其理论和应用的真正突破则来自于80年代初Hopfield的两篇关于神经网络的研究论文，它们奠定了神经网络软件描述、硬件实现的基础。1986年Rumelhart和Mccleland提出了多层网络的前馈学习算法，即BP算法，该算法从后向前修正各层之间的连接权值，可以求解感知机无法解决的问题，人工神经网络控制由此发展起来。
神经网络在移动机器人路径规划上的应用：环境是一个很复杂非线性的系统，不同的环境很难用精确的数学模型表示出来，神经网络具有任意逼近精确函数的能力。用神经网络对环境信息进行分类和识别，然后建立机器人工作空间动态环境信息的神经网络模型。并利用该模型建立机器人动态避障与神经网络输出的关系。神经网络具有较强的学习和适用能力，但获取具有代表性的训练样本不容易。
（6）遗传算法[22, 23]一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，由于它具有简单、健壮、隐含并行性和全局优化等优点，对于传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题具有良好的适用性。应用遗传算法解决自主移动机器人动态环境中路径规划问题，可以避免困难的理论推导，直接获得问题的最优解。但
存在早熟收敛问题。
（7）滚动规划[24]国内学者席裕庚借鉴预测控制中滚动优化原理，提出了动态不确定环境下基于滚动窗口的机器人路径规划算法，该法利用机器人实时测得的局部信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化与反馈的合理结合，具有良好的避碰能力。但容易产生死锁，且动态环境下的障碍物运动规律必须已知。
1.3 履带机器人研究存在的问题
机械制造业在发达国家中基本上实现了机电信一体化。建设机械电信一体化、机器人化较之机械手技术更为复杂和困难，主要体现在以下几个方面：（1）由于建设施工作业中每一个具体操作的内容和要求都是不确定的，实现建设施工自动化，就要求设备具有人的感觉、认识和判断能力，成为智能机械，具有自我适应作业对象和环境变化的能力。因此采用一般的自动化技术是不够的，唯有采用智能化控制技术，目前智能化控制技术理论比较成熟，在一些高科技领域得到了应用，但由于建设施工设备工作环境的不确定性，其控制系统的复杂程度使这些技术的应用还有待于研究和开发。
（2）建设机器人的研制和开发，要用到机、电、光、声、化学以及生物等多学科的知识，须将多种技术组合后进行信息处理，如何把各种技术组织成一个成熟的信息系统也是一个相当大的问题。
（3）建设机器人多是大型设备，其输出功率大，一般都采用液压、液力传动，对元器件的要求相当高。而且建设机器人的工作条件恶劣，环境温度变化很大，阳光、雨雪、尘埃、潮湿等严酷的工作环境以及强烈的振动和冲击对系统的元件影响很大，国内相关元件的质量还有待提高，对实现建设机器人的国产化是一个不利因素。
1.4 论文各部分内容
本论文在第一章简单的介绍了目前对于履带机器人避障控制技术的研究现状，针对国内外做了分开的研究。第二章将会介绍基于DSP的履带机器人避障系统的硬件原理。第三章主要描述了履带机器人避障的方法设计。对于履带机器人的控制算法及仿真将会在第四章设计与介绍。第五章就是系统的软件设计了，通过对主控制器编写程序来控制履带机器人的避障行为。对于第六章将描述这一课题的结论，并写出来本人对未来履带机器人的前景展望。
第二章 基于DSP 的履带机器人避障系统硬件原理
通常，一个完整的履带式移动机器人系统应包括移动机构、控制系统、通讯系
统、传感系统等部分。由于本论文中的研究还处于初级阶段，系统配置尚不齐全，因此，移动机器人只包括移动机构和控制系统两大部分。其中，移动系统由车架、履带和轮系组成。因移动系统的机构设计不在本文的研究范围之内，故不再做进一步的介绍。控制系统部分由步进电机、驱动器、控制器、仿真器及控制软件系统等构成。下面将对控制系统的各部分逐一进行介绍。
2.1 系统硬件总体设计方案
本设计的履带轮控制系统采用DSP 作为主控制器，由此可以构建机器人运动控制系统，如图2.1所示:
图2.1 系统运动控制总体框图
（1）控制器
控制器模块设计主要是组成DSP 最小系统，包括时钟、复位电路、外部存储器电路、JTAG 接口等。DSP 强大的功能使其能满足嵌入式智能控制单元的设计要求，处理速度快且具有大量可编程的外设接口，能灵活实现与外界通信。
（2）信号隔离
转速反馈 ADC ADC CAP EV A
PWM1~6
TMS320F2812
PWM7~12
EVB
CAP
ADC ADC 信号检测电路 功率驱动电路 功率驱动电路 右轮
电机 光电隔离
辅助电源 主电源 光电隔离 左轮电机 电流反馈 转速反馈 转速检测 电流检测 电流反馈 电流检测 转速检测 磁通门罗盘 声纳传感器 信号检测电路
从控制器接收车轮电机 PWM 驱动控制信号，并通过光电隔离，实现了对控制
器的隔离保护，提高了电路的抗干扰性与可靠性。
（3）功率驱动
机器人的电机驱动模块具有欠压保护，过流保护和故障输出功能。大大的简化
了电路的设计，增强了系统的可靠性。功率元件主要由与非门、电阻、晶体管、续流二极管组成，对从信号隔离模块输入的控制信号进行运算放大，转换成电机的驱动信号，从而驱动直流电机运转。
（4）检测模块
该模块主要采集反馈信号，由电流检测和电机转速检测模块组成。电流检测的
方法有电阻检测、霍尔电流传感器等各种不同的方法，本系统采用了霍尔电流传感器检测。将电流信号转变成电压信号再经过放大和滤波以后将反馈信号变化为压3V 的电压信号送到DSP 的A/D 采样单元。电机测速部分由一个霍尔开关和信号放大电路组成。霍尔开关采集转速值，经整形、放大输出，直接输入到DSP 的捕获引脚，捕获单元在捕获引脚上出现跳变时使能触发，通过计数定时器对负脉冲计数，得出电机转速信号，从而计算出电机的转速。
2.2 履带机器人DSP 控制器的选择与介绍
履带机器人DSP 控制器的设计是机器人控制系统的核心部分，系统的结构框图如图所示。其硬件控制电路主要包括DSP 控制芯片TMS320F2812，地址总线驱动芯片LVC16244，同时也可作为电平转换芯片使用，数据总线驱动芯片LVC16245，CAN 总线驱动芯片UC5350，外部扩展存储器IS6lLV6416，串口通信转换芯片MAX232，以及复位、时钟单元，电源转换单元。
图2.2 DSP 控制器最小系统组成框图
DSP 控制器
TMS320F2812 电平转换单元
LT1086 外部扩展RAM IS61LV6416 复位、时钟单元 电源转换模块 JTAG 接口
SCI 串口驱动
MAX232 地址总线驱动
LVC16244
数据总线驱动LVC16245
CAN 总线驱动UC5350
2.2.1 TMS320F2812芯片介绍
本系统采用的TMS320F2812芯片是美国TI公司新型研制的面向电机控制、工业控制的一款带片内Flash的32位定点DSP。该芯片将实时处理能力和控制器外设功能集于一体，为控制系统应用提供了一个理想的技术平台。具有成本低，功耗小，改进的并行结构，高性价比的优点，在与现有的C240x系列DSP芯片代码兼容的同时，还具有灵活的指令集，更快的运算速度，更高的外设集成度，更大的数据程序存储量，更精确快速的A/D转换等主要特点，成为信号处理及控制应用技术的理想选择。
其主要资源和性能指标如下：
（1）32位定点处理器，供电电压3.3v，150MHZ的高主频，系统周期为6.67ns 的处理速度，运算速度可达15OMIPS，支持双16x16乘加操作，因而可兼顾控制和快速运算的双重功能；
（2）采用经典哈佛总线结构，利用多总线在存储器、外围模块和CPU之间转换数据，使之可以在一个周期内并行完成取指令、读数据和写数据，同时它采用了指令流水线技术，保证信号处理的快速性和实时性；
（3）内部存储器包括128Kx16bit的内部Flash，18Kx16bit的内部SARAM;可外扩1Mxl6位的程序和数据存储器，存储器统一编址，其寻址空间达4M；
（4）中断资源丰富，可支持45个外设级中断和3个外部中断，提取中断向量和保存现场只需9个时钟周期；
（5）拥有双事件管理器EV A和EVB，分别包括6路PWM/CMP、2路QEP、3路CA卫、2路16位定时器。事件管理器适用于控制交流电机、直流电机、开关磁阻电机，步进电机、多极电机和逆变器等；
（6）拥有两个SCI口和一个SPI口，增加了数据缓存功能，此外串行通讯模块还包括增强的eCAN总线和1个增强型多通道缓存串口，能满足多种通讯的需要；
（7）16通道12位的ADC模块，可设置多种采样方式，内部含两路采样保持器，一个转换单元，可实现双通道同步采样，最小转换时间为80ns。
TMS320F2812强大的功能使其能满足嵌入式智能控制单元的设计要求，比起TMS320C240X系列来讲，各项性能指标都有了显著的提高，提供了足够的处理能力，使一些复杂的实时控制算法的应用成为可能。
2.2.2 系统外部扩展存储器
DSP芯片内部具有18K的SARAM和128K的Flash可以擦写，但是不支持在线调试，调试过程中如果每次都使用专用的Flash烧写插件将程序存入闪存，不仅操作麻烦，而且损坏了闪存的寿命，所以本最小系统板上外扩了两片零等待周期的研K
数据存储器RAM ，芯片型号为ISLV6416，提供总共128K 的外部存储器。在系统开发过程中，内部的存储器往往要优先使用，这样可以能够能好的提高系统的运行效率。
此外，外部存储器的速度要受等待周期的影响。F2812能够内部产生外部接口的等待周期。片外等待周期由片内等待产生寄存器确定。为了能够获得零等待的存储器接口，系统必须正确的配置等待寄存器。也可以通过外部ready 信号来产生等待周期。外部存储器接口译码通过XC95144XL 来完成。
图2.2 DSP 外部扩展RAM 原理图
ISLV6416是ISSI 公司生产的64K*16位高速CMOS RAM 。3.3V 电压供电，低
功耗设计，三态输出，静态操作，无需时钟信号或刷新。F2812的存储器采用统一编址方式，存储器由两种配置方式：一种是DSP 工作在计算机模式并且启动内部的B00T 模式，此时可以选择从内部的Flash 运行程序；另一种是内部的Flash 被屏蔽并且XDTF ZONE 7空间被使能。
2.3 传感器的选择与介绍
2.3.1 声纳传感器
声纳传感器[25~27]是利用超声波原理研制成的超声波是一种震动频率高于声波的机械波。由换能晶片在电压激励下发生震动产生，它具有频率小，波长短，方向性好，能够射线定向传播。脉冲式声纳传感器信号处理简单，价格低，被广泛用在机器人测距避障，定位导航等。通过测量由发射到接收所经过的时间以及超声波在空气中传播的速度来测得机器人到障碍物的距离。测距原理如图2.3所示。 A0~A15 D0~D15 /CE /WE /OE
/LB
/UB
A0~A15
D0~D15
/CS
/WE
/RD TMS320F2812
ISLV6416
发射器：
电能量转换成超声波计时器接收器：
信号放大，过滤，设定阈值
物体
图2.3 600系列声纳传感器测距原理图
传感器即是超声波发射器，又是超声波接受器，发射的超声波频率为50kHz 。静电换能器是一个圆形的薄片，在发射超声波的时候，将电能转换为超声波能，接收超声波的时候，将超声波能转换为电能。薄片的材料是塑料，其正面涂有一层金属薄膜，背面有一块铝制后板，如图2.4所示。薄片和后板构成了一个电容器，当给薄片加上频率50kHz ，电压峰值为300V 的方波电压时，薄片以同样的频率震动，产生频率为50kHz 的超声波。传感器内有一个调谐电路，当接收回波时，只有频率接近50kHz 的信号才能接收，其他的频率信号则被过滤，计时和距离计算需另外硬件电路和软件来实现。
外壳外壳带金属涂层的塑料薄片
带金属涂层的塑料薄片后板
后板板弹簧板弹簧300V 300V
图2.4 600系列传感器机械原理图
声纳传感器最主要的测距方法是渡越时间法TOF(time of flight)。即声波从发射到碰到前方障碍物之后被接收到所经历的时间间隔。依据的原理是声波与目标之间的距离与声波在声源与目标之间的传播的时间成正比。这种方法对对象的材料性质依赖较小，并且不受电磁波、粉尘等干扰。障碍物与传感器之间的距离可以通过下式来计算：
2ct
D 公式（2.1）
式中：D －机器人到障碍物的距离(m)
t －声波往返传播时间(s)
c －声波在介质中传播速率(m/s)
在空气中声波传输速率为：
(331.40.6)c c T m s =+ 公式（2.2） c T 为环境摄氏温度，在测量精度不是要求很高的情况下，可以认为c 为常数。
2.3.2 航向角传感器
测定集矿机航向角的是磁通门罗盘，是在磁通门场强计的原理上研制出来的。它与磁罗经罗盘、电位计罗盘相比，其主要特点是：灵敏度高、可靠性好、体积小、起动快、重量轻、结构简单，适于测弱磁。磁通门罗盘测角系统主要由检测头和电路处理两大部分组成。检测头置于地磁磁场中，其测量绕组中偶次谐波的大小和相位就分别反映了地磁磁场的方向，将此信号加以鉴别并通过计算机运算，就能检测出罗盘载体相对于地磁磁场的方向，从而测定集矿机的航向角。
2.3.3 速度传感器
履带机器人速度传感器采用磁接近开关传感器，它的结构如图2.5所示。齿盘转动，齿盘中的齿和间隙交替通过永久磁铁的磁场，从而不断改变磁路的磁阻，通过磁阻的改变而使磁通量发生变化，感应出一定幅度的脉冲电势，该脉冲电势的频率等于磁阻变化的频率，其频率跟旋转体的转速成正比。测量精度和齿盘的齿数有关，齿数越多精度越高。脉冲信号检测方法有两种：检测脉冲宽度和脉冲频率。由于深海集矿机速度在0~1m/s 的范围内，较慢，因此，采用检测脉冲宽度的方法。
图2.5 磁接近开关安装示意图
履带机器人测速原理如下：把磁接近开关传感器作为变送器，安装在左右两条履带驱动轮轴上(如图2.6，当驱动轮带动履带行走转动时，固定在其上的导磁探测杆同步转动，顺次通过磁接近开关，发出开关量速度检测信号。驱动轮转动的快慢，决定了导磁探测杆经过磁接近开关的时间间隔。驱动轮每转一圈，传感器产生15个脉冲，每个脉冲走的距离一样，都是十五之一周长。而每个脉冲时间不一样，每个脉冲时间通过检测每个脉冲宽度得到，这样，一个脉冲时间内集矿机走的距离十五磁盘 永久磁铁
线圈