机器人分布式控制系统设计与实现
1引言
目前,机器人系统的特点是开放式机器人控制,强调结构化、模块化、
可扩展性、交互性,是对机器人设计结构单一、信息封闭、缺少交互性缺点的突破。分层分布式控制系统采用集中管理，分散控制方式，这种控制方法优点体
现在：集中监控和管理，管理和现场分离，管理更加综合化和系统化；实现分
散控制可使各功能模块的设计、装配、调试以及维护相互独立，系统控制的危
险性分散，可靠性提高，投资减小；采用网络通信技术，可根据需要增加以微
处理器为核心的功能模块，具有良好的系统开放性、扩展性和升级特性。
本论文详细介绍了一种分层分布式控制系统的设计方案，系统由上到下分
为主控中心决策层、车载PC运算层、下位机驱动子层以及位置反馈子层。主
控中心决策层是系统的主层，可以是台式机或笔记本电脑，基于VC++编译环
境设计的人机交互界面，满足友好、便于操作的要求，主控中心决策层的功能
是总体规划和分配任务，对机器人进行远程监控；车载PC运算层为一台笔记
本电脑，基于VC++编译环境设计了控制界面，通过无线网卡与主控中心决策
层进行数据传输，采用面向连接可靠的TCP传输控制协议，保证数据传输的可
靠性；下位机驱动子层和位置反馈子层是相互独立的功能模块，与车载PC运
算层之间通过串口进行通信；下位机驱动子层是一个完整的直流电
机闭环控制系统，包括CPU、控制芯片、驱动芯片以及增量式光电编码器；位置反馈子层通过CPU的I/O口和中断得到机器人车轮轴转角信息，结合机器
人机械系统的实际尺寸计算机器人中心的实际位置信息，处理好的位置信息通
过串口反馈给车载PC运算层。该控制系统应用在国家自然科学基金资助项目
和国家重点基础研究发展计划973项目的移动机器人平台上，运动控制测试结
果表明，分层分布式控制方式控制精度高，稳定性好，系统响应迅速；同时该
控制系统具有超强的计算能力和二次开发潜力，根据项目研究需要可在各个子
层进行分布式扩展，比如在下位机驱动子层和位置反馈子层的同级层中扩展传
感器功能子层，增加机器人的智能。该控制系统为项目的实验工作奠定基础。
2分层分布式控制系统设计
1. 基于VC++的主控中心决策层设计
主控中心决策层的作用是总体规划和分配任务，对机器人进行远程监控。
基于VC++编译环境，采用模块化方法对人机交互系统进行设计，分为网络数
据传输模块、运动参数输入模块、轨迹显示模块、视觉监控模块。如图
图一分布式控制系统总体模式
2. 基于VC++的车载PC运算层设计
车载PC运算层有两种模式，分别为接收模式和独立运行模式。接收模式的功能是接收来自主控中心决策层的任务，根据任务以及机器人周围环境信息进行路径规划，把规划的路径分解成下位机驱动子层能够识别的子任务，通过串口把子任务传给下位机驱动子层；独立运行模式不依赖主控中心决策层而进行工作，有独立的运动参数输入模块，对下位机驱动子层进行控制。车载PC 运算层基于VC++编译环境，采用模块化方法进行设计，分为网络数据传输模块、运动参数输入模块、视觉信息处理模块、路径规划模块、串口传输模块、轨迹显示模块。
图二车载PC运算层界面
3. 基于单片机的下位机驱动子层和位置反馈子层设计
下位机驱动子层和位置反馈层集成在一块机器人底层控制板上， CPU都选用STC89C516RD+高性能芯片，开发成本低，性能可靠。下位机驱动子层的功能是通过串口接收来自车载PC的运动任务，CPU通过I/O口与控制芯片
LM629通信。机器人电机位置信息通过光电编码器反馈到控制芯片LM629上，形成闭环控制系统；驱动芯片选用两路全桥驱动芯片LMD18200，分别驱。动
两台直流电机，为机器人机械子系统提供动力。该芯片内部集成了4个DMOS 管，组成一个标准的H型驱动桥。
位置反馈子层通过CPU的I/O口和中断得到机器人车轮轴转角信息，结合
机器人机械系统的实际尺寸计算机器人中心的实际位置信息，处理好的位置信
息通过串口反馈给车载PC运算层。
3运动控制测试
该控制系统应用在国家自然科学基金资助项目和国家重点基础研究发展计
划973项目的移动机器人平台上，选择具有代表性的方波运动进行性能测试，
两个周期，每段长度为500mm。从图5中可以看出，机器人理论轨迹与实际运动轨迹符合程度是很高的，实际目标(2001,-5,357.6)，理论目标(2000,0,0)，误差为(1,-5,-2.7),其中，括号中前两个值单位为mm，最后一个值的单位是角度。以上测试结果表明，控制系统精度高；系统响应迅速，运动状态切换灵活。
4结论
(1)针对两轮差速驱动移动机器人设计了一种分层分布式控制系统；
(2)通过性能测试，表明分层分布式控制方式控制精度高，稳定性好，系统
响应迅速；果适当再增加曲线控制点则可规划出避障路径。此外，该方法还使
机器人移动路径体现出平滑曲线的优美。
项目经济效益：研究成果能广泛用于机器人路径规划以及运动控制等方面，有效地提高了机器人的工作效率。
