一种履带式机器人设计及其越障分析_朴春日
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一种轮履复合式全地形移动机器人设计摘要:随着全球科技的发展和人类对于探索未知领域的需求增加,全地形移动机器人在多种应用场景中显示出巨大的潜力。
本文提出了一种轮履复合式全地形移动机器人设计,通过将轮式和履带式两种机器人设计理念相结合,来实现对复杂地形的适应能力。
该机器人具有灵活的操控性和稳定性,可以在不同的地形条件下高效地移动和执行任务。
1.引言全地形移动机器人在军事、探险、救援等领域具有广泛的应用前景。
然而,由于现有的机器人设计往往只能适应特定类型的地形,限制了其实际应用能力。
因此,研发一种能够适应多种复杂地形的移动机器人是一个有价值的研究课题。
2.设计理念本文提出的轮履复合式全地形移动机器人设计主要通过将轮式和履带式两种机器人设计理念相结合来实现对复杂地形的适应能力。
具体来说,机器人主要使用四个轮子和两条履带来实现移动。
轮子的设计使机器人具有良好的平稳性和灵活性,可以在平坦地面上高效地行进。
而履带的设计则可以提供更好的越障能力和降低对地面造成的损害,可以在不平坦的地面上保持稳定。
3.机械结构设计机器人的机械结构主要包括底盘、轮子和履带系统。
底盘采用轻量化设计,由强度高的合金材料制造,以减轻机器人的重量。
轮子采用气动轮胎设计,可以调节胎压以适应不同地面的要求。
履带系统由两条橡胶履带构成,可以通过液压系统调整履带的松紧程度,以提供更好的抓地力和越障能力。
4.控制系统设计机器人的控制系统采用多传感器融合技术,包括惯性测量单元、激光雷达和摄像头。
通过融合这些传感器的数据,机器人可以实时感知周围环境,并做出相应的控制策略。
同时,还可以通过遥控器进行远程操控,以适应不同的应用场景。
5.动力系统设计机器人的动力系统由多台电动机和液压系统组成。
电动机驱动轮子的转动,控制机器人的前进、转向和制动等动作。
液压系统则用于调节履带的松紧程度和提供额外的动力输出,以适应不同地形的要求。
6.实验与结果为了验证该机器人的设计效果,进行了一系列实验。
收稿日期:2019-08-30ꎮ基金项目:国家自然科学基金资助项目(51265034)ꎮ作者简介:姚健康(1995 )ꎬ男ꎬ硕士生ꎻ通信作者:熊根良(1978 )ꎬ男ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ712091209@qq.comꎮ引文格式:姚健康ꎬ熊根良ꎬ张驰洲.履带式机器人避障自动控制系统设计[J].南昌大学学报(工科版)ꎬ2019ꎬ41(4):385-390.㊀㊀文章编号:1006-0456(2019)04-0385-06履带式机器人避障自动控制系统设计姚健康ꎬ熊根良ꎬ张驰洲(南昌大学机电工程学院ꎬ江西南昌330031)㊀㊀摘要:针对履带式机器人的电机控制及避障等功能ꎬ设计了一种以STM32微控制器为内核的自主履带式机器人ꎮ搭建其硬件平台后以超声波传感器模块来获得障碍标志物与机器人的间隔信息ꎻ因传统PID控制下的电机转速响应慢㊁容易出现积分饱和现象ꎬ提出多级积分分离PID算法实现转速控制ꎬ同时引入模糊控制算法来实现行进中的避障控制ꎮ基于Matlab/Simulink平台对机器人控制器进行算法仿真ꎬ仿真结果表明机器人能可靠地躲避障碍物ꎬ并改善了电机的控制性能ꎻ在地面实验中ꎬ验证了履带式机器人的直行和避障功能良好ꎮ关键词:STM32单片机ꎻ超声波传感器ꎻ模糊控制ꎻ多级积分分离PID中图分类号:TP242.6㊀㊀㊀㊀文献标志码:ADesignofautomaticcontrolsystemforobstacleavoidanceofcrawlerrobotYAOJiankangꎬXIONGGenliangꎬZHANGChizhou(SchoolofMechatronicsEngineeringꎬNanchangUniversityꎬNanchang330031ꎬChina)Abstract:AimingatthemotorcontrolandobstacleavoidanceofcrawlerrobotsꎬasmallcrawlerrobotwithSTM32microcontrollerasthecorecontrollerwasdesigned.Firstlyꎬthehardwareplatformofthecrawlerrobotwasbuiltꎬandtheultrasonicsensormodulewasusedtoobtainthedistanceinformationoftheobstacleandtherobot.Sec ̄ondlyꎬduetotheslowresponseofthemotorunderthetraditionalPIDcontrolandtheeasyoccurrenceofintegralsaturationꎬamulti ̄stageintegralseparationPIDalgorithmwasproposedtorealizethespeedcontrolꎬandafuzzycon ̄trolalgorithmwasintroducedtorealizetheobstacleavoidancecontrolduringtravel.Therobotcontrollerwassimula ̄tedbasedonMatlab/Simulinkplatform.Thesimulationresultsshowedthattherobotcanreliablyavoidobstaclesandimprovethecontrolperformanceofthemotor.Inthegroundexperimentꎬitwasverifiedthatthecrawlerrobothasgoodstraight ̄throughandobstacleavoidancefunctions.KeyWords:STM32singlechipꎻultrasonicsensorꎻfuzzycontrolꎻmulti ̄levelintegralseparationPID㊀㊀近年来随着机器人技术的发展ꎬ机器人不仅广泛应用于工业领域ꎬ在民用电器㊁地质勘测㊁医疗救助和军事应用等领域也有着重要的用途ꎮ履带式机器人是一个涉及机械㊁电子信息㊁机器人控制技术和传感器技术等众多学科的复合系统ꎮ在我国ꎬ很多学者对履带式机器人的控制系统和功能进行了研究ꎮ柴钰等[1]针对履带式机器人的电机转速问题提出了一种改良的粒子群优化模糊算法ꎬ改善了直流电机的动态性能ꎬ同时在两驱动电机中间设计了速度同步补偿器ꎻ赵凯等[2]为了拓展地面识别方式采用声波传感器的履带式机器人对不同噪声环境下的地面进行了分类实验ꎬ地面类型识别率大幅提高ꎻ占卓帆等[3]针对履带式机器人结构功能设计了一种配有自动配气机构的履带吸盘式爬壁清扫机器人ꎮ现有的履带式机器人的避障控制系统中ꎬ电机转速控制精度低ꎬ同时避障过程中机器人灵敏度低ꎮ本文设计了一种基于模糊控制算法和多级积分第41卷第4期2019年12月㊀㊀㊀㊀㊀㊀南昌大学学报(工科版)JournalofNanchangUniversity(Engineering&Technology)Vol.41No.4Dec.2019㊀分离PID算法的履带式机器人ꎬ实现了机器人的避障功能ꎬ并且改善了直流电机的性能ꎮ采用STM32微控制器㊁超声波传感器模块等建立起机器人的功能平台ꎮ通过多级分离积分PID对电机转速进行了控制ꎬ之后采用模糊控制算法对输入量(即机器人和障碍物之间的距离和角度)模糊化后ꎬ建立模糊规则得到输出量(即机器人的转角)来实现避障ꎮ最后实验验证了算法的有效性ꎮ1㊀机器人硬件系统的设计㊀㊀履带式机器人的硬件系统是保证其实现自动行进㊁避障的重要基础[4]ꎬ对此ꎬ本文采用双履带式小车ꎬ其中履带式机器人的质量为16kgꎬ尺寸为350mmˑ220mmˑ180mmꎬ底盘高度为70mmꎬ材料结构为铝合金ꎬ驱动方式为双履带式ꎬ机器人的最大速度为400mm s-1ꎬ最大负重为5kgꎬ最大爬坡角度为20ʎꎮ控制系统包括主控器㊁超声波传感器㊁L298N电机驱动传感器[5]等ꎬ主控器选用ST公司的STM32F107ꎮ系统功能框图如图1所示ꎬ机器人实物图如图2所示ꎮ无刷直流电机L298N 电机驱动模城PWM串口输出通道定时器Corte-M4内核串口超声波传感器模块图1㊀履带式机器人系统框图Fig.1㊀Trackedrobotsystemblockdiagram图2㊀履带式机器人实物图Fig.2㊀Trackedrobotphysicalmap1.1㊀主控芯片主控芯片是履带式机器人的 大脑 ꎬ需要完成电机速度的控制[6]㊁传感器数据的读取以及控制算法[7]的实现等多项任务ꎬ因此对芯片性能及处理数据的运算能力的要求较为严格ꎮ本文采用ST公司生产的STM32F103微处理器作为MCU[8]ꎮ1.2㊀传感器芯片传感器芯片包括了超声波传感器模块和电机驱动模块ꎮ其中选用型号为HC-SR04的超声波传器ꎬ对障碍物的检测间隔为2~450cmꎻ直流电机驱动模块则使用L298N作为电机驱动芯片ꎬ其工作电压和输出电流稳定ꎮ1.3㊀车体结构机器人选用模块化并组装后的实验室机器人小车ꎬ材料采用铝合金材质ꎬ车子总体结构可分为底盘机构㊁履带轮机构㊁顶层支撑结构ꎮ底盘机构以方形铁板为主ꎬ通过连接杆件以便安装主动履带轮的电机[9]ꎬ其中底盘上层用来放置12V电池㊁开发板以及电机驱动模块ꎬ底盘前端留有部分空间用来安装超声波传感器ꎻ车体两边各安装套有履带的带轮组ꎬ每组6个行动轮ꎬ后方的主动轮由底盘上层的电机驱动ꎻ顶层支撑机构用来放置一个5V充电宝用来给控制板供电ꎮ2㊀机器人软件系统控制算法的设计㊀㊀履带式机器人的控制算法是基于STM32F103建立起来的ꎬ其中控制算法包括以下2个部分:1)基于多级分离积分PID的电机控制算法ꎬ其负责控制电机的转速ꎮ2)基于模糊控制的避障算法ꎬ其负责控制机器人躲避障碍物ꎮ2.1㊀电机控制策略履带式机器人的履带轮由2个无刷直流电机控制ꎬ对电机转速的控制将直接影响到机器人行进和避障[10]的可靠性ꎮ传统PID控制算法会使系统出现迟滞性㊁超调严重等现象ꎬ而对电机进行数学建模后[11]再采用多级分离积分PID控制算法[12]可大大减少系统的超调量和稳定时间ꎮ2.1.1㊀电机模型的建立利用电动机电枢回路方程和转矩平衡方程ꎬ建立传递函数关系ꎮ电枢回路方程为:ua=Ldiadt+iaR+ed(1)ed=Kdαn(2)式中:ua为电动机电枢的输入电压ꎻia为电枢绕组的电流ꎻed为电动机感应电动势ꎻL㊁R分别为电枢绕组的电感和电阻ꎻKd为电动机反电动势常数ꎻα为每极683 南昌大学学报(工科版)2019年㊀磁通ꎻn为电机转子的转速ꎮ转矩平衡方程为:Jdndt=M-Ml(3)M=Kmαia(4)式中:J为转动惯量ꎻM为电动机的电磁转矩ꎻMl为电动机的负载转矩ꎻKm为电动机电磁转矩常数ꎮ对式(1)作拉氏变换可得电机电枢电流和电压之间的传递函数:iaua-ed=1/Ra1+sLa/Ra(5)对式(3)作拉氏变换可得电机转子转速和动态转矩的传递函数:nM-Ml=1sJ(6)由式(2)㊁式(4)㊁式(6)便可形成一个带负反馈的闭环二阶控制系统ꎬ其电机转速与电枢电压的传递函数为:n(s)ua(s)=1KdαJRKdKmα2 Ls2R+JRsKdKmα2+1=1KdαTmTs2+Tms+1(7)对于本文所用的XD-37GB3525无刷直流电机ꎬ其Tm=10ꎬ1/Kdα=1900ꎬ而T约为Tm的1/10ꎬ所以由式(7)电机转速与电枢电压的传递函数为n(s)ua(s)=190s2+s+0.1(8)2.1.2㊀多级积分分离PID控制算法设计多级积分分离PID控制算法[13]的理论思想是当被控量电机转速与设定值|E(k)|得偏差较大时ꎬ取消积分作用ꎻ当被控量电机转速与设定值|E(k)|的偏差在一定范围内ꎬ根据偏差值|E(k)|的大小ꎬ把积分项乘以相应的权重添加到PID控制中ꎮ本文中ꎬ积分系数即积分项所对应的权重β的确定可分为以下3步:①先调节传统PID控制的3个参数ꎬ整定获得Kp㊁Ki㊁Kdꎮ②根据传统PID调参得到的参数和预期的控制要求ꎬ选择一个合适的阈值εꎮ③依据积分分离的思想ꎬ当转速偏差较大时则取消积分项ꎬ加快系统响应过程ꎻ当转速偏差在阈值范围内时ꎬ则引入积分项来消除静态误差ꎮ当转速偏差在预定的阈值范围内时ꎬ在0到ε的转速偏差范围内ꎬ设置不同的积分梯度和相对应的积分系数ꎬ遵循积分系数β与ε成反比的原则ꎬ积分系数β的确定见表1所示ꎮ表1㊀积分系数β的数值表Tab.1㊀Numericaltableofintegralcoefficientβ|E(k)|β|E(k)|β[0ꎬ5]1(10ꎬ15]0.3(5ꎬ10]0.6其他0基于Matlab/Simulink对无刷直流电机闭环控制进行仿真ꎮ传统PID控制器所整定得出的3个参数为Kp=3ꎬKi=0.04ꎬKd=0.1ꎬ而采用多级积分分离PID控制器所整定得到的3个参数为Kp=5ꎬKi=0.2ꎬKd=0.12ꎬ仿真图如图3所示ꎬ仿真结果如图4所示ꎮMux 实际转速期望转速图3㊀多级积分分离PID转速控制仿真图Fig.3㊀Multi ̄levelintegralseparationPIDspeedcontrolsimulationdiagram1501209060300286410传统PID 控制多级积分分离PID 控制加入干扰信号n /(r ·m i n -1)t/s图4㊀2种PID控制仿真结果Fig.4㊀TwoPIDcontrolsimulationresults在图3中ꎬfcn模块的作用是根据转速偏差|E(k)|的大小来选择是否累加积分项ꎮ在累加积分项时ꎬ根据转速偏差|E(k)|所处的范围ꎬ选择所对应的积分系数β的数值来进行PID控制ꎮ由仿真结果图4可知ꎬ传统PID控制在实际转速为120r min-1下ꎬ存在较为严重的超调ꎬ超调量约为12.5%ꎬ稳态时间约为1sꎬ响应速度较慢ꎮ而783 第4期㊀㊀㊀㊀㊀姚健康ꎬ等:履带式机器人避障自动控制系统设计采用多级积分分离PID控制超调量约为8%ꎬ稳态时间约为0.5sꎬ这样使得系统响应速度变快ꎬ并且减少系统出现严重超调的现象ꎮ之后在4s的时间给电机系统加入持续时间为10msꎬ振幅为40的阶跃信号时ꎬ可以看出多级积分分离算法的抗干扰性能和稳定性要优于传统PIDꎮ这样在实际控制过程中ꎬ电机到达期望速度的时间缩短ꎬ提高了避障的可靠性ꎬ同时避免在行驶过程中遇到干扰时如行进中陷入低坑ꎬ使电机转速出现严重超调失控现象ꎮ2.2㊀基于模糊控制的避障算法模糊控制[14]的理论思想是利用微机的程序并根据控制经验来实现人的控制行为ꎮ本文基于模糊控制设计了一种三输入单输出的控制器ꎮ2.2.1㊀模糊控制器的输入和输出设计现设置模糊控制的输入量为I1㊁I2㊁I3ꎬ输出量为O1ꎮ其中I1㊁I2分别表示机器人左右2个方向的传感器探测到的障碍物距离ꎻI3表示机器人运动方向与目标点连线的角度ꎻO1表示机器人的转角ꎮ当目标物在机器人的右前方时ꎬI3取正数ꎬ反之I3取负数ꎻ当机器人向右转时ꎬO1取正数ꎬ反之O1取负数ꎮI1㊁I2的模糊集合为:{N(近)㊁M(中)㊁F(远)}ꎬ论域范围为(4cmꎬ50cm)ꎻI3的模糊集合为:{LB(左大)㊁LM(左中)㊁LS(左小)㊁ZO(零)㊁RS(右小)㊁RM(右中)㊁RB(右大)}ꎬ论域范围为(-180ʎꎬ180ʎ)ꎻO1的模糊集合为:{TLB(左大)㊁TLM(左中)㊁TLS(左小)㊁TZO(零)㊁TRS(右小)㊁TRM(右中)㊁TRB(右大)}ꎬ论域范围为(-50ʎꎬ50ʎ)ꎮ因高斯型函数曲线较为平整光滑ꎬ所以选取高斯函数作为隶属函数ꎬ在Simulink中设计模糊控制子模块ꎬ如图5所示ꎮ图5㊀避障模糊控制图Fig.5㊀Obstacleavoidancefuzzycontrolchart2.2.2㊀模糊控制规则的设计依据FuzzySet理论ꎬ模糊推理规则采用Mam ̄dani的max ̄min合成法ꎬ去模糊化采用重心法ꎬ模糊控制规则使用IF ̄THEN条件语句ꎬ制定了63条模糊规则[15]ꎬ见图6所示ꎮ图6㊀避障模糊控制图Fig.6㊀Obstacleavoidancefuzzycontrolchart2.2.3㊀模糊控制算法软件仿真预先在Matlab中设定机器人的起始点为(0ꎬ0)ꎬ目标点为(10mꎬ10m)ꎬ随机分布20个圆形障碍物ꎬ机器人与目标点的角度设为45ʎꎬ在预先设定的测距范围内ꎬ因此当障碍物的角度大于45ʎ时ꎬ障碍物即在机器人的左方ꎻ当机器人与障碍物的角度为45ʎ时ꎬ障碍物即在机器人的正前方ꎻ当机器人与障碍物的角度小于45ʎ时ꎬ障碍物即在机器人的右方ꎮ之后将测得的与障碍物的距离和与目标点的角度数据送入到模糊控制器中[16]ꎬ获得仿真效果图如图7所示ꎬ黑色实线为机器人实际运动路线ꎬ可知该算法能使机器人有效地避开障碍物同时到达目标点ꎮ10864200d /m286410d/m图7㊀机器人避障仿真结果图Fig.7㊀Robotobstacleavoidancesimulationresults2.3㊀控制系统软件设计开发软件采用Keiluvision5ꎬ首先编写每个模块的主程序ꎬ然后将各个模块组合起来ꎬSTM32开发板上电后对系统进行初始化ꎬ在主函数中执行主程883 南昌大学学报(工科版)2019年㊀序后等待中断信号ꎬ对中断进行执行相应的中断服务后便退出中断ꎮ系统主函数由前进函数和超声波感应函数组成ꎮ在前进函数中控制电机的转速ꎬ2个电机由STM32芯片的PWM波控制ꎮPWM波是采用微处理器的数字输出控制模拟电路的一种有效的技术ꎮ双向PWM是使用通道1和3的定时器TIM3渠道产生的ꎬ分别控制机器人的两履带轮旋转方向和前进速度ꎮ现以左电机为例分析了其运动控制ꎬ电机M+连接时ꎬ它是TIM3通道1ꎬ电机M与GPIO端口命名为PA4ꎬ假设需要机器人前进则需要TIM3所输出的PWM占空比大于20%ꎬ端口PA4应设置输出模式ꎬ并设置低电平ꎮ为此ꎬ能通过改变PWM占空比来改变电机的转速ꎮ如果电机需要反转ꎬ则端口PA4应设置高电平ꎬ同样可通过改变PWM占空比来实现电机的反向速度调节ꎻ而在超声波传感器感应函数中ꎬ当正前方出现障碍物时ꎬ会返回一个高电平给STM32[17]ꎬ然后触发中断程序执行相对应的避障算法ꎬ机器人默认向左偏移一定角度进行避障ꎬ此时机器人左边履带轮反向转动ꎬ右边履带轮正向转动ꎬ而左前方出现障碍物则机器人右转ꎬ反之机器人左转ꎬ当定时器中断函数触发后ꎬ超声波传感器模块会采集两边的距离信息ꎬ再使用程序中的模块控制算法和多级积分分离PID算法对机器人的转角和电机的转速进行控制ꎬ算法流程图如图8所示ꎮ3㊀机器人测试实验与分析㊀㊀为了验证履带式机器人的避障能力ꎬ实验使用左右方向的超声波传感器[18]对机器人与障碍物的距离信息进行了采集ꎬ将计算出来的距离通过AD转换后送入到STM32的MCUꎬ进行处理后将PWM波信号输送到电机驱动模块控制电机转速和转向ꎬ实现避障和前行ꎮ现实验针对避障进行实地实验ꎬ在左右靠墙边各放置1个长方体障碍物ꎬ实验机器人运动过程如图9(a)~(f)所示ꎮ实验结果表明ꎬ履带式机器人能有效躲避障碍物ꎬ在离障碍物大约35cm时能偏移一定角度进行避障ꎬ同时在避障过程中ꎬ电机速度能有所下降并且能快速响应ꎬ综上说明模糊控制和多级分离积分控制算法有效可靠ꎮ开始系统初始化主函数进入循环前方有无障碍物给超声波传感器发高电平定时器中断采集数据提取两边所测距离依据隶属度函数将距离信息模糊化并查询模糊规则将查询结果通过串口发送给STM32输出PWM波信号给电机驱动电路左边电机工作方式(正转、反转、停止)右边电机工作方式(正转、反转、停止)多级积分分离PID算法继续前进YN图8㊀算法程序流程图Fig.8㊀Algorithmprogramflowchart(a)t=0(b)t=2s(c)t=4s983 第4期㊀㊀㊀㊀㊀姚健康ꎬ等:履带式机器人避障自动控制系统设计(d)t=5s(e)t=7s(f)t=9s图9㊀履带式机器人避障运动过程Fig.9㊀Trackedrobotobstacleavoidancemovementprocess4㊀结论㊀㊀针对智能机器人系统ꎬ本文基于STM32实现了履带式机器人避障ꎬ仿真结果表明多级积分分离算法对电机转速控制更加可靠和稳定ꎬ协助完成了避障任务ꎻ而基于模糊控制的避障算法在仿真中能使机器人有效躲避障碍物并且到达目标点ꎬ在解决非线性机器人系统凸显了其优势ꎮ最后实验表明ꎬ履带式机器人能较为灵活地躲避左右两边障碍物并且避免与前方的防盗门相撞ꎬ满足了其稳定避障的需求ꎮ但遇到不规则的障碍物和进入到死角时ꎬ避障效果会大大下降ꎮ因此需要进一步完善模糊控制算法ꎬ结合多种传感器例如红外传感器㊁陀螺仪等来更加可靠地完成避障任务ꎬ同时对于行驶过程中的路径规划算法有待研究ꎮ参考文献:[1]㊀柴钰ꎬ王乔.粒子群优化模糊PID的履带机器人运动控制研究[J].现代电子技术ꎬ2018ꎬ41(18):49-53.[2]赵凯ꎬ董明明ꎬ刘锋ꎬ等.基于声信号的履带机器人地面分类试验研究[J].北京理工大学学报ꎬ2018ꎬ38(9):912-916.[3]占卓帆ꎬ钱瑞明.一种履带吸盘式清洁机器人自动配气机构设计和行走吸附力要求分析[J].机械设计与制造工程ꎬ2019ꎬ48(1):1-4.[4]金彦亮ꎬ朱容廷.机器人端到端视觉避障方法研究[J].工业控制计算机ꎬ2019ꎬ32(9):77-79.[5]吕淑平ꎬ王冲.自动避障实验小车教学系统设计[J].实验室研究与探索ꎬ2019ꎬ38(8):204-208.[6]王宜瑜ꎬ宋树祥ꎬ王斌.嵌入式系统的多路步进电机控制系统的设计[J].计算机测量与控制ꎬ2019ꎬ27(9):76-79ꎬ84.[7]王方.基于ROS的多履带全向移动机器人设计与实现[D].桂林:桂林电子科技大学ꎬ2018.[8]王瑾ꎬ王峰图ꎬ范华ꎬ等.基于STM32扫地机器人的设计与实现[J].国外电子测量技术ꎬ2018ꎬ37(11):100-103.[9]孟广耀ꎬ王振华ꎬ黄居鑫.双摆臂履带可变形机器人结构设计与越障性能研究[J].机械传动ꎬ2019ꎬ43(8):144-149.[10]黄祖延ꎬ柳振宝ꎬ王庆华ꎬ等.陆空两用履带式越障机器人的设计[J].电子世界ꎬ2019(10):170-171.[11]雄飞ꎬ刘泽周ꎬ曲林伟ꎬ等.某直流电机积分分离式PID控制策略研究[J].舰船电子工程ꎬ2018ꎬ38(10):62-64.[12]KLATZKYRLꎬGERSHONPꎬSHIVAPRABHUVꎬetal.Amodelofmotorperformanceduringsurfacepenetration:fromphysicstovoluntarycontrol[J].Experimentalbrainresearchꎬ2013ꎬ230(2):251-260.[13]曹法立ꎬ付远明ꎬ吴江涛.基于多级积分分离PID算法的温度控制系统[J].控制工程ꎬ2017ꎬ24(6):1107-1112.[14]佃松宜ꎬ梁伟博ꎬ赵涛.基于改进QPSO的两轮移动机器人区间二型模糊逻辑控制[J].控制与决策ꎬ2019ꎬ34(2):261-268.[15]黄漫国ꎬ樊尚春ꎬ郑德智ꎬ等.多传感器数据融合技术研究进展[J].传感器与微系统ꎬ2010ꎬ29(3):5-8ꎬ12.[16]张新锋ꎬ王奥特ꎬ陈建伟.基于模糊控制的纯电动汽车距离控制[J].江苏大学学报(自然科学版)ꎬ2019ꎬ40(5):524-530.[17]孙宏发ꎬ李昕涛ꎬ韩增强.基于STM32普及型变电站智能巡检机器人的设计[J].智能机器人ꎬ2019(4):71-75.[18]马强ꎬ王云ꎬ陈文淼ꎬ等.基于超声波与IMU融合的倒车测距算法[J].内燃机与动力装置ꎬ2019ꎬ36(4):31-35.093 南昌大学学报(工科版)2019年㊀。
0引言越来越多的行业开始应用履带机器人,减轻人力劳动的压力,提高工作效率。
履带机器人在实际工作中,需要铺设较长的电缆,设置大范围电磁屏蔽,遇到各种障碍,为履带机器人工作带来难题。
如部分地下电缆检查中,履带机器人工作期间频繁遇到障碍,如果不能很好地解决其越障能力,会威胁到履带机器人的工作安全。
越障能力的优化,涉及到机器人结构性能、设计参数以及越障性能等内容,因此在研究上具有一定难度,是当前履带机器人创新的重要课题。
根据履带式摆臂机器人展开越障能力优化研究,为履带机器人越障能力提升以及未来发展提出科学建议。
1剖析履带式摆臂机器人结构履带式摆臂机器人,主要包括气体检测装置、控制电路、驱动电机、关节摇臂、履带移动式底盘、可控制云台、传感系统、前后驱动轮、移动壳体、电源系统、摄像系统等。
履带机器人实际工作中必须及时进行气体检测,及时统计工作环境的温度、湿度与气体等参数变化,所以摆臂必须做到全方位移动[1]。
带动检测摄像机随时对周围环境加以探查,并且能够灵活转换检测角度。
履带式摆臂机器人工作环境复杂,特别是在电缆检查工作中,会面临爬楼梯、越过不同障碍区等现象,基本结果设计中增加履带前角,加强设计结构紧凑性,分别设置两个直流电机模块,强化防水能力,更好的完成涉水环境下的工作。
机器人主要材料为铝合金,总重量仅为13kg。
整体结构为全封闭式,两侧驱动轮分别属于两个电机,以此做到电缆检测中不同方向的不同检测运行状态。
面对电缆检测中的障碍区,通过前臂及时越过[2]。
2履带摆臂机器人运行原理分析优化履带摆臂机器人越障性能,必须掌握履带摆臂机器人在工作中的运行状态以及运动原理。
从水平面运动、制定越障路径等方面展开研究。
2.1机器人水平运行原理机器人正常工作以水平运动为主,水平运动中,履带机器人正常工作中关节履带、水平地面不会出现过度滑动现象,这期间履带机器人的运行速度为0,并且履带机器人速度、轮轴中心速度始终保持一致[3]。
履带式越障机器人系统设计王枭;王超星;刘淑晶【摘要】针对复杂地形环境的巡检作业,设计了一种履带式越障机器人.分析了复杂地形特点,确定了履带式越障机器人的系统方案,进而利用组件对机器人及越障机构进行了设计,并搭建了履带式越障机器人机械本体结构.基于BASRA主控板搭建了履带式越障机器人控制系统,并采用模块化的设计思想编写控制系统程序,进行了履带式越障机器人的越障性能试验.试验结果表明,履带式越障机器人可以顺利爬越2层台阶障碍物,为能够在复杂地形下进行巡检作业的机器人研究提供理论依据.【期刊名称】《新技术新工艺》【年(卷),期】2018(000)012【总页数】5页(P17-21)【关键词】履带式越障机器人;系统方案;机械本体结构;越障机构;控制系统;性能试验【作者】王枭;王超星;刘淑晶【作者单位】北京市大兴区第一中学,北京102600;三河市职教中心,河北三河065200;北京石油化工学院机械工程学院,北京102617【正文语种】中文【中图分类】TP242.2随着机器人技术的发展,机器人除了广泛应用于工业制造领域外,还应用于资源勘探、抢险救灾、医疗服务、军事和巡检等其他领域。
巡检机器人作为一种特种设备,可以代替人工在复杂的作业环境下完成巡检作业任务。
目前,主流的巡检机器人有履带式、轮式和混合式等,其中以履带式为主[1]。
从20世纪80年代起,国外就对小型履带式机器人展开了系统性研究,比较有影响的是美国的PackBot[2]机器人,URBOT、NUGV和TALON [3]机器人,其中,TALON系列机器人是一种传统的小型双履带式机器人,该机器人可根据任务的不同安装不同的任务模块,主要应用于执行侦察、危险品操作和救援等领域。
此外,英国研制的Supper Wheelbarrow排爆机器人、加拿大布鲁克大学研制的AZMUT机器人[4]、日本的Helios V机器人[5]都属于履带式机器人。
日本东京工业大学的T.Kamegawa等提出了一种搜救机器人,该机器人由多节双履带式模块车连接而成,能够进入狭窄的空间,相邻模块之间由2个主动自由度关节连接或3个随动自由度关节连接,所以该机器人结构形式具有很好的地面适应能力和越障能力[6]。
履带式抓抛机器人系统的设计与研究目录1. 内容简述 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 系统目标 (6)1.4 文献综述 (7)2. 履带式抓抛机器人系统总体设计 (8)2.1 系统结构与功能 (11)2.2 机械设计 (12)2.2.1 履带驱动系统 (14)2.2.2 机器人本体结构 (15)2.2.3 抓握机构设计 (16)2.3 控制系统设计 (18)2.3.1 硬件平台构成 (19)2.3.2 软件架构设计 (21)2.3.3 运动控制策略 (22)2.4 能量系统设计 (23)2.4.1 动力源选择 (25)2.4.2 能量存储与管理 (26)2.4.3 能量效率分析 (28)3. 履带式抓抛机器人关键技术研究 (29)3.1 轨迹规划与控制 (30)3.1.1 优化目标函数 (32)3.1.2 轨迹规划算法 (33)3.1.3 机器人运动控制 (34)3.2 视觉感知与识别 (35)3.2.1 视觉传感器选择 (36)3.2.2 目标检测与识别算法 (37)3.2.3 环境感知与理解 (39)3.3 抓握与抛掷控制 (40)3.3.1 抓握策略设计 (41)3.3.2 力反馈控制方法 (42)3.3.3 抛掷路径规划与精度控制 (43)4. 系统仿真与实验验证 (44)4.1 仿真环境搭建 (46)4.2 系统仿真与性能分析 (47)4.3 硬件平台搭建 (48)4.4 实验验证与结果分析 (49)5. 结论与展望 (50)5.1 研究结果总结 (52)5.2 未来研究方向 (53)5.3 技术应用前景 (54)1. 内容简述本文旨在探讨履带式抓抛机器人系统的的设计与研究,该系统旨在在各种复杂、多地形环境下执行抓取和抛掷目标物任务。
系统结构设计融合履带式车辆的优势与抓抛机械手臂的灵活性,实现稳定移动和精准操作能力。
文章首先介绍履带式抓抛机器人系统的应用背景和发展趋势,并对其关键性能指标进行阐述,例如越野能力、抓取力、抛掷精度等。
高考物理最新电磁学知识点之传感器全集汇编及解析(3)一、选择题1.如图所示是一个基本逻辑电路。
声控开关、光敏电阻、小灯泡等元件构成的一个自动控制电路。
该电路的功能是在白天无论声音多么响,小灯泡都不会亮,在晚上,只要有一定的声音,小灯泡就亮。
这种电路现广泛使用于公共楼梯间,该电路虚线框N中使用的是门电路.则下面说法正确的是()A.R2为光敏电阻,N 为或门电路B.R2为光敏电阻,N为与门电路C.R2为热敏电阻,N为或门电路D.R2为热敏电阻,N为非门电路2.科学家研究发现,磁敏电阻(GMR)的阻值随所处空间磁场的增强而增大,随所处空间磁场的减弱而变小,如图所示电路中GMR为一个磁敏电阻,R和为滑动变阻器,和为定值电阻,当开关和闭合时,电容器中一带电微粒恰好处于静止状态.则A.只调节电阻,当向下端移动时,电阻消耗的电功率不变B.只调节电阻,当向下端移动时,带电微粒向下运动C.只调节电阻R,当向右端移动时,电阻消耗的电功率变小D.只调节电阻R,当向右端移动时,带电微粒向下运动3.电视机遥控器是用传感器将光信号转化为电流信号。
下列属于这类传感器的是A.走廊中的声控开关 B.红外防盗装置C.热水器中的温度传感器 D.电子秤中的压力传感器4.近年来,酒驾几乎成为一种“社会公害”, 2011年我国首次将醉酒驾车规定为犯罪,并于5月1日正式实施。
交警用来检测酒驾的酒精测试仪的工作原理如图所示,其中是半导体型酒精气体传感器,该传感器的电阻的倒数与酒精气体的浓度成正比,为定值电阻。
以下关于电流表的示数与酒精气体浓度之间的关系的图像,正确的是()A. B.C. D.5.每当地震发生后,各路救援人员及时深入灾区,与死神抢时间,争分夺秒抢救被埋人员,有些救援队借助“生命探测仪”可以发现深埋在废墟中的伤员,根据所学知识,你认为“生命探测仪”可能用到了()A.振动传感器 B.压力传感器C.红外线传感器 D.电容传感器6.与一般吉他以箱体的振动发声不同,电吉他靠拾音器发声。
工业技术DOI:10.16660/ki.1674-098X.2018.14.095履带机器人行走及越障能力分析研究①韩捷 孙奇珍 曾文凡(广州供电局有限公司 广东广州 510620)摘 要:电缆通道巡检机器人,其采用关节履带结构,实现机器人在电缆通道上自由行走,并具备强大的越障能力。
由于质心的位置影响着机器人的越障能力,因此本文所讨论的越障器人的摆臂运动也会对质心即越障能力有一定的影响。
运用现代优化设计方法和质心的运动方程,考虑到摆臂的原始姿态以及各个运动位置的约束条件,更充分地分析越障能力,进一步推导出越障的最高高度,为履带机器人的结构优化设计的姿态控制提供了理论依据,并且对越障能力进行了实验测试,从而验证了之前推导的正确性。
关键词:履带 机器人 越障能力 运动学中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2018)05(b)-0095-04①基金项目:公司职工创新课题《电缆走廊巡检机器人选型及功能研究》(项目编号:K-GZZG-2017-129)。
作者简介:韩捷(1983—),男,辽宁沈阳人,本科,中级工程师,研究方向:配网运维管理。
履带机器人具有良好的越障能力,地下通道中电缆的检查大多是依靠人员检测完成的,近年来逐渐有用机器人检测来代替人的趋势。
实际情况中电缆的铺设距离长,管道结构复杂,障碍较多,电磁屏蔽等,这些无疑都给环境监控器的设计带来了难度。
若不能有效地解决这些问题,在面对突发情况时则只能安排人员进行巡检,存在很大的安全隐患。
在这样的现实需求下,对越障检测机器人的研究已经成为一个热点课题。
履带机器人的主要难点在于越障能力。
履带机器人各有自身的优势,但是还具有局限性,履带式机器人分为固定双履带式机器人、四履带双摆臂机器人和六履带四摆臂机器人。
考虑到履带机器人能够翻越障碍,因此履带机器人常(见图1)被用作电缆巡检机器人。
目前,履带双摆臂机器人的越过障碍性能和结构参数的关系有较为系统的研究,理论上比较成熟,探索机器人结构参数与越障性能之间的内在关系,为四履带双摆臂机器人的结构优化设计提供理论依据。
履带式移动机器人越障能力的研究一、本文概述随着科技的快速发展和智能化时代的到来,履带式移动机器人作为一种高效、灵活的移动平台,在军事侦察、灾害救援、物流配送、农业自动化等众多领域展现出巨大的应用潜力。
然而,面对复杂多变的地形环境,机器人的越障能力成为影响其性能的关键因素。
因此,对履带式移动机器人越障能力的研究具有重要的理论价值和现实意义。
本文旨在深入探讨履带式移动机器人在不同地形条件下的越障性能,通过理论分析和实验研究相结合的方法,为提升机器人的环境适应性和越障能力提供理论支持和实践指导。
文章首先介绍履带式移动机器人的基本结构和工作原理,然后重点分析影响其越障能力的关键因素,包括履带设计、动力性能、控制系统等。
在此基础上,文章将探讨如何通过优化机器人结构和改进控制算法来提高其越障能力。
本文还将关注履带式移动机器人在实际应用中可能遇到的问题和挑战,如复杂地形环境下的导航与定位、多机器人协同越障等。
通过综合研究和实践应用,本文旨在为推动履带式移动机器人技术的发展和应用提供有益参考。
二、履带式移动机器人的结构设计履带式移动机器人的结构设计是提升其越障能力的关键。
结构设计主要包括底盘设计、履带设计、驱动系统设计以及控制系统设计等方面。
底盘设计:底盘是履带式移动机器人的基础结构,需要承受机器人的重量以及越障时产生的冲击力。
因此,底盘设计需要考虑到强度、刚性和稳定性。
我们采用了高强度金属材料,通过合理的结构设计,实现了底盘的轻量化与坚固性之间的平衡。
履带设计:履带是机器人越障能力的重要体现。
我们设计的履带具有足够的宽度和深度,以提供足够的摩擦力,使机器人在各种地形上都能稳定行驶。
同时,履带的设计还考虑到了耐磨性和寿命,采用了耐磨材料,并通过优化履带齿形,提高了机器人的越障性能。
驱动系统设计:驱动系统是履带式移动机器人的动力来源。
我们采用了大功率电机,并通过合理的传动机构设计,实现了动力的有效传递。
同时,驱动系统还配备了防滑功能,当机器人遇到湿滑或松软地面时,能够自动调整驱动力,保证机器人的稳定行驶。
履带式巡检机器人毕业设计一、引言随着科技的不断发展,机器人技术已经广泛应用于各个领域。
其中,巡检机器人作为机器人技术的重要应用之一,在电力、石油、化工等行业得到了广泛应用。
履带式巡检机器人作为一种新型的巡检机器人,具有移动速度快、适应能力强、稳定性高等优点,因此在巡检领域具有广阔的应用前景。
二、履带式巡检机器人的总体设计1. 总体结构履带式巡检机器人主要由底盘、控制器、传感器、电池等部分组成。
其中,底盘是机器人的主体部分,包括履带、驱动轮、导向轮等;控制器是机器人的大脑,负责控制机器人的运动和各种传感器的工作;传感器是机器人感知外界的工具,包括红外传感器、声音传感器等;电池是机器人的能源,负责提供电力。
2. 工作原理履带式巡检机器人采用履带式移动机构,通过电机驱动履带转动,实现机器人在各种地形上的移动。
同时,机器人配备有多种传感器,可以感知外界环境,并将感知到的信息传输给控制器。
控制器根据传感器反馈的信息,控制机器人进行相应的运动和操作。
当电量低时,机器人会自动返回充电桩进行充电。
三、履带式巡检机器人的硬件设计1. 控制器控制器是履带式巡检机器人的核心部分,负责控制机器人的各种动作和操作。
本设计中选用STM32F4系列单片机作为控制器,该单片机具有高性能、低功耗、易于开发等优点。
2. 传感器传感器是履带式巡检机器人感知外界环境的重要工具。
本设计中选用了红外传感器、声音传感器等传感器,用于检测温度、气体浓度等参数。
3. 电源模块电源模块是履带式巡检机器人的能源供应部分。
本设计中选用锂电池作为电源,该电池具有能量密度高、充电周期长等优点。
四、履带式巡检机器人的软件设计1. 程序设计语言本设计采用C语言进行程序设计,因为C语言具有高效、可移植性好、与硬件交互能力强等优点,适合用于控制器的程序设计。
2. 主程序流程主程序流程包括初始化、传感器数据采集、控制器数据处理、电机控制等部分。
首先进行系统初始化,然后启动传感器进行数据采集,将采集到的数据传输给控制器进行处理,控制器根据数据处理结果控制电机进行相应的动作和操作。
履带式复合机器人的越障仿真履带式复合机器人是一种能够兼具爬升和行走功能的机器人。
随着科技的不断发展,越障仿真技术也得到了广泛的应用。
本文将介绍如何利用履带式复合机器人进行越障仿真。
首先,在进行越障仿真前需做好相关预备工作。
需要用到的设备有计算机、OBS Studio、虚拟现实设备等。
需要准备的软件有Unity、ROS、Gazebo等。
在准备好这些设备和软件后,就可以进行越障仿真。
在越障仿真中,需要建立一个虚拟环境。
可以使用Unity进行建立。
在这个虚拟环境中,需要放置一些障碍物,以模拟真实环境中的障碍。
这样,就可以对履带式复合机器人进行越障测试。
在进行越障仿真时,需要使用ROS和Gazebo。
ROS是机器人操作系统,是一套用于机器人编程的工具集。
Gazebo是一款通用的三维动力学仿真软件。
在ROS和Gazebo中,需要编写控制履带式复合机器人的程序代码。
这个程序代码需要包含机器人的控制算法、传感器数据处理算法等核心功能。
这些代码的编写需要一定的编程基础。
进行越障仿真时,需要借助虚拟现实设备。
虚拟现实设备可以将用户带入虚拟环境中,提供互动的切实感。
用户可以通过虚拟现实设备,畅游于虚拟环境中,进行履带式复合机器人测试。
这种越障仿真技术无需进行实地测试,可以有效节约时间和成本。
总结来说,履带式复合机器人越障仿真技术是一种成熟的科技手段,可以提高机器人的运动性能和适应性。
它的实现需要借助虚拟现实技术、ROS等工具。
这种越障仿真技术可以提高机器人的应用范围,适用于复杂环境下的越障探测、救援等工作。
在履带式复合机器人的越障仿真中,有以下几个与数据相关的因素:1. 障碍物的数量、大小、形状及位置障碍物数量、大小、形状及位置的不同会对机器人的越障能力产生不同的影响。
在仿真中,可以通过改变这些因素,进行机器人的越障测试。
该数据可以通过统计障碍物数量、大小、形状及位置等信息进行分析,比如,通过数据分析得出障碍物数量和大小对机器人越障能力的影响较大,而障碍物的形状和位置对其影响相对较小。