毕业论文-光电导引自主式搬运机器人设计.doc

2015 届毕业设计（论文）题 目：光电导引自主式搬运机器人设计专 业：测控技术与仪器班 级： 测控1101姓 名： 指导老师：起讫日期：年 月摘 要机器人是一种复杂的智能机械，包含了电子、机械、传感器、计算机、仿生学、控制技术、人工智能等学科。目前已成为世界各国的研究热点之一，是衡量一国工业化水平的重要标志。智能移动机器人是一个集环境感知、动态规划与决策、运动行为控制与执行等多种功能与一体的综合系统，可以说它是机器人的一个重要的分支。本文主要介绍了一种基于光电传感的移动搬运机器人的设计与实现。该机器人系统选用stm32f103zet6单片机作为微控制器，采用七路灰度传感器循迹，三路舵机控制的机械爪，一个红外光电开关测距，一个触碰开关，四个电机驱动机器人直线行驶，转弯。整个机器人系统涉及机器人结构设计，灰度传感器信号采集处理，机械爪的结构设计，循迹算法和策略优化等方面。经过多次调试，比较各种方案的优劣，不断改进和升级，确定了现在的方案。现在该机器人系统能够完整完成自主导航及搬运的任务，达到了实验预期目的。关键词：光电传感器，搬运机器人，自主导航，循迹abstractrobotics is a combination of mechanical, electronic, computer, sensors, control technology, artificial intelligence, bionics and other disciplines of complex intelligent machinery, has become one of the hot spots around the world, as a measure of a countrys level of industrialization important symbol.intelligent mobile robot is an important branch of the robot, is a versatile integrated system human-computer interaction, situational awareness, planning and decision-making, such as a set of motion control.this paper describes the design and implementation of mobile robot based handling of photoelectric sensors. the robot system selected stm32f103zet6 microcontroller as microcontrollers, sensors tracking the use of seven road gray, three-way servo-controlled mechanical claw, an infrared photoelectric switches ranging, a touch switch, four motor-driven robot straight, turning . entire robot system involving body structure design, gray sensor signal acquisition and processing, structural design of mechanical claw, control algorithms and strategies to optimize other aspects. after several rounds of testing, comparing the pros and cons of various options, continuous improvement and upgrading, determine the current program.the robot system can now complete the task of autonomous navigation and transportation, to achieve the intended purpose of the experiment.keywords: photoelectric sensors, handling robots, autonomous navigation, tracking摘要iiabstractiii第一章 绪论11.1 自主式搬运机器人概述11.2 发展历史与研究现状11.2.1 国外发展11.2.2 国内发展21.3 课题研究意义21.4 课题研究内容2第二章 机器人总体设计42.1 设计目标42.2 导航方式52.3 机械手62.3.1 机械手功能62.3.2 机械手驱动方式62.4 小车驱动方式82.5 电源选择92.6 微控制器选择102.7 测距抓取102.8 机器人整体框图10第三章 硬件电路设计123.1 微控制器123.2 程序下载123.3 电源模块133.3.1 稳压芯片133.3.2 稳压电路133.4 驱动模块143.4.1 电机驱动模块选择143.4.2 电机驱动电路设计153.5 灰度检测模块173.6 舵机控制电路183.7 碰撞开关193.8 红外光电开关19第四章 软件设计204.1 小车运动控制算法204.2 机械臂控制算法254.3 搬运机器人关键函数264.4 软件开发平台27第五章 实地调试295.1 基于红外传感器的循迹方案试验295.2 基于高亮led的循迹方案试验295.3 车速及转弯调试305.3.1 车速调试305.3.2 转弯调试31第六章 总结与展望326.1 创新与可取点326.2 不足和改进32参考文献34致谢36v南京工业大学本科生毕业设计（论文）第一章 绪论1.1 自主式搬运机器人概述移动机器人是能够感知环境做出相应行为控制并执行的系统，是机器人学的重要组成部分。由于移动机器人的智能性和对环境的适应性，越来越多的移动机器人被运用于医疗服务、宇宙探测、军事及深海侦察等领域。二十世纪六十年代斯坦福大学研制的一款自主移动机器人shakey拉开了移动机器人研究序幕。 70年代末，计算机和传感器技术的发展将移动机器人的研究带向新的高度。别是在80年代中期，全世界刮起了一股机器人的浪潮，许多公司开始研制用于大学实验室和研究机构的机器人实验平台，机器人研究开始向多领域发展。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。1.2 发展历史与研究现状1.2.1 国外发展20世纪60年代美国斯坦福大学研制了第一款自主移动机器人shakey，这款机器人可以在不同环境下识别路径，做出推理并控制移动功能。 70年代，传感器和计算机技术开始运用到移动机器人领域，带动了移动机器人的发展。比如前苏联研制的用于月球探测的轮式机器人lunokhod；美国斯坦福大学研制的stanford cart移动机器人能通过自身视觉传感器来识别轨线；法国图卢兹laas实验室研制了配有激光测距仪、超声波传感器等传感设备的hilare轮式移动机器。70年代末80年代中期，许多大学和研究机构从事移动机器人平台的研究，促进了移动机器人的多方向发展。 进入90年代后，随着科技进步，移动机器人开始向智能化发展。如cmu的navlab系列移动机器人系统；德国vamors-p和caravelle系统；由日本本田公司研制的p系列和asimo人型机器人；日本索尼的sdr-3x人型机器人和aibo娱乐型机器人等，展示了移动机器人各方面的先进成果10。1.2.2 国内发展我国移动机器人研究开始于八五期间。虽然起步较晚，但是发展迅速。在863计划的支持下，机器人研究的各领域都取得了显著成绩。比较著名的有清华大学的移动护理机器人，它具有七自由度；香港城市大学研制的自动导航车和服务机器人；中科院自动化所通过研究，开发了具有全方位视觉导航系统的移动机器人；上海交通大学设计的移动机器人 “小蜘蛛”，它具有轮式结构可以用于登月研究。1.3 课题研究意义本选题主要研究移动搬运机器人的设计与实现。搬运机器人具有智能性，它可以按照人类设计好的路线搬运货物。资料显示：在工厂生产过程中，只有5%的时间是用来生产产品，产品的装卸、运输却要占用95%的时间。有研究显示在美国，直接生产成本只占总成本的10%，40%成本要用于产品的存储、运输。所以现代企业生产应该把优化物流结构、降低物流费用作为企业的核心竞争力之一。移动搬运机器人运用于企业生产，不仅能提高效率，实现物流的集成化和自动化，而且把人从危险、恶劣、繁重的工作环境下解放出来，显示出极大的优越性。因此对自主搬运机器人的研究对现代工业的产生深远影响，具有实用价值。同时本课题开发的机器人系统适应于一般竞赛机器人要求，在其基础上可以扩展更多功能，满足更多需求。1.4 课题研究内容本文在全国大学生机器人大赛的基础上设计了一款以光电导引方式循迹的搬运机器人。具体研究内容如下： 机器人整体机械结构设计。包括小车的大小，机械爪的结构，电池的安装等。 机器人硬件电路设计。包括单片机的选取，电源模块、驱动模块、灰度检测模块等模块的设计。 机器人软件设计。包括整个系统的软件开发平台，机器人运动控制、机械爪舵机控制算法的设计，信号数据的采集与处理等。 机器人调试。包括场地的铺设，不断让机器人在现场调试，观察数据，修改参数最终获得最佳状态。37第二章 机器人总体设计2.1 设计目标本课题旨在完成一个小型的光电导引式自主搬运机器人的设计，并能够自主完整的完成以下规定动作：（1）机器人查病房；（2）机器人为病人端茶水。（1）机器人查病房。从起点出发，机器人沿着白线循迹，到达指定甲、乙两处，并且机器人轻触甲、乙两处的挡板即可。（2）机器人为病人端茶水。机器人模拟人手抓住杯子，将s1处的杯子放到指定地点1，将s2处的杯子放到指定地点2，然后回到起点。场景示意图如下：图2.1场地示意图2.2 导航方式移动机器人能够实现自主行驶，最重要的技术就是导航和导引，没有可靠的导航系统就无法实现移动机器人的最初目的，所以对移动机器人的研究很大程度上是对导航技术的研究。随着科学技术发展，为了让移动机器人适应不同工作环境开发了各种导航技术，目前的导航/导引技术主要有以下几种：惯性导航惯性导航是利用惯性元件来测量运载体的加速度进而计算出位置和速度，达到机器人导航目的。这种方法运用到了牛顿惯性运动定律。惯性导航系统的缺点是误差会随着时间漂移而增长，因此不适合于长时间准确定位。（18）电磁导航电磁导航是让一定频率电流流过电缆，产生磁场信号，机器人上安装的传感器检测磁场信号，并判断路径。这种方法的优点是原理简单，声光对其无干扰，缺点路径改变麻烦，铺设电缆工作量大，维护困难。激光导航 该方法需要在移动机器人身上安装激光发射器，激光发射器发射激光，激光反射并被接收，通过计算发射光束与反射光束之间的信息可以对移动机器人进行位置导引。这种方法的优点是定位精确，缺点是算法复杂。光学反射导引在深色地面铺设浅色条带或者在浅色地面铺设深色条带，移动机器人携带的光学发射元件对路面进行照射，光学信号被反射或吸收以此来判断机器人和条带的相对位置。这种方法操作简单，但是容易受外界光线影响。（29）视觉导航 通常采用ccd敏感元件拍摄路面信息，运用相关视觉技术识别路径。移动机器人利用视觉技术导航具有很大的发展前景，是未来移动机器人导航的发展趋势。超声波导航 超声波导航是利用超声波传感器发射超声波遇到物体反射进行定位。这种方法原理简单，硬件陈本低，缺点是当超声波束与检测物体表面不垂直或者物体距离太远时检测结果不够准确。通过对以上导航方式的优劣进行对比，并考虑到实际操作需要，我选择了光学反射导引的方式循迹。2.3 机械手在工业生产中，机器人已经逐渐被运用各个领域成为重要的生产力。大多数工业机器人都需要有自己的机械手作为执行机构，结构合理的机械手可以大大提高机器人的工作效率，所以对机械手功能和结够的研究就很有现实意义。2.3.1 机械手功能机器人手爪功能是当机器人收到抓取物件信号，按指定路径抓放物件的能力。为了完成这一系列动作，机械手应具备一定运动范围、物件定位、适当夹紧力等功能。2.3.2 机械手驱动方式机器人手爪按照驱动源的方式可以分为电机、液压、气动、形状记忆记忆合金等，机器人灵巧手传动系统把驱动器产生的运动和力以一定的方式传递到手指关节，从而使关节做相应的运动。机械手的驱动和传动方式可以分为以下几种类型：腱传动方式第一类是由腱，一般是绳索、钢丝绳之类配上滑轮。其特点是能实现多自由度远距离传输，但是由于摩擦和腱的布局产生的力矩耦合等，手爪的抓取控制变得复杂。连杆传动方式利用各种连杆结构传动，其优点是动力大，结构牢固，能抓取很重的物体，但是需要用到动力学设计复杂。人工肌肉驱动方式近年来产生一种驱动方式是模拟人肌肉工作方式，比较典型的是气动的驱动方式和液压驱动，但是这种技术还不够成熟，还远远无法达到和人类肌肉一样工作的高度。形状记忆合金驱动方式还有一种方式是利用某些合金的记忆效应进行驱动，这种驱动方式负载能力强，但是不够灵活，容易产生衰耗。欠驱动方式空间机器人研究的一个课题是欠驱动手爪。通过欠驱动手指机构、 机械限位和弹簧实现无动力关节对被抓取形状的被动自适应，具有驱动元件少，抓取范围广泛、控制简单、出力大、负载能力好等特点。由于其他几种方式机械手结构较复杂，且价格较高，本设计采用舵机配合机械手臂实现抓取物体。一个舵机一般包括控制电路、传感器、直流电机和减速齿轮组四部分，输出不同信号则舵机旋转不同角度。本设计选用舵机如下图：图2.2 mg996r舵机 舵机参数如下：工作电压4.8-7.2v产品拉力12kg/cm(6v)反应速度0.17sec/60度(4.8v无负载)0.14sec/60度（6v无负载）工作温度0-55齿轮形式金属齿轮接线定义黄信号 红正极 褐负极本设计采用的是金属对称抓取机械手，实物图如图2.3所示。机械手长161.8mm，宽72mm，由一只舵机驱动，通过舵机的转动可以实现机械手的张开与闭合，能稳定的抓取大型圆球，圆柱体。图2.3 机械手2.4 小车驱动方式移动机器人要想完成移动、搬运的功能必须要有运动控制系统，一个完善、高效的运动控制系统能够让机器人完整、稳定的行驶。本文研究的机器人主体类似于小型智能车，小车按照驱动方式可以分为单轮驱动、差速驱动和全方位驱动。三轮式小车是单轮驱动小车最常见的形式，小车的驱动轮和转向轮都是前轮，两个后轮起从动作用。差速驱动小车,采用两个或四个航轮,分置在车体四周增加小车的稳定性,当每组航轮转速不同时执行车体转向动作,当速度相同时,车体执行直线行动或原地旋转。全方位小车安装有三个独立的驱动转向组合轮,能够朝任意方向行驶而不改变车体姿态。考虑到小车必须要能支撑起机械臂和整个硬件系统，所以小车应该是三轮或者四轮形式，由于三轮小车只有后面两轮是驱动轮动力不足，所以最终采用四轮的结构，并且是四轮差速驱动方式，通过调节左右两组航轮的速度可以做到直线行动和转弯。这种结构承载能力强，易于控制，调速能力优良。四轮构型如下图：图2.4 四轮构型2.5 电源选择机器人驱动需要有电池供电。普通干电池价格便宜，但是放电快，只能使用一次不符合循环使用的要求，因此决定采用充电电池，充电电池分为锂电池和镍氢电池，镍氢电池高容量，大电流，可循环使用，且价格更便宜，所以使用镍氢充电电池。我使用的是vb品牌的镍氢电池，电压7.2v，容量3600毫安，电池规格134.5x46.5x23mm，电池实物图如图2.5：图2.5 镍氢电池实物图2.6 微控制器选择目前我们的课程学习了51系列单片机和stm32系列单片机，51单片机较简单，控制方便但是速度、功能没有stm32强大，搬运机器人涉及大量数据处理，所以单片机速度越快越好，而且stm32外围接口丰富能满足机器人的各种设计要求，为了将课堂学习的知识运用到实际，本设计选择了增强型stm32单片机stm32f103zet6作为机器人的微控制器。2.7 测距抓取机器人搬运物体需要知道在什么地方停下抓取物体，所以机器人和物体之间的测距是必要的。本设计刚开始使用的方案是超声波测距，图2.6为超声波传感器。但是实际测试过程中发现超声波测距精度不高，机器人不能到达正确位置抓取物体，所以抛弃此方案。我转而采用红外测距，图2.7为红外光电开关，事实证明红外测距具有探测距离远，精度高的优点，满足设计要求。 图2.6 超声波传感器 图2.7 红外光电开关2.8 机器人整体框图搬运机器人整体结构如图2.8所示：图2.8 机器人整体结构组建好的搬运机器人硬件平台如图2.9所示：图2.9 搬运机器人第三章 硬件电路设计3.1 微控制器mcu主控制器选用的是意法半导体公司出品的stm32f103zet6芯片，其内核是cortex-m3。该芯片是增强型的32位单片机，具有64kb sram、512kb flash、基本定时器和高级定时器各2个、通用定时器4个、3个spi、2个iic、5个串口、1个usb、1个can、3个12位adc、1个12位dac、1个sdio接口、1个fsmc接口以及112个通用io口。其主要特点如下：a) 超低的价格。虽然是32位机却只有8位机的价格。b) 72mhz的工作频率，具有快捷强力的的数值运算和逻辑运算能力。c) 超多的外设。拥有包括fsmc、timer、spi、usb、can、iic、iis、sdio、adc、dac、rtc、dma等众多外设及功能，具有极高的集成度。d) 优异的实时性能。84个中断，16级可编程优先级，并且所有的引脚都可以作为中断输入。e) 杰出的功耗控制。stm32拥有独立时钟开关控制各个外设，不需要的外设可以关闭相应时钟来降低功耗。f) 极低的开发成本。stm32的开发不需要昂贵的仿真器，只需要一个串口即可下载代码，并且支持swd和jtag两种调试口。在本设计中采用stm32f103zet6正是利用了它的快速运算处理能力以及丰富的片上资源，从而有效、快速、准确地控制机器人运动。3.2 程序下载本设计下载程序使用德国segger公司推出的jlink仿真器，该仿真器配合iar ewar，ads，keil，winarm，realview等集成开发环境支持所有arm7/arm9/arm11,cortex m0/m1/m3/m4,cortex a4/a8/a9等内核芯片的仿真适用于keil、iar等编译环境，操作起来非常方便，学习也很简单，是很好的学习开发arm的开发工具。3.3 电源模块本设计采用两块7.2v、3600mah的镍氢电池供电，由于系统构成复杂，各模块供电要求不同，所以将电压分为3.3v，5v，7.2v三个档位。3.3.1 稳压芯片由于stm系列芯片需要3.3v供电，供电电压任何时刻都不能超过3.6v，否则会导致主芯片烧毁，采用低压线差线性稳压器ams1117-3.3提供3.3v电压。灰度传感器、红外光电开关、触碰开关、舵机都需要5v供电，如果还采用单片的线性稳压器件，当输入输出压差较大时器件就会因电流过大而被击穿，所以最后决定采用开关型集成稳压芯片lm2596，该器件功耗很低，转换效率可达75%88%。3.3.2 稳压电路输入5v电压，通过ams1117-3.3稳压芯片转换输出3.3v电压给单片机供电，其电路图如图3.0所示。图3.0 3.3v稳压电路稳压芯片lm2596输出5v电压供给各个模块使用，其电路图如图3.1所示。图3.1 lm2596稳压电路3.4 驱动模块本设计采用直流减速电机为系统提供必须的的驱动力。单片机的i/o口能输出的电流很小无法驱动电机这种大功率器件，通过添加驱动电路可以解决这一问题。3.4.1 电机驱动模块选择有两种方案可供考虑：方案1：设计由分离元件组成的驱动电路实现，但是设计反锁，使用不便。方案2：采用专用的驱动芯片加以实现。由于专用的驱动芯片结构简单、可靠性高、价格便宜，所以决定采用方案2。设计选择l298n专用芯片驱动电机。该芯片是st公司生产的一种工作电压高，输出电流大的电机驱动芯片。其主要特点是：工作电压高，最高工作电压可达46v，输出电流大，最大电流可达3a，持续工作电流为2a，内部集成了两个h桥，能同时驱动两个电机。图3.2为l298n电机驱动模块。图3.2 l298n电机驱动3.4.2 电机驱动电路设计图3.3为典型的h桥电路，h桥式电机驱动电路由四个三极管和一个电机组成。当对角线上的一对三极管导通时电机工作。电流流向随不同三极管对导通而改变，以此来控制电机转动的方向。图3.3 h桥电路例如，如图3.4所示，当三极管对q1、q4导通时，电流从电源正极经过q1，流过电机，最后经过q4流向负极，电流流向是从左至右，驱动电机顺时针旋转；当三极管对q2、q3导通时，电流从电源正极经过q3，流过电机，最后经过q2流向负极，电流流向是从右至左，驱动电机逆时针旋转。 图3.4 电机正转 图3.5 电机反转可以直接用单片机的i/o口给l298n提供控制信号。in1、in2和in3、in4分别接在两组单片机引脚上控制逻辑信号，然后单片机输出pwm来控制使能端ena和enb的占空比从而调整转速，out1、out2和out3、out4分别接两个电机输出。l298n电机控制引脚功能表如图3.6所示。直流电机旋转方式in1in2in3in4调速pwm信号调速端a调速端bm1正转高低/高/反转低高/高/停止低低/高/m2正转/高低/高反转/低高/高停止/低低/高图3.6 l298n逻辑功能图电机驱动模块的电路图如图3.7所示，in1、in2、in3、in4直接接单片机引脚，单片机输出两路pwm给ena和enb端，vs引脚接电源电压，电压范围为+2.546v，vss引脚接5v电压，引脚1和15接地。图3.7 l298n电路图3.5 灰度检测模块灰度传感器包含高亮led和光敏电阻两部分。其基本电路是让led串联一个限流电阻接在电源两端，在电路中并联的电阻起到分压作用，led是光源，光敏电阻阻值随光照强度变化而变化。电路图如图3.8所示。地面颜色越深，吸收光线的能力越强，则光敏电阻接受到的反射光越弱，光敏电阻值越大，灰度传感器的输出电压也越大；反之，地面灰度浅，输出电压小。图3.8 灰度检测电路本设计选用的灰度传感器实物图如图4.1所示，该模块内置ad转换模块，输出方式为数字输出，即1或0输出，可以直接接单片机引脚根据电平高低判断线路。3.6 舵机控制电路舵机连接到单片机的电路如图3.9所示：图3.9 舵机和单片机连接电路舵机有三条线，一条电源线，一条底线，一条信号线，由单片机产生周期为20ms，脉宽12ms的信号，通过pwm设置占空比改变脉宽从而改变舵机旋转角度。舵机角度和脉宽的要求如图4.0所示。图4.0 舵机控制要求3.7 碰撞开关碰撞开关即微动开关，它具有很小间隔的接点机构，用一定的力可以连接接点完成开关动作。本设计利用车体前安装的微动开关检测触碰病床并返回。下图是碰撞开关原理结构图：图4.1 碰撞开关原理结构3.8 红外光电开关红外光电开关是一种光电传感器，可以发射和接受光信号。检测距离可以根据要求进行调节，本设计选用的传感器工作电压5v，长5cm，直径17mm，有效距离3-80cm可调。具有探测距离远、受可见光干扰小、价格便宜、易于装配、使用方便等优点，由于是数字输出可以直接接单片机引脚，前方无障碍输出高电平，有障碍输出低电平。红外光电开关与单片机连接图如下：图4.2 光电开关和单片机连接电路第四章 软件设计4.1 小车运动控制算法搬运机器人是由车体和机械臂两部分组成。小车要循迹完整跑完赛道就需要有算法，依靠车体前方安装的七路循迹传感器和车体中间安装的两路循迹传感器可以检测道路信息并反馈给单片机，单片机对数据做出处理并控制小车行驶。(1)直线行驶只有传感器3在白线上放,传感器1、2、4、5都不在白线上当只有传感器3引脚输出低电平时，则传感器3检测到白线，此时传感器分布如图4.3所示，小车保持直线行驶。图4.3 传感器3在白线上只有传感器2或1在白线上方当只有传感器2或1引脚输出低电平时，则传感器2或1检测到白线，此时传感器分布如图4.4、4.5所示，小车右偏，单片机控制左轮电机减速同时右轮电机加速，小车向左修正。 图4.4 传感器2在白线上 图4.5 传感器1在白线上只有传感器4或5在白线上方当只有传感器4或5引脚输出低电平时，则传感器4或5检测到白线，此时传感器分布如图4.6、4.7所示，小车左偏，单片机控制左轮电机加速右轮电机减速，小车向右修正。 图4.6 传感器4在白线上 图4.7 传感器5在白线上走直线的算法流程图如图4.8所示：图4.8 走直线算法流程图（2）十字路口和t型路口辨别当小车沿白线循迹时只有辨别出十字路口和t型路口才能做出正确判断。十字路口传感器1、2、4、5都输出低电平，并且隔一段时间传感器3也输出低电平。如图所示： 图4.9 传感器1、2、4、5在白线上 图5.0 传感器3在白线上t型路口传感器1、2、4、5都输出低电平，但是隔一段时间传感器3输出高电平。如图所示： 图5.1 传感器1、2、4、5都在白线上 图5.2 传感器3不在白线上（3）左转路口和分叉路口分辨在小车实际行驶中会遇到两条相似的道路如图所示。所以要有算法分辨这两种道路。 图5.3 左转路口 图5.4 分叉路口左转路口传感器9和1输出低电平，但是隔一段时间后传感器3输出高电平。如图所示： 图5.5 传感器9和1在白线上 图5.6 传感器3不在白线上分叉路口传感器9和1输出低电平，过一段时间后传感器3也输出低电平。如图所示： 图5.7 传感器9和1在白线上 图5.8 传感器3在白线上（4）右转路口和分叉路口分辨在小车实际行驶中会遇到两条相似的道路如图所示。所以要有算法分辨这两种道路。 图5.9 左转路口 图6.0 分叉路口右转路口传感器10和5输出低电平，但是隔一段时间后传感器3输出高电平。如图所示： 图6.1 传感器10和5在白线上 图6.2 传感器3不在白线上分叉路口传感器10和5输出低电平，并且隔一段时间后传感器3也输出低电平。如图所示： 图6.3 传感器10和5在白线上 图6.4 传感器3在白线上4.2 机械臂控制算法搬运机器人的机械臂整体是由三个舵机和铝质支架组装成的，具有三个自由度。通过单片机的定时器2的三个通道输出三路pwm控制舵机的旋转角度，车前的红外光电开关用来检测物体距离，相互配合从而完成抓住物体，搬运物体，放下物体的整个过程。具体做法如下：首先对三个舵机初始化：tim2_pwm_init(199,7199); /定时器2产生20ms的周期信号tim_setcompare2(tim2,8); /设置通道2占空比tim_setcompare3(tim2,7); /设置通道3占空比tim_setcompare4(tim2,10); / 设置通道4占空比 当光电开关第一次检测到物体时输出口电平会从高电平变成低电平，单片机接受到信号设置三个舵机的占空比完成抓住物体的过程：if(led11=0) /红外光电开关输出低电平 num+; /计数num加一次 if(num=1) /第一次检测到物体 tim_setcompare2(tim2,8); /设置通道2占空比 tim_setcompare3(tim2,7); /设置通道3占空比 tim_setcompare4(tim2,19); /设置通道4占空比 当光电开关第二次检测到物体时输出口电平会从高电平变成低电平，单片机接受到信号设置三个舵机的占空比完成放下物体的过程：if(led11=0) /红外光电开关输出低电平 num+; /计数num加一次 if(num=2) /第二次检测到物体 tim_setcompare4(tim2,10); /设置通道4占空比 tim_setcompare3(tim2,7); /设置通道3占空比 tim_setcompare2(tim2,8); /设置通道2占空比 搬运机器人要重复完成两套这样的抓物，放物过程，其算法同理。4.3 搬运机器人关键函数为方便软件程序的编写和可读性，本设计所包含主要关键函数如下：void delay_init();函数说明：延时函数初始化。void led_init();函数说明：stm32f103zet6需要用到的引脚的配置void tim3_pwm_init(u16 arr,u16 psc) 函数说明：time3 pwm部分初始化，arr：自动重装值；psc：时钟预分频数。该函数用来生成pwm控制电机转动。void tim2_pwm_init(u16 arr,u16 psc)函数说明：time2 pwm部分初始化，arr：自动重装值；psc：时钟预分频数。该函数用来生成pwm控制舵机转动。void zheng(void)；函数说明：配置电机驱动的逻辑信号，使四个电机正转。void left_f(void)；函数说明：配置电机驱动的逻辑信号，使左边两个电机反转，右边两个电机正转。void right_f(void)；函数说明：配置电机驱动的逻辑信号，使左边两个电机正转，右边两个电机反转。void fan(void)；函数说明：配置电机驱动的逻辑信号，使四个电机反转。4.4 软件开发平台软件开发平台多种多样，各有各的优势和特色，常见的如iar，keil，因为iar平台没有涉及过而学起来比较困难，keil正是单片机教学使用的开发平台，所以本设计采用keil uvision5作为搬运机器人的软件开发平台。keil uvision5是美国keil software公司出品的51系列兼容单片机c语言软件开发系统，这款软件的开发方案非常完整，包含了宏汇编、库管理、c编译器、连接器、仿真调试器等功能，这些功能被集成在一个开发环境中。开发界面如图6.5所示：图6.5 keil操作界面第五章 实地调试5.1 基于红外传感器的循迹方案试验设计刚开始采用红外探测法，其原理是红外光在不同颜色地面反射情况不同，当红外光照射到浅色地面时，红外光大部分被反射回来，接收管接收到红外光；当红外光照射到深色地面时，红外光大部分被吸收，接收管收不到红外光。不断向地面发射红外光通过反射回来的红外光接收情况可以判断小车和轨迹的相对位置。使用的红外传感器如图6.6所示：图6.6 红外传感器模块实际测试过程中发现这种红外传感器检测距离短，道路参数检测精度低，虽然能够识别黑白线，但是对绿底白线的赛道识别度不高，特别容易受外界光线干扰，经常判断出错跑出赛道。5.2 基于高亮led的循迹方案试验还有一种光电循迹方案是发光源采用高亮白色聚光led，如图6.7所示，接收管对不同反射光的强弱对比处理，只要对白光反射强弱不同即可，差值越大，分辨越好。实际测试发现该方案灵敏度高，能精确分辨绿白色，而且抗干扰能力强，普通照明灯基本对其无影响。所以最后采用该方案循迹。图6.7 高亮led循迹模块5.3 车速及转弯调试5.3.1 车速调试小车的车速是通过控制输出给电机的pwm波形的占空比调节的。调试过种中发现由于小车整体结构重心的问题小车车速过快容易偏离白线，为了减少偏差，经过反复测试得到小车在不同路况下理想的占空比如表6.8所示。表6.8 不同路况占空比路况左轮占空比右轮占空比直线55%63%左转81%78%右转78%84%t型路口左转81%78%t型路口右转78%87%十字路口左转82%78%十字路口右转78%87%5.3.2 转弯调试四轮小车转弯相比较两轮车更加复杂，因为在四轮车在转弯过程中要考虑到车子重心、四个轮子的不同阻力等问题。现有两种方案：一是左转弯时左边车轮不转，右边车轮正转，右转弯时右边车轮不转，左边车轮正转；第二种方案是左转弯时左边车轮反转，右边车轮正转，右转弯时右边车轮反转，左边车轮正转。实际测试发现，第一种方案由于有半边车轮不转，电机动力不够，经常会发生车子转不过弯甚至原地打滑的情况，相比较而言第二种方案能使小车转弯时有足够动力，而且减少与地面摩擦更好完成转弯。所以最终采用方案二。机器人在赛道正常循迹如下图：图6.9 机器人循迹第六章 总结与展望6.1 创新与可取点本课题以第五届江苏省大学生机器人大赛为基础，设计一款光电导引自主式搬运机器人，前期阅读大量机器人相关资料文献，了解了机器人发展的相关技术。后期进行了搬运机器人的硬件和软件设计并最终实现了目标。在具体实施过程中主要完成了以下工作：我根据比赛要求对机器人的整体结构做出规划设计，包括导航方式，小车驱动方式，电源，微控制器，机械手结构的设计，最终确定小车搭载机械臂的整体方案，设计制作赛道，基于赛道完成测试。在硬件设计方面学习并灵活运用stm32单片机，研究了包括电源，电机驱动等模块的电路和使用方法，并且将各个模块搭建融合在一起组成了一个完整的系统，使之能相互配合工作。深入查阅学习机器人循迹各种方式和算法，在比较和总结后，抛弃了传统的四路、五路循迹，而是采取了一种创新的方式即七路循迹，相比传统循迹，这种循迹方式更加精确稳定。基于所设计的赛道不断试跑测试，观察机器人各种运动态势并收集数据，修改参数最终达到最稳定的状态。6.2 不足和改进机器人是一个极其复杂的系统，由于第一次接触这类搬运机器人，所以在硬件电路设计不尽合理，软件方面也需优化。主要的不足与日后改进如下：车体面积不大导致各个模块安装拥挤杂乱，不仅影响美观而且重心不稳定影响行驶。若要改进可以选用更大的车体；在测试过程中发现虽然是同型号的电机，但是在性能上还是有微小差异，这就需要不断调速，但是本设计没有速度检测装置，只能通过差速弥补的方式。若要改进可以安装测速码盘或编码器检测车速做到闭环控制，使机器人运动更加稳定快速。软件编写没有统一的规划，看上去比较杂乱，缺乏逻辑性，以后编写程序可以先设计好思路，按模块分部编写再整合。参考文献1 张明路,丁承君,段萍.移动机器人的研究现状与趋势j.河北工业大学学报,2004,33(2):110-1152 张辉. 非完整性移动机器人体系结构设计与轨迹跟踪控制研究d.湖南:湖南大学,2007:1-73 孟庆春.智能机器人及其发展j.中国海洋大学学报,2004,34(5):831-8384 陈建业.移动机械臂动力学控制与基于视觉的物体抓取d.杭州:杭州电子科技大学,20105 谭民.机器人技术研究进展j.自动化学报,2013,39（7）:963-9726 魏全盛,丁莉英.移动机器人关键技术分析j.科技资讯,2014,(9):25-267 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