智能物流搬运机器人设计

II第1章绪论1.1研究背景与意义随着人工智能、机器人技术、传感器技术等领域的不断进步，物流搬运机器人得以快速发展。这些技术的进步为机器人的感知、决策和执行能力提供了更大的提升空间。随着人口结构变化，一些国家和地区面临劳动力短缺和人口老龄化的挑战，因此寻求自动化设备来提高生产力和应对劳动力需求不足的问题。在全球化和电子商务的发展过程中，对物流效率和准确性的需求日益增加，传统的人工搬运方式已经无法满足快速变化的市场需求。在国家政策层面，欧盟推行了H2020机器人计划，旨在提升欧洲在各领域的机器人产业竞争力。德国执行了“工业4.0计划”REF_Ref10976\r\h[1]，促进生产制造向智能化和专业化方向迈进。近年来，我国各中央部委和国务院相继出台了一系列涉及机器人行业的政策措施，对促进国内机器人产业发展和技术创新发挥着关键作用REF_Ref11051\r\h[2]。2012年，国务院制定了《服务机器人科技发展“十二五”专项规划》，提出在规划期内致力于研发具有自主知识产权的工业机器人工程化产品，推动工业机器人及其核心部件的技术产业化和突破REF_Ref11103\r\h[3]。2015年，《中国制造2025》明确了9个重点领域和战略任务，机器人和高档数控机床是其中之一，这将推动机器人向模块化和标准化方向发展，扩大其商业市场REF_Ref11152\r\h[4]。2018年，人工智能标准化论坛发布了《人工智能标准化白皮书》，旨在通过对人工智能未来发展、技术难点和行业动态的分析，制定推动人工智能产业发展的标准和体系REF_Ref11195\r\h[5]。物流搬运机器人在不断发展的过程中，仍然存在一些需要优化的地方，以提高其性能、效率和适用性。首先在智能感知和导航技术方面，需要进一步提升物流搬运机器人的智能感知能力，使其能够准确地识别环境中的障碍物、行人和其他车辆，并通过先进的导航技术实现高效的路径规划和自主导航。其次在智能操作和调度系统方面，需要设计智能的操作和调度系统，能够实时监控和管理多个物流搬运机器人的运行状态，优化任务分配和调度，最大程度地提高物流系统的整体效率。最后在安全性和可靠性方面，需要设计更加稳定和可靠的机械结构、加强传感器和控制系统的故障检测和容错能力等。在高校的物流方面，快递驿站中大量的快递需要进行装卸和搬运，而且快递上架需要人工进行搬运，快递驿站堆积的大量快递使得搬运工作变得枯燥，效率低下，快递驿站的工作人员劳动大大提高，并且近年来经济压力的增大，使得人工成本高，长期从事快递搬运工作对工作者身体有损害，容易导致职业病，不适宜人力进行相关劳动。为此，针对这些问题，本文设计出一款物流搬运机器人，实现高效率的稳定性，全自动化，性价比高，减轻人工成本，降低快递驿站的工作人员劳动强度，实现机器替换人工的目的。且物流搬运机器人也代表了物流行业的创新发展方向，推动了物流行业的数字化、智能化和自动化转型。1.2研究现状及趋势1.2.1国内研究现状国内在机器人技术领域取得了长足进步，各类传感器、导航技术、自动控制算法等关键技术的不断创新和应用，推动了物流搬运机器人的发展。例如，徐航宇设计和研发了仓储搬运机器人控制系统REF_Ref11518\r\h[6]，采用模糊PI控制和PD控制策略实现机器人的速度和方向进行控制，使用S曲线加减速算法实现了机器人平滑的启停过程。赵贵玲设计了一款冷链搬运机器人REF_Ref26103\r\h[7]的结构，并对腰关节传动系统进行了研究，实现了对冷链产品的搬运。于子恒设计开发了物流搬运机器人导航系统REF_Ref1137\r\h[8]，分别为物流机器人导航系统、物流搬运机器人人机交互系统和物流搬运机器人任务规划系统，实现了物流搬运机器人基于激光传感器的自主导航功能。张结文提出一种基于反演法和快速终端滑模的复合轨迹跟随控制算法REF_Ref13147\r\h[9]，实现了物流搬运机器人的搬运、避障、载重和轨迹跟随的功能。一些大型电商平台和物流企业已经开始大规模引入物流搬运机器人，以提高物流处理效率、降低成本，并应对人力短缺和劳动力成本上涨的挑战。国内外知名的机器人企业，如海康威视、大族激光、比亚迪等，都开始涉足物流搬运机器人领域，加速了国内物流搬运机器人产业的发展。物流行业的数字化和智能化转型，以及电商快递行业的迅速发展，为物流搬运机器人提供了广阔的市场需求和发展空间。但是，国内物流搬运机器人的研究和应用仍面临一些挑战，例如技术成熟度、标准化与统一、应用场景的多样性等问题。但随着国内物流行业的快速发展和政策的支持，物流搬运机器人在国内的应用潜力巨大，未来有望取得更大的突破和进展。1.2.2国外研究现状国外的研究者研发出了一系列的自动导航和定位技术，包括激光导航、视觉导航、惯性导航等，用于实现机器人在复杂环境中的精确定位和路径规划。例如，MatsuoIsa-mu等设计了一款搬运机器人REF_Ref18268\r\h[10]，机器人的万能真空抓取器通过双臂操作实现多物体抓取，能够全方位移动，实现了在仓库、便利店等内部物流中搬运重物的功能。Suvran-shuPattanayak等利用粒子群算法(PSO)、人工势场算法(APF)和改进粒子群算法(IPSO)的潜力，设计并生成移动物料搬运机器人的最优轨迹REF_Ref21210\r\h[11]。物流搬运机器人在发达国家的应用场景非常广泛，涵盖了仓储、制造、电商、医疗等各个领域。它们可以执行货物搬运、堆垛、拣选、包装等多种任务，为物流行业提供了高效、精准的解决方案。国外比较知名的物流搬运机器人企业和供应商，如BostonDynamics、ClearpathRobotics、GreyOrange等。例如，亚马逊公司推出的Kiva仓储机器人具备自主规划路线和自动充电功能，移动速度快，能够根据货物位置信息进行自动导航。使用这些机器人可以让仓储工作人员无需长时间步行，只需伸手就能取下货物，为他们的工作带来了极大的便利REF_Ref26073\r\h[12]。印度的Gray-Orange公司开发了一款名为Butler的机器人REF_Ref28816\r\h[13]，具备自动导航功能。该机器人能够通过扫描条形码识别货架上的货物，并将其放置到存储平台上。利用驶入式货架，可以将存放货物的托盘传送到巷道内的指定存储位置，具备高精度的存储定位和高效的存取运输能力。德国的Dematic公司开发了专为多层自动仓储系统设计的有轨搬运机器人REF_Ref29482\r\h[14]。通过加强货物与订单管理之间的联系，实现了货物的自动存储，从而显著提高了物流仓储系统的运行效率和精度。这些企业不断推出新产品和解决方案，积极满足市场需求，加速了物流搬运机器人产业的发展。1.3论文主要内容本文设计一款物流搬运机器人的结构和控制系统，物流搬运机器人的机械结构主要有四个部分组成：底盘结构、云台结构、升降结构、抓取结构。在硬件方面本文采用以Cortex-M432位处理器的STM32F407单片机作为主控，一个稳压模块和基于openmv的视觉模块。在输出动力模块方面，一共使用了5个闭环42步进电机和2个舵机。其中4个步进电机用于底盘的移动，轮子使用麦克纳姆轮实现全向移动，能够使物流搬运机器人在更狭小的空间方便的通过，对环境适应性高。云台结构的转动使用了1个数字舵机，转动精度高。升降结构使用了1个闭环42步进电机，能够精准控制升降的高度。抓取结构使用了1个数字舵机控制，重复精度高。本文实验的抓取对象为边长为50mm的正方体蓝色物块，通过自主设计机械结构和研发调试程序，使得物流搬运机器人实现移动、颜色识别的定位、快递的抓取和载运的功能。第2章物流搬运机器人设计2.1物流搬运机器人结构确定2.1.1任务分析本文基于学校快递驿站的物流快递货架，自主设计并制作给定任务完成快递搬运并设置好了搬运的快递对象和路径的距离。物流搬运机器人具有定位、移动、颜色识别，快递的抓取和载运、路径规划的功能，给定任务过程中物流搬运机器人可以自主运行，本文设计的搬运对象为边长50mm正方体的蓝色物块作为快递的替代，快递搬运的环境是在一个L型的平面区域内，用黑色胶带标明了路线的轨迹，地面为淡黄色瓷砖，设置有启动区、快递取件A区、快递放置B区。物流搬运机器人主要任务为在启动区启动，将A区的两个快递按照顺序放置至B区，最后到达返回区，即可完成目标任务。如下图2-1所示。图2-1任务路线图2.1.2结构确定为了使所设计的物流搬运机器人能够平稳可靠的完成搬运工作任务，先要对它整体结构形式进行确定。在参考现有成果基础上，有两种个结构方案，如下所示第一种方案，物流搬运机器人底盘采用双层板结构，轮子选型为麦克纳姆轮，升降结构采用垂直起降式，结构简单，便于调试，但麦克纳姆轮的运动产生的震动较为明显。第二种方案，底盘单层板，轮子选型为履带式，抓取结构采用6自由度的机械臂，抓取精度高，但在调试上存在较大困难，需要多次进行模拟训练。在设计结构的方案时应综合考虑功能、材料、加工、制造成本等方面因素，选用第一种方案。为了对图2-1所设置的工作场景，一次搬运两个快递，物流搬运机器人整体结构选用第一种升降式结构。下图2-6为物流搬运机器人三维装配图。物流搬运机器人由双层底盘和四个麦克纳姆轮、转动云台、机械抓、升降导轨和货舱组成。下图2-1为物流搬运机器人三维图。图2-1物流搬运机器人2.2物流搬运机器人结构设计2.2.1底盘设计底部移动模块的稳定性及其移动的准确性关系到识别模块能否到达并准确识别和滑轨能否精准抓取与放置物料，底盘设计为上下两层板且大小都在300*300mm以内，上下两层设计可以使得物流搬运机器人能够在板层间容纳部分电子元器件，避免元器件的裸露不慎导致原器件的烧毁。上层板可以节省出来的空间存放货架，滑轨等机构。在材料的选择上，考虑到搬运的物体重量不大，所以下层板和上层板采用了黑色亚克力板，上层板厚度为3mm，下层板厚度为5mm，上层板与下层板如图2-2所示。图2-2底盘俯视图（①为上层板，②为下层板）下层板主要搭载四个步进电机和整个云台机械臂，所承受载荷较大，选用厚度较大的亚克力板增大加强度，同时设计好安装云台舵机和其他元器件布线的孔位。上层板节省出来的空间用来存放货架和滑轨等机构。在轮子选型方面，选用麦克纳姆轮可实现横移和斜移，虽然会产生震动，但总体运动效果较好。2.2.2舵机云台设计在云台的选型上，市面上普遍采用的是直径为110mm的舵机云台，云台面积过大，过多的占用上层板的空间，为此，本文自主设计了一款舵机云台，轴承的选型选用了型号为61807的进口轴承，轴承外圈固定板设计为长度60mm，宽度60mm的矩形，轴承内圈转盘直径长度为37mm。轴承内外圈的固定板材料均采用黑色树脂进行3D打印，经过装配调试检测，云台的转动平稳，麦克纳姆轮的产生的震动不影响到云台的精度。舵机云台的设计结构如图2-3所示，与底盘相连接的部分为上层与下层的外固定板，上下层的外固定板与轴承的外圈相接触，轴承内圈则与上下层的内固定板相接触，通过上下两层固定板的挤压，将轴承内圈的转动和轴承外圈在底盘上的固定分隔开来，舵机通过内固定板来传输动力，完成云台的转动。图2-3舵机云台2.2.3升降导轨设计升降结构控制的是机械爪的高度，本文设计的导轨选型使用的是长度为355mm的MGN9防锈导轨，滑块为MGN9C标准块，选型该导轨是其误差小，防锈效果强，且其导轨采用哥特式结构，接触角为45°，可达到四方等负载效果采用较大钢珠，负载能力有所提升，重量较轻。两个导轨采用正对方式固定，底下固定导轨的底板采用长85mm，宽70mm的6061铝板，能够承载得起42步进电机和导轨得重量。其运动方式靠绳子的牵引，通过42步进电机转动，经过导轨顶部的滑轮的传输，带动机械爪的升降高度。升降结构如图如2-4图所示。图2-4升降导轨2.2.4抓取结构设计抓取结构的由滑块臂、摄像头支架与摄像头，机械爪骨架与机械爪套，舵机组成，根据设计的抓取对象为50mm的快递物块，为了方便后期抓取位置调整，滑块臂上设计有多个孔位，可调节机械爪的高度，摄像头支架也可进行调节高度，对快递的抓取位置能够更好的识别和抓取，机械爪套的中间的形状设计为边长为50mm的矩形，并在矩形的邻边侧加了45°的斜边，机械爪套整体来设计为一个六边形，方便更大范围抓取到快递。爪子的运动形式靠舵机带动夹爪齿轮转动，并且在机械爪上方设计摄像头的支架，由摄像头对快递进行识别，机械爪整体结构如图2-5所示。图2-5机械爪2.3物流搬运机器人关键零部件的有限元分析有限元分析（FiniteElementAnalysis，FEA）是一种数值计算方法，用于解决复杂结构的工程问题。可以运用ANSYS等相关软件对关键零部件进行仿真校核。本文主要分析的关键零部件为图2-4升降导轨的导轨固定座与定滑轮的固定轴，图2-5机械爪的滑块臂进行有限元分析，导轨固定座与轴采用的材料是黑色树脂固体，滑块臂采用的材料是亚克力板，为确保所采用材料的强度和刚度符合设计要求，在受到一定力作用下不发生断裂情况，因此要进行分析校核。2.3.1轴的校核下面对定滑轮的长度为50mm的固定轴进行受力分析，因机械爪升降的高度导致F1夹角不一样，故使机械爪上升至极限高度，此时的F1方向与垂线的夹角为5°，另一端F3方向与垂线的夹角为15°，如图2-6所示。F2机械爪对绳子的拉力，F3为电机对绳子另一端的拉力，F1为F2与F3的合力，F4为导轨对轴的支撑力。具体的计算过程不列出，将结果在在图2-6中表示出，代入有限元分析中。2-6受力分析图过受力分析可知绳子两端的合力为7.26N，接下来进行网格的划分，网格划分采用尺寸调整的方法，经过多次尝试，网格结果质量的单元尺寸在0.8mm较优，可直接使用该网格结果，如图2-7所示。图2-7划分网格如图2-8所示，在进行载荷设置的时候，主要受到的是点载荷的力，位于轴的顶端，故添加了7.26N的力作用在B处，力的方向如图2-8所示，固定端设置在两端A处蓝色圆柱面上。图2-8施加点载荷与固定面约束在7.26N的压力作用下，轴的有限元仿真的应力、应变和形变结果以云图形式显示。应力结果如图2-9所示，应变结果如图2-10所示，总体变形结果如图2-11所示。2-9应力图图2-10应变图图2-11总体变形结果黑色树脂材料的抗拉强度是58MPa，屈服极限是49MPa，通过图2-9应力云图可知轴的等效最大应力为16.288MPa，等效最小应力为0.005MPa，符合设计要求。2.3.2导轨固定座的校核导轨固定座所采用的材料是黑色树脂，通过图2-6的受力分析，可知轴对导轨的反作用力为0.79N，则导轨对导轨固定座的作用力为0.79N，下面网格划分采用尺寸调整的方法，网格结果质量的单元尺寸在0.8mm较优，直接使用该网格结果。图2-12网格划分如图2-8所示，在进行载荷设置的时候，主要受到的是点载荷的力，位于轴的顶端，故添加了0.79N的力作用在A处的红色面上，力的方向如图2-13所示，固定端设置在B处五个蓝色圆柱面上。图2-13施加面载荷与固定面约束在0.79N的力作用下，导轨固定座的有限元仿真的应力、应变和形变结果以云图形式显示。应力结果如图2-14所示，应变结果如图2-15所示，总体变形结果如图2-16所示。图2-14应力图图2-15应变图图2-16总变形图黑色树脂材料的抗拉强度是58MPa，屈服极限是49MPa，通过图2-14应力云图可知导轨固定座的等效最大应力为0.176MPa，等效最小应力为0MPa，符合设计要求。2.3.3滑块臂的校核滑块臂是机械爪结构中主要受力构件，其采用的材料是亚克力板，滑块臂要承受摄像头支架的重量以及机械爪整体的重量，因此受到两个力的作用，如图2-18所示，B处所受力大小为0.51N，C处所受力的大小为1.02N，A处四个圆柱面为固定端。网格结果质量的单元尺寸在0.8mm较优，直接使用该网格结果，如图2-17所示。图2-17网格划分图2-18施加面载荷与固定面约束在0.51N与1.02N两个力作用下，滑块臂的有限元仿真的应力、应变和形变结果以云图形式显示。应力结果如图2-19所示，应变结果如图2-20所示，总体变形结果如图2-21所示。图2-19应力图图2-20应变图图2-21总变形图亚克力板材料的抗拉强度是70MPa，屈服极限是80MPa，通过图2-19应力云图可知滑块臂的等效最大应力为0.175MPa，等效最小应力为0MPa，符合设计要求。第3章物流搬运机器人软件设计3.1系统软件程序设计本文系统主程序流程如图3-1所示。物流搬运机器人开始初始化，初始化完成后开始执行给定的程序移动至取快递区，识别快递，开始比对目前快递的中心坐标与期望中心坐标的误差，误差不为0时执行否，继续调整机器人的位置，当误差为0时，则进行快递的抓取，然后执行下一个步骤移动至放快递区，再进行放置位置的识别，比对目前的中心坐标与期望中心坐标的误差，误差不为0，则调整机器人的位置，当误差为0时，放置快递，最后移动至返回区。图3-1主程序流程图3.2openmv视觉程序因为本文使用的快递是边长为50mm的物块为例，所以设置的识别颜色为蓝色，在实验的场地光线影响较大，导致识别不到蓝色物块，因此设置了5组蓝色阈值，提升识别蓝色的成功率，设置的颜色阈值如图3-2所示。图3-2颜色阈值程序执行的主程序如图3-3所示，openmv执行的过程是，首先对设定的蓝色阈值进行查找，当找到蓝色物块后，对识别到的颜色区域进行画框，画出符合物块蓝色的大小的矩形，之后获取中心坐标，并对中心坐标进行滤波处理，将滤波后的值进行打包发送，数据的帧头为0xa5,帧尾为0x5a,数据长度为8，数据发送的内容为cx和cy，而cx和cy就是要发送的X和Y的坐标，即蓝色物块的中心位置，通过UART发送至主控板，主控板对PID进行计算输出结果来控制步进电机。图3-3主程序3.3PID算法PID（Proportional-Integral-Derivative）算法是一种常用的控制算法，用于调节系统的输出以使其达到期望的目标值。它是通过比较实际输出和期望输出之间的差异，来计算出一个修正量，从而调整系统的控制器。PID控制器由三部分组成，首先是比例（Proportional）部分，它是根据当前误差的大小来调整输出。比例控制器的作用是与误差成正比例地调整控制输出，即输出的变化与误差的大小成比例关系。其次是积分（Integral）部分，它是根据误差的积累量来调整输出。积分控制器的作用是根据误差随时间的累积来调整控制输出，以消除静态误差，积分项的增加可以减小稳态误差。最后是微分（Derivative）部分，它是根据误差的变化率来调整输出。微分控制器的作用是根据误差的变化速率来调整控制输出，以减小系统的过度调整和振荡，微分项的增加可以提高系统的稳定性。如图3-4所示，R(t)为参考输入信号,E(t)为控制偏差信号,U(t)为控制信号,Y(t)为被控制系统输出信号。在PID算法中有位置是PID算法与增量式PID算法。位置式PID算法是是通过测量目标的位置（偏差）来调节输出，以实现对系统的控制。增量式PID算法是一种相对于位置式PID算法更为简单的PID控制算法。图3-4PID控制原理图本文选择的是位置式算法，把识别到的中心坐标拆开为X和Y的平面坐标，且X和Y的坐标是物流搬运机器人的摄像头正对快递时，在快递表面所建立的平面坐标系，输入信号为openmv通过USART串口传输当前快递的X和Y的值，控制偏差信号为设定的期望X和Y值与当前X和Y的值误差，控制信号为X和Y得值误差值不为零时，就给出信号驱动轮子运动，误差值不为零时，轮子停止运动，被控系统输出信号为控制升降的步进电机开始执行抓取动作。3.4步进电机梯形加减速算法梯形加减速算法具有简便的特点，计算时间短、响应迅速、效率高，并且易于实现。然而，在速度变化和匀速转折点处可能存在不够平滑的过渡，因此主要适用于对加减速过程的要求不太严格的场合。图3-5展示了梯形加减速的速度-时间关系，可以看到，该算法分为三个部分：OA加速段、AB匀速段和BC减速段。图3-5梯形加减速的速度与时间图步进电机的旋转需要通过控制器发送脉冲信号。如果控制器以固定速度发送脉冲，则步进电机将以固定速度旋转；若控制器发送脉冲的速度呈现加速度变化，则步进电机也会相应地加速。因此，通过调整脉冲信号之间的时间间隔，即可改变速度的变化，实现对步进电机旋转速度的调节。图3-6步进电机与时间关系图图3-6为步进电机与时间的示意图，其中表示脉冲发送的起始时刻，表示脉冲发送的第二个时刻，表示脉冲发送的第三个时刻，表示定时器的计数周期，表示定时器从~时刻的定时器计数值，表示定时器从~时刻的定时器计数值，表示两个脉冲之间的间隔时间。如果主控的定时器的时钟频率为168MHZ,如果将分频值设置为5，那么定时器的时钟频率则为：=168/(5+1)=28MHZ,相当于计数28M次正好为一秒，周期与频率为倒数关系，所以分频值为5的定时器8的计数周期为:1/；两个脉冲之间的间隔时间为：（3-1）式中：表示定时器从~时刻的定时器计数值，表示定时器的计数周期，为定时器的时钟频率。步进电机的步距角为：（3-2）式中：spr为步进电机所转一圈的脉冲数。步进电机的旋转角度为：（3-3）式中：为步进电机转的圈数步进电机的角速度为：（3-4）为了确保步进电机的平稳启动和停止，需要有效地控制其加速度和减速度。通过精确控制这两个参数，可以实现理想的曲线模型。在图3-7中，展示了三个不同变量随时间变化的曲线。下面将对加速度-时间、速度-时间和位置-时间曲线进行分析。在图3-7中，已经标出了三个曲线的突变位置，分别用虚线a、虚线b、虚线c和虚线d表示。起始点为虚线a，在这一阶段内，速度、加速度和位置都保持不变。在a到b的阶段，从虚线a开始，加速度保持不变，速度和位置持续增加，速度以恒定的加速度增加，直至达到最大速度，即速度曲线与虚线b相交。在b到c的阶段，以恒定速度运行，速度保持不变，加速度为零，位置则呈现线性上升的趋势。在c到d的阶段，速度开始以匀减速的方式减小，因此加速度为负值，但位置仍然持续增加，尽管增加的速度逐渐减缓。图3-7加速度与时间、速度与时间和位置与时间的曲线图下面对加速部分进一步分析，图3-8分别是对和的变化图，在

图中，展示了梯形加减速模型中的加速部分。红色竖线表示脉冲的发生位置。观察加速方向（从左到右），可以看到在图3-8上，相邻两个脉冲之间的距离逐渐缩短，根据

计数周期保持不变，然而计数值逐渐减小意味着脉冲之间的间隔时间缩短了，频率增加了，这直接导致步进电机转速增加。因此，脉冲间定时器的计数值是影响脉冲频率变化的关键因素。在图中，脉冲每产生一次就对应着轴上的一小格，图中工产生6次脉冲就对应中的6次位置的变化。图3-8和的变化图下面是对脉冲时间间隔的精确计算，脉冲间隔决定速率变化，所以对于脉冲的时间间隔计算就显得尤为重要。在第个时刻的脉冲角度，所以

就是个脉冲实际旋转的角度；这里可以说是角度也可以说是位置，单纯说一个脉冲那就是一个步距角，那么电机与丝杆滑台联系到一起那最终作用到的就是滑台的位置移动了。脉冲实际旋转角度公式为：（3-5）式中：表示脉冲个数，表示步距角。在物理位移与加速度的公式中，梯形加减速中加速度部分就是匀加速运动。当，将相关变量代入得：（3-6）式中：表示位移，表示角加速度，表示时间点。步进电机的角度即是角度位置发生了变化，所以=，将3-5公式代入3-6公式中，整理得到时间点为：（3-7）通过推导出来得3-8公式，可以理解为相邻脉冲的时间点的差值就是脉冲的时间间隔；所以计数器的时间间隔公式为：（3-8）式中：表示定时器从~时刻的定时器计数值。将n与n+1代入3-7公式，提出公因子可得：（3-9）将3-9公式两边都除以，得公式为：（3-10）当代入3-10公式中，得公式为：（3-11）将3-11公式代入3-10公式中，可得公式为：（3-12）由此可见，第n次脉冲间隔的计数值仅与第一次的计数值和计数相关。由于计算过程中需要进行开方运算，微控制器的计算能力有限。因此，本文采用了泰勒公式进行逐级逼近的方法。在这种情况下，主要使用了泰勒公式的特例——麦克劳林公式

，如3-13所示：（3-13）为构造与麦克劳林相同的公式将n-1代入3-12公式，并与3-12公式做比值处理，得到比值为：（3-14）将麦克劳林公式3-13代入3-14公式中，得（3-15）化简为得式子如下：（3-16）当n=1时，本文将其分别代入公式3-12和3-16，得到的结果存在一定偏差。本文可以通过将简化后的乘以一个0.69的参数来校正这个误差。接下来本文将分析加减速度与步数之间的关系。由于步距角是恒定的，因此当速度设定为最大值时，步数与加速度成反比关系。换句话说，当加速度较小时，需要更多的步数才能达到目标速度；而当加速度较大时，则需要较少的步数即可达到目标速度。图3-9角速度与时间关系图在图3-9中，为加速过程所需要的脉冲数，为减速过程所需要的脉冲数，为加速过程的角加速度，为减速过程的角加速度，可得以下等式：（3-17）3-17公式中两边同时加上，得（3-18）化简3-18公式，得（3-19）由于算法涉及到一些浮点运算，在计算过程中大量使用浮点运算会显著降低效率。为了优化浮点运算的速度，接下来本文将分析算法到代码的变量参数放大转换过程，以及一些相关算法在不同情况下的不同表现。图3-10速度与时间关系图在图3-10中，step代表所需移动的步数，accel表示加速度，decel表示减速度，speed表示最大速度。为了控制步进电机，我们需要四个参数来描述速度曲线。速度曲线从零速度开始，加速到给定速度并保持，然后开始减速，并在给定步数处减速至零速度。由3-4公式可得间隔时间与速度的函数关系式3-20，其中步距角与定时器的频率为定值，所以说速度与脉冲时间间隔成反比。（3-20）设置变量A_T_x100，将步距角与定时器的频率放大100倍，并将数值赋值给变量

A_T_x100

所以最小的时间间隔的公式就为

min_delay=A_T_x100/speed

，变量A_T_x100为：（3-21）最小的时间间隔

min_delay为：（3-22）设参数，参数，参数，由3-11公式中，再乘以一个0.69的参数进行矫正这个误差得为：（3-23）故step_delay为：（3-24）在

step_delay

中参数

T1_FREQ_148

矫正了误差并且将其缩小10的两次方倍，将A_SQ放大10的十次方倍，由于放大倍数是在根号下放大的10的10次方，开根号后就是5次方，加速度也放大10的二次方倍，在除以100，正好就是与原始相等。对于加减速情形，由于已设定步进电机的加速度、减速度、最大速度和步数，可以分为两种情况：第一种情况是持续加速到最大速度，然后减速至零；第二种情况是在未达到最大速度前开始减速至零。本文来分析第一种情况：持续加速到最大速度，然后再减速至零。在图3-11中，speed表示算法设定的最大速度；accel代表加速度；decel表示减速时的加速度；step表示总步数。这四个参数都是已知的。max_s_lim表示从零速度加速到最大速度所需的步数；accel_lim表示在未考虑最大速度的情况下开始减速之前的步数，也可以理解为加速度曲线与减速度曲线的交点；decel_val表示实际减速的步数。图3-11速度与时间关系图根据速度与路程的物理公式，将上面参数代入得max_s_lim为：（3-25）其中speed是扩大100倍后的数值，所以分母需要乘以100，才能保证结果不变。根据3-19公式，最大的加速步数accel_lim为：（3-26）如果max_s_lim<accel_lim，则通过达到所需速度来限制加速度。因此，减速度取决于此情况。在这种情况下，通过以下方法确定decel_val。根据公式3-17，本文可以直接推导出decel_val的表达式。由于它代表减速步数，所以需要附加负号，decel_val的公式如下：（3-27）在第二种情况中，在未达到最大速度之前需要开始减速至零。在这种情况下，accel_lim和max_s_lim无需重新计算。当max_s_lim>accel_lim时，加速受到减速开始的限制，因此decel_val的表达式为：（3-28）下面是对中断状态得区分，图3-12为数学模型中的4个阶段性速度，stop为速度为0的阶段，accel为加速阶段，run为匀速阶段，decel为减速阶段。图3-12速度与时间关系图图3-13为几个状态机之间切换的的关系图，move为步进电机得步数。图3-13状态机关系图在图3-11中，可以看到三种情况，第一种情况是当步数为1时，直接进入减速阶段，然后停止。第二种情况是步数大于1，并且会加速到最大速度，然后经历加速、匀速、减速阶段，最后停止。第三种情况是步数大于1，并且不会达到最大速度，经历加速、减速阶段，最后停止。在每一步的加减速过程中，都需要重新计算下一步的时间。计算过程中可能会出现除不尽的情况。为了更有效地进行加减速，可以采用加速向上取整、减速向下取整的原则进行运算，或者采用余数累计的方法。本文采用了余数累计的方法，以提高间隔时间的精度和准确性。设新一步的脉冲数为参数new_step_delay，rest为余数，accel为加速运动的步数，根据3-16公式，有（3-29）设新的余数的累积值为new_rest，下次计算再补上新的余数，减少误差（3-30）第4章物流搬运机器人硬件设计物流搬运机器人的控制系统决定了功能实现的好坏，所以需要合理的硬件设计。控制系统的硬件设计是物流搬运机器人能够收集数据的物理基础。本章将详细介绍物流搬运机器人的硬件组成与各个模块电路的搭建。4.1电机模块4.1.1电机的选择目前在市场上比较常有的有两款电机类型，第一种是霍尔编码电机，第二种是步进电机。以下对比两款电机的优缺点进行选型。霍尔编码电机的优点是霍尔编码电机能够实现准确的位置反馈和速度控制，使系统稳定性和精度更高。还可以实现高速运转，适用于一些速度要求较高的应用。而且力矩输出更加平稳，具有较好的动态特性，相较于步进电机，霍尔编码电机对外部负载的适应能力更强，不易失步或丢失位置。霍尔编码电机的缺点是闭环控制系统的实现需要较复杂的硬件和软件支持，对系统设计和调试提出了更高的要求，成本比步进电机高。步进电机的优点是控制相对简单，不需要反馈传感器和闭环控制系统，易于实现，成本较低，可进行开环控制。步进电机缺点是在负载较大或速度较高时容易失步，影响运动的准确性和稳定性。且在高速运动时容易产生共振现象，影响系统稳定性。在静止时也需要保持电流通电，功耗较大，不适用于长时间静态工作的应用。综合两款电机的优缺点，本文选择步进电机，因为所建立的工作环境不需要高速运动，对快递定位时也需要底盘移动精度要求高。常用的步进电机有两相42步进电机、两相57步进电机和两相86步进电机，结合电机体积的大小和底盘所承受的载荷，选择体积和重量轻的42步进电机。4.1.2麦克纳姆轮的选择本文电机模块采用的是步进电机和麦克纳姆轮结合的方式来控制物流搬运机器人运动速度和运动的方式，常见的麦克纳姆轮的直径大小为64mm、80mm、100mm，它的材料有铝合金版本和朔胶版本。本文选择的是直径100mm朔胶版本的麦克纳姆轮，因为要避免机械爪滑块臂碰撞到地面，因而选择直径较大的轮子，选择朔胶是为了能够更好的减震和减轻整车的重量。下面对麦克纳姆的运动进行分析。它的运动原理基于轮子上的斜向滚轮。麦克纳姆轮通常由一组橡胶轮胎和斜向安装的滚轮组成。滚轮通常呈45°角安装在轮辋上，每个滚轮的轴线都与车辆的主轴垂直。这种特殊的安装方式使得滚轮之间的滚动方向产生一定的差异，从而在机器人实现全向移动。如图4-1所示，45°的滚轮把中心轮的前进速度分解程X和Y两个方向，实现横移和前进。图4-1麦克纳姆轮移动方向与轮子转向的关系4.3硬件组成本文系统的硬件框架如图4-2所示。图4-2硬件框架图物流搬运机器人的硬件组成主要由6个模块组成，分别是以STM32F407ZGT6为核心的主控模块、电源模块、电机驱动模块、openmv摄像头模块、舵机模块，oled屏模块。主控模块是运动控制的核心。电源模块是由4000mah锂电池与一个电路稳压模块向整个控制系统供电。步进电机的驱动是由主控芯片输出PWM波到驱动器，然后控制四个步进电机的转动。openmv摄像头模块通过识别物件的中心坐标，发送给主控芯片控制四个步进电机实现定位功能。舵机模块是由主控芯片输出PWM波来达到目标角度。oled屏模块通过IIC协议显示主控芯片从openmv摄像头发送的坐标，确保发送的数据正确。4.4硬件模块规划本文设计的物流搬运机器人实物如图4-3所示，物流搬运机器人的硬件模块主要为主控板模块、电源模块、步进电机驱动模块、摄像头模块。主控板模块放置在下层板中心位置，是系统的控制核心。电源模块与启动开关放置在下层板的右方，而步进电机的驱动模块安装在步进电机的尾部，节约下层板空间。摄像头模块安装在机械爪的上方，方便识别到快递的位置。图4-3物流搬运机器人本文设计的物流搬运机器人的硬件模块主要有步进电机驱动器、主控板、稳压板、openmv摄像头，其中步进电机驱动器数量为5个，其他模块数量均为1个。硬件模块在物流搬运机器人的分布规划如图4-4与所示，图4-4物流搬运机器人的车体结构图4.5硬件电路设计4.5.1主控制器选型与分析物流搬运机器人的主控制器是整个运动系统最核心的部分，为了实现物流搬运机器人的各种功能，主控制器一定要稳定可靠，而且能够处理大量数据并对物流搬运机器人进行运动控制。本文的主控制器应满足如下要求：（1）高效的数据处理能力物流搬运机器人的主控制器要能够采集各种输入输出数据并完成对数据的运算处理。输入数据包括openmv摄像头模块识别到的坐标，还需要进行算法处理，PID控制算法、梯形加减速算法。丰富程度的外设资源物流搬运机器人的主控制器需要与各个功能模块进行数据交流，即与各个功能模块进行连接。所以，主控制器必须有足够的外设资源，满足功能需求。控制芯片的可靠性物流搬运机器人系统需要长时间稳定可靠的进行搬运工作，这就要求控制芯片有良好的性能并且长期可靠。STM32F407ZGT6芯片广泛应用在电子设计中，并且进行过多种应力实验性能筛选，有较强的产品可靠性。目前常用的主控芯片有STM32F103C8T6和STM32F407ZGT6芯片，下面列出两个芯片的最小系统版本资源。STM32F103C8T6REF_Ref4699\r\h[15]使用ARMCortex-M3内核，片内主要资源有64KFLASH、20KS-RAM、37个GPIO口、片上集成PWM等；2个SPI、2个I2C、3个USART、1个USBOTG、1个CAN通信、1个SDIO；4个通用定时器、2个基本定时器、2个高级定时器；操作电压为2～3.6V；72MHz运行频率。STM32F407ZGT6使用ARMCortex-M4内核，片内主要资源有1024KFLASH、192KSRAM、114个GPIO口、片上集成PWM等；3个SPI、3个I2C、6个USART、2个USBOTG、2个CAN通信、1个SDIO；10个通用定时器、2个基本定时器、2个高级定时器；操作电压为1.8～3.6V；168MHz运行频率。综合考虑，因本文设计的物流搬运机器人的硬件模块较多，因此需要的GPIO口也较多，也需要较大的运行频率，使芯片达到较快的反应速率，本文选用ARMCortex-M4内核的STM32F407ZGT6芯片。4.5.2电源模块物流搬运机器人的运行与功能实现需要能源供应，主控制器和各个功能模块的供电需求不一样，STM32F407ZGT6主控板、舵机和openmv摄像头的供电电压为5V，步进电机则需要两个不同供电电压才能驱动，即VCC端12.6V的供电和3.3V供电。本文选择的是一款4000mAh锂电池，型号为ACE-4000mAh-70C-11.1V-3S1P，具有体积小，能量大，使用寿命长。使用的供电电源为12.6V锂电池，供电模块是LM7805S和AMS1117控制芯片，如图4-6所示，LED灯常亮代表5V，3.3V，电源正常工作。图4-6稳压模块原理图4.5.3电机驱动模块本文使用的步进电机驱动器为A4988闭环电机驱动器，它的主控芯片为高性能32位ARM处理器，驱动电路由8个高品质MOS管组成双H桥驱动组成，使用的传感器有工业级高精度16384线磁编码器、精密电流传感器，刻有7-32V电压进行供电，工作电流为0-3000mA。其支持内置串口、RS232、RS485、CAN总线模块，支持限制电机堵转电流1等，具有更高的安全性和可靠性。本文使用的是脉冲控制，驱动器与主控芯片接线图如4-7所示。图4-7主控芯片与驱动器接线图4.5.4视觉模块常用的视觉模块有K210和openmv摄像头，K210摄像头优点是具有强大的人工智能处理能力，可以在摄像头模块内实现实时图像识别、物体检测、人脸识别等任务，而无需连接到外部服务器或云端，有较长的续航时间，它的相关软件和固件通常是开源的，可以在开源社区中找到丰富的资源和支持，有利于进行定制和优化。K210摄像头缺点是学习K210摄像头需要一定的专业知识，包括人工智能算法、嵌入式系统开发等领域的知识，对于普通用户来说可能存在一定的学习门槛。openmv摄像头的优点简洁的Python编程接口，使得开发者可以快速上手进行图像处理、计算机视觉和机器学习等任务，无需深入了解底层硬件细节。它具有丰富的功能和模块，硬件设计和相关软件通常是开源的，有利于进行定制和优化。OpenMV摄像头的缺点是成本相对较高，可能不适合于一些低成本应用场景。综合这两款摄像头的优缺点考虑，本文视觉模块采用openmv摄像头，因为openmv摄像头具有易用性，容易上手和开发，对初学者很友好，图像处理功能较为强大。图4-8为openmv摄像头的硬件图。图4-8openmv摄像头模块4.5.5屏幕模块oled屏幕和lcd屏幕都是常用得屏幕模块，但是两款屏幕相比较得话，oled屏幕得优点更多，首先，oled屏幕能够实现更高的对比度，它们可以在需要时完全关闭像素，实现真正的黑色，而lcd屏幕的背光会导致黑色显示时仍有一定的亮度。oled屏幕也具有更广的视角范围，即在不同角度观看时，图像的亮度和色彩更加稳定，而LCD屏幕在侧视时可能出现颜色偏移或亮度降低。而且oled屏幕制造工艺相对简单，所以它更薄更轻。综合来考虑，物流搬运机器人不需要笨重而大的lcd屏幕，而选择的更薄更轻的ole-d屏幕。oled屏幕模块与主控板所采用的通讯方式是IIC通讯，其实物图如4-9所示。oled的功能是显示主控板接收到的X与Y的值，与openmv摄像头发送的X与Y的值是否对应得上，对应得上说明收发成功，对应不上说明通讯过程存在问题。还有另一个功能，在进行PID期望X与Y的值获取时，通过改变蓝色物块得位置获取想要得X和Y的值，PID就可以对自主设定的期望X和Y的值进行误差反馈，就不需要用电脑上的IDE数据线连接openmv摄像头一个个的获取位置坐标，方便了程序位置值得获取和调试。图4-9oled实物图物流搬运机器人系统测试5.1运动测试设定物流搬运机器人的速度，看物流搬运机器人直线行驶时偏差是否过大，能否在偏差范围内识别到快递的位置坐标，完成搬运任务。本文通过设置不同的速度下自由前行，发现速度越快，物流搬运机器人的直线偏差就越小，不容易走斜。当速度越慢时，物流搬运机器人前进的时候就会偏斜向右边。为此，我经过多次测试确定合适的速度，刚好能到达目标位置。测试如图5-1所示。图5-1物流搬运机器人运动测试5.2抓取测试主要进行静态抓取，设定好快递的位置，抓取的高度，进行抓取测试。在物流搬运机器人的上层板上有两个货舱，可存取两个快递，在测试中多次进行抓取快递放置在货舱，观察舵机的转向精度和步进电机的转动精度是否达到要求，经过检验，抓取放置在货舱的成功率较高，舵机和步进电机配合精度符合要求。如图5-2所示。图5-2物流搬运机器人抓取测试5.3定位抓取与放置测试为了测试物流搬运机器人的整个运行流程是否实现目标任务，如图5-3所示，在启动区启动，然后进入到A区进行快递识别抓取放置在货舱，最后运动至B区，放置快递在货架上。经过多轮调试，发现由于光线原因，摄像头识别不到快递坐标，无法进行PID的调节来抓取到快递，为了解决此问题，通过提升摄像头的高度，解决了无法识别物块的问题，基本能抓到两个快递。而在转弯测试时，由于设置的速度过快，损坏了电机驱动板与稳压板，因此也得出经验转弯速度不宜设置太快，容易引起稳压板电流过大损坏电路，在转弯和直行时也会有误差，但对于期望放置的位置基本都能到达，完成设置的目标任务。图5-3物流搬运机器人抓取与放置测试第6章总结和展望6.1总结本文所展示