【移动机器人的系统模型分析案例2200字】

移动机器人的系统模型分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u9239移动机器人的系统模型分析案例 1270891.1下位机、树莓派与控制端通信 1180811.2阿克曼运动学模型 2130931.3里程计模型 6322361.4小结 8移动机器人按移动方式可以分为：轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等ADDINNE.Ref.{D9CAC36E-C179-4934-B41F-1569C9FF856D}[9]。本文选用的是使用最广泛、稳定性较好和资料丰富的轮式移动机器人。为了贴合室内的工作环境，本文选择和普通家用汽车运动学模型的阿克曼理论设计的移动机器人。1.1下位机、树莓派与控制端通信各个终端设备通信方式和通信内容如图3-1所示图3-1三端通信示意图通信内容包含以下内容：STM32向树莓派主要发送数据：机器人XYZ三轴速度、IMU三轴加速度、三轴角速度、电池电压等。树莓派向STM32主要发送数据：机器人的XYZ轴各个轴方向上的目标速度。机器人搭载的STM32需要将树莓派发送的XYZ轴上的目标速度通过运动模型分解为直流电机的具体数值和舵机的控制数值。STM32还需要按20Hz的频率发送给树莓派机器人的运动信息，将机器人的电机编码器收集的信息整理成以电机编码器角度的XYZ三轴运动速度，然后读取IMU的三轴加速度信息以及三轴的角速度信息，再测量电池的电压，最后将数据编排成24字节的短报文通过串口3发送给树莓派。其中如何利用运动学模型分解出目标速度和如何处理编码器和IMU数据都将在本章进行详细介绍。本文的控制端是在笔记本上的Ubuntu桌面系统，通过WIFI连接与树莓派处于同一网段下。通过ROS的多机通信机制，将树莓派上位机作为主机，运行master主节点。在建图中，需要虚拟机作为从机查看树莓派上运行的话题，并发出控制命令控制机器人搭载传感器收集环境信息，并查看建图效果。在导航中，控制端将作为导航路径点和导航目标点发布者，向树莓派发送导航目标点等信息。1.2阿克曼运动学模型分析机器人的移动方式是移动机器人的基础，控制机器人需要先了解如何将电机提供的动力通过舵机作用到不同方向上。先从机器人的运动学模型入手，才能让机器人达到命令的运动状态。以图3-2的两轴车为例，阿克曼理论转向特性，是以机器人小车前轮定位角都等于零、行走系统为刚性、机器人行驶过程中无侧向力为假设条件的ADDINNE.Ref.{73B01458-BB0C-4E42-A8F2-F5F54F4B017E}[10]。图3-2阿克曼运动学模型示意图机器人阿克曼运动底盘的转向特性的特点为：机器人小车沿着前后直线行驶时，两侧车轮相互平行，并平行于前后行驶方向机器人小车转向行驶过程中，机器人整体绕一个瞬时中心点做圆周滚动转向行驶过程中，而且前内轮与前外轮的转角满足以下关系式ADDINNE.Ref.{73B01458-BB0C-4E42-A8F2-F5F54F4B017E}[10]：(3-1)其中β是小车前外轮转角，α是小车前内轮转角，K为两主销中心距，L是轴距由于内外侧轮胎的转向半径不同，因此有(3-2)(3-3)则前轮平均转角(3-4)内外转角之差(3-5)因此，两个前轮的转向角的差异Δδ与平均转向角δ的平方成正比。根据平均转角公式3-4，可以将两个前轮抽象成一个在中间的平均转角的轮子如图3-3所示，这样简化了模型方便进行计算。图3-3前轮平均转角运动学模型示意图设小车前进速度V，左轮速度Vl,右轮速度Vr。设瞬时中心点O到左轮中心距离为Rl，O(3-6)带入公式3-4,和后轮到瞬时中心点距离(3-7)(3-8)可得左右轮各自速度(3-9)(3-10)经过以上推导，获得了机器人的两个前轮之间存在的一定夹角这个结论。在装配机器人前轮时，根据前后轮轴距离和左右两轮距离计算出这个夹角，并让两个前轮保持这一夹角。当这个夹角保持好后，舵机只需要控制平均的转向角就可以很好的控制机器人进行移动。上位机会传输XYZ三轴的目标速度作为控制指令，XYZ三轴关系如图所示3-3左上角所示，由XYZ三轴速度分量计算左右轮速度和舵机摆动角度伪代码如下：算法3-1由三轴速度计算电机和舵机控制目标因为前轮由四连杆机构ADDINNE.Ref.{CB0E6759-6DAA-4FE7-8249-EC262A7B3074}[10]进行控制，所以前轮在直行时不会平行与后轮会带来一定的摩擦影响电机移动。为了减少摩檫力带来的影响机器人还需要里程计来控制误差。机器人移动能够符合给定目标，需要引入里程计模型。1.3里程计模型机器人的里程计（odometry）数据来自于惯性传感器（IMU）数据和电机的霍尔编码器。摩尔编码器根据上文提到的运动学模型，由读取频率和轮子周长和编码器精度进行解码。MotorLeftEncoder=左轮编码器原始数值*读取频率*(轮子周长/编码器精度)右轮同理可以获得解码后的编码值，将解码值代入公式3-9和3-10，可以得到实际的XYZ各轴速度

(3-11)(3-12)(3-13)这里K是后轮两轮中心距。机器人的运动方式不直接作用于Y轴方向，所以Y轴近似于没有速度。为了传输方便，会将速度信息乘一千倍，以截取小数点后三位作为一个整数进行传输。相应接收到这个数据时也会缩小一千倍。处理完了里程计数据，接下来需要处理IMU提供的信息。MPU9250的三轴于ROS系统的三轴方向不一致，如图3-4所示。图3-4IMU与ROS坐标系关系图因此需要将Y轴数据映射到ROS的X轴，将X轴取反映射到ROS的Y轴上。当树莓派接收到以上编码器数据和IMU数据时，只需要缩小一千倍即可。通过读取当前的ROS时间戳和上次的时间戳，获得ROS系统下的采用时间。通过编码器数据如下计算获得机器人位移。(3-14)(3-15)(3-16)以上过程需要不断循环累计机器人的位移，再ROS中发布里程计相关信息，创建一个里程计发布话题将接送的信息填写到Odom里程计话题的消息类型中对于的成员变量里。IMU数据通过将XYZ三轴的速度和线速度进行四元数解算，获得当前的机器人的四元数描述的位姿信息。创建一个IMU数据发布话题，填写由四元数解算获得的四元数数据ADDINNE.Ref.{B2780BA1-8A75-416A-AF6D-CD62DFF4E134}[11]、再填写三轴的角速度和线性加速度不需要再处理直接填入