自主移动机器人控制系统软件设计.docx
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自主移动机器人控制系统软件设计
自主移动机器人控制系统软件设计
项文炳
(自动化与电气工程学院指导教师:
孙勇智)
摘要:
随着机器人在非结构化环境中使用的越来越来频繁,机器人所承担的任务与日俱增。
8位的微处理器比如MCS-51已经不能满足任务需要。
32位的处理器已经成为机器人首选的控制核心。
本文提出了一种用于移动机器人的控制方案。
这个方案采用红外线和超声波传感器进行定位和避障,使用直流电机实现机器人移动,使用带有嵌入式操作系统µCLinux的ARM芯片S3C44B0X作为CPU。
在潜入式操作系统中,应用程序必须通过设备驱动程序才能访问硬件设备,因此必须开发上述硬件的驱动程序。
本文详细讲解了直流电机、红外线传感器和超声波传感器的开发细节。
另外,还开发了避障应用程序。
本文开发的移动机器人不仅实现了诸如前进、后退、左传、右转等基本功能,还实现了避障功能。
关键词:
移动机器人;自主避障;嵌入式系统;驱动程序
Abstract:
Robotappearsmoreandmorefrequentlyinnon-structuralenvironment.Thetasksrobotstakehaveincreasedsteadily.MCUswith8-bitCPU,suchasMCS-51,cannotaffordtheserequirements.MCUswith32-bitCPUbecomethefirstchoiceforrobots.Thisthesisproposesacontrolschemeforautonomousmobilerobot.Theschemeusesinfraredandultrasonicsensorsforlocalizationandobstacleavoidance,useDCmotorfordriving,andusetheARMchipS3C44B0XasCPU,whichembedtheembeddedOSµCLinux.InembeddedOS,theapplicationprogramshavetoaccesshardwaresviadevicesdrviers,soitisnecessarytodevelopdevicedriverforabovehardware.ThisthesisdescribedthedetailsfordevelopingdevicedrviersforDCmotor,infraredsensorsandultrasonicrangers.Theapplicationprogramforobstacleavoidanceisdevelopedalso.Themobilerobotcanperformbasicbehaviourssuchasforwardmoving,backwardmoving,leftturning,rightturningandobstacleavoidance.
Keywords:
MobileRobot;AutonomousObstacleAvoidance;EmbeddedSystems;DeviceDrivers
1绪论
1.1移动机器人技术的概述
自20世纪50年代世界上第一台机器人装置诞生以来,机器人技术经历了一个从低级到高级的发展过程,机器人(ROBOT)一词的含义也越来越广泛。
移动机器人是机器人学中的一个重要分支。
早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。
关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。
其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。
除此之外还必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射[1]。
因此,移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。
对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣。
由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图象处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究,因此它能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。
由于它在军事侦察、扫雷排险、防核污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。
从80年代起,美国国防高级研究计划局(DARPA)就专门立项,制定地面无人作战平台的战略计划,从而在全世界范围内掀开了全面研究移动机器人的序幕。
国外比较著名的机器人研究计划有:
美国能源部制定的机器人和智能系统计划(RIPA)及后来的空间机器人计划,欧洲尤里卡的机器人计划,日本通产省的极限环境下作业的机器人计划等。
从总体的研究状况来看,日本在应用型的移动机器人研究方面走在了世界的前列,而美国和欧洲的一些国家在有关移动机器人的智能问题方面处于领先地位[1]。
欧盟联合研究项目TIDE(TechnologyInitiativeforDisabledandElderlyPeople)中有一项荷兰承担的M3S(MultipleMasterandMultipleSlave)计划着重研究智能轮椅等移动机器人的硬件系统、总线标准与接口协议等;还有一些课题着重研究基于范围的传感器(如超声、红外等)导航问题,如英、德、意三国联合项目OMNI(OfficewheelchairwithhighManoeuvrabilityandNavigationalIntelligenceforpeoplewithseverehandicap),美国密歇根大学的NavChair和MIT的Wheelesley。
这些系统利用了超声和红外传感器进行测距,实现了不同的导航算法,并取得了较好的效果。
但是由于这些传感器的固有特性,使用它们存在着一些缺点:
如测量距离有限,鲁棒性差等。
为了弥补超声波和红外传感器的不足,许多学者进行了基于视觉导航的研究,比较成功的例子有:
美国CMU的Bookstore计划完全采用了视觉作为导航方式,实现了基于图像的视觉定位和导航;日本的NagasakiUniversity&UbeTechnicalCollege的智能轮椅采用了室内灯光作为导航标记,使用了自然图像和激光反射图像相结合的方法实现了自定位;西班牙的SIAMO计划采用了黑白图象编码路标作为定位标记,实现了视觉导航[1]。
在机器人智能技术方面,一些机器人已经可以在非结构动态环境中,利用视觉传感器以及其他的多种传感器,实现可以对周围的环境进行自学习、自适应,并能够通过各种交互方式与人交流,学到关于环境的先验知识。
例如,美国密歇根州立大学的SAIL机器人就可以通过多模态感知接口进行环境学习,使之成为具有初步人类智能的自学习导航机器人。
在交互技术方面,近年来有许多研究机构致力于将语音识别技术作为一种交互方式应用于移动机器人,而且取得了许多成果,例如:
意大利的MAIA计划,该计划中的机器人能够在连续语音,非特定人的条件下,识别口语化的命令;日本的Jijo-2机器人也能够在连续语音中识别口语化命令,它被用于办公室的信息咨询和引导来宾;德国的RHINO服务机器人能够听懂简单的短语命令,并对环境噪音有很强的鲁棒性,已经开始应用于展览馆中咨询和导游工作;NEC公司也开发出人机交流机器人"PaPeRo",它可以通过内置的CCD摄像机识别大约10个人的面孔,并且可以识别650个单词,说3000句话,制造它的最终目的是"在将来可用作家庭安全系统、护理系统、子女教育设备等的"接口设备[2]。
国内全自主移动机器人方面的研究起步较晚,但是发展非常迅速。
具有一定影响力的机器人有:
清华大学的THMR-V自动驾驶小车,已经可以在一定的校园环境中自由行走;哈尔滨工业大学的迎宾机器人,实现了无缆行走、自动避障、语音识别等功能;中科院自动化所模式识别实验室开发了我国第一代智能轮椅平台,已经具备了超声、红外等多传感器融合的导航系统,并可以实现简单的口令控制。
此外,中国科学院沈阳自动化研究所也研制成功了自动导引车和一种移动机器人平台[2]。
在移动机器人的应用中,精确的位置知识是一个基本问题。
有关位置的测量,可分为两大类:
相对和绝对位置测量。
使用的方法可分为7种:
里程计、惯性导航、磁罗盘、主动灯塔、全球定位系统、路标导航和地图模型匹配。
其中前两种属于相对位置测量,也称为航迹推算。
下面简述这些技术,包括新出现的基于声音和气味的导航技术。
里程计:
具有较好的短期精度、便宜、较高的采样速率,故使用广泛。
使用里程计的基本思想是积分增量运动信息,因此不可避免地引来误差的无限积累。
尤其是方位误差将引起较大的横向误差。
一般将其与其它绝对位置测量相结合以获得更可靠的位置估计。
惯性导航:
惯性导航是使用陀螺和加速度计分别测量旋转率和加速率。
惯性导航系统具有自包含优点,即无需外部参考。
然而,随时间有漂移,积分之后,任何小的常数误差就会无限增长。
因此,惯性传感器对于长时间的精确定位是不适合的。
陀螺对于移动机器人尤其重要,因为可以用来补偿里程计的最大缺点:
任何小的瞬时方位误差将带来一个定常增长的横向位置差。
磁罗盘:
就车体航向对积累的航迹推算误差的影响而言,它对导航参数是非常重要的。
正是这个原因,在解决自主平台的导航需求上,提供一个测量绝对航向的传感器是异常重要的。
磁罗盘就是这样一个传感器。
然而,磁罗盘的一个致命弱点是在接近电力线或钢结构的地方,地磁场发生变形。
这就使得地磁传感器很难用于室外。
在各类磁罗盘中,磁通量闸门罗盘最适于移动机器人。
主动灯塔:
是海洋和空中的最常用的导航系统。
在商业化的移动机器人系统中,也是如此。
主动灯塔能被可靠地检测,并且需要很少的处理时间就可以得到精确的位置信息。
虽然它可以很高的采样速率达到高可靠性,但其安装和维护费用也很高。
精确的定位要求灯塔的精确安装。
三边形和三角网是两种不同类型的系统。
在三边形导航系统中,常常是在环境的已知位置上安装三个或以上的发射器,机器人上有一个接受器。
相反情形,机器人上有一个发射器,接受器安装在墙上。
通过飞行时间信息,可以计算出距离。
而三角网则是在已知的位置上安装三个或以上的主动发射器,机器人上的一个旋转传感器记录它与它所看到的发射器灯塔之间的相对于车体纵轴的夹角,由此计算出机器人的位置与方位。
这里有一个问题,为了在20米或更远看,主动灯塔必须集中在一个锥形的传播模式内。
结果,灯塔在很多地方可能看不到,而这种方法至少要看到三个,因此这是一个尤其严重的问题。
这方面的技术和产品都是成熟的。
全球定位系统:
对于室外导航,这是一个革命性技术。
但用于移动机器人导航时,存在以下问题:
(1)由于植物和山地,存在周期性的信号阻碍;
(2)多径干扰;(3)对于初级(单独一个)导航系统,定位精度不够。
路标导航:
路标是机器人能从其传感输入所能认出的不同特性。
路标可以是几何形状(如线段,圆,或矩形),也可包括附加信息。
一般情况,路标有固定的和己知的位置。
路标要认真仔细地选择,以利于识别,例如,相对于环境,要有充分的对比。
为了利用路标进行导航,必须知道路标的特征并将其事先存入机器人的内存中。
然后,定位的主要任务就是可靠地识别路标以便计算机器人的位置。
为了简化路标获取问题,常常假设当前机器人的位置和方位近似已知,这样就可使机器人在一个有限的区域内寻找路标。
因此,为了成功地探测到路标,要求有一个好的测距法。
路标分自然路标和人工路标。
自然路标是早己在环境中存在并且除了用于机
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