基于dsp的履带机器人避障系统研究(编辑修改稿)

基于dsp的履带机器人避障系统研究(编辑修改稿)内容摘要：

内力的表现形式复杂而多变，不可能给出精确的分析和预测，常常用经验公式给出内阻力和速度之间的线形近似关系，同样本文也是将内力近似为作用在主动轮轴上的线性粘性转矩。 外阻力主要产生于车辆一地面的相互作用，主要表现为海泥的压实阻力和海泥的推土阻力，以及深海环境中的海水阻力。 对地面的挤压作用，对车体的运动性能有较大的影响。 假定法向载荷沿履 带长度均匀分布，则履带的沉陷量可由压力一沉陷量方程预测。 （ 3） 履带式推土机 由于履带机器人与履带式推土机的工作原理有相似之处，所以下面对履带式推土机进行调研。 基于 DSP 的履带机器人避障系统研究 第二章 系统硬件原理 7 （ a）驱动控制的实现条件 推土机的最大牵引力一方面取决于发动机的输出转矩 (另一方面受地面附着条件的限制 )推土机最佳生产率的发挥由其最大的履带牵引力决定 【 11】。 推土机作业时，其主要的受限形式是履带的打滑。 推土机工作时必须满足驱动条件和附着条件： wif FFFFYFF  { 公式（ ） 式中： fiwFFFFFY— 牵 引 力— 地 面 阻 力— 坡 度 阻 力— 作 业 阻 力— 推 土 机 驱 动 力— 地 面 对 履 带 的 支 反 力— 地 面 附 着 系 数 （ b）牵引力、附着系数与滑转率的关系 不同地面条件产生的附着系数是有差异的，在不同地面条件下的履带牵引力与其滑转率的关系如下。 在附着系数一定，履带滑转率 S=0时，推土机的牵引力与推土机重量的比值 GF/ 最大；滑转率从 0开始增加时，附着系数  随之增加；当履带滑转率 S=～ ,附着系数达到最大；如果滑转率继续增加 ,附着系数开始下降。 当履带滑转率 S达到 100%时，履带发生完全滑转 !推土机不能工作，此时推土机牵引力的比值 GF/ 下降很快。 推土机作业负载阻力过大时，履带发生滑转，推土机的行驶速度由于履带的滑转而降低。 履带的瞬时速度 wv 推土机机身瞬时速度 v 及滑转率 S具有如下关系： w vwvvvS  公式（ ） 国内外履带机器人避障路径规划方法研究现状 履带机器人属于移动机器人的一种。 路径规划问题是机器人学中很重要的一个方面。 路径规划的研究对象可分为关节式机械手和移动式机器人。 一般来说，前者具有更多的自由度，而后者的作业范围则 更大一些。 就最简单的形式，路径规划问题可以按如下定义：在有障碍物的工作环境中，如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有障碍物。 移动机器基于 DSP 的履带机器人避障系统研究 第二章 系统硬件原理 8 人路径规划主要解决三个问题： (1)使机器人能从初始点运动到目标点； (2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物，并且经过某些必须经过的点； (3)在完成以上任务的前提下，尽量优化机器人运行轨迹。 根据工作环境路径规划可分为两种：环境信息已知的静态路径规划，又称全局规划；环境信息未知或部分未知的动态规划，又称局部规划。 后者更具有实际意义，因 为现实环境中的障碍物很可能是运动规律未知的运动物体。 动态环境中的路径规划比静态环境下的规划复杂得多。 目前国内外路径规划的主要算法有： （ 1） 人工势场法 [12] 人工势场法是由 Khatib提出的一种虚拟力法，其基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种虚拟的人工受力场中的运动。 障碍物被排斥势场包围，对机器人产生斥力，排斥力随机器人与障碍物的距离的减少而迅速增大；目标被引力势场包围，对机器人产生引力，吸引力随机器人与目标的接近而减小。 引力和斥力的合力作为机器人的合力，来控制机器人的运动方向，使机器人绕过障碍物朝 目标前进。 该法结构简单，便于低层的实时控制，在实时避障和平滑的轨迹控制方面，得到了广泛应用，其不足在于存在局部最优解，容易产生死锁现象，因而可能使移动机器人在到达目标点之前就停留在局部最优点。 为解决局部极小值问题，已经研究出一些改进算法，如 Sato提出的 Laplace势场法 [13]。 改进算法是通过数学上合理定义势场方程，来保证势场中不存在局部极值。 （ 2） 栅格法 [14] 栅格法将移动机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元来记录环境信息，有障碍物的地方累积值比较高，移动机器人就会采用优化算法避开。 栅格法表现出良好的性能，受到重视并有很好的发展前景，但该方法存在着环境分辨率与环境信息存储量的矛盾。 （ 3） 自由空间法 [15, 16] 这是一种经典的路径规划方法，它把机器人所在的环境空间分成两部分，即自由空间和障碍物空间。 机器人在自由空间中找到一条按某种性能指标规划出来的安全路径。 其优点是比较灵活，起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构，缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比，且有时无法获得最短路径。 （ 4） 模糊逻辑算法 [17~ 19] 模糊逻辑的基本原理：模糊控制是智能控制的一个十分活跃的研究与应 用领域，也理所当然成为机器人路径规划的一种重要方法。 扎德于 1965年提出的模糊集合成为处理现实世界各类物体的方法。 此后，对模糊集合和模糊控制的理论研究和实际应用广泛开展起来。 模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法。 模糊控制的价值可从两个方面来考虑。 一方面，模糊控制提出了一种新的机制用于实现基于知识规则的控制规律。 另一方面，模糊控制为非线性控制器提出了一个比较容易的设计方法，尤其是受控对象或过程含有不确定性而且很难用常规非线性控制理论处理时，更是有效。 由于模糊逻辑控制控制具有符合人类思基于 DSP 的履带机器人避障系统研究 第二章 系统硬件原理 9 维的习惯，不需要建立精 确的数学模型，易于将专家知识直接转换为控制信号等优点，已成为移动机器人路径规划的一种重要方法。 在用模糊控制的方法规划机器人路径时，往往要对机器人自身带的传感器获取的信息进行模糊化处理。 比如，参考人的驾驶经验，模糊控制器先对声纳的距离信息进行模糊化处理，然后归纳出一组规则，通过模糊集理论把这些规则变为有效的规划角度和平移距离。 该算法的优点是算法直观，容易实现，能方便人的经验融合到算法当中，计算量不大，能满足实时性的要求。 和其它应用一样，利用模糊逻辑解决局部路径规划问题，需要根据问题的领域和知识来总结每一条规则。 另外，由于实际环境的复杂性，一方面很难预见到所有可能的情况，另外对于多输入、多输出的模糊系统要穷尽其所有规则也是一个复杂、困难的过程。 因此，让机器人自行学会模糊规则是极为必要和有实际意义的。 进化计算是一类模拟生物界进化规律机制来求解问题的自组织、自适用人工智能技术，其中以遗传算法运用最为广泛。 由于其直接以编码作为运算对象，对目标函数无特殊要求，具有全局收敛性、隐含的并行性和鲁棒性等特点，对于传统搜索方法难以解决的问题具有良好的适用性。 一些研究人员已经将遗传算法用于模糊规则的设计，以及模糊控制器隶属度函数和 参数的优化等。 模糊逻辑控制器的缺点是：当环境很复杂时，总结出的规则难以面面俱到，很难构造出比较全面的知识库，构造，调整和修改规则知识库比较难；需要花费大量的时间来调整和修改已构成的知识库。 如果输入量与知识库不匹配，就无所适从，不具备适用能力，也就是缺乏泛化能力。 （ 5） 神经网络 [20, 21] 神经网络的基本原理：人工神经网络是由大量简单的神经元相互连接而形成的自适用非线性动态系统。 人工神经网络的研究可以追溯到上个世纪 40年代，但其理论和应用的真正突破则来自于 80年代初 Hopfield的两篇关于神经网 络的研究论文，它们奠定了神经网络软件描述、硬件实现的基础。 1986年Rumelhart和 Mccleland提出了多层网络的前馈学习算法，即 BP算法，该算法从后向前修正各层之间的连接权值，可以求解感知机无法解决的问题，人工神经网络控制由此发展起来。 神经网络在移动机器人路径规划上的应用：环境是一个很复杂非线性的系统，不同的环境很难用精确的数学模型表示出来，神经网络具有任意逼近精确函数的能力。 用神经网络对环境信息进行分类和识别，然后建立机器人工作空间动态环境信息的神经网络模型。 并利用该模型建立机器人动态避障与神 经网络输出的关系。 神经网络具有较强的学习和适用能力，但获取具有代表性的训练样本不容易。 （ 6） 遗传算法 [22, 23] 一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，由于它具有简单、健壮、隐含并行性和全局优化等优点，对于传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题具有良好的适用性。 应用遗传算法解决自主移动机器人动态环境中路径规划问题，可以避免困难的理论推导，直接获得问题的最优解。 但基于 DSP 的履带机器人避障系统研究 第二章 系统硬件原理 10 存在早熟收敛问题。 （ 7） 滚动规划 [24] 国内学者席裕庚借鉴预测控制中滚动优化原理，提出了动态不确定环境下基于滚动 窗口的机器人路径规划算法，该法利用机器人实时测得的局部信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化与反馈的合理结合，具有良好的避碰能力。 但容易产生死锁，且动态环境下的障碍物运动规律必须已知。 履带机器人研究 存在的问题 机械制造业在发达国家中基本上实现了机电信一体化。 建设机械电信一体化、机器人化较之机械手技术更为复杂和困难，主要体现在以下几个方面： （ 1） 由于建设施工作业中每一个具体操作的内容和要求都是不确定的， 实现建设施工自动化，就要求设备具有人的感觉、认识和判断能力，成为智能机械，具有自我适应作业对 象和环境变化的能力。 因此采用一般的自动化技术是不够的， 唯有采用智能化控制技术，目前智能化控制技术理论比较成熟，在一些高科技领域得到了应用，但由于建设施工设备工作环境的不确定性，其控制系统的复杂程度使这些技术的应用还有待于研究和开发。 （ 2） 建设机器人的研制和开发，要用到机、电、光、声、化学以及生物等多学科的知识，须将多种技术组合后进行信息处理，如何把各种技术组织成一个成熟的信息系统也是一个相当大的问题。 （ 3） 建设机器人多是大型设备，其输出功率大，一般都采用液压、液力传动，对元器件的要求相当高。 而且建设机 器人的工作条件恶劣，环境温度变化很大，阳光、雨雪、尘埃、潮湿等严酷的工作环境以及强烈的振动和冲击对系统的元件影响很大，国内相关元件的质量还有待提高， 对实现建设机器人的国产化是一个不利因素。 论文各部分内容 本论文在第一章简单的介绍了目前对于履带机器人避障控制技术的研究现状，针对国内外做了分开的研究。 第二章将会介绍基于 DSP 的履带机器人避障系统的硬件原理。 第三章主要描述了履带机器人避障的方法设计。 对于履带机器人的控制算法及仿真将会在第四章设计与介绍。 第五章就是系统的软件设计了，通过对主控制器编写程序 来控制履带机器人的避障行为。 对于第六章将描述这一课题的结论，并写出来本人对未来 履带 机器人的前景展望。 基于 DSP 的履带机器人避障系统研究 第二章 系统硬件原理 11 第二章 基于 DSP 的履带机器人避障系统硬件原理 通常，一个完整的履带式移动机器人系统应包括移动机构、控制系统、通讯系统、传感系统等部分。 由于本论文中的研究还处于初级阶段，系统配置尚不齐全，因此，移动机器人只包括移动机构和控制系统两大部分。 其中，移动系统由车架、履带和轮系组成。 因移动系统的机构设计不在本文的研究范围之内，故不再做进一步的介绍。 控制系统部分由步进电机、驱动器、控制器、仿真器及控制软件系统等构成。 下面将对控制系统的各部分逐一进行介绍。 系统硬件 总体 设计方案 本设计的履带轮控制系统采用 DSP 作为主控制器，由此可以构建机器人运动控制系统，如图 所示 : 图 系统运动控制 总体框图 （ 1） 控制器 控制器模块设计主要是组成 DSP 最小系统，包括时钟、复位电路、外部存储器电路、 JTAG 接口等。 DSP 强大的功能使其能满足嵌入式智能控制单元的设计要求，处理速度快且具有大量可编程的外设接口，能灵活实现与外界通信。 （ 2） 信号隔离 转速反馈 ADC ADC CAP EVA PWM1~6 TMS320F2812 PWM7~12 EVB CAP ADC ADC 信号检测电路 功率驱动电路 功率驱动电路 右轮电机 光电隔离 辅助电源 主电源 光电隔离 左轮电机 电流反馈 转速反馈 转速检测 电流检测 电流反馈 电流检测 转速检测 磁通门罗盘 声纳传感器 信号检测电路 基于 DSP 的履带机器人避障系统研究。