基于模糊避障算法的履帶式搬運機(jī)器人的設(shè)計

蔡青松，吳 強(qiáng)，杜康熙，謝自強(qiáng)，王肖鋒

(1.天津市先進(jìn)機(jī)電系統(tǒng)設(shè)計與智能控制重點實驗室，天津 300384;2.天津理工大學(xué)機(jī)電工程國家級實驗教學(xué)示范中心，天津 300384)

0 引言

近年來小型搬運機(jī)器人及其相關(guān)技術(shù)已成為機(jī)器人領(lǐng)域的研究熱點。它能夠進(jìn)入惡劣環(huán)境中，廣泛應(yīng)用于災(zāi)后救援、航天應(yīng)用及環(huán)境科考等作業(yè)中。尤其是在快遞業(yè)的分揀及搬運中，小型搬運機(jī)器人正受到越來越多的青睞。

搬運機(jī)器人要實現(xiàn)在未知環(huán)境中作業(yè)，需具備自主行駛和自動避障功能，還需可靠的搬運執(zhí)行機(jī)構(gòu)和環(huán)境感知能力。由于超聲波傳感器方向性好、結(jié)構(gòu)簡單、探測距離遠(yuǎn)且成本低廉，因此廣泛應(yīng)用于機(jī)器人環(huán)境探測中。另外，對于搬運機(jī)器人來說，合適的機(jī)器人驅(qū)動結(jié)構(gòu)也是更好的完成工作任務(wù)的重要保證，履帶式良好的行進(jìn)能力和環(huán)境適應(yīng)能力能讓搬運機(jī)器人更好的完成搬運任務(wù)。

近些年，許多學(xué)者對履帶式機(jī)器人進(jìn)行了避障算法研究。王隨平［1］等人針對深海活動的履帶機(jī)器人提出的改進(jìn)型人工勢場法進(jìn)行避障控制，對聲吶采集到的環(huán)境信息是采用D－S理論推算出障礙物準(zhǔn)確位置再根據(jù)改進(jìn)型的人工勢場法進(jìn)行方向控制從而實現(xiàn)避障;王曉東［2］等人在差動式驅(qū)動結(jié)構(gòu)履帶機(jī)器人上引入了模糊控制算法，使用定性的規(guī)則來進(jìn)行避障控制;王隨平［3］等人對深海履帶機(jī)器人提出了模糊與遺傳算法相結(jié)合的方法建立了局部避障規(guī)劃;劉同林［4］等人提出了協(xié)同轉(zhuǎn)向方法，用于履帶式機(jī)器人避障;楊小菊［5］等人針對移動機(jī)器人在未知環(huán)境中的不確定性，利用Matlab構(gòu)建了多傳感器仿真試驗移動平臺，在Simulink中搭建移動機(jī)器人運動學(xué)模型，利用多傳感器采集環(huán)境中的障礙物信息與目標(biāo)物的方位角，設(shè)計了具有避障功能的模糊控制算法。

本文設(shè)計了一種能夠自動搬運的小型履帶式機(jī)器人，并提出了一種模糊算法來實現(xiàn)機(jī)器人自動避障。該算法無需對環(huán)境物體建立數(shù)學(xué)模型，只需對輸入量即機(jī)器人與障礙物之間的距離進(jìn)行模糊化，利用語言變量表達(dá)的定性的模糊規(guī)則來實現(xiàn)避障控制。針對驅(qū)動履帶輪的直流電機(jī)建立了數(shù)學(xué)模型，并利用積分分離PID算法進(jìn)行仿真，實驗驗證了直流電機(jī)的性能可靠。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

機(jī)器人車體選用的是雙履帶式小車。后方履帶輪為主動輪，由兩個直流電機(jī)驅(qū)動，前方履帶輪為隨動輪。前端立有支撐架，上下各有兩個舵機(jī)與鐵鏈連接，下方舵機(jī)用于控制叉車的升降，實現(xiàn)貨物的搬運卸載。前方及左右方各安有一個超聲波傳感器。機(jī)器人系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。

表1 機(jī)器人系統(tǒng)參數(shù)

系統(tǒng)選用意法半導(dǎo)體公司設(shè)計的ARM架構(gòu)處理器STM32F103芯片，系統(tǒng)功能框圖如圖1，機(jī)器人實物如圖2所示。

圖1 系統(tǒng)框圖

圖2 機(jī)器人實物圖

系統(tǒng)主要由傳感器模塊、電機(jī)驅(qū)動模塊、舵機(jī)驅(qū)動模塊、電源模塊及顯示模塊構(gòu)成。電源模塊將12 V電源分別轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)所需的3.3 V、5 V和12 V，用于給單片機(jī)和系統(tǒng)外設(shè)供電。超聲波探測機(jī)器人與障礙物之間的距離并返回模擬信號，經(jīng)AD轉(zhuǎn)換后送給單片機(jī)，經(jīng)處理后傳給數(shù)碼管顯示距離信息，并通過控制器輸出端口驅(qū)動舵機(jī)和直流電機(jī)工作。

2 結(jié)構(gòu)設(shè)計

機(jī)器人選用型號為TQD－08－5013的實驗室機(jī)器人小車，機(jī)器人采用模塊化拼裝，材料選用輕質(zhì)鋁合金材質(zhì)。機(jī)器人驅(qū)動方式為雙履帶式，其布局結(jié)構(gòu)如圖3所示。

2.1 底盤機(jī)構(gòu)

以方形鐵板為主，上下共兩層，通過連接桿件形成上下兩層主體結(jié)構(gòu)，以便安裝履帶式輪組。上層主要放置系統(tǒng)的控制板和電機(jī)驅(qū)動芯片，下層放置電池盒和驅(qū)動叉車的電機(jī)模塊。下層板前端安裝突出結(jié)構(gòu)，用于安裝前方超聲波傳感器模塊。

圖3 機(jī)器人俯視圖

2.2 履帶輪機(jī)構(gòu)

車體左右各有一履帶輪組，套有兩條履帶。每組4個行動輪，分為一個主動輪、一個隨動輪和兩個支撐輪。主動輪在車體后方，由大功率直流電機(jī)驅(qū)動，其表面有凹凸結(jié)構(gòu)，可以帶動履帶轉(zhuǎn)動。

2.3 叉車機(jī)構(gòu)

叉車機(jī)構(gòu)由若干桿件連接組成立式桅桿結(jié)構(gòu)，用于固定前方兩個光滑滑桿。桅桿結(jié)構(gòu)上下各裝有一個舵機(jī)，下方電機(jī)為驅(qū)動電機(jī)，上方為隨動電機(jī)。在兩電機(jī)輸出軸上套有鏈條，在鏈條上安裝鐵叉，用來搬運貨物。最下端安裝限位開關(guān)，用來檢測叉車的位置。

3 硬件設(shè)計

履帶機(jī)器人硬件系統(tǒng)主要有單片機(jī)最小系統(tǒng)、電源模塊、電機(jī)控制模塊、傳感器模塊及叉車搬運模塊。傳感器模塊主要負(fù)責(zé)環(huán)境信息采集;叉車模塊主要負(fù)責(zé)搬運貨物;履帶模塊主要由兩個直流電機(jī)驅(qū)動履帶轉(zhuǎn)動實現(xiàn)機(jī)器人移動。

3.1 傳感器模塊

超聲波傳感器具有頻次高、波長短及方向性好等特點，因此本設(shè)計選用型號為HC－SR04的超聲波傳感器，其主要由發(fā)送部分、接收部分、控制部分和電源構(gòu)成。HC－SR04型號超聲波傳感器電源為5 V，靜態(tài)電流為2 mA，感應(yīng)角度左右各15°，探測距離為2～450 cm，精度為0.2 cm。

3.2 舵機(jī)驅(qū)動模塊

舵機(jī)用來帶動車叉上下運動實現(xiàn)搬運貨物，選用TA8428K芯片驅(qū)動，采用脈寬調(diào)制 (PWM)方法控制，通過改變脈沖的寬度或占空比從而實現(xiàn)調(diào)壓。舵機(jī)的輸入信號與輸出的角度之間的線性度很好。本叉車采用型號為S135的舵機(jī)，其速度為0.15秒/60度，扭力為1.9 kg·cm，驅(qū)動電壓12 V，可從電源模塊直接引出12 V獨立給舵機(jī)供電。

3.3 電機(jī)驅(qū)動模塊

機(jī)器人兩側(cè)履帶輪各配有一個直流電機(jī)，由雙端輸出的L298N芯片驅(qū)動，其采用雙H半橋式電路，輸入為非反相式，每個H橋可以提供2 A的電流輸出，峰值為3 A，電源電壓為2.5～48 V，邏輯部分為5 V供電，工作溫度為－25～130℃，圖4為L298N驅(qū)動電機(jī)的電路圖。

圖4 電機(jī)驅(qū)動電路圖

3.4 電源模塊

電源模塊采用12 V的電源盒供電。兩個電機(jī)和舵機(jī)需要12 V電源供電，STM32F103C8T6芯片需3.3 V供電，超聲波傳感器、限位開關(guān)均需5 V供電，L298N邏輯電平4.5～46 V。由于系統(tǒng)需多種電壓驅(qū)動，為降低成本簡化電路，通過型號為HW－DY02的DC12V轉(zhuǎn)5 V、3.3 V的轉(zhuǎn)換模塊引出各電壓。轉(zhuǎn)換模塊采用兩個AMS1117芯片，一個是AMS1117－5.0，輸出 5 V電壓;另一個是 AMS1117－3.3，輸出3.3 V電壓。圖 5是 AMS1117－3.3芯片外圍電路。AMS1117－5.0芯片電路與AMS1117－3.3的類似，這里不再展示其電路圖。

圖5 AMS1117－3.3芯片外圍電路

4 系統(tǒng)軟件和算法設(shè)計

履帶機(jī)器人系統(tǒng)的開發(fā)軟件采用Keil uvision5。首先分別編寫各個模塊的程序，再將各個模塊組合起來。單片機(jī)系統(tǒng)上電后對每個模塊初始化，在主函數(shù)中執(zhí)行主程序后等待中斷，響應(yīng)中斷執(zhí)行中斷服務(wù)程序后退出中斷。程序流程圖如圖6。

主函數(shù)主要是機(jī)器人行進(jìn)函數(shù)和超聲波掃描函數(shù)。當(dāng)前方超聲波傳感器檢測到有物體時，返回一個高電平給CPU，觸發(fā)中斷，此時查詢限位開關(guān)信號端button=1是否成立，即叉斗是否在底端。若是，則遇到的是貨物，CPU調(diào)用搬運程序進(jìn)行搬貨;若不是，則遇到的是障礙物，CPU調(diào)用避障程序，此時分別給左右超聲波的控制端Trig發(fā)送高電平，若有返回信號觸發(fā)定時器開始測距。測得的數(shù)據(jù)經(jīng)CPU進(jìn)行處理后，調(diào)用電機(jī)程序避障。

4.1 基于模糊控制的避障算法

模糊控制的基本思想是利用計算機(jī)來實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗，而這些經(jīng)驗多是用語言表達(dá)的模糊性控制規(guī)則［6］。本文設(shè)計了一種基于模糊控制的避障算法，將傳感器探測到的障礙物距離遠(yuǎn)近通過模糊化處理作為其危險程度指標(biāo)，設(shè)計了一個三輸入單輸出模糊控制器。

圖6 程序流程圖

4.1.1 控制器的輸入與輸出設(shè)計

由于傳感器探測距離的限制、并且考慮到實際任務(wù)，將系統(tǒng)的閾值設(shè)為［5 cm，30 cm］，機(jī)器人左、前、右3個方向的傳感器探測到的障礙物距離分別用LD、FD、RD來表示，模糊距離變量的語言值為:很近 (C)、近 (N)、中(M)、遠(yuǎn) (F)、很遠(yuǎn) (VF)。由于高斯型函數(shù)曲線較為平滑，所以隸屬度函數(shù)采用高斯函數(shù)，LD隸屬度函數(shù)具體設(shè)計如圖7，F(xiàn)D和RD與其類似不再展示。

圖7 LD隸屬度函數(shù)

機(jī)器人本身有兩個電機(jī)需要控制，為了簡化系統(tǒng)，由兩個電機(jī)的速度差來實現(xiàn)機(jī)器人的轉(zhuǎn)彎角度Angle作為控制器的輸出，范圍為 ［－15°，+15°］，負(fù)數(shù)表示向左轉(zhuǎn)，正數(shù)表示向右轉(zhuǎn)，0代表直線行進(jìn)，輸出值的絕對值表示轉(zhuǎn)角大小。模糊轉(zhuǎn)角控制變量的語言值為:左大 (TTL)、左中(TL)、左小 (TSL)、零 (TC)、右小 (TSR)、右中(TR)、右大 (TTR)，隸屬度函數(shù)如圖8。

圖8 Angle隸屬度函數(shù)

4.1.2 建立模糊控制規(guī)則

根據(jù)Fuzzy Set理論，建立定性推理原則［7］。模糊推理規(guī)則采用Mamdani的max－min合成法，反模糊化采用面積中心法［8］。模糊規(guī)則采用 IF－THEN條件語言，針對避障環(huán)境設(shè)計了23條規(guī)則。模糊控制規(guī)則是輸入距離信息與輸出轉(zhuǎn)角信息一種映射關(guān)系，本質(zhì)上是一種反應(yīng)式控制方法，具有普遍的適用性，不僅能夠用于靜態(tài)環(huán)境，還可用于實時動態(tài)的環(huán)境。

4.1.3 軟件模擬仿真

首先在Matlab中設(shè)定機(jī)器人的起始位置為 (0，0)、目標(biāo)位置 (10，10)，障礙物分布如圖13。機(jī)器人與目標(biāo)物的角度為45°，在設(shè)定測距范圍內(nèi)，計算障礙物與機(jī)器人的角度并逐一與目標(biāo)角度比較。當(dāng)障礙物角度大于45°時，則認(rèn)為障礙物在機(jī)器人的左方;等于45°則可以確定障礙物在機(jī)器人的前方;小于45°則認(rèn)為障礙物在機(jī)器人的右方。將測得的障礙物距離和機(jī)器人與目標(biāo)物體的角度信息送入模糊控制器。經(jīng)過多次仿真，不斷調(diào)整各個模塊的參數(shù)，最后將數(shù)據(jù)整理得到機(jī)器人的避障仿真結(jié)果如圖9所示。

圖9 機(jī)器人仿真結(jié)果

由仿真結(jié)果可以看出，機(jī)器人基本能夠沿著目標(biāo)方向前進(jìn)，并且能有效避開障礙物，尤其對矩形障礙物避障效果較好，說明該算法對避障的控制可行有效。但是對多個障礙物時的避障不是很好，如在前3個障礙物時機(jī)器人雖然對左方兩個障礙物進(jìn)行了避障但過于靠近右方的一個障礙物。

4.2 電機(jī)控制策略

履帶輪由兩個直流電機(jī)驅(qū)動，對電機(jī)轉(zhuǎn)速的控制直接關(guān)系到機(jī)器人避障的準(zhǔn)確性和可靠性。由實際運行情況看，履帶輪往往不能按控制器輸出量運行。分析了系統(tǒng)受到的擾動因素，如搬運過程中機(jī)器人移動、貨物重量的變化以及舵機(jī)本身啟停狀態(tài)的變化導(dǎo)致系統(tǒng)受到的擾動，對直流電機(jī)引入了積分分離PID控制算法，修正電機(jī)轉(zhuǎn)速。

4.2.1 建模

普通PID控制，當(dāng)擾動幅度較大時，或者是給定值大幅度改變時，由于短時間內(nèi)會產(chǎn)生很大偏差，加上系統(tǒng)有滯后，常會產(chǎn)生較大的偏差或出現(xiàn)飽和現(xiàn)象，往往會造成超調(diào)和長時間的振蕩［9］。針對這些問題對電機(jī)控制采用了積分分離PID，即偏差較大時，取消積分作用，以免由于積分作用使系統(tǒng)穩(wěn)定性降低，超調(diào)量增大;當(dāng)被控量接近給定值時，引入積分控制，以便消除凈差，提高控制精度［10］。PID算法可表示為式 (1)。

式中，u(k)為控制器輸出的控制量，本文選用電機(jī)的驅(qū)動電壓作為控制量，u(k)即為電壓值;e(k)為電機(jī)的轉(zhuǎn)速誤差;控制器參數(shù)Kp、Kd、Ki分別為比例、積分和微分系數(shù)，β為積分項的開關(guān)系數(shù)。

利用電樞電壓平衡方程和轉(zhuǎn)矩平衡方程，建立狀態(tài)方程及傳遞函數(shù)關(guān)系。電樞電壓平衡方程為:

式中，ua為直流電機(jī)電樞電壓，Ra、La分別為電樞電阻、電樞電感，ia為電樞電流，ε為電樞反電勢，φ為每極磁通，n為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速，Ce為電勢常數(shù)。

轉(zhuǎn)矩平衡方程:

式中，J為轉(zhuǎn)速慣量，M、ML為電磁轉(zhuǎn)矩和負(fù)載轉(zhuǎn)矩，CM為直流電機(jī)的轉(zhuǎn)矩常數(shù)。

對式 (2)做拉氏變換可得電樞電流與電壓之間的傳遞函數(shù):

對式 (4)做拉氏變換可得轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速與動態(tài)轉(zhuǎn)矩(MML)之間的傳遞函數(shù):

將式 (3)、(5)代入式 (6)得電磁轉(zhuǎn)矩與電樞電壓之間的傳遞函數(shù):

由式 (7)、(8)建立精確數(shù)學(xué)模型，形成一個有反饋的閉環(huán)二階控制系統(tǒng)，得轉(zhuǎn)速與電樞電壓的傳遞函數(shù):

為機(jī)電時間常數(shù)。

即為S135直流有刷電機(jī)以電樞電壓為輸入，以轉(zhuǎn)速為輸出的傳遞函數(shù)。

4.2.2 運動仿真

基于MATLAB/Simulink對建立的直流電機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)模型進(jìn)行了仿真。普通PID控制器4個參數(shù)分別為Kp=5，Kd=20，Ki=0.08，積分分離PID控制器4個參數(shù)分別為Kp=10，Kd=0.2，Ki=0.01，仿真結(jié)果如圖10所示。

圖10 PID仿真結(jié)果

仿真結(jié)果表明，在n=500 r/min的參考轉(zhuǎn)速下，普通PID存在較大的超調(diào)量，并且會產(chǎn)生一定的振蕩，調(diào)整時間延長。在實際控制過程中，對電機(jī)的響應(yīng)速度影響較大，系統(tǒng)趨于穩(wěn)定的時間增加，響應(yīng)遲緩。采用積分分離PID控制，響應(yīng)速度快且平穩(wěn)，系統(tǒng)整體趨于穩(wěn)定。在實際控制過程中，電機(jī)達(dá)到目標(biāo)速度的時間短且過渡平穩(wěn)，使得機(jī)器人避障的可靠性提高。

5 實驗結(jié)果與分析

5.1 機(jī)器人避障實驗

實驗使用安裝在前、左、右的3個方向的超聲波傳感器模塊對機(jī)器人與障礙物間的距離進(jìn)行測量，得出的距離信息經(jīng)AD轉(zhuǎn)換后送給單片機(jī)控制系統(tǒng)，計算處理后將控制信號發(fā)送給驅(qū)動履帶輪的兩個電機(jī)，

從而控制履帶機(jī)器人行走及避障。由于條件和設(shè)備有限，已通過軟件對模糊避障算法進(jìn)行了仿真，不再進(jìn)行實地測試，實驗只針對如前進(jìn)、轉(zhuǎn)彎、后退、避障等性能以及積分分離PID對電機(jī)的控制進(jìn)行驗證。實驗過程如圖11中的 (a)、(b)、(c)、(d)、(e)、(f)、(g)、(h)。

5.2 實驗結(jié)果分析

圖11 智能機(jī)器人運行過程圖

實驗結(jié)果表明，履帶機(jī)器人能利用多個超聲波傳感器測距，由單片機(jī)來控制舵機(jī)和電機(jī)分別實現(xiàn)叉車搬運及自動避障功能。在實驗過程中，機(jī)器人運行平穩(wěn)，并且搬運、避障時電機(jī)能夠快速響應(yīng)，說明采用積分分離PID控制算法的電機(jī)具有良好的可靠性。

6 結(jié)論

本文基于模糊避障算法實現(xiàn)機(jī)器人的避障任務(wù)，仿真結(jié)果表明，模糊控制算法解決非線性系統(tǒng)具有一定優(yōu)勢;積分分離PID算法提高了對電機(jī)的控制效果，從而提高了機(jī)器人避障的可靠性。實驗表明，在簡單的環(huán)境中，履帶機(jī)器人可以靈活、準(zhǔn)確避開障礙物，到達(dá)目標(biāo)點，滿足機(jī)器人避障要求。但由仿真以及實驗結(jié)果可看出，當(dāng)遇到不規(guī)則或障礙物與機(jī)器人正前方有一定角度時，探測不是很靈敏，甚至?xí)采险系K物，導(dǎo)致機(jī)器人避障不理想。因此需進(jìn)一步修正模糊算法模型，以及改進(jìn)機(jī)器人硬件設(shè)計，如增加傳感器數(shù)量、采用更大探測角的傳感器，并設(shè)計上位機(jī)結(jié)合計算機(jī)進(jìn)行實驗，測試履帶式搬運機(jī)器人整體的可靠性。