一種基于樹莓派4B 的四足機器人設(shè)計與實現(xiàn)

陽超偉， 彭 熙，2，3， 張連發(fā)，2，3， 陳婉清， 李睿穎， 葉綾明， 胡 雯

（1 華中師范大學(xué) 計算機學(xué)院， 武漢 430079； 2 湖北省高等學(xué)校計算機基礎(chǔ)實驗教學(xué)示范中心， 武漢 430079；3 湖北省人工智能與智慧學(xué)習(xí)重點實驗室， 武漢 430079）

0 引言

傳統(tǒng)的移動機器人如輪式、履帶式，雖然具有很快的移動速度，但容易受地形約束。 憑借對復(fù)雜與危險地形具有高適應(yīng)性的優(yōu)點，足式機器人已成為當(dāng)今移動機器人的研究熱點，而四足機器人相較于雙足機器人承載能力強、穩(wěn)定性好，同時又比六足、八足等多足機器人結(jié)構(gòu)簡單，因此受到各國研究人員的 普 遍 重 視。 其 中， 最 典 型 的 有Bigdog［1］、HyQ2Max［2］、ANYmal［3］和Cheetah［4］。

本文提出了一種基于樹莓派4B 的四足機器人設(shè)計方法且加以實現(xiàn)，并以RPI Camera V2 視覺識別模塊、激光測距傳感器與慣性傳感器為例增強了機器人的環(huán)境感知能力與智能性。

1 機器人機械結(jié)構(gòu)設(shè)計

1.1 犬類生物的腿部骨骼分析

犬類生物的前腿骨主要由掌骨、腕骨、前臂骨（包括尺骨和橈骨）、肱骨和肩胛骨組成，包括了3個關(guān)節(jié)：腕關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)和肩關(guān)節(jié)。 圖1 為犬類生物的全身骨骼圖［5］。 其中，肱骨是犬類生物大腿部分的支撐骨，小腿部分由前臂骨（尺骨和橈骨）支撐。

圖1 犬類生物的全身骨骼圖Fig. 1 A complete skeleton of a canine

犬類生物的后腿骨主要由跖骨、腓骨、股骨、髖骨、脛骨構(gòu)成，包含了3 個關(guān)節(jié)：跗關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)。 其中，大腿處由股骨支撐，小腿處由脛骨支撐。

1.2 四足機器人腿部結(jié)構(gòu)設(shè)計

腿部結(jié)構(gòu)是四足機器人實現(xiàn)各種動作的關(guān)鍵部分。 基于對犬類生物的腿部骨骼結(jié)構(gòu)仿生分析，四足機器人的腿部由大腿、小腿和腳掌三部分構(gòu)成。四足機器人后腿、前腿的結(jié)構(gòu)簡圖分別如圖2、圖3所示。

圖2 四足機器人的后腿結(jié)構(gòu)簡圖Fig. 2 A diagram of the hind legs of a quadruped robot

圖3 四足機器人的前腿結(jié)構(gòu)簡圖Fig. 3 A diagram of the front legs of a quadruped robot

研究表明，在腿部結(jié)構(gòu)設(shè)計上，內(nèi)膝肘式具有較佳的行走性能、穩(wěn)定性能、續(xù)航性能和綜合性能，且從機器人配置對性能的敏感度而言，內(nèi)膝肘式對髖關(guān)節(jié)與膝關(guān)節(jié)的幅值變化敏感度更低，因此更加穩(wěn)?。?］。 圖4 為內(nèi)膝肘式的簡化結(jié)構(gòu)。

圖4 四足機器人內(nèi)膝肘式結(jié)構(gòu)簡圖Fig. 4 Schematic diagram of internal knee － elbow structure of a quadruped robot

1.3 四足機器人腿部自由度設(shè)置

在自由度的選擇上，四足哺乳動物的腿部一般包括髖、膝和踝3 個關(guān)節(jié)。 合理設(shè)計四足機器人的自由度，使其能夠在平地上完成所有的行走過程，實現(xiàn)前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)彎等動作，是機器人設(shè)計的一個重要問題。

在行走過程中，四足機器人為了仿真髖關(guān)節(jié)前后和左右擺動， 在結(jié)構(gòu)上將其簡化為2 個自由度；膝關(guān)節(jié)為了實現(xiàn)前后擺動，將其簡化為1 個自由度；踝關(guān)節(jié)用于實現(xiàn)前后和左右擺動，將其簡化為2 個自由度。 本文設(shè)計的四足機器人腿部共有20 個自由度，4 條腿各有5 個，腿部的自由度仿真使得四足機器人可以在多種環(huán)境下靈活運動。 機器人全身自由度設(shè)置如圖5 所示。

圖5 四足機器人全身自由度設(shè)置簡圖Fig. 5 Schematic diagram of the whole body freedom setting of a quadruped robot

1.4 四足機器人整體結(jié)構(gòu)設(shè)計

基于對犬類生物的仿生分析，機器人整體結(jié)構(gòu)采用3DsMAX 2020 軟件進(jìn)行三維建模，建模結(jié)構(gòu)如圖6 所示。 該四足機器人主要由頭部、前部軀體、中部軀體、后部軀體、大腿、小腿和腳掌等多個部分組成。 通過3D 打印技術(shù)制作出的實體機器人如圖7所示。 其中部軀體內(nèi)部用于電源模塊以及控制模塊的安裝，前部軀體用于傳感器模塊的安裝。

圖6 四足機器人的三維模型Fig. 63D model of a quadruped robot

圖7 四足機器人的實物展示圖Fig. 7 A demonstration of a quadruped robot

2 四足機器人的控制系統(tǒng)

2.1 四足機器人的硬件系統(tǒng)

四足機器人是由控制系統(tǒng)發(fā)出動作指令，以控制機器人的動作。 該系統(tǒng)的硬件部分主要由樹莓派4B、舵機調(diào)試模塊、串行總線舵機控制器、RPI Camera V2 視覺識別模塊、串行總線伺服舵機、電源和傳感器等部分組成。 樹莓派4B 開發(fā)板利用串口與外部進(jìn)行通信，處理所接收到的外界信息，主要控制機器人的動作展示和實現(xiàn)人機交互功能。 RPI Camera V2 視覺識別模塊以及其他傳感器用以增強機器人的環(huán)境感知能力與智能性，串行總線舵機控制器可以直接控制串行總線伺服舵機。 硬件系統(tǒng)的引腳連接如圖8 所示。 由圖8 可看到，對系統(tǒng)各組成部分的設(shè)計內(nèi)容，可給出剖析闡釋如下。

圖8 控制系統(tǒng)引腳連接圖Fig. 8 Connection diagram of control system pins

（1）樹莓派與舵機控制板的通信。 控制系統(tǒng)在運行過程中，樹莓派4B 通過mini 串口中分配給排針的GPIO TXD RXD 串口與舵機控制器的TXD RXD串口交叉連接進(jìn)行串口通信，并且通過配置文件修改自身的設(shè)備樹，將其高性能硬件串口映射到GPIO TXD RXD 接口上。 兩者的數(shù)據(jù)端口需要將各類參數(shù)完全匹配才能實現(xiàn)通信，且在任意時刻，兩者間只能實現(xiàn)半雙工通信，即允許在樹莓派4B 和舵機控制器兩個方向上傳輸數(shù)據(jù)，但同一時間內(nèi)只能存在一個方向上的數(shù)據(jù)傳輸，方向的選擇由樹莓派4B 控制。

圖9 為串口讀取的舵機控制數(shù)據(jù)，即對應(yīng)每個舵機的旋轉(zhuǎn)角度，樹莓派4B 將其進(jìn)行處理后，通過串行舵機控制器，傳遞到每個舵機上，從而控制舵機的旋轉(zhuǎn)角度。

圖9 串口讀取的舵機控制數(shù)據(jù)示意圖Fig. 9 Schematic diagram of steering gear control data read by serial port

（ 2） 串 行 舵 機 的 選 擇。 本 文 選 用FASHIONSTAR 公司的RP8－U45UART 串行總線伺服舵機，舵機內(nèi)部有多項反饋保護(hù)功能，并且支持TTL 協(xié)議，舵機扭矩可達(dá)45 kg／cm，較好地滿足了四足機器人的多方面需求。 控制器通過總線給舵機發(fā)送控制指令，使各個舵機在接收到指令后發(fā)生一定角度的旋轉(zhuǎn)，從而實現(xiàn)機器人的運動。

（3）電壓情況。 為使串行總線伺服舵機的控制板能夠保持正常工作狀態(tài)，供給的電壓需維持在6～8.4 V 這一范圍。 在實際運行過程中，四足機器人所搭載電池組的電壓不得低于7.6 V，否則舵機可能會因供電不足出現(xiàn)抖動的情況。 為保證樹莓派的工作電壓滿足5 V，本文選擇板載SWl06 移動電源芯片，解決了樹莓派工作電壓與舵機控制板電壓不符的問題，同時也可以為RPI Camera V2 模塊（工作電壓為5 V）供電，以此增加機器人的智能模塊。

（4）碰撞傳感器。 為了控制機器人的智能模塊并增加其多樣性，本文所設(shè)計的四足機器人安裝了碰撞傳感器作為機器人的模式選擇開關(guān)，當(dāng)碰撞開關(guān)每被按下一次，傳感器向樹莓派4B 輸出一次低電平。 本文通過安裝2 個碰撞傳感器，實現(xiàn)了人機交互模塊中各個視覺識別進(jìn)程與姿態(tài)控制進(jìn)程的并行性。

（5）激光測距傳感器。 激光測距傳感器憑借激光的能量集中、可遠(yuǎn)距離傳播、單色性與相干性好等特點，利用三角形幾何原理來測量目標(biāo)物與傳感器之間的距離，以實現(xiàn)高精度的計量和檢測［7］。 激光測距傳感器輸出的是模擬電壓信號，本文所研制的四足機器人需要多個激光測距傳感器協(xié)同工作，而多個相同的傳感器一起使用I2C 通信時會發(fā)生地址沖突，所以需要借助I2C 級聯(lián)擴展器，控制系統(tǒng)才能解決地址沖突問題并正常處理數(shù)據(jù)。 該激光測距模塊共有4 個引腳接口，分別是：TXD 引腳、RXD 引腳、5 V 引腳與GND 引腳。

（6）慣性傳感器。 本文所選用的集成慣性傳感器，即九軸加速度計電子陀螺儀，型號為JY901。JY901 使用MPU9250，可以修改I2C 的通訊地址，并且基本可以在各個平臺上進(jìn)行JY901 陀螺儀數(shù)據(jù)的讀取。 JY901 九軸加速度計電子陀螺儀傳感器如圖10 所示。

圖10 JY901 九軸加速度計電子陀螺儀傳感器Fig. 10 JY901 nine－axis accelerometer electronic gyroscope sensor

2.2 四足機器人的軟件系統(tǒng)

四足機器人控制程序工作流程為：首先，樹莓派4B 初始化后通過自啟動文件進(jìn)入控制模塊，該模塊能控制人機交互模塊以及動作展示模塊，且首先默認(rèn)喚醒人機交互模塊。 進(jìn)入人機交互模塊后，系統(tǒng)并行運行各個智能化視覺識別進(jìn)程，進(jìn)程中借助RPI Camera V2 視覺識別模塊將攝像頭傳遞到樹莓派4B 中的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析與反饋，增強了機器人的環(huán)境感知能力與智能性。 人機交互模塊完成后，系統(tǒng)根據(jù)控制視覺識別的碰撞傳感器反饋的低電平信號，判斷是否結(jié)束人機交互模塊，若結(jié)束，則根據(jù)控制動作展示模塊的碰撞傳感器反饋的低電平信號，進(jìn)行后續(xù)動作展示的姿態(tài)控制。 四足機器人控制程序流程如圖11 所示。

圖11 四足機器人控制程序流程圖Fig. 11 Flow chart of quadruped robot control program

3 四足機器人的運動規(guī)劃

3.1 姿態(tài)解算原理

四足機器人的運動規(guī)劃關(guān)鍵在于姿態(tài)解算。 姿態(tài)解算是利用慣性傳感器所傳回的四元數(shù)信息，通過計算與分析歐拉角得出。 這里對姿態(tài)解算原理擬做研究闡述如下。

四元數(shù)是一個簡單的超復(fù)數(shù)，在三維中的旋轉(zhuǎn)可以用單位四元數(shù)來描述。 四元數(shù)的公式定義為：

機器人裝有慣性傳感器JY901，該傳感器可以直接向樹莓派4B 輸出四元數(shù)，下一步則在樹莓派4B 中利用四元數(shù)進(jìn)一步求出歐拉角。

歐拉角是指在一個固連于剛體的坐標(biāo)系中，由剛體的旋轉(zhuǎn)分別產(chǎn)生俯仰角（pitch）、滾動角（roll）、偏航角（yaw）組成的一組獨立角參量［8］。 通過四元數(shù)計算出歐拉角即可直觀反映出機器人姿態(tài)。

首先，本文使用四元數(shù)表示的旋轉(zhuǎn)矩陣Cbn， 根據(jù)公式可知：

又因為：

對比兩式，即可解得俯仰角、滾動角和偏航角的數(shù)學(xué)公式為：

3.2 四足機器人的連續(xù)步態(tài)規(guī)劃

根據(jù)四足機器人的運動規(guī)劃要點，本文設(shè)計出機器人的運動過程及行走步驟。 首先，機器人保持站立，使其整體重心垂直于地面。 四足機器人連續(xù)步態(tài)第一步的實現(xiàn)，要以左前腿與右后腿為支撐，邁出右前腿與左后腿，使得機器人整體重心集中在左前腿與右后腿上。 以這一步為例，為了實現(xiàn)這一步驟，需要在自主設(shè)計的上位機軟件中調(diào)整第7、8、9、12、13、14 號舵機模塊數(shù)值，使機器人能夠邁出兩腿以繼續(xù)進(jìn)行下一步驟，具體參數(shù)如圖12 所示。

圖12 四足機器人全身舵機編號及其對應(yīng)的數(shù)值Fig. 12 Quadruped robot whole body steering gear number and its corresponding value

接下來，進(jìn)行機器人的姿態(tài)解算與比對判斷，本文機器人采用了JY901 的姿態(tài)角度傳感器，由gyroscope、accelerometer 和geomagnetic sensor 構(gòu)成，可以協(xié)同工作收集姿態(tài)信息并傳遞給樹莓派4B 控制板進(jìn)行姿態(tài)解算。

樹莓派4B 控制板根據(jù)JY901 所傳回的四元數(shù)信息計算出機器人當(dāng)前的俯仰角、滾動角與偏航角，判斷并歸納出機器人的當(dāng)前姿態(tài)，并根據(jù)不同情況向串行總線舵機控制器發(fā)送不同的反饋［9］。 若已符合目標(biāo)條件，則停止進(jìn)行姿態(tài)調(diào)整；若不符合目標(biāo)條件，則做出對應(yīng)姿態(tài)調(diào)整。 完成調(diào)整后，重復(fù)執(zhí)行該程序，直到動作符合目標(biāo)條件。 樹莓派4B 控制板判斷姿態(tài)符合目標(biāo)條件后，進(jìn)行下一個連續(xù)步態(tài)動作的信號傳輸，并重復(fù)上述過程，即達(dá)到機器人連續(xù)步態(tài)的效果。 機器人動作姿態(tài)的調(diào)整，需要各個舵機的控制來完成，見表1。

表1 四足機器人動作與舵機序號對應(yīng)表Tab. 1 Corresponding table of quadruped robot action and steering gear serial number

通過硬件收集信息與軟件算法解算，控制系統(tǒng)可以計算分析出機器人的姿態(tài)信息，完成機器人的姿態(tài)解算并進(jìn)行連續(xù)步態(tài)的姿態(tài)控制。

4 四足機器人的智能化

本文在所研制的四足機器人上安裝了激光測距傳感器，用于測量機器人與障礙物間的距離，實現(xiàn)了機器人的避障功能；安裝了慣性傳感器，實現(xiàn)了姿態(tài)校準(zhǔn)、方向糾正功能。 多種傳感器的融合，使得機器人具備了適應(yīng)與感知復(fù)雜環(huán)境的能力，實現(xiàn)了機器人的智能性。

4.1 激光測距傳感器的應(yīng)用

激光測距傳感器通過I2C 級聯(lián)擴展器與樹莓派4B 相連，激光測距儀在傳感器開始運行后，每間隔一個周期就能夠產(chǎn)生并發(fā)送給樹莓派4B 一組二進(jìn)制數(shù)據(jù)。 樹莓派4B 會統(tǒng)一處理這些二進(jìn)制數(shù)據(jù)，然后根據(jù)相應(yīng)的算法生成導(dǎo)航路徑，并根據(jù)相應(yīng)的控制指令來確定機器人運行的方向。 樹莓派4B 接受到該信息后，會再次運算所接受到信息的冗余，并將該值在之前接受的CRC 域中進(jìn)行一一比對。 如果比對后接受到的2 個值不相同，則表明該命令存在錯誤，主機需再次發(fā)送新的命令。 激光測距傳感器數(shù)據(jù)處理流程如圖13 所示。

圖13 激光測距傳感器數(shù)據(jù)處理流程圖Fig. 13 Data processing flow chart of laser ranging sensor

4.2 慣性傳感器的應(yīng)用

JY901 模塊在使用前要進(jìn)行加計校準(zhǔn)以去除加速度計的零偏，隨后進(jìn)行磁場校準(zhǔn)。 進(jìn)行姿態(tài)解算時，樹莓派4B 開機后首先自動運行姿態(tài)解算程序，收集慣性傳感器所傳回的加速度、角度等信息，計算出機器當(dāng)前俯仰角、滾動角與偏航角［10］，對角度數(shù)值進(jìn)行判斷，分析出當(dāng)前姿態(tài)，再根據(jù)具體的情況做出相應(yīng)的反應(yīng)。 若已達(dá)到預(yù)期，則保持姿勢不動；若未達(dá)到預(yù)期，則做出相應(yīng)調(diào)整。 完成調(diào)整后，重復(fù)執(zhí)行該程序，再次收集姿態(tài)信息加以判斷。 完整的慣性傳感器程序設(shè)計流程如圖14 所示。

圖14 慣性傳感器程序設(shè)計流程圖Fig. 14 Flow chart of inertial sensor program design

4.3 多傳感器的融合

采用單一的傳感器獲取的信息并不全面可靠，多傳感器的融合實現(xiàn)了傳感器間的優(yōu)勢互補，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和容錯性，使得機器人感知位置的能力更加穩(wěn)定和精確。 多傳感器融合技術(shù)在機器人的智能化發(fā)展中起著重要作用。

以該四足機器人所參加的中國機器人大賽多足異形項目為例，四足機器人需在舞蹈展示后感知自身所處位置，位移進(jìn)入場地四角的圈中。 踩圈環(huán)節(jié)的操作流程如圖15 所示。

圖15 四足機器人踩圈流程圖Fig. 15 Flow chart of quadruped robot treading

5 結(jié)束語

本文以傳統(tǒng)年獸形象作為設(shè)計原型，完成了四足機器人機械結(jié)構(gòu)、軟硬件控制系統(tǒng)和傳感器融合的設(shè)計與實現(xiàn)。 經(jīng)測試，該四足機器人通過不同的碰撞傳感器，能夠分別進(jìn)入視覺識別系統(tǒng)和機器人姿態(tài)控制系統(tǒng)，兩套系統(tǒng)互不干擾，保證了程序的流暢運行，測試結(jié)果符合預(yù)期目標(biāo)。

本文四足機器人在承載能力、移動速度、功能性等方面有較大發(fā)展空間，這也是未來四足機器人進(jìn)一步優(yōu)化和完善的方向。 考慮到四足機器人的實際使用場景的多樣性，可以借助基于樹莓派4B 的多傳感器融合技術(shù)為機器人添加具有各種功能的傳感器，因此本文所研制的四足機器人在功能方面具有一定的擴展性。 隨著四足機器人的不斷發(fā)展，四足機器人會更加智能化，在仿生方面也會有更大的突破，未來定能協(xié)助人類實現(xiàn)更加復(fù)雜的任務(wù)。