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自学习循路的移动机器人模型设计与实现 |
摘要：介绍了一种具有自学习循路功能的轮式移动机器人模型的设计方法。该模型由两后轮作驱动轮来控制前进速度和方向，并可在道路学习时以数据形式记录和存储两轮的瞬时速率，然后再由微控制器MCU输出控制信号来驱动后轮以实现道路的循迹。 关键词：MCU；机器人；学习记忆；循路 随着科学技术的不断发展，机器人技术在航天、海洋、军事、建筑、交通、工业及服务业等领域已经取得广泛的应用和发展。而在一些特殊场合（如航天、深海作业及核工业等领域），以无人探察车、无人排险车及无人运输车等为代表的机器人技术越来越受到关注。为此，笔者设计了一种具有道路记忆功能、使用灵活方便、应用范围较广的轮式移动机器人模型。 该机器人模型以微控制器MCU为核心，先由人对机器人模型按照所要行走的路线进行训练，即让机器人模型记忆该路线（将路线数据存储在存储器中）。以后机器人模型就可沿此路线重复行走。其记忆路线的方式灵活方便，可根据不同的要求和需要对其进行不同的路线训练以完成不同的任务。  该模型可以应用于一些人类不宜活动或较难控制的场合（如微型核反应堆的金属罐管系统、火场探测、辐射、消防、有毒、易燃、易爆物体场所的探测等），也可作为室内服务机器人使用，以代替人完成家务劳动、厂区货物搬运、医院病历及资料的传递等。 该机器人模型具有以下特性： ●具有道路学习记忆和道路循迹重复功能； ●可模拟地图仿真训练，输出放大倍数可按需要设定； ●在实际工作时，如遇到障碍物可采用道路转移法绕过障碍物并沿原学习道路继续前进；  ●工作时无人控制； ●光线较暗时会自动打开光源； ●前进距离可用LCD实时显示； ●运动状态可用指示灯实时显示； ●具有系统故障报警功能。 1、系统硬件设计 系统硬件设计框图如图1所示,核心控制部分采用Atmel公司的普及型8位MCU AT89C51｡作为一款目前广泛应用的MCU,AT89C51提供有电机控制､LCD驱动显示以及传感信息等多种驱动功能和接口,另一方面,该MCU价格低廉,有很高的性价比｡外接存储模块采用容量为256kB的24LC256闪存芯片,当然,也可以根据实际需要选用其它容量的闪存芯片｡感光探测选用光敏电阻即可感应外界光线的强弱｡障碍物探测采用美国邦纳工程有限公司的PicoDot PD系列激光传感器,该传感器能对被测物体进行精确的到位检测､定位和计数｡  2、系统设计要点 轮式移动机器人模型的速度及方向可由两个后轮作为驱动轮来控制,MCU通过驱动芯片L293B驱动两个后轮电机｡AT89C5可通过两个后轮对应的两个计速器来分别控制这两个后轮的转速,从而实现模型的前进和转向功能｡ 2.1 计速部分  2.2 道路学习记忆 2.3 道路循迹重复  由于计数时间T较小,再加上反馈控制的作用,就可保证输出的运动轨迹精确接近于原训练道路,误差很小｡实际运行时,可在保证记录和输出精度的前提下把训练的道路模拟成与实际道路按比例缩小的地图,即在地图上对模型进行道路训练,按比例倍数放大输出,即可使机器人在实际道路上按训练道路运动｡由于输出放大倍数由程序决定,因而可按不同的需要设置,灵活性很高｡ 2.4 道路转移法绕障 2.5 附加功能  3、系统软件设计 图4、图5分别为机器人模型道路学习记忆、循迹重复的软件流程。本程序中，道路学习记忆时的记录时间间隔T取30ms，输出控制时，在每一个记录周期内比较6次（每5ms计一次数，再乘以6与原记录数相比较，以判断应加速还是减速），以使输出更精确于原记录数据。图6为绕障碍物程序流程图，其中模型方向转过一定角度可由一轮静止、另一轮运动时的两轮间距×转动角弧度的距离来实现。 4、结束语 该机器人模型相比无线遥控操作机器人的优势在于，可工作在电磁波屏蔽的场合；而相比有线遥控操作机器人来说，其优点是工作过程中无需人实时控制，可自主完成活动，并具有活动精度高、效率高的特点；相比固定轨道机器人，该模型能够摆脱固定轨道的限制，其活动路线灵活易变，适应范围更广。 |