移动机器人控制系统设计与仿真

随着科学技术的蓬勃发展，机器人技术不断渗透到工业、农业、军事、医学等领域，同时这些领域对于自动化和智能化的技术需求日趋增长，而移动机器人技术则成为当前智能机器人研究的热点之一。由于移动机器人的路径规划、自定位、导航等算法以及视觉技术的研究都需要平台来进行成果验证，所以移动机器人平台已成为热点研究中最基础的环节。目前，市场上已有一些应用于科研的移动机器人平台，例如ActivMedia公司的Pioneer，WillowGarage公司的PR2等。

1、机器人控制系统结构功能

移动式机器人的执行机构是机器人的运动控制系统，它对机器人的平稳运行起着至关重要的作用，同时它也是一个结构简单的控制器。如图1所示为本文设计的移动机器人的运动控制系统框图。移动式机器人运动控制系统主要包括四大部分：I/O设备、PC机控制软件及硬件、执行机构驱动器和各类传感器等。

图1移动机器人运动控制系统框图

1.1移动式机器人的控制系统

移动式机器人的控制系统的作用是生成控制信息，控制机器人的执行机构进行运动。跟踪设定轨迹是设计移动机器人的一项重要任务，其工作过程根据设定好的路线转为运动控制信号传输给机器人，移动机器人根据控制器信号完成相应的动作，最终达到设定的目标位置。在机器人的运动控制过程中需输入给机器人的信息包含伺服电机编码器转换出来的机器人移动位置和速度的信息，超声波传感器检测出来的障碍物位置的信息，以及单目视觉摄像机、全景摄像机所采集到的视频信息。

1.2移动式机器人的驱动机构

移动式机器人底座上装有四个伺服电机，以此作为机器人的运动执行机构。每个电机都装有一个编码器，通过采集编码器A和B相的正交编码脉冲信号，可以实现电机的闭环调速和完成机器人的定位。移动式机器人身上安装的中央处理器则主要用于负责传感器模块的控制和管理、定位信息的采集，以及与PC机的通信等，本文所设计控制系统采用了嵌入式大容量单片机控制器。

1.3移动式机器人的信息处理

输入信息包含视觉信号和距离测量。视觉信号由单目视觉摄像机和全景视觉摄像机提供。距离测量由超声波和激光测距完成。机器人程序开发人员应事先根据运行环境建立良好的运行环境地图，在机器人的移动过程中实时读取位置信息，在中央控制器中根据程序设计的控制算法进行运算，将输出信号发生给伺服电机控制器到驱动电机，从而控制移动机器人的移动。

机器人以中央处理器和上位机作为神经中枢，接收来自超声波和激光模块检测的障碍物信息，单目和全景摄像机提供视觉信息。根据上位机设定的参数和一些其他功能，通过控制器处理输出给电机控制机器人执行机构完成相应动作。

1.4基于环境模型的规划方法

该方法首先需要建立一个关于机器人运动环境的环境模型。在很多时候由于移动机器人的工作环境具有不确定性（包括非结构性、动态性等），使得移动机器人无法建立全局环境模型，而只能根据传感器信息实时地建立局部环境模型，因此局部模型的实时性、可靠性成为影响移动机器人是否可以安全、连续、平稳运动的关键。环境建模的方法基本上可以分为两类：网络／图建模方法、基于网格的建模方法。前者主要包括自由空间法、顶点图像法、广义锥法等，利用它们在进行路径规划时可得到比较精确的解，但所耗费的计算量相当大，不适合于实际的应用。而后者在实现上要简单许多，所以应用比较广泛，其典型代表就是四叉树建模法及其扩展算法（如基于位置码四叉树建模法、Framed-quadtrees建模法等）。

基于环境模型的规划方法根据掌握环境信息的完整程度可以细分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划。由于环境模型是已知的，全局路径规划的设计标准是尽量使规划的效果达到最优。在此领域已经有了许多成熟的方法，包括可视图法、切线图法、Voronoi图法、拓扑法、惩罚函数法、栅格法等。先前方法多采用基于图论的思想，将目标、机器人及其工作空间用一个连接图表示，如此一来，路径规划问题就转化为在图上寻找一条从起始节点到目标节点的路线。惩罚函数法将路径规划这个有约束的问题（受到障碍物的限制）转化为一个无约束最优化问题，再求解就可得出解答。栅格法用网格描述机器人的工作环境，根据栅格的可信度值可确定出障碍物的分布，此时通过避障规划就可得到无碰路径。

2、控制系统硬件设计

移动式机器人的运动控制系统硬件设计主要包括三部分：主控板设计、驱动机构设计和传感器单元。

2.1主控板设计

主控板的主要作用是完成控制器与模块接口之间的数据管理、传输和控制功能。因移动式机器人上不同种类的传感器模块接口可能不相同，如：双目摄像机为RS232接口；全景视觉摄像机为USB接口。主控板可完成与PC机的通信，驱动机构的的控制信号由上位机经主控板发送给电机控制器。主控板可采集电机编码器的正交编码脉冲信号经过处理作为作位置信号。主控板也对距离测量模块接口进行管理，传感器接收信号的采集处理和发射信号的产生以及超声波传感器运行时间的设置都是由主控板来完成的。

2.2驱动机构

移动式机器人采用四轮运动模式，四个轮分别由通过电机驱动。每个电机都是由各自的电机控制器单独进行驱动，保证了电机闭环调速的独立性、实时性、稳定性和准确性。每个电机单元模块都由控制器和电机组成。电机控制器模块的控制芯片接收上位机的控制指令，经处理器计算后将运行速度和方向输出给执行电机，控制器能够输出控制电机电压，同时通过编码器实时检测电机的运行速度，对电机测量速度和设定速度差值进行比较运算，输出电机的控制电压，从而完成电机的闭环调速。

2.3传感器单元

超声波传感器用于测量附近障碍物与机器人的实际距离，传感器所需的40KHz方波源信号由中央控制器产生，经放大器转换后输出给超声波传感器信号，当超声波信号在传播过程中遇到障碍物会反射回来，超声波接收器接收到超声波信号后经转化器转换成小幅值的电信号，然后在经放大和滤波后传输给中央控制器，由中央控制器换算成位置信号。由于超声波传感器发出的信号随的距离的增加而衰弱，因此接收器接收的信号也极其微弱，一般都为毫伏级的，并有干扰噪声，所以需对传感器接收到的信号进行放大和滤波处理。从超声波控制芯片发出信号开始到接收器接收到信号后之间的时差即就是波传输时间，通过传输时间和速度就可计算出距离。如图2所示为超声波测距硬件结构图。

图2超声波测距单元硬件结构图

3、仿真模型

本文利用MATLAB/SimMechanics仿真平台对移动式机器人的运动控制进行仿真研究，构造了基于仿真平台SimMechanics的运动学仿真模型和基于MATLAB函数的运动学仿真模型。并设计了一个智能小车仿真平台来模仿移动式机器人，本文根据控制系统的性能参数要求确定了PID控制器的各项参数，并且采用传感器技术实时了智能小车在运行过程中的实时状态。

假设智能小车所处的环境在一个二维坐标系中的坐标为（X，Y），小车的运行方向与X轴之间的夹角用θ表示，因此就可用向量［X，Y，θ］表示智能小车的位置姿态，小车的运动方程可用下式表示：

式中，v为小车前进速度，b为小车左右轮之间的横向距离，vL为小车左轮的速度，ω为小车的转向速度，vR为小车右轮的速度，Tf为车轮摩擦时产生的反抗性恒转矩负载。假设i为传动机构的减速比，η为传动机械效率，则电机轴上负载转矩的等效转矩可表示为：

T=Tf/iη

为使智能小车测控更加直观本文采用了虚拟仿真技术，SimMechanics的优化设计模块使运动控制系统的参数调整更加方便，虚拟仿真技术与SimMechanics相结合可实现交互性操作，并能实时显现出智能小车的运动状态。

4、控制器参数优化

因普通的PID控制器性能的好坏实际上能取决于比例，积分和微分参数的整定，若设定的参数越符合该控制系统，则控制效果就越好，否则相反。本文设计的仿真控制系统通过调整比例、积分和微分三项控制参数，使小车能够更加快速、准确的沿设定路径前进到达目的地。图3中基于SimMechanics平台建立的小车运动学仿真模型，本模型中具有图形界面的控制器优化设计功能和仿真的功能，可根据上位机设定的参数对电机控制器中的参数进行优化计算。PID控制器输出的信号经电机控制器后去控制执行电机。

图3SimMechanics平台的运动学仿真模型

根据所建立的SimMechanics运动学仿真模型，在仿真软件环境中设置仿真的分析类型，就可以实现移动式机器人的运动学仿真分析。通过安装的编码器可以测得移动机器人的末端轨迹如图4所示。

图4机器人的末端运动轨迹

5、结论

本文设计了可独立完成电机的闭环调速的移动机器人控制系统。由上位机直接发送指令给机器人控制器控制运动，无需再参与闭环调速的运算中。使用MATLAB/SimMechanics仿真平台实现了移动式机器人的运动学仿真，通过移动式机器人上的编码器记录的机器人移动的位移，通过控制器将位置信号转换为机器人当前的位置姿态，从而实现对机器人路径的跟踪控制。

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