移动机器人平台及控制系统的设计与实现

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1、移动机器人平台及控制系统的设计与实现摘要：智能移动机器人的研究分属机器人技术研究领域，横跨计算机、电子等多学科。近年来，出现了许多有关对移动机器人的研究，已经涉及到物料传输，极度环境下的自助作业等涉及到移动机器人的行业和领域。本文主要就移动机器人控制系统控制结构和设计方法加以分析，然后对超声波传感器环系统设计及移动机器人底层控制系统设计详细探究。中国1/vie　　关键词：智能移动；机器人平台；导航技术　　移动智能机器人的研究方向主要包括在视觉、超声、红外等传感器的基础上，尽量建立富含动态环境模型的多传感器融合策略。但是对于移动智能机器人的研究确

2、实需要完整开放性的实验平台。因此对于能够服务工作与生活领域的移动智能机器人的研究具有较高的研究价值。　　1移动机器人控制系统控制结构和设计方法分析　　1.1移动机器人控制系统控制结构分析　　早期的移动机器人由于自主能力较差，往往采用单CPU或者二级CPU主从控制结构。　　1.1.1单CPU集中控制结构　　所谓单CPU集中控制结构即是指用一台功能全面且较强的计算机来实现全部的控制功能。但不容置否的是由于多种运算只依靠一个计算机来控制，控制过程中涉及许多计算公式，所以说单CPU集中控制的结构速度还是比较慢的。　　1.1.2二级CPU结构，主从式控制

3、结构　　这种方法通过把一级CPU作为主机来担当系统管理的接口功能，与此同时把一级CPU的公用内存来作为二级CPU读取，这样一来就可以全部所有的关键位置的数字控制功能。但是这两个CPU总线之间是没有直接关系的，运转过程中仅通过公用内存交换数据。　　随着人们对机器人技术的深入研究，机器人的智能性要求也越来越高。20世纪80年代智能控制领域著名学者Saridis提出三层分层式体系结构。分层式体系结构是一种以认知系统为基础的人工智能模型，能够提供一种良好智能系统的控制方式和结构，按照此体系结构设计的上下位机二级分布式结构的机器人具有较高的智能性。国外以

4、CMU的NavLab系统和Rover系统为典型代表。博创公司生产的UP-VOYAGERII为国内此类移动机器人平台的典型代表。在此体系结构下，从信息流上看是串联关系，系统的控制行为都必须通过感知、规划、执行等模块。导致控制行为的延迟和较差的实时性。而机器人在实际工作环境有可能是动态，复杂，非结构化的，要求较高的实时性。当机器人遇到突发障碍物时，可能造成避障失败。　　1.2移动机器人控制系统控制结构设计方法分析　　为了使系统具有开放性，易于修改、重构和添加，本系统采用模块化的设计。共包括三大模块，各模块之间通过CAN总线进行通讯。由于CAN总线只

5、规定了物理层和数据链路层的协议，并未规定应用层协议，为了使得平台具有更好的开放性，采用国际标准SDS应用层协议，经过实验证明SDS协议能够实现基于混合式体系结构的思想。　　超声测距模块：8个超声波传感器组成1800探测范围的超声波环，由8位单片机AT89s52控制超声波的收发，实现障碍物信息的采集。超声波环的探测范围为2cm～3m，能够实现近距离障碍物的探测。　　电机控制模块：用基于ARM7内核的32位单片机LPC2292作为核心控制器，实现对电机的闭环控制。能直接从超声测距模块读取数据，实现基于行为体系结构的反应式避障。接受规划层的命令实现基

6、于分层式体系结构智能行为。　　笔记本：完成移动机器人视觉定位，地图建立，路径规划等高级智能行为。　　2超声波传感器环系统设计及移动机器人底层控制系统设计　　2.1超声波传感器环系统设计分析　　为了保证系统的稳定性，CAN控制器和单片机的复位信号由专用的复位芯片MAX708SESA提供。该芯片提供低电平复位和高电平复位两种复位信号。低电平复位用于单片机和8155复位。高电平复位用于CAN控制器复位。8155只作为IO口扩展用，端子IO/M接VCC。超声波传感器的驱动信号为2～5us脉冲，这里通过单片机的IO口P1口来产生驱动信号。8个超声波传感器

7、采用分组循环发射的方式启动超声波，一次同时驱动四个超声波传感器。如果分别采集四路回波信号，实时性难以保证。本系统通过或门电路将四路回波信号整合成一路回波信号，通过外部中断0通知CPU。外部中断采用电平触发方式。传感器系统的程序包括两部分，一是驱动超声波传感器，并获得相应的障碍物距离信息。二是通过CAN总线与其它模块进行通信。　　2.2移动机器人底层控制系统设计　　与DSP具有同等性能的ARM微处理器资源丰富，具有很好的通用性。ARM本身是32位处理器，集成了16位的Thumb指令集。这使得ARM可以代替16位的处理器如96系列单片机使用，同时具

8、有32位处理器速度。ARM嵌入式系统以其优良的性能，良好的移植性，广泛应用在各个行业。用单片机和DSP实现的系统，采用ARM处理器同样也可以实现。本文