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基于ARM的移动机器人运动控制研究

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(毕业论文 页数:69 字数:30733)摘 要: 移动机器人是机器人研究领域的一个重要分支,而移动机器人的运动控制则是整个机器人系统的核心部分,对机器人的平稳运行起着至关重要的作用。随着新的智能控制算法的不断涌现,移动机器人正向着智能化方向发展,这就对运动控制系统性能提出了更高的要求。
本文首先建立了三轮轮式移动机器人的运动学模型和运动学模型。基于该模型,推算出了机器人的航位,然后按照控制系统的要求,选择高性能ARM微处理器LPC2114作为核心进行底层运动控制系统的设计。硬件部分,按照模块化的思想,主要设计了以LPC2114为核的最小系统和直流电机驱动模块;软件部分,在硬件平台基础上编制了各个模块的软件程序,给出了各模块的程序框图,并且经过比较最终选择积分分离PI控制算法进行速度闭环控制,实验曲线表明控制效果良好。
文章最后,还针对机器人底层运动控制的重要问题¬¬---轨迹跟踪,进行了深入的分析和研究。首先根据轨迹跟踪控制原理设计了一种非线性反馈跟踪控制器,然后针对这种控制器的不足,设计了全局渐近跟踪控制器,并给出了仿真曲线。
论文的特色之处在于将低功耗、高性能的嵌入式微处理器与控制算法相结合应用到了机器人控制领域,简化了系统设计,改善了机器人控制效果。


关键字:移动机器人, 运动控制 ARM 轨迹跟踪
Abstract
The research of Mobile robot is an important branch in the field of robot, in the main time, control of Mobile robot is the core part of the entire robot system, which effects the stabilization of the robot evidently. With the emergence of new intelligent control algorithms, the Mobile robot is developing in the intellectualized direction, which requires the move-
ment control system to possess more advanced capacity.
In this paper, we analyze both kinematics and dynamics of three-wheeled Mobile robot and calculate the navigation of the posture firstly .And then, we choose ARM microprocessor LPC2114 with high advanced capacity as the chief chip to design the bottom movement control system. In the hardware part, we design the smallest system of the microprocessor and DC motor controller modular according to the modular thought. In the software part, we program the whole modules in Foundation of the hardware platform.
Finally, we choose separated- integral PI algorithm to carry on the speed closed-loop control. experimental curves indicate that the control effect is good.
In the last part of this paper, we thoroughly analyze the tracking problem of the bottom movement control .According to the trajectory tracking principle, we design a non-linear feedback tracking controller firstly. And then, we design a globally asymptotically stable tracking controller, which can make up the deficiency of the non-linear feedback tracking controller. All the simulation results are presented.
The feature of this paper is that it not only combines the low power dissipation, high-
powered embedded microprocessor with control algorithm, but applies them in the robot control domain, which simplifies the design of the system and improves the effect of control.
Key Words: Mobile robot, Movement control, ARM , trajectory tracking

 

目 录
1 绪论 1
1.1机器人概述 1
1.1.1移动机器人的关键技术 1
1.1.2 国内外移动机器人发展状况 3
1.2嵌入式系统发展情况 4
1.3嵌入式系统在机器人方面的应用 4
1.4基于ARM的移动机器人底层控制思想 5
1.5本论文主要内容及其安排 5
1.6本章小结 6
2 双轮驱动移动机器人建模 7
2.1移动机器人的运动结构 7
2.2 移动机器人运动学模型 8
2.3移动机器人航位推算 10
2.4机器人动力学模型 14
2.5本章小结 15
3 移动机器人底层控制系统硬件设计 16
3.1移动机器人控制系统概述 16
3.2微处理器选型 17
3.3 ARM最小系统电路设计 19
3.3.1 电源电路设计 19
3.3.2 复位电路设计 20
3.3.3 时钟电路设计 21
3.3.4 JTAG调试电路 22
3.3.5 串口通信电平转换电路 23
3.4电机驱动模块 23
3.4.1 驱动电机选型 23
3.4.2 PWM调速原理 24
3.4.3 L298原理及控制 27
3.4.4 光电隔离电路 28
3.4.5 电机驱动电路 29
3.5测速模块 30
3.6硬件的可靠性设计 31
3.7本章小结 32
4底层控制系统软件设计 33
4.1底层控制系统总体设计 33
4.1.1初始化模块 33
4.1.2 运行模块 34
4.2 运行模块设计 35
4.2.1测速模块 35
4.2.2 PID控制 38
4.2.3 电机驱动模块 42
4.3实验效果 43
4.4 本章小结 44
5移动机器人轨迹跟踪控制研究 45
5.1轨迹跟踪控制概述 45
5.2轨迹跟踪控制定义 46
5.3非线性状态反馈跟踪控制分析与设计 47
5.3.1非线性状态反馈控制器设计 47
5.3.2仿真实验分析 48
5.4全局渐近跟踪控制分析与设计 53
5.5本章小结 56
6总结与展望 57
致 谢 59


1 绪论 1
1.1机器人概述 1
1.1.1移动机器人的关键技术 1
1.1.2 国内外移动机器人发展状况 3
1.2嵌入式系统发展情况 4
1.3嵌入式系统在机器人方面的应用 4
1.4基于ARM的移动机器人底层控制思想 5
1.5本论文主要内容及其安排 5
1.6本章小结 6
2 双轮驱动移动机器人建模 7
2.1移动机器人的运动结构 7
2.2 移动机器人运动学模型 8
2.3移动机器人航位推算 10
2.4机器人动力学模型 14
2.5本章小结 15
3 移动机器人底层控制系统硬件设计 16
3.1移动机器人控制系统概述 16
3.2微处理器选型 17
3.3 ARM最小系统电路设计 19
3.3.1 电源电路设计 19
3.3.2 复位电路设计 20
3.3.3 时钟电路设计 21
3.3.4 JTAG调试电路 22
3.3.5 串口通信电平转换电路 23
3.4电机驱动模块 23
3.4.1 驱动电机选型 23
3.4.2 PWM调速原理 24
3.4.3 L298原理及控制 27
3.4.4 光电隔离电路 28
3.4.5 电机驱动电路 29
3.5测速模块 30
3.6硬件的可靠性设计 31
3.7本章小结 32
4底层控制系统软件设计 33
4.1底层控制系统总体设计 33
4.1.1初始化模块 33
4.1.2 运行模块 34
4.2 运行模块设计 35
4.2.1测速模块 35
4.2.2 PID控制 38
4.2.3 电机驱动模块 42
4.3实验效果 43
4.4 本章小结 44
5移动机器人轨迹跟踪控制研究 45
5.1轨迹跟踪控制概述 45
5.2轨迹跟踪控制定义 46
5.3非线性状态反馈跟踪控制分析与设计 47
5.3.1非线性状态反馈控制器设计 47
5.3.2仿真实验分析 48
5.4全局渐近跟踪控制分析与设计 53
5.5本章小结 56
6总结与展望 57
致 谢 59

1 绪论
1.1机器人概述
机器人的诞生和机器人学的建立和发展是20世纪自动控制领域最有说服力的成就,是20世纪人类科学技术进步的重大成果。机器人并不是在简单意义上代替人工劳动,而是综合了人的特长和机器特长的一种拟人电子机械装置。它既有人对环境状态的快速反应和分析判断能力,又有机器人可长时间工作、精确度高、抗恶劣环境的能力。从某种意义上说它也是机器的进化过程产物,是工业以及非产业界的重要生产和服务性设备,也是先进制造技术领域不可或缺的自动化设备。
机器人的定义是多种多样的,目前尚未统一。我国科学家的定义是:机器人是一种自动化的机器,所不同的是这些机器人具备一些与人或动物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。
随着科学技术的发展,机器人的发展已经经历了第一代“示教—再现”型机器人和第二代感觉型机器人,目前已经进入第三代[1]智能机器人 的研究阶段。
作为机器人学的一个重要部分,移动机器人一直是机器人学的研究热点之一。移动机器人能够运动到特定位置、执行相应任务,具备环境感知、实时决策和行为控制等功能,拥有很高的军事、商业价值。移动机器人按移动方式来分:轮式移动机器人、步行移动机器人、蛇形机器人、履带式移动机器人、爬行机器人等;按控制体系结构来分:水平式结构机器人、行为式结构机器人和混合式机器人;按功能和用途来分:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等;按作业空间来分:陆地移动机器人、水下机器人、无人飞机和空间机器人。本文研究的机器人为轮式移动机器人。
1.1.1移动机器人的关键技术
移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统,其关键技术主要体现在以下几个方面:
1、导航和定位
导航和定位是移动机器人研究的重要问题,移动机器人的导航方式包括[2]基于环境信息的地图模型匹配导航、磁导航、路标导航、视觉导航和味觉导航等,根据导航方式的不同,各种方法所采用的技术和要达到的目标也不同。地图模型匹配导航是机器人通过自身的各种传感器,探测周围环境,利用感知到的局部环境信息进行局部地图构造,并与其内部事先存储的完整地图进行匹配,机器人可确定自身的位置,并根据预先规划好的一条全局路线,采用路径跟踪和避障技术,实现导航[3] [4]。路标导航是事先将环境中的一些特殊事物作为路标,机器人在知道这些路标在环境中的坐标、形状等特征的情况下,通过对路标的探测来确定自身的位置,路标探测的稳定性和鲁棒性是研究的重要问题[5] 。味觉导航是通过机器人配备的化学传感器感知气味的浓度,根据气味的浓度和气流的方向来控制机器人的运动,由于气味传感器灵敏度高、响应速度快及鲁棒性好等要求难以达到,该项技术很少应用到实际环境中,仍处于试验研究阶段。
定位[6]是移动机器人导航的最基本环节,它的主要作用是确定机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位姿。根据机器人工作环境复杂性、配备传感器的种类和数量等不同,有多种定位方法,比较常用的方法有:惯性定位、路标定位和声音定位等。
2、路径规划
路径规划也是移动机器人导航的基本环节之一,它是按照某一性能指标搜索一条从初始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰路径。目前路径规划的方法有很多,根据机器人对环境信息了解程度的不同,可以大致分为两种类型:全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划的环境信息完全已知;而局部路径规划环境信息完全未知或部分未知,它只能通过传感器在线的对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息[7-10]。
3、路径跟踪
跟踪控制是移动机器人运动控制中的一个重要问题,也是一个非常实际的问题,分为轨迹跟踪控制和路径跟踪控制两种[11]。轨迹跟踪控制的期望轨迹是以时间关系曲线图给出的,而路径跟踪控制的期望轨迹是由方便的几何参数来描述的,与时间无关。当要求机器人必须在一个特定的时间到达目标点时,必须采用轨迹跟踪控制;当要求机器人以一个期望速度跟踪一条由几何参数给出的路径时,可以采用路径跟踪控制。已有的轨迹跟踪控制方法在数学上很完美,并且得到许多有意义的结果,但对设计实际的跟踪控制器来说,还有许多实现上的问题。近期的研究主要集中在考虑非完整约束力学的情况下,如何实现有效跟踪。
4、多传感器信息融合技术
多传感器信息融合[12]是把分布在不同位置的传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合,消除多传感器之间可能存在的冗余和矛盾,加以补偿降低其不确定性,以形成对系统环境的相对完整一致的感知描述,从而提高智能系统决策、规划、反映的快速性和正确性,同时降低决策风险。信息融合的目标是基于各传感器分离观测信息,通过对信息的优化组合导出更多的有效信息。多传感器融合的常用方法有[13]:加权平均法、贝叶斯推理与(D-S)证据推理、卡尔曼滤波、统计决策理论、神经网络和模糊推理法以及带置信因子的产生式规则。
5、多机器人系统和足球机器人
多机器人系统的研究分为多机器人合作和多机器人协调两大类,主要研究给定一个多机器人系统任务后,如何组织多个机器人去完成任务,如何分解和分配任务以及如何保持机器人之间的运动协调一致。近年来,国际上很多研究机构在这方面的研究取得了一定成果。美国Oak Ridge国家实验室的Cooperative Robotics实验系统[14]研究的协作机器人是集成了感知、推理、动作的智能系统,着重研究在环境未知且在任务执行过程中环境动态变化的情况下,机器人如何协作完成任务。多机器人体系结构、协作机制、信息交互以及冲突消除等领域的研究将是多机器人系统的进一步研究方向。
1.1.2 国内外移动机器人发展状况
移动机器人的研究工作始于上世纪60年代。斯坦福研究院(SRI)的Charles Rosen等人,在1966年至1972年中研制出了Shakey[15-16]移动机器人,目的是研究在复杂环境下机器人系统的实时控制问题,涉及到任务规划、运动规划、运动规划与导航、目标识别与定位、机器视觉、多种传感器信息处理与融合以及系统集成等关键技术。与此同时,最早的操作式步行机器人也研制成功,从而开始了机器人步行机构方面的研究,以解决机器人在不平整地域内的运动问题,设计并研制出了多足步行机器人,其中最著名的是General Electric Quadruped步行机器人。70年代末,随着计算机应用和传感技术的发展,移动机器人研究又出现了新的高潮。从80年代开始,美国国防高级研究计划局(DARPA)专门立项,制定了地卖无人作战平台的战略计划。从此,在全世界掀开了全面研究室外移动机器人的序幕,如DARPA的“战略计算机”计划中的自主地面车辆(ALV)计划,能源部制定的为期10年的机器人和智能系统计划(RIPS),以及后来的空间机器人计划;日本通产省组织的极限环境下作业的机器人计划;欧洲尤里卡中的机器人计划等。90年代以来以研制高水平的环境信息传感器和信息处理技术、高适应性的移动机器人控制技术和真实环境下的规划技术为标志,展开了移动机器人更高层次的研究。
国内在移动机器人的研究起步较晚,大多数研究尚处于单个研究阶段,主要研究成果为:清华大学研制的智能移动机器人于1994年通过鉴定,主要涉及到5个方面的关键技术:基于地图的全局路径规划技术研究、基于传感器信息的局部路径规划技术研究、路径规划的仿真技术研究、传感器技术和信息融合技术研究、智能移动机器人的设计和实现。其它国内主要研究成果还包括:香港城市大学智能设计、自动化及制造研究中心自行设计的自动导航车和服务机人,中国科学院沈阳自动化研究所研制的AGV和防爆机器人,中国科学院自动化研究所自行设计、制造的全方位移动机器人视觉导航系统CASIA,上海交通大学的基于全景视觉的足球机器人和台湾交通大学的家庭服务机器人。

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