CN109491390A - 基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法 - Google Patents

基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法，系统包括：控制板，用于给控制板输送控制信号的PC机，分别与控制板连接的惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计和电机驱动器，以及与所述电机驱动器连接的全向移动运动底盘；控制板读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的数据信息，并经过控制计算和处理后得出相应的控制信号控制电机驱动移动机器人沿着指定的路径行驶。控制方法是在惯性导航算法的基础上结合里程计和二维码实现精确定位。本发明实现了无轨化全向移动机器人的位态校正与精确定位，提高了无轨化全向移动机器人在人机混杂环境中的适应性和稳定性。

Description

基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法
技术领域
本发明属于机器人技术领域，更具体地，涉及一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法。
背景技术
随着工业自动化程度的不断提高，移动机器人技术得到了快速的发展，已被广泛应用于物流配送、草业、制药、汽车制造、机精细化工、铁路和军工等诸多行业。在一些人机混杂的物流领域，移动机器人搬运货物过程中，由于里程计的测距不精确和惯性导航传感器的测量存在累积误差，导致定位不精确，同时对人机混杂环境的适应性不高，转向灵活性也有待进一步提高。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法，旨在解决现有技术中由于里程计测距不精确和惯性导航传感器的累积误差导致定位不精确的问题。
本发明提供了一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统，包括：控制板，用于给所述控制板输送控制信号的PC机，分别与所述控制板连接的惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计和电机驱动器，以及与所述电机驱动器连接的全向移动运动底盘；控制板读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的数据信息，并经过控制计算和处理后得出相应的控制信号控制电机驱动移动机器人沿着指定的路径行驶。
更进一步地，惯性导航传感器与控制板之间采用IIC通讯方式连接，二维码识别器与控制板之间采用RS485或CAN或以太网通讯方式连接，激光传感器与控制板之间采用以太网或RS485或RS232通讯方式连接，里程计与控制板之间采用CAN通讯方式或IO方式连接，电机驱动器与控制板通过CAN总线通讯连接。
更进一步地，二维码识别器识别的二维码Tag标签是由16个二维码以4*4矩阵形式排列，当无轨化全向移动机器人无论从哪个方向进入二维码Tag标签区域时，都可以判断是否进入了二维码Tag标签，并获得与二维码Tag标签中心点的偏差，对移动机器人进行位姿校准，防止移动机器人在到达二维码Tag标签中心点之前，因累计误差较大或轮子打滑，无法进行位姿校准的问题，提高了移动机器人定位的容错性。
更进一步地，利用二维码识别器实现移动机器人的位姿校正与精确定位，在移动机器人的行驶路径上，每隔0.8米～1.5米贴一个由4*4二维码矩阵组成的二维码Tag标签，当移动机器人进入二维码Tag标签区域后，获得与二维码Tag标签中心点的偏差，对移动机器人进行位姿校准，消除累积误差，保证移动机器人行驶过程中的准确性和稳定性。
更进一步地，二维码Tag标签的形状是边长为60mm～80mm的正方形，因为安装在移动机器人上的二维码识别器距离地面的最佳高度范围为80mm～120mm，而在这个高度识别60mm～80mm的正方形二维码Tag标签的精确度较高。
更进一步地，激光传感器检测移动机器人到障碍物的距离，实现移动机器人避障。
本发明还提供了一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统的控制方法，包括下述步骤：
(1)根据PC机发送的路径规划指令控制移动机器人按照指定路径行驶；
(2)在移动机器人行驶过程中，将实时采集的所述移动机器人航向角信息、二维码数据信息、激光测距信息和里程信息进行处理后，实现移动机器人无轨化运动，控制所述移动机器人沿着指定的路径行驶。
其中，在步骤(2)之后还包括步骤(3)在移动机器人行驶过程中，实时监控移动机器人行驶过程中的到航向角、行驶速度和路径信息，实现对无轨化全向移动机器人的监控。
其中，在步骤(1)中，所述路径规划指令包括：全向移动机器人从起始二维码Tag标签节点到目标二维码Tag标签节点之间的行驶路径信息，行驶路径信息包含移动机器人从起始二维码Tag标签节点运动到目标二维码Tag标签节点之间的一系列过程路径节点，以及移动机器人运动到每个二维码Tag标签节点时的下一步运动方向信息。
其中，在步骤(2)中，全向移动机器人的运动控制采用基于矩阵变换的逆运动学求解方法。具体地，通过全向移动运动底盘的运动学模型对底盘运动与各个轮子运动之间的关系进行分析，求解出全向移动运动底盘的运动学方程。利用矩阵变换方法将运动学方程转化为逆运动学方程。根据逆运动学变换方程，以及全向移动运动底盘的给定速度，求解出4个麦克纳姆轮所需的转速，进而求解所需的4个无刷直流电机输出控制量，然后实时采集4个无刷直流电机转速，进行运动学变换，获得全向移动运动底盘实际速度，与给定速度进行比较，进行速度闭环控制。
其中，对无刷直流电机的控制采用电流环和速度环双闭环控制，电流环作为内环起到快速调节的作用，速度环作为外环起到增加稳定性的作用。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明的显著优势体现在：
(1)本发明在惯性导航算法的基础上结合里程计和二维码精确定位技术，解决了由于里程计不精确和惯性导航传感器累积误差而导致定位不精确的问题，结合二维码，实现了移动机器人的位姿校正与精确定位；同时，利用激光传感器进行避障，结合全向移动运动底盘控制方法，进行灵活避障，提高了移动机器人在人机混杂环境中的适应性。
(2)本发明在移动机器人的行驶路径上贴有二维码Tag标签，移动机器人在行驶的过程中，通过识别二维码信息进行位姿校准，提高了无轨化全向移动机器人的定位精度和稳定性。
(3)本发明无轨化全向移动机器人是在由二维码Tag标签组成的网格地图上运动，二维码Tag标签是由16个二维码以4*4矩阵形式排列，二维码Tag标签的形状是边长为60mm～80mm的正方形，一方面可以保证二维码识别器读取的距离二维码Tag标签中心点X轴和Y轴的偏移量大小比例一致，便于移动机器人的位姿校准；另一方面，二维码Tag标签尺寸较大，有助于移动机器人提前判断是否进入二维码Tag标签，防止移动机器人在到达二维码Tag标签之前，因累计误差较大或轮子打滑，找不到二维码Tag标签的问题，提高了移动机器人定位的容错性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的系统结构框图；
图2为本发明实施例提供的全向移动运动底盘闭环控制结构图；
图3为本发明实施例提供的全向移动运动底盘的运动模型图；
图4为本发明实施例提供的二维码Tag标签；
图5为本发明实施例提供的移动机器人运动控制方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供的一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统及其控制方法主要应用于制造型企业或物流企业的物料或货物运送；可以进一步提高移动机器人在人机混杂环境下的定位精度、控制实时性、转向灵活性，以及环境的适应性。
本发明提供的一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统，包括：控制板，用于给控制板输送控制信号的PC机，与控制板连接的惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计和电机驱动器，以及与电机驱动器连接的全向移动运动底盘；控制板读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的数据信息，这些信息经过控制板计算和处理后，得出相应的控制信号控制4个电机，使移动机器人沿着指定的路径行驶。控制板将移动机器人行驶过程中的航向角、行驶速度和路径等信息通过WiFi发送给PC机，实现对移动机器人的监控。全向移动机器人接收PC机的路径规划指令，按指定路径行驶。无轨化全向移动机器人控制板接收PC机的路径规划指令，控制向移动机器人按指定路径行驶。
在本发明实施例中，二维码识别器识别的二维码Tag标签是由16个二维码以4*4矩阵形式排列，无轨化全向移动机器人无论从哪个方向进入二维码Tag标签区域，都可以判断是否进入了二维码Tag标签，并获得与二维码Tag标签中心点的偏差，防止移动机器人在到达二维码Tag标签中心点之前，因累计误差较大或轮子打滑，无法进行位姿校准的问题，提高了移动机器人定位的容错性。
本发明中，当无轨化全向移动机器人进入二维码Tag标签区域时，根据获得的与二维码Tag标签中心点的偏差，再进一步进行位姿校准，提高了无轨化全向移动机器人的定位精度和稳定性。同时，将里程计、二维码识别器和惯性导航传感器结合起来，可以实现具有高精度定位的无轨化全向移动机器人系统。
控制板用于读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的数据信息，并经过控制板计算和处理后，得出相应的控制信号控制4个电机，使移动机器人沿着指定的路径行驶。控制板将移动机器人行驶过程中的航向角、行驶速度和路径等信息通过WiFi发送给PC机，实现对无轨化全向移动机器人的监控。无轨化全向移动机器人控制板接收PC机的路径规划指令，控制向移动机器人按指定路径行驶。
全向移动运动底盘的运动控制采用基于矩阵变换的逆运动学求解方法。具体地，通过全向移动运动底盘的运动学模型对底盘运动与各个轮子运动之间的关系进行分析，求解出全向移动运动底盘的运动学方程。利用矩阵变换方法将运动学方程转化为逆运动学方程。根据逆运动学变换方程，以及全向移动运动底盘的给定速度，求解出4个麦克纳姆轮所需的转速，进而求解所需的4个无刷直流电机输出控制量，然后通过读取4个无刷直流电机转速，进行运动学变换，获得全向移动运动底盘实际速度，与给定速度进行比较，进行速度闭环控制。
对无刷直流电机的控制采用电流环和速度环双闭环控制，电流环作为内环起到快速调节的作用，速度环作为外环起到增加稳定性的作用。
全向移动运动底盘长度为350mm～550mm，宽度为350mm～550mm。全向移动运动底盘轮子选用的是轮径为130mm～170mm的麦克纳姆轮。麦克纳姆轮具有结构紧凑、承受负载能力强以及运动灵活等特点，可以保证该全向移动运动底盘具有较大的负载能力，又可以满足无轨化全向移动机器人系统灵活运动的要求。
全向移动运动底盘由4个无刷直流电机、4套无刷直流电机传动机构、4个麦克纳姆轮和1个底盘组成，其中，每套无刷直流电机传传动机构具体包括1个梅花联轴器、1个轴承、1根连接轴、1个电机支架以及1个法兰盘部件。具体地，电机支架与底盘连接，麦克纳姆轮安装在法兰盘上，法兰盘与连接轴相连，连接轴通过轴承与电机支架固定，并与梅花联轴器的一端相连，梅花联轴器的另一端与无刷直流电机的轴相连，无刷直流电机通过紧固螺钉连接在电机支架上。
控制板与电机驱动器通过CAN总线通讯连接，用于控制4个电机，同时，控制板接收电机驱动器的反馈数据，获得电机实际速度参数。通过CAN总线通讯方式连接控制板与电机驱动器，连线精简、方便；CAN总线通讯抗干扰性好，适合电机控制场合；而且CAN总线通讯速率较高，最高可达1Mbps，控制实时性好，可实时获取4个电机的运行参数。
惯性导航传感器与控制板之间采用IIC通讯方式连接，惯性导航传感器与控制板之间采用IIC通讯方式连接，可靠性好，结构简单，传输速率快。
移动机器人利用惯性导航传感器和里程计联合实现无轨化运动，惯性导航传感器测得的偏航角，结合里程计信息，实现移动机器人的无轨化运动控制。
二维码识别器与控制板之间采用RS485通讯方式连接，抗干扰能力强，RS485通讯速率较高，最高可达10Mbps。
利用二维码识别器实现移动机器人的位姿校正与精确定位，在移动机器人的行驶路径上，每隔0.8米～1.5米左右贴一个由4*4二维码矩阵组成的二维码Tag标签，当移动机器人进入二维码Tag标签区域后，对移动机器人进行位姿校准，消除累积误差，保证移动机器人行驶过程中的准确性和稳定性。
二维码Tag标签的形状是边长为60mm～80mm的正方形，因为安装在移动机器人上的二维码识别器距离地面的最佳高度范围为80mm～120mm，而在这个高度识别60mm～80mm的正方形二维码Tag标签的精确度较高。
在实施例中，二维码识别器距离地面的高度为100mm。
选择正方形是为了保证二维码识别器读取的距离二维码Tag标签中心点X轴和Y轴的偏移量大小比例一致，便于移动机器人的位姿校准。由于二维码Tag标签是由16个二维码以4*4矩阵形式排列，无轨化全向移动机器人无论从哪个方向进入二维码Tag标签区域，都可以获得相同比例的距离二维码Tag标签中心点X轴和Y轴的偏移量。
在移动机器人上安装了激光传感器，激光传感器与控制板之间采用以太网或RS485或RS232通讯方式连接，通过激光传感器检测移动机器人到障碍物的距离，实现移动机器人避障。
里程计与控制板之间采用CAN通讯方式连接或IO方式连接，里程计安装在电机轴上，采用CAN总线通讯方式连接，实时性较高，连线精简、方便，抗干扰性好，适合电机控制场合。
PC机与控制板采用WiFi通讯方式连接，PC机发出控制信号控制全向移动机器人运动，同时控制板将移动机器人的状态数据反馈给PC机，实现全向移动机器人监控。控制板读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的数据信息，这些信息经过控制板计算和处理后，得出相应的控制信号控制4个电机，使移动机器人沿着指定的路径行驶。控制板将移动机器人行驶过程中的航向角、行驶速度和路径等信息通过WiFi发送给PC机，实现对无轨化全向移动机器人的监控。无轨化全向移动机器人控制板接收PC机的路径规划指令，控制向移动机器人按指定路径行驶。
无轨化全向移动机器人是在由二维码Tag标签组成的网格地图上运动，网格地图上的每个节点都是由16个二维码以4*4矩阵形式排列在一起组成的二维码Tag标签。PC机的路径规划指令包含了全向移动机器人从起始二维码Tag标签节点到目标二维码Tag标签节点之间的行驶路径信息，行驶路径信息包含移动机器人从起始二维码Tag标签节点运动到目标二维码Tag标签节点之间的一系列过程路径节点，以及移动机器人运动到每个二维码Tag标签节点时的下一步运动方向信息。
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例子以及说明仅用来解释本发明，并不作为对本发明的限定。
图1是一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统结构框图，系统主要包括全向移动运动底盘、控制板、电机驱动器、惯性导航传感器、里程计、二维码识别器、激光传感器、PC机，控制方法是在惯性导航算法的基础上结合激光导航和二维码精确定位技术。
具体地，系统采用STM32单片机控制板作为主控制器，分别读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的移动机器人航向角信息、二维码数据信息、激光测距信息、里程信息，这些信息经过STM32单片机计算和处理后，得出相应的控制信号控制4个电机的运行，从而使移动机器人沿着指定的路径行驶。移动机器人在行驶过程中的航向角、行驶速度和路径等信息通过WiFi发送给PC机，进行波形显示和路径显示，从而实现对移动机器人的监控。全向移动机器人接收PC机的路径规划指令，按指定路径行驶。
具体地，全向移动机器人的无轨化运动控制通过惯性导航传感器和里程计来实现，惯性导航传感器采用MPU6050集成模块，与控制板之间采用IIC通讯方式连接，输出六轴数据(3轴加速度和3轴角速度)发送给控制板，控制板将六轴数据解算后，得到三个方向角：航向角、俯仰角、横滚角，其中俯仰角和横滚角只在三维空间运动控制时才用到，本发明移动机器人在二维平面上运动，仅用到航向角，航向角是移动机器人在二维平面上的旋转角度。利用惯性导航传感器检测移动机器人的偏航角信息，结合里程计的里程信息，实现移动机器人的无轨化运动控制。
具体地，里程计与控制板之间采用的CAN通讯方式连接。
具体地，全向移动运动底盘由4个无刷直流电机、4套无刷直流电机传动机构、4个麦克纳姆轮和1个底盘组成，其中，每套无刷直流电机传传动机构具体包括1个梅花联轴器、1个轴承、1根连接轴、1个电机支架以及1个法兰盘部件。具体地，电机支架与底盘连接，麦克纳姆轮安装在法兰盘上，法兰盘与连接轴相连，连接轴通过轴承与电机支架固定，并与梅花联轴器的一端相连，梅花联轴器的另一端与无刷直流电机的轴相连，无刷直流电机通过紧固螺钉连接在电机支架上。
图2是全向移动运动底盘闭环控制结构图，全向移动运动底盘的运动控制采用基于矩阵变换的逆运动学求解方法。具体地，通过全向移动运动底盘的运动学模型对底盘运动与各个轮子运动之间的关系进行分析，求解出全向移动运动底盘的运动学方程。利用矩阵变换方法将运动学方程转化为逆运动学方程。根据逆运动学变换方程，以及全向移动运动底盘的给定速度，求解出4个麦克纳姆轮所需的转速，进而求解所需的4个无刷直流电机输出控制量，然后通过读取4个无刷直流电机转速，进行运动学变换，获得全向移动运动底盘实际速度，与给定速度进行比较，进行速度闭环控制。
具体地，通过控制四个电机来控制麦克纳姆的运动，从而使移动机器人在二维平面内能朝各个方向行驶。
具体地，对电机的控制采用电流环和速度环双闭环控制，电流环作为内环起到快速调节的作用，速度环作为外环起到增加稳定性的作用。
具体地，全向移动运动底盘的速度采用闭环控制，给定速度包括全向移动运动底盘的三个速度变量：VRx，VRy，WR，(其中，VRx表示全向移动运动底盘的横向移动速度分量，VRy表示全向移动运动底盘的纵向移动速度分量，WR表示全向移动运动底盘的转动角速度)，由PC机发送给STM32控制板，STM32控制板接收后，根据逆运动学变换方程，得到4个无刷直流电机转速，然后经过速度调节器，得到4个无刷直流电机电流环的给定值，再经过电流调节器，闭环控制无刷直流电机。
具体地，通过CAN总线通信接口，STM32控制板读取4个无刷直流电机转速，进行运动学变换，获得全向移动运动底盘实际的三个速度变量：VRx，VRy，WR，与给定速度进行比较，进行速度闭环控制。
图3是全向移动运动底盘的运动模型图，Bi代表麦克纳姆轮，i＝{1，2，3，4}。每个麦克纳姆轮的轮缘上斜向分布着若干辊子，故麦克纳姆轮可以横向滑移，是一种全向运动轮，可以灵活方便的实现全向移动。全向移动运动底盘的运动速度用(VRx，VRy，WR)表示，wbi表示麦克纳姆轮的角速度，wri表示麦克纳姆轮的辊子绕其轴线旋转的角速度，wzi表示麦克纳姆轮绕与垂直于地面的轴线的旋转角速度。αi表示辊子轴线与麦克纳姆轮的轴线之间的夹角，βi表示轮子中心与全向移动运动底盘中心的连线与x轴的夹角，la、lb分别表示轮子中心与全向移动运动底盘中心的横向距离和纵向距离，R和r分别代表麦克纳姆轮半径和辊子半径。
具体地，麦克纳姆轮的αi均为45°，通过对麦克纳姆轮的运动学分析可以得到，全向移动运动底盘的运动方程如公式(1)所示：
具体地，根据公式(1)，运动向量[VRx，VRy，WR]仅与wbi有关，通过控制wbi即可控制全向移动运动底盘运动。
具体地，全向移动运动底盘运动状态分为以下几种：
(1)纵向移动状态：当wb1＝wb2＝wb3＝wb4≠0时，VRx＝WR＝0，VRy＝wbi·R，全向移动运动底盘纵向移动。
(2)横向移动状态：当wb1＝-wb2＝-wb3＝wb4≠0时，VRx＝wbi·R，VRy＝WR＝0，全向移动运动底盘横向移动。
(3)旋转运动状态：当-wb1＝wb2＝-wb3＝wb4≠0时，VRx＝VRy＝0，全向移动运动底盘绕中心点旋转。
(4)斜向移动状态：当wb1+wb3＝wb2+wb4＝w≠0，且wb1-wb2＝wb4-wb3＝δ≠0时，VRx≠0，VRy≠0，WR＝0，全向移动运动底盘将沿斜向做直线运动，方向与y轴正方向夹角为
具体地，通过矩阵变换，可以得到全向移动运动底盘的逆运动学变换方程，如公式(2)所示，通过全向移动运动底盘的给定速度，可以求解出4个轮子所需要的转速，即所需的电机输出控制量。
具体地，全向移动运动底盘长度为400mm，宽度为400mm，麦克纳姆轮直径为152mm，轮毂为折弯式铝合金材质，每只轮子负载能力为15kg，移动机器人的最大负载为40kg，最大移动速度能达到2m/s，可以保证该全向移动运动底盘具有较大的负载能力，又可以满足无轨化全向移动机器人系统灵活运动的要求。
具体地，STM32控制板与4个无刷直流电机驱动器通过CAN总线通信接口连接，通信波特率为1Mbps。
具体地，STM32控制板向无刷直流电机驱动器发送电机输出控制量，无刷直流电机驱动器向STM32控制板反馈无刷直流电机转速，获得电机实际速度参数，实现闭环控制。
具体地，4个无刷直流电机驱动器通过CAN报文，向STM32控制板反馈无刷直流电机转速数据，当STM32控制板的CAN控制器接收到转速数据时，触发CAN接收中断。STM32控制板进入中断后，利用接收到的CAN报文中的无刷直流电机转速，实现闭环控制。
图4是二维码Tag标签，二维码识别器与控制板之间采用RS485通讯方式连接，控制板通过二维码识别器读取二维码Tag标签，二维码Tag标签由16个二维码以4*4矩阵形式排列在一起，组成一个标签号。二维码识别器通过读取二维码Tag标签，识别标签号。在二维码Tag标签区域内，“十字”中心点即为二维码Tag标签中心点。二维码识别器识别到标签号后，可以获得如下参数：Tag标签号、X轴偏差值、Y轴偏差值、旋转角度值。其中，X轴偏差值和Y轴偏差值是指二维码识别器读头距离“十字”中心点的偏差值，旋转角度值是指二维码识别器读头相对于X轴顺时针旋转的角度值(0～359度)。
具体地，二维码Tag标签的形状是边长为60mm～80mm的正方形，尺寸较大，有助于移动机器人提前判断是否进入二维码Tag标签，防止移动机器人在到达二维码Tag标签之前，因累计误差较大或轮子打滑，找不到二维码Tag标签的问题，提高了移动机器人定位的容错性。
具体地，当移动机器人进入二维码Tag标签区域后，通过X轴偏差值、Y轴偏差值、旋转角度值可以进一步获得移动机器人距离二维码Tag标签“十字”中心点的偏差和旋转角度，然后进行移动机器人位姿校准，控制移动机器人进入二维码区域中心点，消除移动机器人在2个二维码Tag标签之间的运动误差，提高无轨化全向移动机器人的定位精度和稳定性。
图5是移动机器人运动控制方法流程图，无轨化全向移动机器人是在由二维码Tag标签组成的网格地图上运动，网格地图上的每个节点都是由16个二维码以4*4矩阵形式排列在一起组成的二维码Tag标签。PC机向无轨化全向移动机器人发送行驶路径信息，行驶路径信息包含移动机器人从起始二维码Tag标签节点运动到目标二维码Tag标签节点之间的一系列过程路径节点，以及移动机器人运动到每个二维码Tag标签节点时的下一步运动方向信息。
无轨化全向移动机器人从起始二维码Tag标签节点开始运动，在移动机器人的行驶路径上每隔1米贴一个二维码Tag标签，当移动机器人进入二维码Tag标签区域后，对移动机器人进行位姿校准，然后，移动机器人向下一个二维码Tag标签节点运动，当移动机器人在2个二维码Tag标签之间运动时，利用惯性导航传感器和里程计联合实现移动机器人无轨化运动控制。同时，移动机器人利用激光传感器检测障碍物，当检测到障碍物时进行避障。当移动机器人运动到目标二维码Tag标签节点时，停止运动。
具体地，激光传感器与控制板之间采用以太网或RS485或RS232通讯方式连接。
具体地，PC机与控制板采用WiFi通讯方式连接，PC机发出控制信号控制全向移动机器人运动，同时控制板将移动机器人的状态数据反馈给PC机，实现全向移动机器人监控。
本发明还提供了一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统的控制方法，通过PC调度软件系统来控制全向移动机器人的启动、停止和按指定路径行驶。首先，无轨化全向移动机器人控制板接收PC机的路径规划指令，控制移动机器人按指定路径行驶；然后控制板分别读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的移动机器人航向角信息、二维码数据信息、激光测距信息、里程信息；这些信息经过控制板计算和处理后，得出相应的控制信号控制4个电机，使移动机器人沿着指定的路径行驶；在移动机器人行驶过程中，控制板将移动机器人行驶过程中的到航向角、行驶速度和路径等数据信息通过WiFi发送给PC机，实现对无轨化全向移动机器人的监控。
本发明在惯性导航算法的基础上结合激光导航和二维码精确定位技术，现详细描述其工作原理如下：
系统采用STM32单片机作为系统的主控制器，分别读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的移动机器人航向角信息、二维码数据信息、激光测距信息、里程信息，这些信息经过单片机计算和处理后得出相应的控制信号控制4个电机的运行，从而使移动机器人沿着指定的路径行驶。移动机器人在行驶过程中的航向角、行驶速度和路径等信息通过WiFi发送给上位机，上位机将采集到的数据进行分析和处理后，进行波形显示和路径显示，从而实现对移动机器人的监控。通过PC调度软件系统来控制全向移动机器人的启动、停止和按指定路径行驶。
本发明在惯性导航算法的基础上结合里程计和二维码精确定位技术，解决了由于里程计不精确和惯性导航传感器累积误差而导致定位不精确的问题，结合二维码，实现了移动机器人的位姿校正与精确定位；同时，利用激光传感器进行避障，结合全向移动运动底盘控制方法，进行灵活避障，提高了移动机器人在人机混杂环境中的适应性。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明之较佳实施例而已，只适用于帮助理解本发明实施例的原理，当不能限定本发明实施范围；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处，本说明书内容不应理解为对本发明的限制；凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换或改进，均应包含在本。

Claims (10)

1.一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统，其特征在于，包括：
控制板，用于给所述控制板输送控制信号的PC机，分别与所述控制板连接的惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计和电机驱动器，以及与所述电机驱动器连接的全向移动运动底盘；
所述控制板读取惯性导航传感器、二维码识别器、激光传感器、里程计的数据信息，并经过控制计算和处理后得出相应的控制信号控制电机驱动移动机器人沿着指定的路径行驶。
2.如权利要求1所述的无轨化全向移动机器人系统，其特征在于，所述惯性导航传感器与控制板之间采用IIC通讯方式连接，所述二维码识别器与控制板之间采用RS485或CAN或以太网通讯方式连接，所述激光传感器与控制板之间采用以太网或RS485或RS232通讯方式连接，所述里程计与控制板之间采用CAN通讯方式或IO方式连接，所述电机驱动器与控制板通过CAN总线通讯连接。
3.如权利要求1或2所述的无轨化全向移动机器人系统，其特征在于，在移动机器人的行驶路径上，每隔0.8米～1.5米贴一个二维码Tag标签。
4.如权利要求3所述的无轨化全向移动机器人系统，其特征在于，所述二维码Tag标签是由16个二维码以4*4矩阵形式排列，当无轨化全向移动机器人无论从哪个方向进入二维码Tag标签区域时，都可以判断是否进入了二维码Tag标签，并获得与二维码Tag标签中心点的偏差，对移动机器人进行位姿校准。
5.如权利要求3或4所述的无轨化全向移动机器人系统，其特征在于，所述二维码Tag标签的形状是边长为60mm～80mm的正方形。
6.一种基于多传感器的无轨化全向移动机器人系统的控制方法，其特征在于，包括下述步骤：
(1)根据PC机发送的路径规划指令控制移动机器人按照指定路径行驶；
(2)在移动机器人行驶过程中，将实时采集的所述移动机器人航向角信息、二维码数据信息、激光测距信息和里程信息进行处理后，实现移动机器人无轨化运动，控制所述移动机器人沿着指定的路径行驶。
7.如权利要求6所述的控制方法，其特征在于，在步骤(2)之后还包括步骤(3)在移动机器人行驶过程中，实时监控移动机器人行驶过程中的到航向角、行驶速度和路径信息，实现对无轨化全向移动机器人的监控。
8.如权利要求6或7所述的控制方法，其特征在于，在步骤(1)中，所述路径规划指令包括：全向移动机器人从起始二维码Tag标签节点到目标二维码Tag标签节点之间的行驶路径信息，行驶路径信息包含移动机器人从起始二维码Tag标签节点运动到目标二维码Tag标签节点之间的一系列过程路径节点，以及移动机器人运动到每个二维码Tag标签节点时的下一步运动方向信息。
9.如权利要求6-8任一项所述的控制方法，其特征在于，在步骤(2)中，全向移动机器人的运动控制采用基于矩阵变换的逆运动学求解方法：
通过全向移动运动底盘的运动学模型对底盘运动与各个轮子运动之间的关系进行分析，求解出全向移动运动底盘的运动学方程；
利用矩阵变换方法将运动学方程转化为逆运动学方程；
根据逆运动学变换方程，以及全向移动运动底盘的给定速度，求解出4个麦克纳姆轮所需的转速，进而求解所需的4个无刷直流电机输出控制量，然后实时采集4个无刷直流电机转速，进行运动学变换，获得全向移动运动底盘实际速度，与给定速度进行比较，进行速度闭环控制。
10.如权利要求9所述的控制方法，其特征在于，对无刷直流电机的控制采用电流环和速度环双闭环控制，电流环作为内环起到快速调节的作用，速度环作为外环起到增加稳定性的作用。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109978272A (zh) * 2019-03-30 2019-07-05 华南理工大学 一种基于多个全向移动机器人的路径规划系统及方法
CN110058518A (zh) * 2019-04-04 2019-07-26 江苏大学 一种基于电控电驱的螺旋推进式移动平台及其控制方法
CN110197095A (zh) * 2019-05-13 2019-09-03 深圳市普渡科技有限公司 机器人识别定位标识的方法及系统
CN110542418A (zh) * 2019-09-05 2019-12-06 重庆大学 一种综合二维码和惯性传感器的室内管道定位方法
WO2021249460A1 (zh) * 2020-06-10 2021-12-16 北京卫星制造厂有限公司 一种可移动机器人智能控制系统
CN118295298A (zh) * 2024-03-27 2024-07-05 中国农业大学 足球场草坪质量评价机器人控制系统及路径规划方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105607635A (zh) * 2016-01-05 2016-05-25 东莞市松迪智能机器人科技有限公司 自动导引车全景光学视觉导航控制系统及全向自动导引车
CN106338991A (zh) * 2016-08-26 2017-01-18 南京理工大学 一种基于惯性导航和二维码的机器人及定位导航方法
CN206710891U (zh) * 2017-05-16 2017-12-05 中国计量大学 一种基于二维码的视觉导引车
US20180136661A1 (en) * 2016-11-16 2018-05-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Mobile electronic device and navigation method thereof
KR20180076815A (ko) * 2016-12-28 2018-07-06 한국과학기술원 Qr 마커와 레이저 스캐너를 이용하여 광범위 실내 공간에서 로봇의 위치를 인식하기 위한 방법 및 장치
CN208000474U (zh) * 2018-03-14 2018-10-23 苏州大学 一种全向移动机器人的底层控制装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105607635A (zh) * 2016-01-05 2016-05-25 东莞市松迪智能机器人科技有限公司 自动导引车全景光学视觉导航控制系统及全向自动导引车
CN106338991A (zh) * 2016-08-26 2017-01-18 南京理工大学 一种基于惯性导航和二维码的机器人及定位导航方法
US20180136661A1 (en) * 2016-11-16 2018-05-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Mobile electronic device and navigation method thereof
KR20180076815A (ko) * 2016-12-28 2018-07-06 한국과학기술원 Qr 마커와 레이저 스캐너를 이용하여 광범위 실내 공간에서 로봇의 위치를 인식하기 위한 방법 및 장치
CN206710891U (zh) * 2017-05-16 2017-12-05 中国计量大学 一种基于二维码的视觉导引车
CN208000474U (zh) * 2018-03-14 2018-10-23 苏州大学 一种全向移动机器人的底层控制装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
罗高 等: "基于二维码的单目视觉测距移动机器人定位研究", 《组合机床与自动化加工技术》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109978272A (zh) * 2019-03-30 2019-07-05 华南理工大学 一种基于多个全向移动机器人的路径规划系统及方法
CN109978272B (zh) * 2019-03-30 2022-11-18 华南理工大学 一种基于多个全向移动机器人的路径规划系统及方法
CN110058518A (zh) * 2019-04-04 2019-07-26 江苏大学 一种基于电控电驱的螺旋推进式移动平台及其控制方法
CN110197095A (zh) * 2019-05-13 2019-09-03 深圳市普渡科技有限公司 机器人识别定位标识的方法及系统
CN110197095B (zh) * 2019-05-13 2023-08-11 深圳市普渡科技有限公司 机器人识别定位标识的方法及系统
CN110542418A (zh) * 2019-09-05 2019-12-06 重庆大学 一种综合二维码和惯性传感器的室内管道定位方法
WO2021249460A1 (zh) * 2020-06-10 2021-12-16 北京卫星制造厂有限公司 一种可移动机器人智能控制系统
CN118295298A (zh) * 2024-03-27 2024-07-05 中国农业大学 足球场草坪质量评价机器人控制系统及路径规划方法

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