CN109531595A - 一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人及导航方法 - Google Patents

一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人及导航方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人及导航方法,其包括:由安装在送餐机器人前部和后部的磁导航传感器对铺设在地面上的磁条进行磁信号检测,并将检测到的磁信号进行信号处理,通过站点识别进行送餐机器人位置判断;站点识别信息传输至送餐机器人内的主控系统,由主控系统控制送餐机器人麦克纳姆轮的四组精纳伺服电机进行转向、前进或后退,实现送餐机器人的位置改变。本发明依靠麦克纳姆轮,提高送餐效率,不受场地限制,并且可以在复杂狭小的地形正常工作。安装简易物品放置架,最大程度提高送餐效率。

Description

一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人及导航方法
技术领域
本发明涉及一种送餐机器人及导航方法,特别是关于一种在餐饮工具领域中应用的基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人及导航方法。
背景技术
智能时代已经到来,科技的迅猛发展,给人们带来了许多便利,同时,越来越多的科技产品开始走进人们的生活,影响着人们的日常生活。目前在许多餐厅中已经出现了送餐机器人。餐饮行业在近些年来,随着人们生活质量的不断提高,生活节奏的不断加快,点餐和送餐已经成为影响人们服务体验的重要因素。点餐与送餐是一种难度较低的工作,它对于工作人员的要求较低,可是却是一种比较繁琐的工作,需要的工作人员较多,会大大提升餐厅的工作成本,同时不便于管理。随着科技的不断进步,机器人不仅仅只是应用于工业行业,也逐步应用于与人们生活息息相关的各种行业。但是目前应用于餐饮服务的机器人较少。同时,目前现有的送餐机器人功能较少,其结构复杂,成本较高,受外界因素较大,如地面打滑,转速不理想,会对机器人的稳定性产生很大的影响,并不太适用于餐饮行业。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人及导航方法,其依靠麦克纳姆轮,提高送餐效率,不受场地限制,并且可以在复杂狭小的地形正常工作。安装简易物品放置架,最大程度提高送餐效率。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人导航方法,其包括以下步骤:1)由安装在送餐机器人前部和后部的磁导航传感器对铺设在地面上的磁条进行磁信号检测,并将检测到的磁信号进行信号处理,通过站点识别进行送餐机器人位置判断;2)站点识别信息传输至送餐机器人内的主控系统,由主控系统控制送餐机器人麦克纳姆轮的四组精纳伺服电机进行转向、前进或后退,实现送餐机器人的位置改变。
进一步,所述步骤1)中,在磁条上安装有多个用于当做站点识别的横向磁条。
进一步,所述步骤2)中,送餐机器人的位置改变的方法包括以下步骤:2.1)通过麦克纳姆轮的运动模型,计算得到送餐机器人的实际移动速度;2.2)设定送餐机器人的运动速度,使得送餐机器人沿预先铺设好的磁条移动,由前部和后部的磁导航传感器在前进的同时实时采集磁信号,传输给主控系统,进而判断送餐机器人的运动姿态;2.3)当送餐机器人偏离磁条时,主控系统会根据所采集到的磁信号进行路径纠偏:通过前后磁导航传感器相对磁条的偏移量计算出送餐机器人的偏向航角β,获取磁导航传感器的8位采样数据,并将8位数据中高位1的个数减去低位1的个数,得到单个磁导航传感器相对于磁条的偏移量,调节各轮转速,求出各轮的可控速度vm,将各轮可控速度vm重新带入实际移动速度计算公式中,得到新的送餐机器人速度,完成纠偏。
进一步,所述步骤2.1)中,4个麦克纳姆轮的角速度ωi与辊子在x、y轴上的速度关系式:
式中,ωi为麦克纳姆轮绕轴转动的角速度,i=1,2,3,4;ωz表示送餐机器人绕四轮中心的转速;L1表示沿x方向轮子中轴线到四轮中心的距离,L2表示沿y方向轮子中轴线到四轮中心的距离;vx、vy分别为麦克纳姆轮上的辊子沿x轴的速度和y轴的速度;R为麦克纳姆轮半径;
由上述公式得出其逆转关系式如下:
该式为麦克纳姆轮全向移动的控制公式;将精纳伺服电机上的编码器读取到的各轮转速转化为送餐机器人的实际移动速度。
进一步,所述步骤2.3)中,假设前部、后部的磁导航传感器的偏移量分别为d1、d2,其中d1-d2与偏向航角β线性相关;故将d1-d2作为偏向航角β的量化单位。
进一步,所述步骤2.3)中,假设前进后退时,没有偏离磁条时前进的速度为vy,设定此时送餐机器人轮子的可控速度vm,以此可控速度vm完成送餐机器人的位姿矫正;在确定偏移量d1-d2后,根据实际需要调整Pω求得可控速度vm为:
vm=Pω*(d1-d2),
式中,Pω为方向控制比例系数;根据现场的实际需求对求得的Pω值进行微调,使得送餐机器人稳定运行,完成作业。
一种实现如上述导航方法的基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人,其包括车身,所述车身内部设置有用于安装主控系统的主控系统仓;位于所述车身前部两侧分别设置有两组超声波传感器,用于采集车身前方数据,并将采集到的车身前方数据传输至所述主控系统,所述主控系统根据接收到的数据实时判断前方路口信息;位于所述车身顶部设置有物品台支架,所述物品台支架上设置有若干物品放置台,通过所述物品放置台放置所要完成送达的物品;位于所述车身的前部和后部分别设置有与所述主控系统连接的磁导航传感器,所述磁导航传感器设置在所述车身端部的最下部,与预先铺设在地面上的磁条匹配设置,所述磁导航传感器将检测到的信息传输至所述主控系统,使所述车身按照规定的路径沿磁条行走。
进一步,铺设在地面上的所述磁条上设置有若干与其垂直的横向磁条,用于进行站点识别,使所述磁导航传感器在位于所述横向磁条上方时会得到特殊的采样值,传输至所述主控系统;所述特殊的采样值为OXFF值。
进一步,所述车身四周壁面分别设置有橡胶防撞装置。
进一步,所述车身两侧分别设置有两对麦克纳姆轮,两对所述麦克纳姆轮由固定在所述车身底盘上的四组带有编码器的精纳伺服电机驱动,所述四组精纳伺服电机与所述主控系统连接。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:1、本发明采用磁导航及站点识别,通过复用磁导航中必要的磁传感器完成对站点识别,完成送餐服务或者到达指定位置的功能,改变了传统增加RFID的方法实现站点识别,本发明利用增加的横向磁条来完成站点识别,精度高、稳点性好、站点识别准确可靠,同时有效地硬件复杂度及硬件成本,不再使用传统的增加RFID卡来完成站点识别。减少主控系统的运算负担,使得算法更加简便,有效地提高了送餐的效率。2、本发明使用麦克纳姆轮的全方位移动控制模型,采用运动学分析,增加小车的灵活性,使得小车可以在狭小的空间完成作业,不受应用场合的限制。3、本发明采用双磁导航设计,结合完好的纠偏算法,使小车行驶更加稳定,利用双磁导航传感器来完成小车行驶过程中的轨迹纠偏。4、本发明主控系统采用Freescale ARM Cortex-A9iMX6Qseven Module型号的工业主控板,高性能,低功耗,标准化软件与硬件,具有出色的易用性,设计灵活性。5、为使得送餐机器人在前进、后退都能够方便的进行转向控制,本发明在车头和车尾位置都安装有磁导航传感器,使用双磁传感器,能够更精准的获取小车的偏移大小及角度,从而实现更为精准和快速的纠偏。
附图说明
图1是本发明的送餐机器人结构示意图;
图2是本发明的磁传感器安装与磁条铺设示意图;
图3是本发明的麦克纳姆轮布局与各轮受力示意图;
图4是本发明的导航流程示意图;
图5是本发明的双磁传感器遁线纠偏示意图;
图6是本发明的麦克纳姆轮的底盘结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1所示,本发明提供一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人,其包括车身1,车身1内部设置有用于安装主控系统的主控系统仓2。位于车身1前部两侧分别设置有两组超声波传感器3,用于采集车身前方数据,并将采集到的车身前方数据传输至主控系统,主控系统根据接收到的数据实时判断前方路口信息,用于识别前方障碍物,防止误撞,实现避障。位于车身1顶部设置有物品台支架4,物品台支架4上设置有若干物品放置台5,通过物品放置台5放置所要完成送达的物品。位于车身1的前部(车头)和后部(车尾)分别设置有与主控系统连接的磁导航传感器6,磁导航传感器6设置在车身1端部的最下部,与预先铺设在地面上的磁条匹配设置(如图2所示),磁导航传感器6将检测到的信息传输至主控系统,使得车身1按照规定的路径沿磁条行走。
上述实施例中,如图2所示,在铺设在地面上的磁条上设置有若干与其垂直的横向磁条7,用于进行站点识别,使得磁导航传感器6在位于横向磁条7上方时会得到特殊的采样值,传输至主控系统。其中,特殊的采样值为OXFF值,送餐机器人在前进过程中,当遇到横向磁条7时,其磁导航传感器6所采集的数值,会由非OXFF值向OXFF值发生跳变,以此来作为站点识别的特征。由于送餐机器人前后都安装有磁导航传感器6,为了避免检测的重复性,设定由送餐机器人前进时的前端磁导航传感器6来完成采集工作。
上述各实施例中,位于车身1四周壁面分别设置有橡胶防撞装置8,用于保护小车发生意外碰撞,以免造成不必要的损伤。
上述各实施例中,位于车身1两侧分别设置有两对麦克纳姆轮9,两对麦克纳姆轮9由固定在车身1底盘上的四组带有编码器的精纳伺服电机驱动,四组精纳伺服电机与主控系统连接,由主控系统控制其动作,麦克纳姆轮9的布置与各轮受力分析如图3所示。图3中,麦克纳姆轮9的偏置角为45°,麦克纳姆轮9上分布有若干辊子,这些辊子可以自由转动,使得轮子只受到地面对辊子轴向上的力,也就是轮子转动时,各个轮子的辊子受到的轴向摩擦力分别为F1,F2,F3,F4,将其水平分解为F1x,F1y,F2x,F2y,F3x,F3y,F4x,F4y。假定小车前进,此时,辊子轴向摩擦力的水平分力F1x,F2x,F3x,F4x全部抵消,只有驱动小车前进的力F1y,F2y,F3y,F4y。
上述各实施例中,位于车身1还设置有动力电池仓10,用于为各传感器、驱动电机和主控系统供电。
上述各实施例中,车身1前部两侧的超声波传感器3靠近地面安装,不得安装过高,防止无法检测到矮小的障碍物,以影响小车的正常工作。超声波传感器3的安装位置高于磁导航传感器6的安装位置。其中,超声波传感器3采用型号为UB500-18GM75-U-V15的模拟量超声波传感器。根据需要,定义超声波传感器的近距点为50mm,远距点为500mm;模拟量超声波传感器测距标定数据处理如表1所示。
上述各实施例中,磁导航传感器6采用的型号为CNS-MGS-08。该传感器上有平均排列间隔10mm的8个采样点,可以感应磁条的位置,输出8点开关量信号,进而提供小车相对于磁条的位置信息。
上述各实施例中,车身1采用铝合金制作,质量较轻且符合硬度要求。
上述各实施例中,主控系统采用型号为Freescale ARM Cortex-A9i MX6 QsevenModule的工业主控板,控制与其相连接的超声波传感器3、磁导航传感器6,用于实时判断当前机器人所处位置。
如图4所示,本发明还提供一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人导航方法,其包括以下步骤:
1)由磁导航传感器6对铺设在地面上的磁条进行磁信号检测,并将检测到的磁信号进行信号处理,通过站点识别进行送餐机器人位置判断;
站点识别是送餐机器人识别餐桌以及停车点的有效手段,也是使得磁导航不仅可以导航也可以定位的重要方法。传统的站点识别是安装RFID来实现的,本发明在导航磁条上增加横向磁条7,作为站点的标志;使得磁导航传感器6在位于横向磁条7上方时会得到特殊的采样值,即为OXFF值,并且传输至主控系统。
同时,因为在磁条上安装有多个用于当做站点识别的横向磁条7,还可以采用计数的方法来判断小车的位置状态。
2)站点识别信息传输至主控系统,由主控系统控制四组精纳伺服电机进行转向、前进或后退,实现送餐机器人的位置改变。
上述步骤2)中,送餐机器人的位置改变的方法包括以下步骤:
2.1)通过麦克纳姆轮的运动模型,计算得到送餐机器人的实际移动速度;
如图5、图6所示,以送餐机器人中心为O点建立坐标系Oxy,每个麦克纳姆轮的中心为Oi,i=1,2,3,4;麦克纳姆轮绕轴转动的角速度为ωi,麦克纳姆轮半径为R,麦克纳姆轮上的辊子的速度为vgi,辊子轴线与轮子轴线的夹角为α;将辊子速度沿xy轴分解为vx、vy。以轮子1为例,轮子1的x轴速度v1x和y轴速度v1y分别为:
v1x=vg1×sinα, (1)
v1y=vg1×cosα; (2)
由公式(1)、(2)得到麦克纳姆轮1上的辊子的速度vg1
vg1=v1x×sinα+v1y×cosα; (3)
车轮转速与辊子速度的关系式如下:
ω1×R×cosα=vg1; (4)
设置麦克纳姆轮的偏置角为45°,整理公式(3)、(4)可得:
ω1×R=v1x+v1y; (5)
由式(1)-(5)得出4个麦克纳姆轮的角速度ωi与辊子在x、y轴上的速度关系式:
式中,ωz表示送餐机器人绕四轮中心的转速;L1表示沿x方向轮子中轴线到四轮中心的距离,L2表示沿y方向轮子中轴线到四轮中心的距离
由式(6)得出其逆转关系式如下:
式(7)为麦克纳姆轮全向移动的控制公式。将精纳伺服电机上的编码器读取到的各轮转速转化为送餐机器人的实际移动速度。
2.2)设定送餐机器人的运动速度,使得送餐机器人沿预先铺设好的磁条移动,由前部和后部的磁导航传感器6在前进的同时实时采集磁信号,传输给主控系统,进而判断送餐机器人的运动姿态;
2.3)当送餐机器人偏离磁条时,主控系统会根据所采集到的磁信号进行路径纠偏:在实际运动过程中,难免存在一定的干扰,使得送餐机器人偏离预先设定的路径。通过前后磁导航传感器6相对磁条的偏移量可计算出送餐机器人的偏向航角β,获取磁导航传感器6的8位采样数据,并将8位数据中高位1的个数减去低位1的个数,得到单个磁导航传感器6相对于磁条的偏移量,调节各轮转速,求出各轮的可控速度vm,将各轮可控速度vm重新带入式(7)中,得到新的送餐机器人速度,完成纠偏;
例如,位于前部的磁导航传感器6采集的信息为01111100,偏移量为1,设定“左为正,右为负”,即向左偏移为正,向右偏移为负。在判断好送餐机器人偏移情况之后,求出可控速度vm,将可控速度vm带入式(7)中,重新求得各轮的转速,完成纠偏。
上述步骤2.3)中,假设前部、后部的磁导航传感器6的偏移量分别为d1、d2,其中d1-d2与偏向航角β线性相关。例如,前部的磁导航传感器6的偏移量为1,后部的磁导航传感器6的偏移量为-1,则d1-d2=2,说明送餐机器人总体向左偏移。此时通过主控系统判断送餐机器人位姿变化,调整送餐机器人转速,使送餐机器人恢复正常轨迹。故将d1-d2作为偏向航角β的量化单位。
上述步骤2.3)中,假设前进后退时,没有偏离磁条时前进的速度为vy,但是在小车发生偏移时,不能用vy作为送餐机器人的纠偏速度,否则送餐机器人无法快速完成纠偏,出现剧烈晃动现象,无法平稳运行,设定此时送餐机器人轮子的可控速度vm,以此可控速度vm完成送餐机器人的位姿矫正;在确定偏移量d1-d2后,根据实际需要调整Pω求得可控速度vm为:
vm=Pω*(d1-d2), (8)
式中,Pω为方向控制比例系数。通过式(8)可计算得到vm的可控速度,由于送餐机器人在偏移量大于1的时候才可以有效进行纠偏,最后根据现场的实际需求对Pω的值进行微调。使得送餐机器人可以稳定运行,完成作业。
上述各实施例仅用于说明本发明,各部件的结构、尺寸、设置位置及步骤都是可以有所变化的,在本发明技术方案的基础上,凡根据本发明原理对个别部件及步骤进行的改进和等同变换,均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (10)

1.一种基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人导航方法,其特征在于包括以下步骤:
1)由安装在送餐机器人前部和后部的磁导航传感器对铺设在地面上的磁条进行磁信号检测,并将检测到的磁信号进行信号处理,通过站点识别进行送餐机器人位置判断;
2)站点识别信息传输至送餐机器人内的主控系统,由主控系统控制送餐机器人麦克纳姆轮的四组精纳伺服电机进行转向、前进或后退,实现送餐机器人的位置改变。
2.如权利要求1所述导航方法,其特征在于:所述步骤1)中,在磁条上安装有多个用于当做站点识别的横向磁条。
3.如权利要求1所述导航方法,其特征在于:所述步骤2)中,送餐机器人的位置改变的方法包括以下步骤:
2.1)通过麦克纳姆轮的运动模型,计算得到送餐机器人的实际移动速度;
2.2)设定送餐机器人的运动速度,使得送餐机器人沿预先铺设好的磁条移动,由前部和后部的磁导航传感器在前进的同时实时采集磁信号,传输给主控系统,进而判断送餐机器人的运动姿态;
2.3)当送餐机器人偏离磁条时,主控系统会根据所采集到的磁信号进行路径纠偏:通过前后磁导航传感器相对磁条的偏移量计算出送餐机器人的偏向航角β,获取磁导航传感器的8位采样数据,并将8位数据中高位1的个数减去低位1的个数,得到单个磁导航传感器相对于磁条的偏移量,调节各轮转速,求出各轮的可控速度vm,将各轮可控速度vm重新带入实际移动速度计算公式中,得到新的送餐机器人速度,完成纠偏。
4.如权利要求3所述导航方法,其特征在于:所述步骤2.1)中,4个麦克纳姆轮的角速度ωi与辊子在x、y轴上的速度关系式:
式中,ωi为麦克纳姆轮绕轴转动的角速度,i=1,2,3,4;ωz表示送餐机器人绕四轮中心的转速;L1表示沿x方向轮子中轴线到四轮中心的距离,L2表示沿y方向轮子中轴线到四轮中心的距离;vx、vy分别为麦克纳姆轮上的辊子沿x轴的速度和y轴的速度;R为麦克纳姆轮半径;
由上述公式得出其逆转关系式如下:
该式为麦克纳姆轮全向移动的控制公式;将精纳伺服电机上的编码器读取到的各轮转速转化为送餐机器人的实际移动速度。
5.如权利要求3所述导航方法,其特征在于:所述步骤2.3)中,假设前部、后部的磁导航传感器的偏移量分别为d1、d2,其中d1-d2与偏向航角β线性相关;故将d1-d2作为偏向航角β的量化单位。
6.如权利要求5所述导航方法,其特征在于:所述步骤2.3)中,假设前进后退时,没有偏离磁条时前进的速度为vy,设定此时送餐机器人轮子的可控速度vm,以此可控速度vm完成送餐机器人的位姿矫正;在确定偏移量d1-d2后,根据实际需要调整Pω求得可控速度vm为:
vm=Pω*(d1-d2),
式中,Pω为方向控制比例系数;根据现场的实际需求对求得的Pω值进行微调,使得送餐机器人稳定运行,完成作业。
7.一种实现如权利要求1至6任一项所述导航方法的基于双磁导航纠偏的全向移动送餐机器人,其特征在于:包括车身,所述车身内部设置有用于安装主控系统的主控系统仓;位于所述车身前部两侧分别设置有两组超声波传感器,用于采集车身前方数据,并将采集到的车身前方数据传输至所述主控系统,所述主控系统根据接收到的数据实时判断前方路口信息;位于所述车身顶部设置有物品台支架,所述物品台支架上设置有若干物品放置台,通过所述物品放置台放置所要完成送达的物品;位于所述车身的前部和后部分别设置有与所述主控系统连接的磁导航传感器,所述磁导航传感器设置在所述车身端部的最下部,与预先铺设在地面上的磁条匹配设置,所述磁导航传感器将检测到的信息传输至所述主控系统,使所述车身按照规定的路径沿磁条行走。
8.如权利要求7所述送餐机器人,其特征在于:铺设在地面上的所述磁条上设置有若干与其垂直的横向磁条,用于进行站点识别,使所述磁导航传感器在位于所述横向磁条上方时会得到特殊的采样值,传输至所述主控系统;所述特殊的采样值为OXFF值。
9.如权利要求7所述送餐机器人,其特征在于:所述车身四周壁面分别设置有橡胶防撞装置。
10.如权利要求7所述送餐机器人,其特征在于:所述车身两侧分别设置有两对麦克纳姆轮,两对所述麦克纳姆轮由固定在所述车身底盘上的四组带有编码器的精纳伺服电机驱动,所述四组精纳伺服电机与所述主控系统连接。
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