CN109857105A - 一种现代物流中自动导引避障机器人小车及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种现代物流中自动导引避障机器人小车，包括机器人小车，在机器人小车上安装一组超声波检测装置，一组超声波检测装置包括多个超声波传感器，每个超声波传感器电连接一个模糊控制器，在机器人小车上安装有控制器，控制器通过无线收发模块分别与多个超声波传感器电连接，控制器分别与多个模糊控制器电连接；控制器通过双H桥驱动器分别与机器人小车车轮上的伺服电机电连接；编码器与上述各个伺服电机连接；正交脉冲解码器分别与编码器和控制器连接；电源监控复位安装在车顶部。能够缩短小车的行进距离进而缩短行进时间，设计的模糊控制器能够提高系统的稳定性，减小误差。使用了超声波传感器，获得的外部信息精度高，且易于实现。

Description

一种现代物流中自动导引避障机器人小车及其控制方法

技术领域

本发明属于物流设备技术领域，尤其涉及一种现代物流中自动导引避障机器人小车及其控制方法。

背景技术

物流业具有工作量、信息量大，工作环节多的特点，传统的物流主要依靠人工操作，在进行分拣、装卸搬运等环节不仅效率低下，而且容易出错。而智能物流小车的出现不仅节省了大量劳动力，更减少了错误率，工作效率大大提高。智能小车是一个综合多学科和高科技的产物，它不仅需要具有感知外界环境的能力，还需要具有任务规划和实施决策的能力。技术日益进步的今天，智能物流小车在导航、路径规划、避障等方面还存在一定的不足，要想实现小车快速导航、自动避障，许多问题还有待进一步研究。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种现代物流中自动导引避障机器人小车及其控制方法。

本发明是通过如下技术方案实现的，本发明一方面提供一种现代物流中自动导引避障机器人小车，包括机器人小车，在所述机器人小车的前部和两侧安装一组超声波检测装置，所述一组超声波检测装置包括多个超声波传感器，每个超声波传感器电连接一个模糊控制器，在所述机器人小车上安装有控制器，所述控制器通过无线收发模块分别与多个超声波传感器电连接，所述控制器分别与多个模糊控制器电连接；所述控制器通过双H桥驱动器分别与机器人小车车轮上的伺服电机电连接；编码器与上述各个伺服电机连接，用于检测转速；正交脉冲解码器分别与编码器和控制器连接，正交脉冲解码器接收编码器信息解码后传送给控制器；电源监控复位安装在车顶部用于紧急复位。

作为优选，在所述机器人小车的左侧车轮上设有左伺服电机，在所述机器人小车右侧车轮上设有右伺服电机，所述控制器分别与左伺服电机和右伺服电机电连接。

作为优选，所述主控制器采用的是ARM7芯片S3C44B0X。 S3C44B0X是高性价比、高性能的微控制器，它采用ARM7TDMI内核。ARM7TDMI是一种32位嵌入式RISC处理器，片上主要集成有 71个通用可编程I/O口，8个外部中断源，5个PWM定时器及1个内部定时器，8路10位ADC，4路组相联统一的8KB指令/数据Cache， 2个带有握手协议的UART和1个SIO，PLL时钟发生器，具有日历功能的RTC(实时时钟)。硬件资源丰富，可以满足机器人小车系统的数据处理要求。

作为优选，所述无线收发模块采用nRF401无线收发芯片。无线收发模块采用nRF401，它采用FSK调制解调技术，抗干扰能力强，电路实现简单。根据机器人小车的车体结构和刚体平动原理可知，机器人小车在任意的瞬时都是绕车体瞬心转动。机器人小车系统的主要功能有前进、后退、左右转弯、自主行走、自主避障等。

作为优选，所述一组超声波检测装置包括7个超声波传感器。对于智能小车而言，要想实现精确导航，安全避障，必须实时的采集周围环境信息。超声波传感器具有信息处理简单、速度快、实现方便等优点，因此本文采用超声波传感器。超声波传感器的测距原理是通过不断的检测超声波发射后遇到障碍物所反射的回波的时间。因此，在已知超声波速度的前提下，就可以计算出小车与障碍物之间的距离，即S＝VT/2其中是机器人与障碍物之间的距离，V是超声波在介质中的传播速度，T是从超声波发射到反射回来的时间间隔。超声波传感器检测小车与障碍物之间的距离，通过微处理器处理此距离信号，若此距离信号达到设定的范围，微处理器立即发出命令，通过双H桥驱动两个驱动轮作出相应的动作。

在本设计中，机器人只能获取位于车辆前方的信息(仅考虑前进速度)，这是由安装在机器人小车顶部的一组七个超声波传感器完成的。扫描参数Pos(每个传感器一个)用于通过模糊逻辑推理来确定机器人小车的未来速度和方向，传感器获得的信息(障碍物的距离和方向)由模糊控制器分析。本设计的目标是开发一个模糊控制系统，使智能小车能够在最少的时间内从起点到达目标点且不发生碰撞。为了提高安全导航的效率，运行时间和距离必须最小化。为了实现这一点，机器人必须朝向目标转向，减少误差角，同时根据小车距目标远近以及是否检测到障碍物，不断调整其速度。当机器人远离目标点并且在车辆附近没有障碍物时，加快行驶速度。另一方面，当机器人靠近障碍物或靠近目标点时，降低速度。如果检测到障碍物，则角度θ₁(障碍物角度)必须增大，改变转向角θ₃。在避过障碍物之后，再次要减小角度目标θ₂。该导航方案通过设计的模糊控制器实时实现，该模糊控制器从先前描述的超声系统获取信息。

本发明针对智能物流小车避障和导航的问题，基于ARM处理器，提出了一种智能物流小车的模糊控制方法。利用模糊逻辑控制和超声波感应器，通过模糊规则的推理过程来实现小车在未知环境下的安全避障以及自动导航。

超声波传感器，用于完成对超声波的发送和接受。由于超声波振动频率高于机械波，具有波长短、频率高、绕射现象小、方向性好、穿透本领强、具有多普勒效应等特点。主要由发送器部分、接收器部分、控制部分和电源部分构成。通过超声波发射器向某一方向发射超声波,在发射时刻的同时开始计时,超声波在空气中传播时碰到障碍物就立即返回来,超声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波在空气中的传播速度为V,而根据计时器记录的测出发射和接收回波的时间差△t,就可以计算出发射点距障碍物的距离S,即:

S＝V·△t/2由于小车速度较低并且超声波发射和接收时间差及其微小，即可忽略在时间差内小车本身行驶的距离。

本发明另一方面提供一种现代物流中自动导引避障机器人小车的模糊控制方法，包括以下步骤：

第一步，确定输入输出变量；本设计中选择障碍物距离、障碍物角度、目标角度作为输入变量，小车转向角及行驶速度作为输出变量。

第二步，确定各变量论域以及模糊语言值；变量障碍物角度的论域为{-60，-30，0，30，60}；变量误差角度论域为{-60，-30，0，30， 60}；变量转向角论域范围为{-20，-10，0，10，20}，各变量对应的模糊语言值如表1所示：

表1各变量对应的模糊语言值

其中，LB表示在左侧，LS表示偏左，ZO表示此时为0，RB表示在右侧，RS表示偏右，VS表示速度很慢，SL表示速度较慢，MD 表示适中，FT表示速度很快，NR表示距离很近，RE表示距离较近， FA表示距离很远。

第三步，确定各变量的隶属度函数；为了更准确地表示外界环境的不确定性，本文针对每个语言变量都选取了一个合适的隶属度函数，如图4—图9所示。

第四步，建立模糊控制规则；根据实际经验得出下模糊规则表，本设计中的模糊规则表按照小车与障碍物的距离分为三部分，以小车与障碍物距离适中为例：

IF(OD IS MD)AND(θ₁IS LB)AND(θ₂IS LB)THEN(θ₃IS LS)，表示如果小车与障碍物距离适中，且障碍物在小车左侧，且小车在目标左侧，则小车向左转。

IF(OD IS MD)AND(θ₁IS LS)AND(θ₂IS RS)THEN(θ₃IS RS)，表示如果小车与障碍物距离适中，且障碍物在小车偏左，且小车在目标偏右，则小车转向偏右。

根据此类规则，一共有47条规则，保证小车从起始点自主前进到目标点且不发生碰撞；当小车与障碍物距离适中时，模糊规则表如表2所示：

表2部分模糊规则表

第四步，模糊推理与解模糊；Mamdani推理法具有简单性和高准确性，本设计运用此方法进行模糊推理，最后用重心法来解模糊，即可得到小车系统的控制量。

对小车系统进行了仿真实验，得到了小车的运行轨迹。仿真结果显示了小车在没有障碍物附近时如何加速，而当小车附近存在障碍物时，小车能够达到较低的速度，这使得更安全的导航并提高其性能。为了同时感知和避免多个障碍，控制器在七个超声波传感器传输相应的信号后检查整个知识库的信息(障碍物距离)到小车系统。使用由所有满足的模糊规则获得的所有模糊结论，获得控制信号(方向或速度)发送到小车。在将一对控制信号(方向和速度)发送到小车之后，传感器捕获一组新的环境信息并传送给模糊控制器，如此循环，直到机器人到达目标为止。

本发明的有益效果为：

1、能够能够缩短小车的行进距离进而缩短行进时间，提高工作效率。

2、设计的模糊控制器能够提高系统的稳定性，减小误差。

3、使用了超声波传感器，获得的外部信息精度高，且易于实现。

4、由于通过超声波传感器获得了导航所需的信息，所以可以将该方法扩展到可能的移动障碍物的分析。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为系统的硬件电路图

图2为小车系统的控制框图

图3为小车导航几何示意图

图4为障碍物角度的隶属度函数曲线

图5为目标角度的隶属度函数曲线

图6为转向角度的隶属度函数曲线

图7为小车速度的隶属度函数曲线

图8为小车与目标点距离的隶属度函数曲线

图9为小车与障碍物距离的隶属度函数曲线

图10为小车导航仿真图。

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。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

实施例1，系统硬件设计：一种现代物流中自动导引避障机器人小车，包括机器人小车，在所述机器人小车的前部和两侧安装一组超声波检测装置，所述一组超声波检测装置包括多个超声波传感器，每个超声波传感器电连接一个模糊控制器，在所述机器人小车上安装有控制器，所述控制器通过无线收发模块分别与多个超声波传感器电连接，所述控制器分别与多个模糊控制器电连接；所述控制器通过双H桥驱动器分别与机器人小车车轮上的伺服电机电连接；编码器与上述各个伺服电机连接，用于检测转速；正交脉冲解码器分别与编码器和控制器连接，正交脉冲解码器接收编码器信息解码后传送给控制器；电源监控复位安装在车顶部用于紧急复位。

本发明中的主控制器采用的是ARM7芯片3C44B0X。S3C44B0X 是高性价比、高性能的微控制器，它采用ARM7TDMI内核。 ARM7TDMI是一种32位嵌入式RISC处理器，片上主要集成有71 个通用可编程I/O口，8个外部中断源，5个PWM定时器及1个内部定时器，8路10位ADC，4路组相联统一的8KB指令/数据Cache， 2个带有握手协议的UART和1个SIO，PLL时钟发生器，具有日历功能的RTC(实时时钟)。硬件资源丰富，可以满足机器人小车系统的数据处理要求。

无线收发模块采用nRF401，它采用FSK调制解调技术，抗干扰能力强，电路实现简单。根据机器人小车的车体结构和刚体平动原理可知，机器人小车在任意的瞬时都是绕车体瞬心转动。机器人小车系统的主要功能有前进、后退、左右转弯、自主行走、自主避障等。

对于智能小车而言，要想实现精确导航，安全避障，必须实时的采集周围环境信息。超声波传感器具有信息处理简单、速度快、实现方便等优点，因此本文采用超声波传感器。超声波传感器的测距原理是通过不断的检测超声波发射后遇到障碍物所反射的回波的时间。因此，在已知超声波速度的前提下，就可以计算出小车与障碍物之间的距离，即S＝VT/2其中是机器人与障碍物之间的距离，V是超声波在介质中的传播速度，T是从超声波发射到反射回来的时间间隔。超声波传感器检测小车与障碍物之间的距离，通过微处理器处理此距离信号，若此距离信号达到设定的范围，微处理器立即发出命令，通过双 H桥驱动两个驱动轮作出相应的动作。

在本设计中，我们的机器人只能获取位于车辆前方的信息(仅考虑前进速度)，这是由安装在小车顶部的一组七个超声波传感器完成的。扫描参数Pos(每个传感器一个)用于通过模糊逻辑推理来确定小车的未来速度和方向，传感器获得的信息(障碍物的距离和方向) 由模糊控制器分析。本设计的目标是开发一个模糊控制系统，使智能小车能够在最少的时间内从起点到达目标点且不发生碰撞。为了提高安全导航的效率，运行时间和距离必须最小化。为了实现这一点，机器人必须朝向目标转向，减少误差角，同时根据小车距目标远近以及是否检测到障碍物，不断调整其速度。当机器人远离目标点并且在车辆附近没有障碍物时，加快行驶速度。另一方面，当机器人靠近障碍物或靠近目标点时，降低速度。如果检测到障碍物，则角度θ₁(障碍物角度)必须增大，改变转向角θ₃。在避过障碍物之后，再次要减小角度目标θ₂。该导航方案通过设计的模糊控制器实时实现，该模糊控制器从先前描述的超声系统获取信息。

超声波传感器，用于完成对超声波的发送和接受。由于超声波振动频率高于机械波，具有波长短、频率高、绕射现象小、方向性好、穿透本领强、具有多普勒效应等特点。主要由发送器部分、接收器部分、控制部分和电源部分构成。通过超声波发射器向某一方向发射超声波,在发射时刻的同时开始计时,超声波在空气中传播时碰到障碍物就立即返回来,超声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波在空气中的传播速度为V,而根据计时器记录的测出发射和接收回波的时间差△t,就可以计算出发射点距障碍物的距离S,即:

S＝V·△t/2由于小车速度较低并且超声波发射和接收时间差及其微小，即可忽略在时间差内小车本身行驶的距离。

一种现代物流中自动导引避障机器人小车的模糊控制方法，包括以下步骤：

第一步，确定输入输出变量；本设计中选择障碍物距离OD、障碍物角度θ₁、目标角度θ₂作为输入变量，小车转向角θ₃及行驶速度VE作为输出变量。

第二步，确定各变量论域以及模糊语言值；变量障碍物角度的论域为{-60，-30，0，30，60}；变量误差角度论域为{-60，-30，0，30， 60}；变量转向角论域范围为{-20，-10，0，10，20}，各变量对应的模糊语言值如表1所示：

表1各变量对应的模糊语言值

其中，LB表示在左侧，LS表示偏左，ZO表示此时为0，RB表示在右侧，RS表示偏右，VS表示速度很慢，SL表示速度较慢，MD 表示适中，FT表示速度很快，NR表示距离很近，RE表示距离较近，FA表示距离很远；

第三步，确定各变量的隶属度函数；为了更准确地表示外界环境的不确定性，本文针对每个语言变量都选取了一个合适的隶属度函数，如图4—图9所示。

第四步，建立模糊控制规则；根据实际经验得出下模糊规则表，本设计中的模糊规则表按照小车与障碍物的距离分为三部分，以小车与障碍物距离适中为例：

IF(OD IS MD)AND(θ₁IS LB)AND(θ₂IS LB)THEN(θ₃IS LS)，表示如果小车与障碍物距离适中，且障碍物在小车左侧，且小车在目标左侧，则小车向左转。

IF(OD IS MD)AND(θ₁IS LS)AND(θ₂IS RS)THEN(θ₃IS RS)，表示如果小车与障碍物距离适中，且障碍物在小车偏左，且小车在目标偏右，则小车转向偏右；

根据此类规则，一共有47条规则，保证小车从起始点自主前进到目标点且不发生碰撞；当小车与障碍物距离适中时，模糊规则表如表2所示：

表2部分模糊规则表

第四步，模糊推理与解模糊；Mamdani推理法具有简单性和高准确性，本设计运用此方法进行模糊推理，最后用重心法来解模糊，即可得到小车系统的控制量。

对小车系统进行了仿真实验，得到了小车的运行轨迹。仿真结果显示了小车在没有障碍物附近时如何加速，而当小车附近存在障碍物时，小车能够达到较低的速度，这使得更安全的导航并提高其性能。为了同时感知和避免多个障碍，控制器在七个超声波传感器传输相应的信号后检查整个知识库的信息(障碍物距离)到小车系统。使用由所有满足的模糊规则获得的所有模糊结论，获得控制信号(方向或速度)发送到小车。在将一对控制信号(方向和速度)发送到小车之后，传感器捕获一组新的环境信息并传送给模糊控制器，如此循环，直到机器人到达目标为止。

当然，上述说明也并不仅限于上述举例，本发明未经描述的技术特征可以通过或采用现有技术实现，在此不再赘述；以上实施例及附图仅用于说明本发明的技术方案并非是对本发明的限制，参照优选的实施方式对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换都不脱离本发明的宗旨，也应属于本发明的权利要求保护范围。

Claims (6)

1.一种现代物流中自动导引避障机器人小车，其特征在于：包括机器人小车，在所述机器人小车的前部和两侧安装一组超声波检测装置，所述一组超声波检测装置包括多个超声波传感器，每个超声波传感器电连接一个模糊控制器，在所述机器人小车上安装有控制器，所述控制器通过无线收发模块分别与多个超声波传感器电连接，所述控制器分别与多个模糊控制器电连接；所述控制器通过双H桥驱动器分别与机器人小车车轮上的伺服电机电连接；编码器与上述各个伺服电机连接，用于检测转速；正交脉冲解码器分别与编码器和控制器连接，正交脉冲解码器接收编码器信息解码后传送给控制器；电源监控复位安装在车顶部用于紧急复位。

2.根据权利要求1所述的一种现代物流中自动导引避障机器人小车，其特征在于：在所述机器人小车的左侧车轮上设有左伺服电机，在所述机器人小车右侧车轮上设有右伺服电机，所述控制器分别与左伺服电机和右伺服电机电连接。

3.根据权利要求1所述的一种现代物流中自动导引避障机器人小车，其特征在于：所述主控制器采用的是ARM7芯片S3C44B0X。

4.根据权利要求1所述的一种现代物流中自动导引避障机器人小车，其特征在于：所述无线收发模块采用nRF401无线收发芯片。

5.根据权利要求1所述的一种现代物流中自动导引避障机器人小车，其特征在于：所述一组超声波检测装置包括7个超声波传感器。

6.根据权利要求1所述的一种现代物流中自动导引避障机器人小车的模糊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

第一步，确定输入输出变量；本设计中选择障碍物距离、障碍物角度、目标角度作为输入变量，小车转向角及行驶速度作为输出变量。

第二步，确定各变量论域以及模糊语言值；变量障碍物角度的论域为{-60，-30，0，30，60}；变量误差角度论域为{-60，-30，0，30，60}；变量转向角论域范围为{-20，-10，0，10，20}，各变量对应的模糊语言值如下表所示：

其中，LB表示在左侧，LS表示偏左，ZO表示此时为0，RB表示在右侧，RS表示偏右，VS表示速度很慢，SL表示速度较慢，MD表示适中，FT表示速度很快，NR表示距离很近，RE表示距离较近，FA表示距离很远。

第三步，确定各变量的隶属度函数；为了更准确地表示外界环境的不确定性，本文针对每个语言变量都选取了一个合适的隶属度函数，如图4—图9所示。

第四步，建立模糊控制规则；根据实际经验得出下模糊规则表，本设计中的模糊规则表按照小车与障碍物的距离分为三部分，以小车与障碍物距离适中为例：

IF(OD IS MD)AND(θ₁IS LB)AND(θ₂IS LB)THEN(θ₃IS LS)，表示如果小车与障碍物距离适中，且障碍物在小车左侧，且小车在目标左侧，则小车向左转。

IF(OD IS MD)AND(θ₁IS LS)AND(θ₂IS RS)THEN(θ₃IS RS)，表示如果小车与障碍物距离适中，且障碍物在小车偏左，且小车在目标偏右，则小车转向偏右。

根据此类规则，一共有47条规则，保证小车从起始点自主前进到目标点且不发生碰撞；当小车与障碍物距离适中时，模糊规则表如下所示：

第四步，模糊推理与解模糊；本设计运用Mamdani推理法进行模糊推理，最后用重心法来解模糊，即可得到小车系统的控制量。