自主移动机器人控制系统软件设计

随着机器人在非结构化环境中使用的越来越来频繁,机器人所承担的任务与日俱增。8位的微处理器比如MCS-51已经不能满足任务需要。32位的处理器已经成为机器人首选的控制核心。本文提出了一种用于移动机器人的控制方案。这个方案采用红外线和超声波传感器进行定位和避障,使用直流电机实现机器人移动,使用带有嵌入

自主移动机器人控制系统软件设计

项文炳

(自动化与电气工程学院 指导教师：孙勇智)

摘要：随着机器人在非结构化环境中使用的越来越来频繁，机器人所承担的任务与日俱增。8位的微处理器比如MCS-51已经不能满足任务需要。32位的处理器已经成为机器人首选的控制核心。本文提出了一种用于移动机器人的控制方案。这个方案采用红外线和超声波传感器进行定位和避障，使用直流电机实现机器人移动，使用带有嵌入式操作系统µCLinux的ARM芯片S3C44B0X作为CPU。在潜入式操作系统中，应用程序必须通过设备驱动程序才能访问硬件设备，因此必须开发上述硬件的驱动程序。本文详细讲解了直流电机、红外线传感器和超声波传感器的开发细节。另外，还开发了避障应用程序。本文开发的移动机器人不仅实现了诸如前进、后退、左传、右转等基本功能，还实现了避障功能。

关键词： 移动机器人；自主避障；嵌入式系统；驱动程序

Abstract:Robot appears more and more frequently in non-structural environment. The tasks robots take have increased steadily. MCUs with 8-bit CPU, such as MCS-51, cannot afford these requirements. MCUs with 32-bit CPU become the first choice for robots. This thesis proposes a control scheme for autonomous mobile robot. The scheme uses infrared and ultrasonic sensors for localization and obstacle avoidance, use DC motor for driving, and use the ARM chip S3C44B0X as CPU, which embed the embedded OS µCLinux. In embedded OS, the application programs have to access hardwares via devices drviers, so it is necessary to develop device driver for above hardware. This thesis described the details for developing device drviers for DC motor, infrared sensors and ultrasonic rangers. The application program for obstacle avoidance is developed also. The mobile robot can perform basic behaviours such as forward moving, backward moving, left turning, right turning and obstacle avoidance.

Keywords: Mobile Robot；Autonomous Obstacle Avoidance；Embedded Systems；Device Drivers

1 绪论

1.1 移动机器人技术的概述

自20世纪50年代世界上第一台机器人装置诞生以来，机器人技术经历了一个从低级到高级的发展过程，机器人(ROBOT)一词的含义也越来越广泛。移动机器人是机器人学中的一个重要分

随着机器人在非结构化环境中使用的越来越来频繁,机器人所承担的任务与日俱增。8位的微处理器比如MCS-51已经不能满足任务需要。32位的处理器已经成为机器人首选的控制核心。本文提出了一种用于移动机器人的控制方案。这个方案采用红外线和超声波传感器进行定位和避障,使用直流电机实现机器人移动,使用带有嵌入

支。早在60 年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。除此之外还必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,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。对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣。

由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图象处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究，因此它能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。由于它在军事侦察、扫雷排险、防核污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。

从80年代起，美国国防高级研究计划局(DARPA)就专门立项，制定地面无人作战平台的战略计划，从而在全世界范围内掀开了全面研究移动机器人的序幕。国外比较著名的机器人研究计划有：美国能源部制定的机器人和智能系统计划(RIPA)及后来的空间机器人计划，欧洲尤里卡的机器人计划，日本通产省的极限环境下作业的机器人计划等。从总体的研究状况来看，日本在应用型的移动机器人研究方面走在了世界的前列，而美国和欧洲的一些国家在有关移动机器人的智能问题方面处于领先地位。

欧盟联合研究项目TIDE(Technology Initiative for Disabled and Elderly People)中有一项荷兰承担的M3S(Multiple Master and Multiple Slave)计划着重研究智能轮椅等移动机器人的硬件系统、总线标准与接口协议等；还有一些课题着重研究基于范围的传感器(如超声、红外等)导航问题，如英、德、意三国联合项目OMNI(Office wheelchair with high Manoeuvrability and Navigational Intelligence for people with severe handicap),美国密歇根大学的NavChair和MIT的Wheelesley。这些系统利用了超声和红外传感器进行测距，实现了不同的导航算法，并取得了较好的效果。但是由于这些传感器的固有特性，使用它们存在着一些缺点：如测量距离有限，鲁棒性差等。为了弥补超声波和红外传感器的不足，许多学者进行了基于视觉导航的研究，比较成功的例子有：美国CMU的Bookstore计划完全采用了视觉作为导航方式，实现了基于图像的视觉定位和导航；日本的Nagasaki University & Ube Technical College 的智能轮椅采用了室内灯光作为导航标记，使用了自然图像和激光反射图像相结合的方法实现了自定位；西班牙的SIAMO计划采用了黑白图象编码路标作为定位标记，实现了视觉导航。 [1][1][1]

随着机器人在非结构化环境中使用的越来越来频繁,机器人所承担的任务与日俱增。8位的微处理器比如MCS-51已经不能满足任务需要。32位的处理器已经成为机器人首选的控制核心。本文提出了一种用于移动机器人的控制方案。这个方案采用红外线和超声波传感器进行定位和避障,使用直流电机实现机器人移动,使用带有嵌入

在机器人智能技术方面，一些机器人已经可以在非结构动态环境中，利用视觉传感器以及其他的多种传感器，实现可以对周围的环境进行自学习、自适应，并能够通过各种交互方式与人交流，学到关于环境的先验知识。例如，美国密歇根州立大学的SAIL机器人就可以通过多模态感知接口进行环境学习，使之成为具有初步人类智能的自学习导航机器人。在交互技术方面，近年来有许多研究机构致力于将语音识别技术作为一种交互方式应用于移动机器人，而且取得了许多成果，例如：意大利的MAIA计划，该计划中的机器人能够在连续语音，非特定人的条件下，识别口语化的命令；日本的Jijo-2机器人也能够在连续语音中识别口语化命令，它被用于办公室的信息咨询和引导来宾；德国的RHINO服务机器人能够听懂简单的短语命令，并对环境噪音有很强的鲁棒性，已经开始应用于展览馆中咨询和导游工作；NEC公司也开发出人机交流机 …… 此处隐藏：3883字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……