基于麦克纳姆轮的智能搬运机器人

2024-03-19 08:15章扬周子尧杨皓斌
电子制作 2024年4期
关键词:稳压原理图摄像头

章扬,周子尧,杨皓斌

(杭州电子科技大学 电子信息学院,浙江杭州,310018)

0 引言

随着科学技术的不断进步,智能控制和神经网络应用正逐渐渗透到各个领域。传统行业,如机械和电子制造,也在不断向前发展,成为当前的研究热点,并已经逐步实现产品化。此外,物流行业的崛起促使物流机器人的涌现和不断发展。

目前的物流机器人在高效地完成搬运任务方面表现出色,然而,它们尚未具备物品识别和分类的功能,无法辨别贵重物品和普通物品,需要人工干预进行分类,这限制了其完全释放人力生产力的潜力。此外,这类机器人缺乏远程监控和操作功能,不能在应对突发问题时进行远程操控。鉴于上述两个问题,我们提出了当前领域的挑战。

我们的项目具备在已知场地内执行货物识别和搬运任务的能力,适用于各种物流分拣等场景,极大提升了生产效率,实现了生产力的最大释放。此外,它还具备在未知或突发情况下进行远程控制和探索道路的能力,使人能够应对突发情况,并进行简单的搬运任务,将潜在风险和损失降至最低。此外,它还可以进行固有功能之外的操作,实现更多的功能。

1 系统总体设计

本系统的整体框图如图1 所示。它包括主控板、机械臂、舵机、摄像头、电机、电机驱动电路、编码器、电池、电源电路。

图1 系统框图

图2 锂聚合物电池

图3 TPS54540 简化电路图

本系统的主要工作部件是机械臂、摄像头和电动机。为了控制这三个部件执行相应的动作,我们采用舵机控制机械臂运动,电机驱动电路、编码器控制电机转向和速度,进一步操控车身运动轨迹。此外,主控板负责处理摄像头传来的视频数据,分析得到结果后将行动命令传递给电机和机械臂。整个系统的供电由电池和电源电路提供。

2 硬件电路设计

硬件是整个系统最基础的一部分,良好的硬件设计是实现软件编程设计的基础,才能保证智能车运行流畅稳定。根据车身结构来合理布局,确定电路板的尺寸以及固定孔位置,车模更加一体化。硬件电路设计的开始,要进行主控芯片的选择,主控芯片要考虑算力,是否能够满足图像处理的要求,芯片主频能否满足传输速率的要求等。整个硬件系统主要包括电源供电电路、电机驱动电路、运算放大电路等,将各个电路设计到一起时,需要考虑到供电的稳定性。

■2.1 主控芯片选择

主控芯片使用的是NXP公司生产的I.MX RT1064[5],此款芯片基于Cortex-M7 内核,主频高达600MHz,CPU运算速度快,这意味着在对摄像头采集的图像做图像处理的时候会有很强的运算性能,为大量复杂的运算提供了更大的算力,增加了数据处理的速度,增强了图像处理能力。同时,此款芯片还有1M 的片内SRAM,可以将一些较为复杂程序中的一些中间变量放入特殊的内存,提高数据处理的速率。

■2.2 电源电路的设计

2.2.1 电池的选择

电池选用锂聚合物电池,规格型号为11.1V 2600mA。能够满足智能车中速运行大概半个多小时,续航时间长。并且该电池的尺寸很符合放置在车模底盘,不会影响车模运行情况及观感。

电路根据不同外设供电需要,需要从11.1V 锂聚合物电池设计不同的稳压电路,用来提供6V 舵机供电、3.3V 单片机供电、5V 编码器供电,另外电机的供电直接使用电池输出电压,无需做稳压处理。

2.2.2 5V 稳压电路的设计

5V 稳压原理图电路设计如图4 所示。

图4 TPS54540设计原理图

TPS54540 是一款42V,5A 降压稳压器,此稳压器具有一个集成的高侧MOSFET。按照ISO 7637 标准,此器件能够耐受高达45V 的抛负载脉冲。电流模式控制提供了简单的外部补偿和灵活的组件选择。一个低纹波脉冲跳跃模式将无负载时的电源电流减小至146μA。当启用引脚被拉至低电平时,关断电源电流被减少至2μA。这块芯片不仅体积小,输出稳定,输出电流更是可达5A,极高的开关频率可以很好地为后方各种用电元件提供足够的功率。经过实测,输出端带载1A 情况下纹波只有50mV,精度可达5%。用TPS545450 稳压至5V后,使用简单而稳定的AMS1117(LDO)电源稳压至3.3V 即可。

表1 TPS545450管脚功能表

表2 LM2596S管脚功能表

2.2.3 6V 稳压电路的设计

LM2596s 开关电压调节器是降压型电源管理单片集成电路,能够输出3A 的驱动电流。相比于另外一款稳压芯片——AMS1117,能够带动更大的负载。

6V 稳压原理图电路设计如图5 所示。

图5 稳压原理图

2.2.4 3.3V 稳压电路的设计

3V3 稳压模块主要是用AMS1117 在5V 稳压基础上再做稳压,AMS1117 是一种固定输出调节器,是一种低压差线性稳压器,最大可输出500mA 电流,可以给编码器,TFT 显示屏等供电,这种供电的方式使输出电源受干扰小,可以使传感器采集的信号更加稳定。原理图如图6 所示。

图6 3V 稳压原理图设计

■2.3 电机驱动电路的设计

电机驱动芯片选用BTN7971B 驱动芯片,它具有逻辑电平输入、电流检测诊断、压摆率调整、死区时间产生以及过温、过压、欠压、过流和短路保护,便于进行控制和电路设计,且驱动能力满足智能车智能视觉组的使用要求。BTN7971B与其他BTN7971B 结合使用,可以形成H 桥电机驱动。

电流采集使用BTN 的引脚进行负载电流输出,IS引脚与负载电流成比例(比例一般为19.5K,具体见芯片数据手册)的电流源,在该引脚上配置检流电阻,可以通过AD 接口采集到电压得到相应的电流值。

对BTN 的使能引脚进行单独控制,配合电流检测可以对BTN的使能状态进行控制,检测到过流时,切断BTN 输出,对电机进行过流保护。

在BTN 的电源和地之间接470nf 的电容,进行滤波,减少电机造成的地抖动。图7 是BTN7971B 的封装。

图7 BTN7971B 封装图

关于BTN7971B 的引脚定义如表3 所示。

表3 BTN7971B引脚功能表

芯片手册建议的一种H 桥设计方法如图8 所示。

图8 BTN7971B H 桥推荐电路

参考上面H 桥设计电路,最终设计了该驱动电路原理图如图9 所示。

图9 电机驱动原理图

使用两个H 桥来控制两个电机,一个H 桥由两路PWM 组成,可以在IS 端接一个ADC 管脚,来检测电压,进行过流保护。

图10 显示IN 管脚和OUT 管脚的时序问题,当IN由低变高,OUT 会延时一段时间后,再有电压输出,当IN 由高变低,OUT 会有一段延时,然后由高变低。

图10 IN 和OUT 管脚时序图

■2.4 主控板的设计

主控板除了包括核心板插针以外,还包括4 个编码器接口,一个陀螺仪接口,3个舵机接口,一个电磁铁接口,4 路电源接口,两个OpenArt 通讯接口,裁判系统接口,PWM 输出接口,以及为了调试时使用的LCD 接口和一个五项开关两个独立按键。

主控电路原理图如图11 所示。

图11 主板原理图

图12 主控板PCB 图

图13 主程序流程图

图14 子程序流程图1

图15 子程序流程图2

图16 子程序流程图3

■2.5 PCB 设计

2.5.1 主控板PCB 设计

主控板的接口和驱动板匹配,普遍使用XH2.54 接口,比较牢靠的同时可提供充足的电流。同时为了缩小主控体积,采用了四层板设计,尽可能提高集成度。

2.5.2 电机驱动PCB 设计

驱动板采取了双面设计,在上下两面都安置有电子器件,这样可以节省空间,节约主控板的面积。由于驱动板过电流比较大,电源供电接口采用XT30,最大过电流为30A,完全满足要求。

3 系统软件设计

■3.1 软件总体设计

在整个系统上电后,首先对所有传感器模块进行初始化(电机、陀螺仪、串口等),结束后将会进入菜单栏目,在这里可以进行功能选项。当按键按下,我们可以选择进入我们的远程控制模式或是搬运模式,也可以进行参数测试与调整。若按键没有按下则持续显示。

在功能检测的子模块中,我们可以对已有的功能进行测试并实现参数的调试。我们可以测试电机、编码器以及各种其他传感器的基本功能,并与实际功能结合起来进行测试。例如,我们可以将陀螺仪与电机驱动结合,测试小车能否快速旋转到指定角度或者利用摄像头与串口功能测试下位机路径规划结果等。当结果与预期不符,我们可以进行PID参数整定并将参数存储到SD 卡中,实现断电参数存取,以及线下调参等功能。

在远程控制模块,我们主要利用树莓派来实现远程控制的功能。利用树莓派摄像头,我们可以轻易做到摄像头图像的调取与远程显示,另外我们在远程发送串口指令来实现机器人动作。我们可以通过远程串口指令来控制机器人前、后、左、右运动或定距离行进一段路程,并能控制机械臂进行左右移动,这样除了能改变摄像头视野外还能进行人工控制搬运工作。

在搬运模式下,我们除了可以直接利用机器人内置的摄像头来实现目标的坐标点位提取,还可以通过树莓派来构建场外摄像头,利用OpenCV 来实现位置目标位置情况下,坐标点位的识别与计算。获得准确的坐标信息后,利用无线模块将信息传递给机器人,机器人开始工作,不断进行平移、目标识别、机械臂搬运分类这三个流程直至所有目标搬运完毕。然后机器人会将分类后的货物卸到目标区域内并自动回到车库。

■3.2 控制算法设计

由于我们使用的是麦轮车,所以想要控制好麦轮的行动还需了解麦轮的特点。

麦克纳姆轮(以下简称麦轮)[1~2]是由轮毂和围绕轮毂的辊子组成的,辊子是一种没有动力的从动小滚轮,麦克纳姆轮辊子轴线和轮毂轴线夹角是45 度,并且有互为镜像关系的A、B 轮两种,或者会被称为左旋轮和右旋轮。这一般会在轮毂上面有标识A 和B、L 和R。前面提到麦轮分AB两种,如果A 轮向前运动时同时向右运动,即斜向右前方运动,那么相反,A 轮向后运动的同时会向左运动,即斜向左后方运动;相应B 轮就可以斜向左前和右后方运动。这样的话只要安装正确,我们就可以使车体全向移动。

只需调节x、y、z 三个方向的速度值即可完成全向移动,而为了使车能够更平滑地启动与停止,我们还编写了速度环及位置环等PID 控制代码。

同时为了获得当前移动的距离和坐标[3],我们需要利用编码器来计算小车移动的距离,同时,为了减小误差,我们固定了车头方向,由于我们车头是需要保持超前的,因此我们需要用到陀螺仪来实时校正车身的姿态,以防车头不正,产生距离上的误差。

在工业过程控制中[4~5],按被控对象的实时数据采集的信息与给定值比较产生的误差的比例、积分和微分进行控制的控制系统,简称PID(Proportional Integral Derivative)控制系统。PID 控制具有原理简单,鲁棒性强和适用面广等优点,是一种技术成熟、应用最为广泛的控制系统。我们对电机的速度控制进行了PID 闭环,每个轮子都有自己单独的PID,并且在加减速和角度控制上也同样利用了PID 来进行控制,我们将电机输出的限幅设置在了40%,在满足速度要求时防止出现一些意外情况导致加减速过快或车失控。运用PID控制的关键是调整KP、KI、KD三个参数,即参数整定。PID参数的整定方法有两大类:一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型,经过理论计算确定控制器参数;二是工程整定方法,它主要依赖工程经验,直接在控制系统的试验中进行,且方法简单、易于掌握,在工程实际中被广泛采用。

由于我们需要让小车移动到图片面前并识别,单纯地只靠编码器获取的距离值来判断是否到达是很不精准的,因此在到达图片附近后,我们需要利用一个摄像头来帮助我们校正车身的位置,通过摄像头获取到图片的位置信息反馈给主控从而来控制车身向图片面前移动。

4 总结

本作品为基于麦克纳姆轮的智能搬运机器人,除了智能搬运的要求之外,本作品还实现了远程网络连接查看和远程控制,将自动模式和手动模式相结合,扩宽了用途,探索了麦克纳姆轮的新应用。本作品使用可以全向行驶的麦克纳姆轮车模作为载体,使用四个电机,行驶速度快。车模装载有机械臂可以实现搬运,在机械臂上装载有摄像头,用以进行识别,实现了移动识别和搬运,是一种极大的提升。机器人上搭载树莓派[6],通过网络可以远程调用摄像头,进行实时观察,并且通过串口,可以实现手动控制。

硬件上使用了RT-1064 单片机,自主设计了PCB。机械臂结构采用3D 打印,其中与车模连接件采用自主设计和加装。使用九轴陀螺仪和摄像头等多种传感器,实现了多种传感器共同作用于一个系统的目标。使用航模电池供电,电源输出稳定。

软件编程上,使用自主上位机进行路径规划算法,对于搬运进行规划,减少搬运时耗。搭建深度学习模型,进行学习和识别,实现货物的自动化识别。对机械臂控制算法进行开发,可以实现轻易地准确拾取。通过树莓派连接网络,远程查看实时图像。串口连接下位机,进行控制信息的传输,实现手动控制。使用场外摄像头进行搬运物的定位,获取货物地址。使用了RT-Thread 嵌入式系统,提高了单片机的使用效率。

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