轮式移动机器人运动控制系统研究与设计.pdf
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西安电子科技大学硕士学位论文轮式移动机器人运动控制系统研究与设计姓名：
赵世强申请学位级别：
硕士专业：
机械电子工程指导教师：
牛海军20090101摘要移动机器人运动控制技术作为机器人学的一个重要分支，是一项具有多年历史而且具有广泛应用前景的技术。
在查阅大量资料的基础上，分析了移动机器人运动控制技术特点及发展现状，研究并设计了两轮驱动的机器人运动控制系统。
移动机器人的位置和姿态识别是移动机器人运动控制系统中的一个最基本的问题。
本文根据两轮差速驱动机器人的运动学方程，采用了一种简洁实用的航位推算公式。
这种方法可以在性能较高的微处理器中采用，进行实时推算，具有一定的效率优势。
移动机器人运动控制结构决定了它的运动能力。
本文采用主从式控制结构，即由主机完成复杂运算并将处理后的数据传递给从机，由从机完成小车本体的控制，从机通过数控插补技术来实现机器人小车两驱动轮的联动；由运动函数构成的运动控制源程序在PC机编写，经编译生成相应的目标代码并通过串口发送到从机，从机的功能一是接收来自主机的数据和命令，二是根据主机发送的数据执行插补运算并驱动电机。
从机是以STC89LE52为核心的运动控制器，利用STC89LE52芯片的控制功能，实现了移动机器人两驱动电机的控制。
由从机构成的运动控制器，成本低，功能强，使用方便，而具有十分广阔的应用前景。
关键词：
运动控制航迹推算插补步进电机单片机AbstractAsanimportantbranchsubjectofrobotics，themotioncontrollertechnologyofmobilerobothasalonghistoryandwillbewidelyusedinthefuture，BasedOnreferringtoagreatdealoftheinformationandtheresearchofthetechnologyanddevelopmentofmobilerobotavailable，atwowheeldifferentialdrivingmobilerobotwasdesignedintheworkpresentedhereTheidentityoflocationandpositionisafundamentalproblemofthemotioncontrollersystemofmobilerobot。
Inthispaper，basedOntheresearchoftwowheeldifferentialdrivingmobileSmotiveequation，acompactandpracticablyequationwasinducedThismethodCallbeusedinahi曲performancemicrocontrollertoperformrealtimecalculationandwinshowitsefficientadvantageThemotionabilltyofawheeledmobilerobotiSdeterminedbyitsmotioncontrollersystemBasedontheutilizationofaPCandaslavermicrocomputer，acontrolsystemforawheeledmobilerobotwithtwosteppingmotorsisdesignedandimplementedThecontrolsystemisabletocontroltheturningandspeedofthetwomotorsbyinterpolationtechniqueThesourcemotioncontrolprogramiswrittenwiththesemotionfunctionsonPCanditiscompliedtoobjectcodeThecodeistransmittedtoRAMofmicrocontrollerthroughserialportofPCThemicrocontrollerhastwomainfunctionsThefirstiSreceivingdataorinstructionsfromPCThesecondisexecutingtheinstructionsThestepmotorCanbecontrolledbySTC89LE52withitsoutputmodule，ThiskindofmotioncontrollerhasthefeaturesoflowercostandpowerfulfunctionSoithaswideapplicationprospect，Keyword：
MotioncontrolCoursecalculationInterpolatingSteppingmotorMicrocontroller西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
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第一章绪论第一章绪论11题目的来源及研究意义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功能于一体的综合系统，它集中了传感器技术，机械工程，电子工程，计算机工程，自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。
随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业，农业，国防，医疗，服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷，搜捕，救援，辐射和空间领域等有害与危险场合得到很好的应用。
因此，机器人技术的研究和发展受到了越来越多的重视。
移动机器人是一个对外界环境高度开放的智能系统，能够在执行预先给定的任务指令的同时，根据行进中不断感知到的周围局部环境信息，自主地做出各种决策，自动避开障碍物，引导自身安全地行使到指定的目标位置。
这对解决工业中危险地区的标本采集和故障处理等问题有着实际的指导意义。
移动机器人控制技术是当今自动化领域技术发展的热点之一，受到了各方面的关注。
社会经济的飞速发展和各个行业对自动化程度要求的提高，都极大地推动了机器入技术的发展。
机器人的关键技术是机器人的控制。
为了控制各种机器人的动作，国内外已经研究了多种控制算法。
轮式移动机器人（WheeledMobileRobot以下简称WMR）的发展正处于快速成长的阶段。
由于具有较强的活动能力，良好的稳定性等特点，在工业，农业，国防等各个领域得到了广泛的应用，如WMR在办公机器人、仓储搬运、危险物处理、医疗保健、军用和特种机器人等领域的广泛应用前景，文献【1-7为国内外许多专家学者对轮式移动机器人进行了系统深入的研究。
由于移动机器入应用领域和范围的不断扩展，使机器人技术面临的新需求和新问题层出不穷。
移动机器人视觉导航系统具有探测信号范围宽，获取信息完整等优点，是未来移动机器人的一个主要发展方向，但同时存在目标和背景难以区分的难点。
为了将障碍物与背景分开，所需的图像计算量很大，导致系统的实时性较差。
目前移动机器人多采用双目视觉系统，机器人根据CCD像机对周围环境实时探测所获得的信息，规划出所需路径，并沿着该路径在没有人工干预的情况下，移动到预定目标，这种基于视觉导航的方式在交通运输，自动化仓库，柔性生产线的运料小车等方面己取得了较好的应用。
移动机器人运动控制算法主要是PID控制算法和模糊逻辑控制算法。
由于PID控制在实际系统中存在控制参数难以调整、模糊控制存在难以建立完善的推理规则等问题，移动机器人运动控制算法有待进一步发展。
2轮式移动机器人运动控制系统研究与设计尽管这几年来DSP（DigitalSignalProcessor）技术和FPGA（FieldProgrammableGateArray）芯片技术得到高速发展，但是近年来高性能的单片机也在不断推出，再加上用单片机开发产品的技术非常成熟，开发工具丰富且功能强大，开发成本相对低廉，这使传统的以单片机作为基础的运动控制系统仍然具有很强的生命力。
采用PC机与单片机相结合的控制是理想的选择。
若采用PC机与单片机控制通过串口相连的方式，则会使系统的连接更简单，因而也就更容易维护，由于硬件成本和开发成本都比较低廉，所以这种运动控制在市场上具有相当强的竞争力。
正因为如此，本文把这种运动控制控制器作为研究的主要对象。
移动机器人运动控制问题可以分为三类：
位姿镇定、轨迹跟踪和路径跟踪。
路径跟踪又可称作轨迹跟踪，有很多实际用途，比如工业移动机器人在工作场所里按预定路线运送物料、焊接机器人的焊缝跟踪、自主式移动机器人的道路跟随等，是移动机器人领域的一个重要研究方向。
目前，针对移动机器人的运动控制问题，已形成了很多的控制方法，主要有基于机器人动态模型的控制方法和具有鲁棒性的智能控制方法。
本文建立和分析了移动机器人基于插补算法的运动控制方法。
12移动机器人运动控制研究现状移动机器人运动控制即控制机器人按规划的轨迹运动，控制的好坏对机器人的性能有着直接的影响。
移动机器人运动控制器是移动机器人的执行机构，对系统平稳运行起着重要作用。
世界各国都很重视移动机器人运动控制的研究工作，并且投入了大量的人力和物力。
目前，轮式移动机器人常见的控制方法是双闭环控制移动机器人的左驱动轮速度和右驱动轮速度，其控制算法主要是PID控制算法和模糊逻辑控制算法。
国外：
PID控制是最早发展起来的控制策略之一。
由于PID控制器具有简单而固定的形式，算法简单、可靠性高，在很宽的操作条件范围内都能保持较好的鲁棒性，能给设计人员提供一种简单而直接的调节方式，故在工业控制过程中，PID控制器是应用最多的一种控制方式。
自1965年美国加利福尼亚大学控制论专家zadeh首次提出了用“隶属函数”概念来定量描述事物模糊性的模糊集合理论以来，其理论和方法日臻完善zadeh把模糊控制应用于自动控制领域，开辟了模糊控制理论及其工程应用的新时代。
从90年开始，DSP（DigitalSignalProcessor）技术和FPGA（FieldProgrammableGateArray）芯片技术在美国得到高速发展，出现了一批高性能低价格的DSP，这些DSP的重要特性是它们的兼容性好而且浮点运算速度快，使运动控制器能够浓缩在第一章绪论一块PCISAPCI控制卡上，而且每个伺服轴的更新速率可以达到20s，而FPGA芯片技术则使通过软件来更新硬件成为可能，如果将DSP和FPGA与PC相结合，则可充分利用现有的操作环境和资源，进一步降低系统的成本，增加系统的通用性。
目前，国内外高级运动控制器大多做成了ISAPCI插卡形式，这种插卡形式能充分地利用计算机现有的软件资源，总的看来，这种插卡形式的控制器功能强大，但结构也很复杂。
从技术水平上看，国内的运动控制器（卡）落后于国外。
目前国外的高性运动控制卡主要有：
美国PMAC运动控制卡：
应用领域涉及机器人、数控机床、雕刻机、旋转刀、X-Y系统等各类自动化设备。
日本三菱电机公司推出的第二代高性能Q系列运动控制器。
主要特点有：
体积小巧高速运动控制、配置灵活、SSCNET控制功能，MotionSFC编程，上位监控，可实现复杂的运动控制。
但结构复杂，价格昂贵。
英国BALDOR公司推出的各种运动控制卡：
功能很强，她采用类似Basic的结构语言Mint，通俗易懂，编程比较容易。
这种卡有总线型（PCLLSA），独立型（串口、USB），驱动集成型（步进、伺服）多种形式，可以满足不同应用领域的特殊需要。
国内：
在机器人运动控制器中，处理器件接受高层控制级的指令，计算和输出多路控制信号，协调各驱动轮，并对系统状态进行监控。
目前，许多机器人的运动控制系统均采用专用的微处理器，如以DSP为核心的微处理器制作专用的主板，采用专用的编程语言，并将控制算法固化在EPROM中。
运动控制算法是移动机器人运动控制的关键，由于PID控制器结构简单、参数易于调整，因此在移动机器人运动控制中得到了广泛的应用，但是移动机器人运动控制系统的模型在实际系统中存在控制参数难以调整、控制系统存在噪声影响等问题，即用传统的比例控制器己不能达到较好的控制效果。
模糊逻辑法模拟驾驶员的驾驶思想，将模糊控制本身所具有的鲁棒性与基于生理学上的“感知一动作”行为结合起来，为移动机器人在未知环境中运动提出了一种新思路，模糊控制不需要建立数学模型，可以利用语言描述复杂的非线性系统，是一种基于非数学模型的控制方法，但是难以建立完善的推理规则。
13移动机器人的关键技术移动机器人技术是一种面向未来的现代化技术，机器人技术与网络技术、基因技术、通信技术、计算机技术等一样，属于高新技术。
因此具有很多关键技术需要重点研究，以下内容主要介绍了机器人导航技术和多传感器融合技术。
4轮式移动机器人运动控制系统研究与设计131移动机器人的导航技术导航技术是移动机器人的一项核心技术之一。
它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。
目前，移动机器人主要的导航方式包括：
磁导航，惯性导航，GPS导航，环境地图模型匹配导航，路标导航，视觉导航，味道导航，声音导航，神经网络导航等【3卅。
磁导航是机器人导航技术中比较成熟的技术，磁导航原理是在路径上埋设电缆，当电流通过电缆时会产生磁场，通过电磁传感器，对磁场的检测来感知路径信息，从而实现机器人的导航。
该方法优点是抗干扰能力强，技术简单，实用，缺点是成本高，可变性、可维护性较差。
惯性导航是使用陀螺仪和加速度计分别测量移动机器人的方位角和加速率，从而确定当前的位置，根据已知地图路线，来控制移动机器人的运动方向以实现自主导航。
惯性导航的优点是不需要外部参考，缺点是它具有误差累加，不适合长时间精确定位。
GPS导航是一种以空间卫星为基础的高精度导航系统，适合室外全局导航与定位，但是它存在信号障碍，多径干扰等缺点。
因而在实际中，它一般都结合其它导航技术一起工作。
环境地图匹配导航是机器人利用传感器感知周围环境信息，然后构造局部地图，并与其内部事先存储的完整地图进行匹配，以确定自身位置，并根据预先规划的一条全局路线，采用路径跟踪和避障技术，实现自主导航，它一般要涉及到地图构造和地图匹配两大问题。
路标导航就是移动机器人利用传感器输入信息来识别出环境中特殊标记，以实现导航和定位。
根据路标不同，可分为自然路标导航和人工路标导航：
自然路标导航是机器人根据对工作环境中的自然特征的识别实现导航，优点是不改变工作环境，且方法灵活，但路标探测的准确性和鲁棒性是研究的主要问题；人工路标导航是机器人识别认为放置的特殊标志实现导航，该方法优点是易于实现，且稳定性较好，但是它改变了机器人工作环境。
视觉导航主要是通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄，获取图像信息，然后对图像信息进行探测和识别实现导航。
它具有信号探测范围广，获取信息完整等优点，是移动机器人导航的一个主要发展方向，但是视觉导航的边缘锐化，特征提取等图像处理方法计算量大，实时性差始终是一个瓶颈问题，解决该问题的关键是设计一个更加快速优化的图像处理算法，用硬件或并行运算来实现图像处理，从而解决视觉导航实时性问题。
在导航方式失效的场合，与视觉导航相比，声音导航具有无方向性，时间分辨率高，能在黑暗中工作等优点，缺点是空间分辨率低。
第一章绪论神经网络导航是一种仿效生物神经系统的智能导航方法。
它具有自适应和学习能力，不足是神经网络学习训练需要一定时间，实时性始终是问题。
132多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一，它的研究始于20世纪80年代。
信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理，形成对外部环境的统一表示。
它融合了信息的互补性，信息的冗余性，信息的实时性和信息的低成本性。
因而能比较完整地，精确地反映环境特征，从而做出正确的判断和决策，保证了机器人系统快速性，准确性和稳定性。
目前，移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有：
加权平均法17J、卡尔漫滤波f8】、贝叶斯估计、D。
S证据理论推理产生规则【9】、模糊逻辑【姗、人工神经网络【ll】等。
加权平均法是将一组传感器信息进行加权平均，并将加权平均值作为信息融合值。
优点是最简单，最直观，缺点是很难获得最优权值，加权平均不是统计上的最优估计。
卡尔漫滤波为融合数据提供唯一统计意义下的最优估计。
它具有计算速度较快，所需存储空间不大等优点，因而在多传感器数据融合领域中成功的应用。
贝叶斯估计适用于具有高斯白噪声的不确定性传感器信息融合，一般只能对相同特征的信息进行合理的数据融合。
DS证据理论是贝叶斯估计方法的扩展，它不需要先验概率，将局部成立的前提与全局成立的前提分离，可以处理前提条件不完整的信息融合，产生规则用于符号水平层表达传感器信息，结合专家系统对多传感器信息进行融合。
模糊逻辑一般用于处理不确定信息，适用于静态环境，可处理冗余和互补信息，缺点是运算量会随规则数量的增加成几何级数增长，因而模糊逻辑融合具有实时性差等问题。
人工神经网络融合方法是根据系统要求和融合形式，选择网络的拓扑结构，通过网络的学习和训练，确定权值，对各传感器的输入信息进行融合。
它具有很强的容错性和鲁棒性，缺点是它只适合于静态离线融合，对于动态在线融合具有实时性问题。
在实际应用中应根据实际情况选择合适的融合方法。
这样才能体现多传感器信息融合方法的优越性。
14本文主要任务及章节安排本课题的主要内容是机器人小车的路径跟踪控制算法研究及运动控制系统硬件电路设计及软件实现。
6轮式移动机器人运动控制系统研究与设计在本课题中主要进行了以下几方面的工作：
机器人小车系统总体方案的设计：
移动机器人路径跟踪技术研究；两轴步进电机联动控制算法的研究；上下位机串口通信及步进电机控制实验；控制器中整个功能电路的设计和软件设计。
本文各章节安排如下：
第一章“绪论，概述本课题研究背景及相关研究的进展和现状，介绍了本文工作内容及论文章节安排。
第二章“移动机器人系统概述”，主要介绍轮式移动机器人控制系统结构及主要模块理论知识，重点介绍了移动机器人运动学知识及规划路径的离散化数学模型。
第三章“数控技术理论”，主要介绍步进电机的基础知识，步进电机的确定，数字积分法直线插补理论及细分控制算法。
第四章“移动机器人运动控制系统设计。
主要介绍了移动机器人运动控制系统硬件电路设计及软件设计。
第五章“算法优化及实验”，对基于插补算法的轮式移动机器人驱动轮控制算法进行优化以及在控制器中的具体实现。
第六章“结束语，对本文工作进行总结及提出改进意见。
第二章移动机器人系统概述第二章移动机器人系统概述一般来说，轮式移动机器人系统主要包括小车机械结构、驱动系统、传感器信息采集系统、控制系统、移动机器人运动学模型和路径跟踪等，以下分别作些简要介绍，各部分具体将在后续章节详细介绍。
2，l移动机器人体系结构移动机器人系统要求根据视觉传感器获得的信息，控制机器人跟踪导航路径，实现机器人的自主导航的运动方式。
本文设计了一套自主轮式移动机器入系统。
该系统主要由三部分组成如：
感知子系统，控制子系统和移动机构。
移动机器人控制子系统实际上是一个闭环系统，图像传感器采集环境变化信息，通过图像采集卡将信息传递给图像处理模块，然后经路径规划模块处理后发送到运动控制子系统，最后由运动控制子系统完成任务分配，协调控制各个驱动轮的转动。
从而实现对机器人的闭环控制。
控制系统整体结构如图21所示：
环境变化一控糊子系统机器入lI左右本体ll电机控制Il驱动单元lI单元移动予系统移动机构图21控制系统整体结构211移动机器人控制系统结构移动机器人控制系统是整个机器人的核心，他决定了控制系统的性能优劣。
目前，移动机器人控制系统主要
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