机电一体化系统设计课程讨论报告.docx

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机电一体化系统设计课程讨论报告

《机电一体化系统设计》课程讨论报告

学期2018-2019学年第1学期

年级XX专业XX

班级XXXXXXXX

学号XXXXXXXXXXX

学生姓名XXXXXXX

任课教师XXXXXXXX

机械工程学院机电工程系

乐GO超市导购机器人

摘要

随着无人超市的出现，以及消费者对超市服务质量要求的提高，因此超市导购机器人成为一项重要的课题。

超市导购机器人的设计可以提升超市服务水平，提高消费者满意度。

本课题设计就是在这样的背景下提出的，目的是解决消费者商品效率低，从而提高超市服务水平与服务效率。

本课题以超市环境为背景，以机器人实现导购为主要目标。

从机器人的需求分析，再到方案设计与选择，机器人采用视觉SLAM导航，锂电池供电，神经网络避障，麦克拉姆轮运动方式。

然后是机械系统设计，最后是控制系统设计，设计出控制系统总体结构图，选择合适的传感器检测。

关键字：

超市导购机器人，视觉SLAM导航，神经网络避障，控制系统总体结构图

一．需求分析

随着无人超市的出现与消费者对超市服务质量的要求上升以及雇佣人力成本的上升，迫切需要一种无人导购机器人的出现。

本设计的超市导购机器人采用手环进行身份认证，能源方式采用锂电池供电，每次可以给一位顾客导购，同时可以给顾客装载购物商品。

1.1国内外超市导购机器人现状

目前国内已经有超市导购机器人出现，  广州今甲智能科技有限公司有营销推广机器人Adny3S，广州映博智能科技有限公司有派宝机器人P3可以进行无人商店导购，商场迎宾接待。

下图1-1为市场上出现的超市导购机器人。

图1-1市场上出现的超市导购机器人

新闻报道中也出现超市导购机器人给消费者带来新鲜的购物体验，消费者对超市导购机器人也表现出巨大的好奇心。

超市负责人也表示超市导购机器人将是未来不可阻挡的趋势，增加消费者的购物体验，提高了顾客的购物效率，改变了传统超市的业态模式。

下图1-2为新闻报道国内超市导购机器人

图1-2新闻报道国内超市导购机器人

国外超市导购机器人中日本超市导购机器人技术比较成熟，并且在日本的超市得到了实际上的应用，表现颇佳。

比如日本ATR公司的Robovie2超市购物辅助机器人，该机器人可以帮助一些体弱的老年人，解放他们的双手，让体弱的老年人更加心安的享受购物，同时Robovie2超市购物辅助机器人还具备建议功能。

下图1-3为日本超市导购机器人

图1-3日本超市导购机器人

1.2市场前景与主要功能

超市导购机器人未来一定会被广大消费者接受，未来的超市将不再出现人工的导购员取而代之的是一群可爱的智能机器人。

根据目前市场上超市导购机器人的现状，本设计的超市导购机器人将导购机器人与购物车结合起来一方面可以实现基本的运输购物品的功能，另一方面可以为消费者提供购物导航，为消费者节省了时间与精力，所以超市导购机器人还是有很大的应用价值与应用空间。

乐GO超市导购机器人是一款人工智能产品，其主要实现的功能有：

（1）为消费者商品位引导商品位置；

（2）充当购物车使用；

（3）语音建议功能。

二．设计方案

2.1设计要求

因为要求超市导购机器人实现自动引路，所以导购机器人不仅需要基本的导购功能，而且还要具备安全的导购行驶。

根据超市导购机器人服役环境提出了以下几点设计要求：

（1）可以在一定的误差范围内为顾客提供购物导航；

（2）自主补充能源功能；

（3）机器人的运动不能与人发生碰撞等剧烈接触；

（4）导购机器人使用简单方便，可以适应各种类型用户需求。

2.2具体功能的实现方法与原理

2.2.1导航方式

本设计的超市购物导航机器人应用在超市中，超市商品摆放在不同的货架上，因此机器人需要为顾客提供购物导航。

目前常见的导航方式有电磁导航，光反射导航，GPS导航等。

设计超市导购机器人导航方式要根据机器人的应用场景，结合导航功能的实用性以及考虑经济价值方面提出了以下导航方式：

2.2.1.1惯性与RFID及图像识别的导航

惯性导航是一种不依赖外界辅助的特殊导航方式，在一定范围内及布局上具有得天独厚的优势。

同时随着物联网的兴起，RFID技术也广泛的被引入导航，RFID导航是采用无线射频识别技术，红外线距离传感器技术以及磁感应电子罗盘相结合的方法，是一种使用DSP控制的结合信息融合的自主移动机器人的导航技术，其主要特点是技术成本低，使用灵活。

同时考虑到惯性导航技术所带来的误差积累以及定位精度问题，将结合图像识别技术，将惯性导航的数据同RFID和视觉传感器采集的数据进行比对，实现辅助定位功能。

下图2-1为惯性导航与RFID及图像识别的导航示意图

图2-1惯性导航与RFID及图像识别的导航示意图

2.2.1.2视觉SLAM导航

目前比较常见的机器人导航方法中SLAM用的比较火热，SLAM是同步定位与地图构建的意思。

SLAM包含许多步骤，其中的每一个步骤均可以使用不同的计算机算法实现。

SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。

下图2-2为SLAM导航示意图，图2-3为SLAM导航系统框架图

图2-2SLAM导航示意图

图2-3SLAM导航系统框架图

2.2.1.3优缺点分析

惯性与RFID及图像识别的导航优缺点

优点：

1不依赖于任何外部信息，也不需要向外部辐射能量的自主式方式；2可以提供位置，速度，姿态角度等数据，所产生的导航信息连续性好；3数据更新率高，短期精度和稳定性好。

缺点：

1定位误差随着时间逐渐增大，长期精度差；2设备价格昂贵；每次使用之前需要进行较长时间的初始校准时间。

视觉SLAM导航优缺点

优点：

1视觉SLAM它所利用的丰富纹理信息；2视觉信息可以较为容易的被用来跟踪和预测场景中的动态目标

缺点：

运算数据量大，一般控制器难以运载

以上是两种导航方式的优缺点分析，综合一下本设计采用基于视觉的SLAM导航，因为超市有行人，SLAM导航可以较为容易的被用来跟踪和预测场景中的动态目标，如行人、车辆等，对于在复杂动态场景中的应用这是至关重要的，同时视觉SLAM可以轻易分辨块尺寸相同内容却不同的广告牌。

2.2.2能源及运动方式

2.2.2.1能源方式

目前常见的超市导购机器人采用电源供电的能源方式，机器人的电源来源分为2种，一种是转换市电的电源，一种是自储电的电池。

而电源分为线性电源与开关电源。

线性电源的优点：

体积小，价格便宜；

线性电源的缺点：

普遍输出功率不大，电流小，达不到机器人的供电要求。

开关电源的优点：

可以高功率稳定输出，电流较大，足够机器人供电使用；

开关电源的缺点：

输出纹波大，有较强的电磁干扰。

同时电池的种类有很多，常见的电池有：

铅蓄电池，锂电池，镍镉电池。

铅蓄电池体积大，机器人不方便携带；镍镉电池放电电流较小，达不到机器人供电要求；而锂电池输出电流较大，体积较小，方便携带，已经广泛应用于各种科技模型的供电，比如：

航模，车模等等。

下图2-4为机器人用锂电池图片

图2-4机器人用锂电池图片

2.2.2.2运动方式

因为该机器人是在超市服役，所以要尽量减少运动带来的噪声干扰，并且机器人的运动不会给超市的地面带来破坏，综合分析一下超市导购机器人采用轮式的运动方式比较合适。

但是考虑超市在人流高峰时比较拥挤，采用一般轮式需要一定的转弯半径，麦克纳姆轮可以实现全方位的运动方式。

图2-5为麦克纳姆轮，图2-6至2-9皆为麦克纳姆轮各种运动分解示意图。

图2-5麦克纳姆轮

图2-6麦克纳姆轮运动分解示意图1（向前运动）

图2-7麦克纳姆轮运动分解示意图2（向后运动）

图2-8麦克纳姆轮运动分解示意图3（向右运动）

图2-9麦克纳姆轮运动分解示意图4（向左运动）

2.2.3避障方式

超市导购机器人服役环境在超市，对其运动所带来的安全性有一定的要求。

超市导购机器人必须要有手动开关控制系统，为了防止意外碰撞事故，超市导购机器人的外壳还应安装缓冲配套。

同时最重要的是机器人本身所具备的控制系统包含必要的避障要求，常见的机器人避障方法有：

人工势场法避障控制法，模糊逻辑控制避障控制法，人工神经网络避障控制法，栅格法避障控制法以及声波避障控制法等。

人工势场法避障控制法在超市环境中不适用，因为在复杂的多障碍环境中，该方法采用不合理的势场数学方程容易产生局部极值点，导致机器人未到达目标就停止运动，或者产生振荡、摆动等现象；超声波方法有一个致命的缺点就是对于特别接近的物体探测不到；光雷达方法对于安装精度要求较高，价格比较昂贵；对于超市导购机器人来说，规避障碍已经是一个人工智能范围内解决的问题了。

对于超市导购机器人在复杂的超市环境中服役，采用人工神经网络进行信息融合有一个最大优势，其主要优势为：

可以实现大规模地并行处理和分布式信息存储，具有良好的自适应、自组织性，以及很强的学习功能、联想功能和容错功能，接近人脑的信息处理模式。

图2-10为神经网络典型结构图1，图2-11为神经网络典型结构图2。

图2-10神经网络典型结构图1

图2-11神经网络典型结构图2

需要介绍一下

2.2.4交互方式

常见的机器人交互方式有触摸屏，显示器与操控按钮结合，语音操控。

考虑到超市导购机器人服务顾客范围的广泛性及便利性本设计的超市导购机器人交互方式采用语音控制。

图2-12为超市导购机器人语音交互示意图

图2-12超市导购机器人语音交互示意图

常见的语音识别方法就是提取语音特征，建立语音模板库，相应的本设计的超市导购机器人需要建立基于超市导购的一套语音模板库，当顾客说出他的导购需求时，将顾客的语音特征信号与模板库进行匹配，然后向控制系输入路径信息。

当用户需要导购机器人时，导购机器人工作启动，用户通过语音输入想要购买的一系列商品，机器人控制系统会通过相应的算法根据实时超市的客流量规划出一条最便捷行驶路线最短的购物路线，同时也会穿过客户需求的所有商品。

用户最后一个商品购买完成之后导购机器人又会引导用户去排队最少的收益台结账。

当用户将购物车内的商品全部结算完毕，机器人会进入准备服务下一位用户的状态。

三．机器人机械系统设计

机器人既可以导购又可以充当购物车，所以机械设计部分打算就在原有传统超市购物车的基础上进行简单的改装。

图3-1为超市导购机器人机械设计。

图3-1超市导购机器人机械设计

四．机器人控制系统设计

4.1控制系统总体结构

超市导购机器人控制系统总体设计框图如下图4-1导购机器人控制系统总体设计框图所示，主要由3个部分组成分别为：

机械结构系统，嵌入式系统，终端机监控系统。

图4-1导购机器人控制系统总体设计框图

图4-2超市导购机器人总体结构框图

如上图4-2超市导购机器人总体结构框图所示控制系统主要由运动控制模块，无线通讯模块，人机交互模块，导航模块，避障模块，主控制模块等主要部分组成。

锂电池模块为主控制模块提供电力供应；人机交互模块为语音报警及语音识别；导航模块采用的是视觉SLAM导航；避障方法采用的是神经网络避障方法；无线通讯模块的设计是为了各个导购机器人能与终端机通讯；主控控制芯片采用MSP430F5438芯片。

4.2传感器及检测

4.2.1语音识别

超市导购机器人交互方式选择的是语音识别交互，目前国内外语音识别技术发展迅速，在国内PC应用领域代表行的有：

科大讯飞的InterReco2.0,中科模式识别的PatterASR3.0,捷通华声的JASRV5.5。

本课题的语意识别采用STM32单片机为核心，外围选用非特定人语音识别芯片及相关电路组成，语音识别芯片选用ICRoute公司的LD3320芯片，LD3320芯片是一款非特定人语音识别芯片，其提供的语音识别技术，是基于“关键词语列表”的识别技术。

下图4-3为LD3320语音识别单元设计示意图。

图4-3LD3320语音识别单元设计示意图

图4-4硬件电路整体架构

如上图4-4硬件电路整体架构所示，硬件电路主要包括主控核心部分和语音识别部分。

当语音进入识别部分后，将处理过的数据并行传输到主控制器，主控制器经过处理后，发送命令数据到USART，USART可以用于扩展外围串行设备。

4.2.2SLAM导航

视觉SLAM方案可按照传感器的不同，单目，双目，RGBD，与IMU的组合等，前端方法的不同，后端优化方案的不同，生成地图形式的不同具有不同的划分。

单目SLAM只使用一个摄像头采集信息，在尺度完成初始化的情况下（即相机初始阶段进行了一段位移且确定了该段位移的实际大小作为参考），能够完成连续图像间相机位姿的计算与建图。

双目SLAM使用双目相机采集信息，双目相机可以通过立体视觉原理计算得到像素深度，这样就不存在单目SLAM中深度未知的情况。

单目SLAM优点：

设备简单，成本低；

单目SLAM缺点：

存在尺度漂移现象；图像的深度信息只能通过三角测量计算得到，对环境适应性差；在相机位移较小时计算误差较大，建图精度不高。

双目SLAM优点：

对环境的适应性要高于单目SLAM，且能够计算得到像素真实深度；

双目SLAM缺点：

像素深度计算量较大，一般通过FPGA或者GPU加速实现实时计算输出。

综上分析最后SLAM的视觉传感器采用双目SLAM。

4.3控制系统流程图

下图4-5为控制系统流程图。

图4-5控制系统流程图

五．小结及感谢

时间匆匆，不知不觉机械电子创新课程已经结束了，时间过得可真快呀！

我的大学生活也即将宣告结束。

5.1课题设计的意义

个人认为此次的机械电子课题设计安排的非常的有意义！

主要理由有以下三点。

首先，他打破了以往的作业形式；然后，学生从一个题目库里面选择自己感兴趣的题目；最后，这类设计师挖掘学生学习潜力，调动学生学习积极性及培养学生对课程兴趣的好机会！

5.2课程设计的收获

通过本次课题设计，我基本上对机电产品有了一个大致的了解，机电产品一般有5个部分组成，机械本体，控制单元，执行器，传感与检测，能源供给这5个部分组成的。

此次我选的这个题目与目前生活息息相关，超市导购机器人。

我选择的理由主要是对智能产品的关注，以及想通过本课题设计对智能产品有一个粗略的认识。

超市导购机器人是一款人工智能产品，机械设计是其外壳本体，个人认为最最核心的还要属机器人的控制部分，这也是我今后准备工作的方向，寒假我将报计算机专业的班学习一些计算机方面的知识，这也是我当时选择这个题目的一个原因。

机器人控制属于人工智能方面，而人工智能的基础之一为机器学习。

前面课题设计中提到的机器人交互方式采用语音识别，导航方式采用机器视觉中的SLAM导航，机器人躲避障碍采用人工神经网络，这都是以机器学习为基础的人工智能实际应用案例。

说实话，这篇文章主要是通过网上查找的资料，然后整合出来的。

刚开始选择这个课题时也是一头雾水，不知从何下手，问题一大堆，然后通过持续的查找网上的资料开始似乎有了一些眉目，直到这篇文章结束不明白的问题还是很多。

但是我不会就此结束，感谢X老师给我们这一次难忘的课题设计机会，我将会以这篇课题设计为开端向着星辰大海远航！

5.3感谢

感谢图书馆舒适安静的学习环境，还可以借助学校的网络查找好多数据库资料，更要感谢我们的封老师，严谨治学的态度，新颖有趣的课堂氛围！

通过老师布置的作业不仅让我丰富了知识面扩展了视野，还培养了我喜欢学习的优良品质，更唤起了我对此类课题的热爱，感谢老师！

同时在课堂上也听到许多同学们小组讨论的报告，这里面有些讨论扩展了本课题设计的思路方法，感谢同学！

六．参考文献

[1]RFID导购机器人导航与控制系统的设计研究;2018年11月12日引用中国电子网

[2]室内服务机器人导航方法研究；2018年11月12日引用XX文库

[3]基于SLAM的机器人的自主定位导航;2018年11月12日引用CSDN

[4]

[5

[6]麦克纳姆轮全向移动原理;2018年11月13日引用CSDN

[7]麦克纳姆轮速度分解计算；2018年11月15日引用CSDN

[8]移动机器人避障方法简析;2018年11月15日引用CSDN

[9]6种让机器人实现避障的方法;2018年11月16日引用机器人网

[10]

[11]于海生.微型计算机控制技术[M]，清华大学出版社,1999年

[12]基于STM32的嵌入式语音识别模块设计;2018年11月20日引用中国知网

[13]视觉SLAM的基础知识;2018年11月20日引用XX文库