扫地机器人的设计方案.docx
《扫地机器人的设计方案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《扫地机器人的设计方案.docx（16页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
扫地机器人的设计方案
扫地机器人（自动打扫机）的设计方案
1.绪论
随着现代社会生活节奏的加快，人们或忙于工作，或享受生活，时间越来越宝贵，所以不会把它浪费在整理家务和打扫卫生方面。
收入水平的不断提高使得人们对生活质量的要求越来越高，高品质的生活首先要保证居住环境的干净卫生，因此大家渴望找到一种机器人，能够智能的打扫房间卫生。
机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一，在短短的几十年内发生了日新月异的变化。
近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。
机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。
随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。
从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓无所不在。
目前机器人已经走进人们的生活与工作，机器人已经在很多的领域代替着人类的劳动，发挥着越来越重要的作用，人们已经离不开机器人的帮助。
机器人工程是一门复杂的学科，它集工程力学、机械制造、电子技术、技术科学、自动控制等为一体。
目前对机器人的研究已经呈现出专业化和系统化，一些信息学、电子学方面的先进技术正越来越多地应用于机器人领域。
目前机器人行业的发展与30年前的电脑行业极为相似。
今天在汽车装配线上忙碌的一线机器人，正是当年大型计算机的翻版。
而机器人行业的利基产品也同样种类繁多，比如协助医生进行外科手术的机械臂、在伊拉克和阿富汗战场上负责排除路边炸弹的侦查机器人、以及通过编译程序使其能做整套表演动作的舞蹈机器人，还有不少参考人、狗、恐龙等动物的模样制造机器人玩具。
扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。
一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。
一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。
扫地机器人也是当下比较流行的一种机器人，随着不断的研究发展智能化大幅度提高，能够自我定位、感应障碍物、规划路径以及自动充电。
2.扫地机器人的技术指标
综合考虑经济型和先进性的原则，参考淘宝网在售产品，我选择了一款扫地机器人以作对比，实物如图2.1所示。
该产品采用革命性清扫系统，真空龙卷大吸力（普通机器人的5倍），无毛刷设计，首创滚筒吸取器，将适配器与座充合二为一（简约、美观而且不占空间），零部件高度模块化，可自由拆卸更换，垃圾盒、独立滤网仓方便抽取和清理。
图2.1扫地机器人实物仰视图
其技术指标如下所示：
适用面积（m2）
150根据家居环境而定
额定电压（v）
220
额定功率（w）
33
最大功率（w）
33
产品重量（kg）
3.8
产品尺寸（mm）
353*92
包装尺寸（mm）
483*546*127
环境类型
干用
过滤级别
医疗级别
噪音（db）
＜67
集尘容量（L）
0.6
充电类型
自动充电
控制方式
遥控
充电时间
3小时
连续使用时间
2小时
自动充电
支持
液晶屏
有
虚拟墙
支持
定时预约
定时一次
自救功能
支持
静音级别
常规
拖地功能
不支持
双充模式
支持
自动清扫模式
支持
灰尘识别感应器
支持
延边清扫功能
支持
面积调节功能
支持
3.扫地机器人的总体方案
3.1定位方案
航迹推算是一种应用广泛的定位方法。
该方法无需外部探测器获取信息即可实现对移动机器人位移和方向的测算，并且能够在一定时间内保证很高的定位精度。
航迹推算定位技术的关键是测量出移动机器人在一个较短单位时间间隔的运动距离，以及在这段时间内移动机器人航向转过的角度。
陀螺仪和加速度传感器是常用的测量角速度和加速度的工具，对加速度和角速度进行二重积分，即可解出机器人移动的距离以及转过的角度，再根据航迹推算的基本算法，与初始位置进行相对计算，求得移动机器人的位坐标，这就是基于惯性器件的航迹推算定位法。
这种方法具有自参自测的优点，即无需外部信息即可自己测量自己的运动参数。
但是随工作时间的推移，积分运算误差和定时系统时差造成的误差将会逐渐累进。
因此惯性传感器不适于长时间的精确定位。
智能扫地机器人的在室内的运动可以近似看做在地平面上的二维运动，机器人的起始位置和所有时刻的位移如果已知，则可以通过起始位置上对每一个时间间隔的位移向量求和就可以计算机器人的位置，即机器人航迹推算定位的基本原理。
针对智能扫地机器人而言，航迹推算是性价比最高的定位方法。
无需外向型传感器在造价上迎合了市场，而单次执行打扫任务的持续时间一般不会超过一个小时，累进误差限定在一个可以接受的范围。
本文设计的智能扫地机器人定位系统采用航迹推算方法。
与其他方案相比其优势在于以下几点：
定位功能实现不需要借助外部传感器，定位稳定性不引入外界因素；
理论上不存在定位盲区，适合清扫任务的复杂地形；
累进误差是在时间上的累加，清扫任务每次时间不会超过45分钟，误差控制在可以接受的范围内；
节省硬件成本，有利于控制产品价格或者增厚利润。
3.2路径规划方案
机器人路径规划是指根据已知条件和限定条件，规划一条满足任务要求的安全、有效、可行的路径。
具体到智能扫地机器人，已知条件是传感器感知的外界参数，限制条件即室内活动范围，任务要求机器人以低重复率遍历环境中全部非障碍区，满足这种任务要求的路径规划也称全覆盖路径规划。
覆盖路径规划不仅在智能扫地机器人领域有所应用，在油漆喷涂、操场除草、路面铺沥青、智能犁地甚至战场排雷、海底探测诸多涉及“全覆盖”概念的军民技术都有重要意义。
与路径规划概念相对的还有随机路径行进，即指机器人以随机尝试的方式覆盖空间，当然效率和质量不如规划方法。
随机路径和规划路径应用场合区别在于是否对周围环境已知，如果不能建立环境地图，就无法进行规划，就只能采用随机路径。
故而环境地图建立也是路径规划的一个必要前提。
虽然机器人路径规划已经得到了多领域长时间的关注，但是至今智能扫地机器人仍没有最佳的路径规划方案。
这是由于智能扫地机器人的应用环境特点决定的:
环境的不确定性，即大部分区域为静态，局部地区为动态。
这样要求机器人在规划绕过障碍的前提下，还有自主避障的能力。
目前关于智能扫地机器人的全覆盖规划方法多种多样，各有优劣，主要的方法可以分为:
随机覆盖法、单元域分割法、模板匹配法、神经网络法等。
随机覆盖法是目前中低档智能扫地机器采用的主要逻辑。
所谓随机覆盖法，并非是指机器人毫无章法的在地板上随机移动，换言之在工程操作中“随机”也是一个难以达到要求，随机覆盖法是指机器人根据简单的移动逻辑，如三角形、五边形轨迹尝试性的覆盖作业区，如果遇到障碍，则执行对应的转向函数。
这种方法是一种以时间换空间的低成本策略，如不计时间可以达100%覆盖率。
它无需了解整个作业区全貌，也不用依赖过多的传感器，处理器运算量也很小，是一种性价比很高的方案。
但是，随机覆盖算法因为策略简单，面对复杂地形经常出现BUG，造成机器人陷入死区，即在某个区域来回打转。
单元域分割法顾名思义，即是将整个作业区根据尺寸和障碍物位置等地形特征分割为若干不重合的单元域，在每个单元域内单独执行覆盖规划，最后按照最优逻辑顺序链接各个区块的方法。
分割策略是单元域分割法的第一个关键，最理想状态即是所有障碍物均处在单元域的边界，这样在单元域的中心可以进行高效的连续覆盖。
实际应用中一般都以单独房间或明显具有封闭性的区域为一个单元域，单元域的尺寸过大或者过小都没有意义。
单元域法的第二关键即是各个单元域的链接。
一个单元域完成覆盖后，如果只有一个单元域相邻，则以其为下一个覆盖作业目标，如果有多个单元域则按照一定逻辑判选下一单元，如没有未覆盖的单元域则返回上一单元域直至有未覆盖的子单元域。
这种方法针对一些多房间的场合效果最好，对于连续空间也可以提升运算速度。
本文设计的扫地机器人路径规划方面采用随机覆盖法和单元区域分割法相结合的形式。
随机覆盖法是本机器人路径规划的方法之一，主要原因有如下诸点:
（1）随机覆盖法原理简单易于实现;
（2）不会对硬件和软件上增加额外的负担;
（3）在定位失效的情况下，通过冗余的覆盖依旧可以完成任务;
（4）智能选择随机覆盖法的基本移动逻辑可以实现适应性更强的覆盖法。
单元区域分割法亦是本机器人路径规划方法之一，主要原因有如下诸点:
（1）室内清扫任务区域性特征突出适合单元区域分割法;
（2）单元区域分割可以减少规划任务量，化整为零减少软件的缓存压力;
（3）单元区的分割策略可以根据智能识别技术，也可以根据模板比对;
（4）单元区内部以智能随机覆盖法清扫，单元区之间以“一笔画”问题模型实现。
3.3地图建立方案
地图建立的备选方案有:
拓扑地图、特征地图、栅格地图。
栅格地图作为本机器人的地图建立方案，主要原因有如下诸点：
（1）栅格适合数字化，便于与规划算法程序结合；
（2）栅格地图存储的地形信息全面，为路径规划提供足够数据；
（3）栅格化地图便于局部更新修改。
拓扑地图不适合选作本机器人地图建立方案，主要因为拓扑地图包含信息量过于简略不能满足路径规划的基本需要。
特征地图不适合选作本机器人地图建立方案，主要因为特征地图包含的特征信息与智能扫地机器人路径规划需要的数据不对口。
4.扫地机器人的具体设计
4.1机械结构
图4.1扫地机器人俯视图
使用SolidWorks2013绘制了扫地机器人装配体，它采用圆饼形设计（如图4.1所示），最大限度的减小运动路径所占面积，保证能够清洁一些狭窄的角落；
采用较高强度的塑料外壳，既减小了自身的重量又具有防碰撞和跌落的特性。
运动部分采用三轮结构（如图4.2所示），保证了机身的稳定性，后轮为一个万向轮，前轮为两个差动驱动轮，有两个直流电机驱动，电机配套有光电编码器。
通过改变电机驱动芯片的控制线，实现驱动轮的调速，从而实现执行和任意角度转向操作。
图4.2扫地机器人仰视图
清洁方面有一对表面覆盖虚实胎纹的滚筒（如图4.3所示）和无毛刷结构（如图4.4所示）组成，采用抽吸和滚扫相结合的清扫方式。
图4.3防缠绕吸取器
一对表面覆盖虚实胎纹的滚筒，一路对向高速转动；软胶富足的弹性零距离贴地旋转，保持真空态势；每一个胎面虚实胎纹交错，实纹巧妙的设计成150度菱形胎纹，专攻顽固污物，刮取、震碎、虚纹趁势连根拔起，高效马达与真空气流增强系统协同发力。
摒弃传统滚刷设计，采用滚筒吸取器。
高档耐磨橡胶材质，锯齿状胎面设计，高速旋转的同时可强力分解碎屑，斩断毛发，彻底解决缠绕难题。
杜绝传统吸尘口吸力多处散失弊端，完全密封通道设计。
可加速气流通吸取器，直达垃圾盒，最大限度减少吸力散失。
全新定制的大功率吸尘马达，全面提高吸尘动力，优化清扫效率。
无毛刷结构可以最大限度的增加清洁周期，只需3-4个月清理一次。
图4.4无毛刷结构
4.2电机驱动电路
图4.5电机驱动电路原理图
电机驱动电路如图4.5所示，其核心是一片ST公司的专用电机驱动ICL298N。
L298N芯片内含两个全桥式驱动器，可以同时驱动两个直流电机或者一个两相四线步进电机。
逻辑输入部分加入TLP521-4光电隔离IC，更好的保护控制器；模块最大输入电压为40V，单路峰值电流为3A，持续2A，最大功率25W，直插式IC背贴散热片，有效避免了芯片过热；逻辑端输入端采用标准TTL电平控制，并设有两个使能端ENA\ENB，用来允许、禁止器件工作。
工作温度范围在-25℃到130℃之间。
电机为48:
1直流减速电机，8.4V零负载实测转速0.75m/s。
L298N电路对外有如下接口:
IN1-IN4:
逻辑输入端，其中IN1、IN2控制电机M1；IN3、IN4控制电机
M2。
通过改变高电平的占空比调速。
ENA、ENB:
L298N使能端（高电平有效，默认短接到VCC，可通过这两
个端口实现PWM调速（使用PWM调速时取下跳线帽）。
VCC/GND:
逻辑控制部分供电，可以用控制器的5V/3.3V来供电。
VIN/GND:
电机供电电源接口，VIN、GND分别接电源正、负极。
M1、M2:
电机线接口。
4.3光电编码器
直流减速电机配套有一只两路增量光电编码器用于测速和计算里程。
光电编码器，是一种通过光电转换将输出轴上的机械几何位移量转换成脉冲或数字量的器件。
光电编码器由光栅盘、发光器、光电检测和整形电路四部分构成。
光栅盘又称码盘，是在一定直径的圆板上等分地开通若干个长方形孔。
码盘与电动机同轴固定，电动机旋转时，光栅盘与电动机同速旋转。
转动过程中码盘上的长方形孔依次经过发光器和光电检测电路中间，光电检测电路依次输出脉冲。
增量编码器的每一个脉冲即表示电机转过相应的角度。
输出的这个脉冲的边沿陡峭和电平高低可能不满足后端电路的需要，一般还要进行整形电路整形。
该光电编码器采用槽型红外对射管，波形调理采用74HC14施密特触发器，除去波形毛刺抖动。
两路输出分别接有一个LED指示灯，LED的闪烁与编码器的脉冲一致。
4.4传感探测子系统
传感探测子系统包含:
2+π红外测距模块组、四向超声波检测电路、陀螺仪与加速度计模块。
2+π红外测距模块组由2个固定的红外测距传感器（即2+π中的2）和一个安装在舵机云台上可180°范围转动（即2+π中的π）的红外测距传感器组成。
四向超声波检测电路包含四个固定在机体四个顶角的超声波接收探头和四套超声波信号调理电路。
调理电路以TL074为核心运算放大器，实现了隔直滤波和信号放大功能。
激光、红外接收管的基本原理是光伏效应和逆光伏效应。
即指光照使不均匀半导体或半导体与金属结合的不同部位之间产生电位差的现象。
在光敏三极管器件上光照即产生了基极电流，导通了三极管，使得射级输出有电压，在配合外围电路将输出电压调整为TTL电平。
为了提升接收的灵敏度和减少干扰，一般都会增加一个对应接收中心光谱的光学滤镜。
本机器人的激光接收管安装在机体前端，高度与激光阻挡器的发射器一致，用于检测阻挡器上发射管发出的激光。
当检测到激光射入时，接收管的输出5V电平，此时系统判断前方为不可进入的区域。
红外接近开关的原理是反射法，即根据反射波的能量大小反应波走过的距离，接收时也使用基于光伏效应的红外接收管。
PCB上的两个电位器分别用于调节红外发射管限流电阻和接收管的射级偏置电阻，从而分别改变发射红外的强度和接收红外的灵敏度，等同于接近判断闽值，这个距离值闽值最小为10cm，最大90cm。
红外接近开关安装在机体的前端外缘侧，当障碍物接近机体距离小于15cm，红色指示灯灯亮起，检测端输出5V电平。
4.5充电基地设计
图4.6充电基地设计实物图
充电基地设计如图4.6所示，主要包括基地控制器MSP430G2553最小系统、超声波发射模块、锂电池充电电路。
基地电源直接由12V电源适配由220V市电取电。
充电基地的任务复杂度、实时性都不高，应尽量选择低成本的控制器。
故系统选择了TI公司的MSP430系列的G2超值系列16位超低功耗混合信号处理器作为控制器，其特点如下:
（1）处理能力优越:
MSP430系列是16位，精简指令集（RISC）结构单片机，其中G2系列主频可高达16MHz。
某些型号还具有多功能硬件乘法器、硬件乘加功能、DMA等一系列先进体系结构，大大增强了数据处理和运算能力，可以高效地完成各类数字模拟信号的处理任务。
（2）片上资源丰富:
MSP430系列单片机拥有几百种型号可供选择，片上功能模块十分丰富。
不同型号组合了以下功能单元模块:
模拟比较器、通用定时器、基本定时器、看门狗定时器、硬件乘法器、液晶驱动器、10位//12位//16位ADC,
12位DAC,USART,I2C总线、SPI总线、DMA控制器、Flash控制器等。
（3）超低功耗:
MSP430系列单片机采用1.8}3.6V低电压供电，RAM数据保持方式下电流仅0.1uA，活动模式耗电250uA,IO输入端口的最大漏电流SonAoMSP430有独特的时钟系统设计，由时钟系统产生CPU和各功能模块所需的时钟，通过控制指令可以关闭相应的时钟，从而关闭指定功能模块。
系统还具有多种低功耗模式，从而实现了对总功耗的有效控制。
图4.7MSP430系列单片机内部框图
MSP430G2553最小系统包括单片机、复位电路、稳压电源。
因为充电基地任务速度和时间精度要求不高，故采用内部DCO（数控振荡器）为时钟。
稳压电源和复位电路同STM32F103Z的最小系统。
图4.8超声波收发模块原理图
该模块包含基于微控制单元、基于运放芯片的TL074信号调理单元和基
于电平转换芯片MAX3232的发射驱动单元。
FM8PS53单片机内部集成有定时器，带有一个4MHz的石英晶振，能够实现40KHz脉冲生成、记录超声波时差、实现模块的通信规则。
超声波的产生是由周期性的对超声波发生振子头进行电压激励产生的，这个激励的功率与超声波的能量成正比，而单片机通过IO输出的电压是固定3.3V，最大驱动电流也只有3mA，功率约lOmW，通过电平转换可以抬升电压至13.2士0.3V，最大驱动电流65mA（实际受到所选振子交流阻抗的限制，输出电流不会大于1OmA，最大驱动能力大幅提升。
为了方便总控制对模块进行操作，单片机内有一段程序用于检测超声波启动发射命令和返回超声波测距结果。
TL074构成的一系列电路与四向超声波检测原理相同，用于检测、调理超声波接收器接收的超声波返回信号。
4.6路径规划模块
图4.9路径规划示意图
如图4.9所示，路径规划模块实现的效果如下，沿墙边和角落清扫，不会损坏易碎物件，可以清扫家具四周，探测污垢后重点处理集中区域，而且不会从楼梯上跌落，彻底清扫每一个房间后，才会移动至下一个房间继续清扫，多次反复清扫地板每个区域，清扫家具底下，有效清扫各种地板表面。
4.7外壳的有限元分析
由于扫地机器人不大，很容易被人或家里的宠物踩到，那么必须要考虑它能否承受得住这种压力，下面模拟扫地机器人局部被重物压住，做了有限元分析，验证机器人能否被压坏，如图4.10所示。
假设扫地机器人被30Kg的物体压中，用ansys对扫地机器人上壳进行了有限元仿真。
根据呈现的数据发现面板中的最大应力为270，小于材料的屈服强度，扫地机器人不会被压坏。
图4.10扫地机器人上壳应力分布图
5.总结
世上无难事，只要肯登攀，历时两个周，早起晚睡加班加点终于完成了机械电子学大作业，此刻回想本次扫地机器人设计的整个过程，收获良多，受益匪浅。
为了完成这次的设计，我给自己制定了计划，每天完成一定的设计任务，这样才保证了作业的按时完成。
整个设计过程中不乏有困难，每一个模块都会遇到或大或小的问题，好在养成了积极解决问题的好习惯，那么我主要是通过查阅论文文献资料、去图书馆寻找相关书籍、和教研室小伙伴们讨论以及利用网络资源搜索等方式来排除障碍的，我很感谢这段宝贵的经历，因为它不仅让我对学术研究方面所必须的工具有所了解，而且再一次锻炼了解决实际问题的能力。
这次设计我是按照这样的步骤进行下去的，首先，根据对淘宝网上面在售的扫地机器人的仔细调研，和对用户需求的深刻分析，坚持经济性和先进性的原则，选定了一款扫地机器人，并确定了其各项技术指标。
然后，进行了总体方案的设计，其中包括定位方案、路径规划方案和地图建立方案。
最后，着重进行了机械结构设计和电路设计，采用SolidWorks进行了3维模型的绘制，其中机械结构设计详细介绍了本方案与市场上普通扫地机器人所不同的部分，并逐一分析了它的优势，电路设计也从四个方面分别进行了介绍。
在设计过程中遇到了哪些难题呢，下面我举两个小例子，比如在总体设计时定位方案的选取和机器人在实际工作过程中较易出现踩压问题。
对于定位方案的选取，通过查阅资料了解到目前主流的定位方案有三种，包括航迹推算方法、信标定位方法和视觉成像定位方法，通过对比各自优缺点选定航迹推算方法为最优定位方案，原因在于：
该定位功能的实现不需要借助外部传感器，定位稳定性不引入外界因素；理论上不存在定位盲区，适合清扫任务的复杂地形；累进误差是在时间上的累加，清扫任务每次时间不会超过45分钟，误差控制在可以接受的范围内；节省硬件成本，有利于控制产品价格或者增厚利润。
对于在实际工作过程中较易出现踩压问题，使用ansys对扫地机器人上面板进行了有限元仿真，从而保证了设计方案的可行性。
最后，要感谢***老师在课堂上讲授的电路方面的知识，对本次的电路设计方案有很大帮助，同时也感谢几位教研室的同学的帮助，自己能顺利的完成本次的作业也非常有成就感，在以后的学习和工作过程中我会不断进步，以求做到更好。
参考文献
[1]柴剑.智能扫地机器人技术的研究和实现.西安电子科技大学硕士学位论文.2013.12
[2]周天.基于嵌入式系统的轮式机器人自主导航技术的研究与实现.西安电子科技大学硕士学位论文.2011.11
[3]王鸿鹏.复杂环境下轮式自主移动机器人定位与运动控制研究.南开大学博士学位论文.2009.6
[4]王惠南.GPS导航原理与应用.北京:
科学出版社.2003
[5]冉昕.室外自主移动机器人导航系统及其仿真软件的设计与实现.中国海洋大学硕士学位论文.2008.6
[6]周华.多传感器融合技术在移动机器人定位中的应用研究.武汉理工大学硕士学位论文.2009.6
升级会员 