机器人系统设计论文范文

1运动学分析

机器人行走系统属于导向驱动轮式平台，运用艾克曼转向模型，简化机构如图4所示。定义参照点T的姿态向量为q=XT，YT，α，[]δ。其中，(XT，YT)为T点的平面坐标，α为车体行驶方向与X轴的夹角，δ为车体中心线导向角;M与N分别为前后轮轴心，相距L，前轮轴心M坐标为(XM，YM)，后轮轴心N坐标为(XN，YN)，N与T相距h，T与车体中心线的夹角为γ。以N设为参考点，经过运动学分析，可以得到关系矩阵。

2导引控制系统设计

2．1系统原理机器人电磁导航的控制结构是以PLC和上位机为主控中心，由左前轮转角、左右后轮转速和路径检测组成的一个闭环系统。该系统的输入是车体运动轨迹与导线比较后确定的车体姿态偏差，通过控制算法确定中心线期望转角和后轮转速，并转化为左前轮电机、电动推杆和左右后轮电机控制量，输出控制前轮转角、电动推杆行程和后轮转速。导引控制系统原理图如图5所示。

2．2磁导引传感器工作原理设计采用CA－16D型磁导航传感器，该传感器由16个相隔10mm分布的电磁探头组成，可以探测到100gauss以下极微弱的磁场，并各自对应一路数字信号输出。机器人行走时，磁导航传感器中位于磁条正上方的3～5个连续分布的探头会被触发，产生数字信号输出。根据这3～5路输出，计算出磁导航传感器对应于磁条的偏差距离，机器人车体由内部算法控制，自主进行纠偏动作，保证运行路线与磁条一致。磁导航传感器探头如图6所示。

2．3偏差距离检测为了量化机器人车体运行中的偏移量，对磁导引传感器的16个探头进行赋值，从左至右由16至1进行编号，如图7所示。如果传感器没有脱离磁条，至少会有一个传感器被触发。计算被触发的传感器编号值之和平均值，并乘以2，作为当前姿态值。当磁条位于车体正下方时，此时姿态值应为17;当车体左倾时，右边传感器被触发，当前姿态值小于17，控制车体向右偏转;当车体右倾时，左方传感器被触发，当前姿态值大于17，应控制车体向左偏转。

2．4路径跟踪算法设计系统控制分为两部分:期望转角确定和期望速度确定。依据电磁传感器测得的位置偏差，通过PID算法决策，实现对预定义路径的跟踪。本文采用了如图8所示的双PID路径跟随控制器。即将电磁传感器检测的位置偏差作为输入，分别输入两个PID控制器，得到车体期望转角和期望速度，转角和速度协调控制，可以使机器人在路径跟踪过程中既可以有足够的时间消除位置偏差，又可以兼顾跟踪效率。在PID控制器中，参数KP决定控制系统的稳态精度，参数KI控制稳态误差，KD影响系统的稳定性。为了使PID控制器产生更好的调节效果必须处理好KP、KI与KD的关系。

3路径跟踪算法的仿真

在MatLab/Simulink中建立仿真模型，对路径跟踪算法进行仿真。设计了不同初始偏离状态下小车跟踪预定路线(圆曲线)的仿真实验，跟踪效果图如图9～图12所示。仿真中，以传感器在线内点数类比被触发传感器编号。车体初始位置在预定轨迹直线段上，分别呈左倾斜和右倾斜状态。左倾时，传感器在线内点数为9，初始误差error=16－9=7;右倾时，传感器在线内点数为28，初始误差error=16－28=－12。初始状态分别如图9、图11所示;图10和图12为车体在左倾和右倾状态下跟踪预定轨迹的纠偏仿真图。从仿真实验可以看出，车体在纠偏动作完成之后进入路径跟踪状态，跟踪误差在±30mm以内，直线段稳定状态误差在±5mm以内。其跟踪效果良好，验证了算法有效性。

4结论

依据机器人运动特性，设计了行走系统电气控制方案，以PLC和上位机为主控系统，以磁导航传感器为感知系统，以伺服电机和电动推杆控制为执行机构，完成硬件平台搭建。设计转角和速度双PID控制路径跟随系统，在MatLab中，设定机器人相对于预定路线(圆曲线)不同的初始偏离状态进行路径跟踪仿真。仿真结果表明:机器人能快速跟踪到预定路线，跟踪误差在±30mm以内，直线段稳定状态误差在±5mm以内。

作者：陈姗姗尹建军陈树人单位：江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室