基于LC谐振电路的智能送餐机器人设计

陈少博+会斌

摘要：设计并实现一款基于LC谐振电路的电磁循迹送餐机器人。送餐机器人的硬件电路由电磁传感器组、电源稳压电路、信号放大电路、检波电路、电机驱动电路等硬件组成，软件上利用PID和模糊算法选择最适合的路径。电磁信号检测相比其它信號检测的优点在于可以避免送餐环境对送餐机器人循迹过程的影响，PID和模糊算法可以使送餐机器人以最快速度和最优路径完成送餐任务。

关键词关键词：LC谐振电路；电磁信号；PID；模糊算法

DOIDOI：10.11907/rjdk.171858

中图分类号：TP319

文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）011010103

0引言

中国社会老龄化问题日趋严重，这将导致劳动力短缺，阻碍中国经济发展。智能机器人在当前生产生活中的应用越来越广泛，正在替代人发挥着日益重要的作用[1]。智能循迹小车是智能机器人的一种，它利用传感器感知外部环境，并实现任务。近年来，代替服务员的送餐机器人应用普遍，受到广泛关注。但送餐机器人的传感器会受到外界环境的影响，造成路径识别错误，从而影响送餐进度。

为了克服外界环境对送餐机器人传感器的影响，本文设计了一款基于电磁检测的智能送餐机器人。该机器人利用LC谐振电路检测电磁信号。与其它传感器相比较，LC谐振电路可以调节其检测频率并且基本不受外界环境影响。

1智能送餐机器人总体结构

整个智能送餐机器人硬件上由LC谐振电路制成传感器组，由干簧管、电源稳压模块、信号放大模块、检波模块、电机驱动模块组成，软件上使用PID和模糊算法控制电机驱动，总体结构如图1所示。

送餐机器人根据铺设的电磁信号循迹，电磁信号由25KHz，100mA的交变电流提供。传感器接收信号后将信号放大，再经过检波处理后进行A/D采样，采样数据进行算法处理后实现电机控制。送餐机器人可以利用干簧管检测起点信号和终点信号，并利用压力传感器检测餐盘是否已经被拿起，从而实现送餐功能。

3.2模糊算法

PID控制算法应用广泛，对于宽域有较强的抗干扰能力，但是“试凑法”设计效率较低，如果控制对象发生变化，PID参数不能进行自适应改变，最终导致系统控制性能变坏[7]。

模糊控制是智能控制策略中广泛应用的一种，它属于非线性控制。模糊控制的特点是，将专家的实际控制经验和知识表示成计算机能够识别的语言变量描述的控制规则，然后用这些规则实现系统控制[8]。

控制回路中输入量和反馈量形成偏差和偏差变化率，将其模糊化，再得到相应的P、I、D变量，根据变量获得新的PID参数，对电机进行控制。

3.3模糊PID驱动控制

模糊PID由传统PID控制器、模糊化模块组成，根据PID控制器的3个参数与偏差和偏差变化之间的模糊关系，在运行时不断检测偏差及偏差变化，通过事先确定的模糊规则表，利用模糊推理方法，在线修改PID控制器的3个参数。PID模糊规则表如图8所示，其中，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小，ZO表示零，NS表示负小，NM表示负中，NB表示负大。

送餐机器人运动过程中会产生位置偏移，将送餐机器人采集到2个连续位置信号，设定为Pi和Pi+1，根据2个位置信号可以获取2个位置偏差，通过两个位置偏差的比较可以获得位置偏差变化。对位置偏差和位置偏差变化进行模糊操作可以获得适应轨道的新PID参数。位置偏差大，新的P值取较大值，D值和I值取较小值，位置偏差小，新的P值、I值取较大，D值取较小。位置变化率的变化趋势和D值相反。

对位置进行采样获取位置偏移，并采用模糊PID算法，获取新的PWM信号，通过两个电机的速度差对送餐机器人进行位置修正从而获取正确路径。

4模糊PID仿真

利用Matlab对小车的控制和运动函数进行仿真所获得的曲线较为平整，适用于小车的送餐过程，仿真结果如图9所示。

图9仿真结果

5结语

本文设计的智能送餐机器人，通过对电磁信号的检测和处理，可以获取正确的路径信息，并利用PID和模糊算法优化路径和速度。测试表明，智能送餐机器人能够稳定、可靠地完成送餐任务。

参考文献参考文献：

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责任编辑（责任编辑：孙娟）endprint