基于嵌入式控制系统低成本物品引导车设计

2019-02-25罗金龙李仁军朱群峰汪惟文

微特电机 2019年2期

罗金龙，李仁军，任亮，朱群峰，汪惟文

(中国电子科技集团公司第二十一研究所，上海 200233)

0 引言

随着服务机器人研究浪潮的兴起，嵌入式控制系统[1]，视觉测量和视觉SLAM技术得到了快速发展，服务机器人的制造成本比以前低得多，这使得机器人对消费者和企业家越来越有吸引力。研究人员正在努力寻求新的技术方法，避免仅关注算法的最新创新，使机器人的制造成本接近于普通消费电子产品的成本。例如，院子割草机器人使用由DC线环产生的磁场来感测边界并返回到充电桩[2]；扫地机器人通常采用的是红外光信号进行对接；窗户清洁机器人则是由一对内部单元和外部单元组成的磁铁粘附在窗户玻璃上，同时利用重力计和编码器进行自定位导航[3]。它们都是基于低成本的嵌入式控制系统。

本文介绍了引导机器人的嵌入式电子系统框架，提出了一种将霍尔编码器、惯性测量单元(以下简称IMU)和摄像头的多传感器融合方法，完成了室内自定位的核心功能，利用所开发的机器人样机进行室内导引服务实例。

1 设计嵌入式控制系统的框架

图1定为室内物品引导机器人设计的嵌入式控制系统框架，该系统由五部分组成：自定位传感器，多媒体交互模块，避障传感器，差分驱动机构，嵌入式控制单元。

图1嵌入式控制系统的框架

自定位传感器模块包括：一个用于测量机器人航向过程的车载IMU；一对霍尔编码器，其可以进行距离估算；一个摄像头用来捕捉坐标和修复航位推算的误差，实现准确自定位。需要指出的是，摄像头有独立的CPU用来提取图像特征[4]，有助于嵌入式控制单元将所有运算能力集中作用到实时信息采集和决策中。

多媒体交互模块是由触摸屏，扬声器和板载蓝牙三部分组成。触摸屏加载有UI按钮和有关目标引导站点的媒体文件。通过串行端口，嵌入式控制板读取触摸屏UI按钮的ID，并传送命令，使屏幕播放相关的媒体文件。用户手机可以通过蓝牙模块连接嵌入式控制板，取代触摸屏，从而降低机器人的成本。

避障传感器模块包含红外(避障)传感器和超声波探头，它们克服了彼此的缺陷。例如，红外传感器可以检测超声波探头无法感应的吸音障碍物[5]，超声波探头可以发现不能触发红外传感器的透明玻璃。

差分驱动机构由2个轮毂电机、与之对应的霍尔编码器以及电机驱动器组成。受益于轮毂电机，机器人可以在没有复杂传动机构的情况下制造。需要指出的是，霍尔编码器的电子状态可以同时被嵌入式控制系统检测和解码[5]，节省了这两步所需时间，使得运算速率更快。

嵌入式控制单元使用的电源是来自于24V锂电池，并转换为3.3V、5V、12V供其它部件使用。嵌入式控制板各部分详见如图2所示。它由一个配置有STM32 CPU，4G闪存，256字节EEPROM和32M SDRAM的核心MCU扩展而来。板载IMU和蓝牙电子芯片，MCU通过IIC或TTL的板载总线与它们交换数据。SP3232和SP485芯片的作用是将MCU的TTL串口转换为RS232 / 485串口。TLP521光电耦合器芯片用于完成红外传感器与MCU的GPIO之间的信号耦合。采用DC-DC芯片将24 V和20 A·h容量的锂电池转换成每个部件所需的电压。

图2中枢控制器的设计框图

2 室内自定位

室内机器人的自定位方法是基于车载IMU、霍尔编码器和摄像头的多传感器融合[6]。图3示出了多传感器的融合模型，嵌入式控制板的MCU对霍尔编码器进行解码，从IMU获得机器人的距离增量和读取航向角，进行航位推算(无需视觉测量即可推算出机器人的位置坐标)。同时，如果摄像头捕获到位置坐标特征，则将执行视觉测量，包括像素坐标、机器人的航向角和航位推算结果，以估算位置坐标[7]，测量结果将与数据库中已采集的坐标进行比照，用于检测是否已记录在数据库中。如果已记录，则该坐标的记录位置将用于计算航位推算的漂移误差。否则，数据库将记录估算出的位置新坐标。

图3用于自定位的传感器融合模型

2.1 航位推算

图4说明了航位推算过程。每个轮毂电机配备一个霍尔编码器，有3个IO口输出电子信号。在理论上，这些信号线可以形成23=8个状态，但是在实践中仅输出6个状态。一旦嵌入式控制板检测到状态被切换，它就意味着轮毂电机向前或向后移动了N个Δd距离，并且Δd等于轮子圆周的值除以编码器在一个完整圆周内的总状态切换次数[8]。航位推算坐标(Dxt,Dyt) 如下：

图4通过编码器和车载IMU进行航位推算

(1)

式中：(Dxt1,Dyt1)表示机器人的最后航位推算位置坐标；Lλi和Rλi表示左轮毂电机和右轮毂电机霍尔编码器的开关状态，1，-1，0分别表示正向、反向或无开关状态；Dθ是IMU提供的航向角[9]。

2.2 视觉测量

当摄像头捕获位置坐标时，它将目标物的中心像素坐标(uL,vL)发送到嵌入式控制板[10]。在坐标系{R}中的机器人平面坐标RPL(RxL,RyL)是由映射矩阵计算而来，该映射矩阵可以根据摄像头模型和标定的内外参数推导出来[3]，但摄像头的标定通常是非常繁琐的，考虑到摄像头的畸变，这里引入二阶泰勒模型来计算RPL坐标，如下：

(2)

用最小二乘法计算二阶泰勒模型[8]，得到六对像素坐标和坐标系{R}中相关的平面坐标。

然后航位推算坐标(DxL,DyL)由式(3)计算：

(3)

根据坐标系{W}中的坐标数据库，查询其记录坐标值WPL(WxL,WyL)。计算出航迹推算定位值的漂移矢量[11]，并利用多传感器融合值进行自定位，用式(4)计算出机器人在{W}中的坐标(Wxt,Wyt)：

(4)

3 机器人样机

根据上述设计，开发了机器人原型及其嵌入式控制板，如图5(a)和图5(b)所示。串口触摸屏和扬声器安装在机器人的顶部，机器人中间预留空间部分可以用来装载物品，下方以及底部组成智能移动控制系统，由一对无刷直流轮毂电动机驱动。平台的嵌入式控制板位于内部中心，其相机面向地面。控制板底部是空腔结构，利用该空腔结构，外部自然光或室内光被屏蔽，相机可以更快、更稳定地利用内置LED捕获和提取路标的像素特征[12]。图5(c)显示了由照相机拍摄的图像，其中坐标被标记为白色矩形，图像中心的另一个圆形光斑是发光LED在地板上的反射。在这些硬件基础上，机器人实现了前面提出的自定位功能。屏幕UI按钮设计成如图6所示的屏幕界面，每个按钮都与室内位置坐标、介绍图片和音频文件有关。图6示出了机器人的执行服务实例，以证明设计的合理性。当访问者有行李需要搬运时，可以触摸屏幕中央的UI按钮“服务机器人实验室”，机器人根据所试教的历史位置找到导航线，引导访问者，并运载访问者的物品到达指定的目的地[13]。