六足机器人避障功能的研究

文章编号:100721385(2008)0120047203六足机器人避障功能的研究肖文科　陈振中　李秀莹(沈阳航空工业学院,辽宁沈阳　110136)摘　要:通过将红外线传感器安装在腿部最后一个肢节上,实现了六足机器人避障功能。同时对使用的红外线距离传感器的结构、传感器的探测空间以及对传感器干扰的处理进行了分析讨论。实验证明,该传感器布局 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 简单、经济实用、性能可靠。关键词:六足仿生步行机器人;红外线传感器;探测空间;干扰处理中图分类号:TP18文献标识码:A　　多足机器人具有良好的地面适应能力和步行灵活性,一直是国内外学者研究的热点。为了使机器人能够在未知的可变环境中有效地工作,机器人必须具有实时收集相应环境信息的能力,而传感器就可以提供这种功能。国内外学者对此作了大量的研究[1-5]。六足机器人在运动中,腿部时常会被障碍物绊住,如桌子腿等,为了感知腿部的环境,最初在腿部安装了碰撞接触感应器,但是,尽管多次调节传感器角度、感应力阀值等参数,经过反复试验效果均不理想。因此为机器人安装红外距离传感器阵列,使机器人具有获得所处环境中的有关障碍物距离信息的能力,并通过智能化的信息处理方法实现机器人的自主避障运动规划,使机器人能够更好地应用于复杂的未知环境。本文在研究中使用8个红外线距离传感器,分别安装在机器人前部和六条腿上。为了能感知较低的障碍物和扩大探测范围,6个传感器安装在六条腿部最后一个肢节上,并且探测方向是垂直向外。依据传感器的布局并参照昆虫身体结构对机器人的运动步法重新进行了规划,在使用了神经网络控制法对传感器信息进行处理后,机器人能顺利完成障碍规避行为。1　六足步行机器人的结构机器人由六条完全相同的腿组成,每条腿有3个自由度,每个关节由舵机提供4kg.cm的扭矩。机器人长30cm,重量(包括18个舵机,所有的电子元件,电池)约为1400g。机器人的结构、收稿日期:2007212215作者简介:肖文科(19802),男,湖南永州人,硕士在读传感器的安装位置以及腿部的运动空间如图1所示。图1　机器人三条腿结构和旋转范围2　红外线光电传感器及硬件 电路 模拟电路李宁答案12数字电路仿真实验电路与电子学第1章单片机复位电路图组合逻辑电路课后答案 在实验中,机器人自主避碰运动规划只要求对障碍物存在或不存在进行判断。所以,使用红外线传感器就可以满足要求[6]。传感器由红外线发射电路和检测器组成。发射电路使用555时基电路组成的脉冲发生器,其工作频率为38kHz,占空比为60%。由公式f=1.443/[(Ra+2Rb)3C]可知,当C=1nf、f=38kHz时,(Ra+2Rb)=37.97K。选定Rb=15K,RA通过一个可变电阻调节得到。555产生的脉冲波由OUT脚输出,经电阻加到驱动三极管的基极上,由三极管驱动红外发光二极管发射红外线。检测器使用一个标准的38kHz的电视遥控接收器。由非门74HC14将信号整形,可以得到稳定的方波信号。在实验中发现,2008年2月第25卷第1期沈阳航空工业学院学报JournalofShenyangInstituteofAeronauticalEngineeringFeb.2008Vol.25　No.1资料整理自互联网，版权归原作者！欢迎访问www.XinShiLi.net新势力单片机、嵌入式　　当前方没有障碍物时检测器也发生电平变化。经分析认为是红外发光二极管发出的红外线中的一部分直接被检测器检测到所造成的。在红外发光二极管和检测器之间加装金属隔板后,问题得到解决。图2　38kHz红外线调制电路图3　确定检测器距离的设置图3　传感器检测范围机器人传感器检测范围就是机器人传感器检测参考点所能达到的空间点的集合,该集合代表了机器人感知外界信息的能力,是机器人的优化设计和驱动控制需要考虑的重要方面。在机器人技术领域,该空间的大小可用面积来衡量。3.1　传感器能检测到的最小面积的测定机器人使用了两种不同类型的红外线传感器,类型1检测最远距离为8cm(图1中的IR1、IR2、IR3),类型2检测最远距离为20cm(图1中的IR0)。通过调节图2中Rc的大小来确定检测距离。为了确定两种检测器能检测到的障碍物最小表面积形状,将不同的白色的长方形平面放置在检测器前方。首先,固定平面的高度H=30cm,改变其宽度W。然后,固定平面的宽度W=30cm,改变其高度H,如图3所示。通过实验得出,当高度固定不变时,类型1可探测到的最小宽度约为1mm,类型2可探测到的最小宽度约为2.5mm。当宽度固定不变时,类型1可探测到的最小高度约为3cm,类型2可探测到的最小高度约为3cm。由此可以得到,类型1能够探测到的最小面积约为w3h=1330mm2,类型2能够探测到的最小面积约为w3h=2.5330mm2。3.2　传感器检测范围的计算机器人前方安装的传感器为固定的,其他6个传感器由于安装在腿部的最后一个肢节上。取机器人的腿部,建立坐标系如图4所示。图4　步行足D-H坐标系示意图每条腿都由肢节1、肢节2、肢节3三个独立驱动关节及足端组成,足端对地面接触相当于球铰,肢节1旋转轴Z0方向垂直于机身向上。定义θ1、θ2、θ3为肢节1、肢节2、肢节3的关节转角(θ1、θ2、θ3的取值范围如图1所示)。a1、a2、a3分别为肢节1、肢节2长度以及肢节2的端点C与肢节3上传感器安装点D之间的长度。参照文献[7],为了既能保证传感器安装点D取得较大的工作空间,又能保证机器人躯体有良好的运动灵活性,取肢节1、肢节2、肢节3的比例关系为a1:a2:a3=0.08∶0.45∶0.47。而a4为直线DF的长度,表示传感器的探测距离。图4中,过F点的面积S为传感器在该点能探测到的最小面积。在沿传感器中红外发光二极管与接收器连线方向能检测到的长度远远大于宽度,可以近似地将面S简化为一条过F,长度为H的直线,问题转化为求过F点的直线上M,N两点所能到达的空间。其中,MF=FN=H/2。根据以上思路,建立D-H参考坐标系,并将M、F、N点也纳入坐标系,D-H参考坐标系线图如图4所示。由图4可得D-H参数表示为:48　　　　　　　　　　　　　　　　　　　沈阳航空工业学院学报　　　　　　　　　　　　　　　　第25卷资料整理自互联网，版权归原作者！欢迎访问www.XinShiLi.net新势力单片机、嵌入式　　#θdaα1θ10α1902θ20α203θ30α304900α405900H/20依照变换矩阵An+1=cosθn+1-sinθn+1cosαn+1sinθn+1sinαn+1αn+1cosθn+1sinθn+1cosθn+1cosαn+1-cosθn+1sinαn+1αn+1sinθn+10sinαn+1cosαn+!dn+10001将参数代入可得:A1=cosθ10sinθ1α1cosθ1sinθ10-cosθ1α1sinθ101000001A2=cosθ2-sinθ20α2cosθ2sinθ2-cosθ20α2sinθ200100001A3=cosθ3-sinθ30α3cosθ3sinθ3-cosθ30α3sinθ300100001A4=0-100100α400100001A5=0-100100H/200100001M点与A点之间的变换矩阵TM=A1A2A3A4A5。同理可求得N点与A点之间的变换矩阵TN。由上可知,相对于原点A,传感器检测范围为TM与TN的并集。4　实验中对传感器干扰的处理4.1　地面对传感器的干扰处理经实验测定,图4中肢节3与地面的夹角θ4≤47°时,传感器能检测到地面。为了避免地面对传感器造成干扰,运动过程中应使θ4始终大于47°。为了求得θ4≥47°时θ2和θ3需要满足的关系,对腿部进行平面几何分析,作机器人腿部结构简图如图5所示。图5　六足步行机器人腿结构简图参照图5,由AD平行地面及三角几何关系可知θ4=θ5,θ5=π-θ3+θ2,θ4>47°由上面三式可得θ2-θ3<133°,(-90°≤θ2≤45°,0°≤θ3≤130°)4.2　传感器之间干扰的处理在实验过程中,传感器之间存在干扰,由于物体表面的反射,检测器可能接收到其它传感器发出的红外线信号。经观察发现机器人同一侧的4个传感器之间容易发生干扰,不同侧的传感器干扰的可能性很小。为了解决此问题,使用控制器对其进行分时控制。将8个传感器分别按头部、前腿、中腿和后腿分为四组,每组两个传感器,使用四个I/O口分别控制四组传感器不在同一时间段工作即可。具体实现是在控制器的数据寄存器区开辟一定空间,用于存放每个传感器的状态值。程序要读取传感器的状态值时将控制相应的传感器组的端口置高电平,由三极管驱动传感器组工作,同时,将其它三组传感器关闭,防止干扰。5　结论对于实现六足机器人避障功能的传感器进行了深入的研究,确定了传感器的布局,解决了传感器在工作中的干扰问题。通过实地步行实验,证明所采用的传感器布局方式是可靠、有效的,能用于实际避障功能的实现。同时对传感器的探测空间进行了分析,为实现在复杂路面的运动控制研究奠定了基础。参考文献:[1]Cruse,H.,Kindermann,T.,Schumm,M.,et.al.Walknet-abio2logicallyinspirednetworktocontrolsix-leggedwalking[J].Neu2ralNetworks,1998(11):1435-1447(下转第14页)第1期　　　　　　　　　　　　　　肖文科等:六足机器人避障功能的研究　　　　　　　　　　　　　　49　资料整理自互联网，版权归原作者！欢迎访问www.XinShiLi.net新势力单片机、嵌入式　　[11]PaulHWirsching.Fatigueunderwidebandrandomstress[J].Journalofthestructuredivision,ASCE,1980[11]BendatJS.ProbabilityFunctionResponses[R].WashingtonDC:NASAReportonContractNAS-5-4590,1964[12]DirlikT.ApplicationofComputersinFatigueAnalysis[D].WarwickUniversity,CoventryCVATAL,England,1985[13]BishopNWM.Theuseoffrequencydomainparameterstopredictstructuralfatigue[D].WarwickUniversity,CoventryCVATAL,England,1988AmethodstudyofstructuralsoundfatiguelifeestimateonthebasisofpowerspectraldensityZHANGJun　SHAYun-dong　NIShao-hua(AircraftPowerandEnergyEngineeringCollege,ShenyangInstituteofAeronauticalEngineering,Liaoningshenyang110136)Abstract:Thispaperintroducestwomethodsofthestructuralsoundfatiguelifeestimationagainstthequestionoftheaviationstructuralsoundfatiguefailure:Timedomainstatisticalmethodandpowerspectrumdensitymethod,andusesthelattercombiningthevibrationtheory,thestrengththeory,theMinerlinearitycumulativedamagetheoryandtheS-Ncurverelationshipandotherrelativetheories,establishesthefatiguelifeestimationformulaofthestructureunderthenarrowbandandthebroadbandrandomnoiseloading,whichcouldprovidecertainreferencevalueforestimatingthestructuralfatiguelifeinproject.Keywords:fatiguelife;powerspectrumdensity;fatiguelife(上接第49页)[2]Kaliyamoorthy,S.,Zill,S.N.,Quinn,R.D.,etal.FiniteelementanalysisofstrainsintheBlaberuscockroachlegsegmentwhileclimbing[J].ProceedingsoftheIEEE/RSJConferenceonIntelli2gentRobotsandSystems,2001(10):833-838[3]PoramateManoonpong,FrankPasemann,HubertRoth.ModularReactiveNeurocontrolforBiologicallyInspiredWalkingMachines[J].TheInternationalJournalofRoboticsResearch2007(3):301-331[4]RogerD.Quinn,SashaN.Zill.ForceSensorsinHexapodLocomo2tion[J].TheInternationalJournalofRoboticsResearch2005(7):563-574[5]AxelSchneider,HolkCruse,JosefSchmitz.DecentralizedControlofElasticLimbsinClosedKinematicchains[J].TheInternation2alJournalofRoboticsResearch2006(9):913-930[6]苏军,陈学东,田文罡.六足步行机器人全方位步态的研究[J].机械与电子.2004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