基于STM32的機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

沈友建，黃孝鵬，肖建東，陳煊之

(山東科技大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，山東 青島 266590)

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基于STM32的機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

沈友建，黃孝鵬，肖建東，陳煊之

(山東科技大學(xué) 電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，山東 青島 266590)

針對(duì)類車(chē)機(jī)器人自主移動(dòng)的問(wèn)題，首先在非完整約束系統(tǒng)下建立類車(chē)機(jī)器人低速移動(dòng)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)模型，選用適合基礎(chǔ)性類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人研究的自行車(chē)模型進(jìn)行狀態(tài)分析；在混合式體系結(jié)構(gòu)下用STM32作為機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)的核心，給出控制系統(tǒng)框圖，完成硬件設(shè)計(jì)；同時(shí)完成環(huán)境定位與建圖，構(gòu)建動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，最終綜合實(shí)現(xiàn)類車(chē)機(jī)器人自主移動(dòng)的功能。

自主移動(dòng)；運(yùn)動(dòng)學(xué)模型；STM32控制系統(tǒng)；SLAM

引用格式：沈友建，黃孝鵬，肖建東，等. 基于STM32的機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2016,35(18)：58-61.

0　引言

從2013年德國(guó)提出“工業(yè)4.0”開(kāi)始，機(jī)器人的智能化過(guò)程將會(huì)越來(lái)越迅速，而“人機(jī)協(xié)作、與人共融”是下一步機(jī)器人產(chǎn)業(yè)亟待解決的難題，目前的工業(yè)機(jī)器人或?qū)I(yè)服務(wù)機(jī)器人的移動(dòng)能力都不夠完善，操作方式不夠靈活，自主化程度也都不高。

基于以上在機(jī)器人領(lǐng)域出現(xiàn)的新情況和遇到的新問(wèn)題，本文對(duì)基于STM32的機(jī)器人自主移動(dòng)技術(shù)研究進(jìn)行簡(jiǎn)單的論述。本文的研究對(duì)象為類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人，為論述簡(jiǎn)潔，下文中出現(xiàn)的機(jī)器人、移動(dòng)機(jī)器人都代指類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人，不另注明。

類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人自主移動(dòng)是指在無(wú)人操作情況下，在隨機(jī)環(huán)境中，為完成特定事件或一系列動(dòng)作，通過(guò)機(jī)器人自身搭載的控制系統(tǒng)并應(yīng)用環(huán)境感知技術(shù)進(jìn)行多種數(shù)據(jù)信息的處理，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主決策、獨(dú)立執(zhí)行，要求是能夠躲避各種隨機(jī)障礙、規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)[1]。目前，類車(chē)機(jī)器人自主移動(dòng)的主要功能需求為：(1)在未知環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自身定位，并進(jìn)行環(huán)境感知與建圖；(2)未知環(huán)境下的整體規(guī)劃與行為決策；(3)搭載具有學(xué)習(xí)進(jìn)化能力的機(jī)器人移動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)；(4)各機(jī)器人之間實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、協(xié)同化；(5)最終目的是實(shí)現(xiàn)“人機(jī)協(xié)作、與人共融”。

本文論述的機(jī)器人自主移動(dòng)技術(shù)分為3個(gè)部分：(1)機(jī)器人低速自主移動(dòng)數(shù)學(xué)模型的建立；(2)基于STM32的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)；(3)機(jī)器人自主移動(dòng)SLAM模型及原理。

1　移動(dòng)過(guò)程中機(jī)器人建模

在類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人受非完整約束的條件下建立其低速自主移動(dòng)數(shù)學(xué)模型，包括低速移動(dòng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)模型，同時(shí)引入自行車(chē)模型來(lái)簡(jiǎn)化對(duì)自主移動(dòng)機(jī)器人建模的問(wèn)題。

1.1非完整約束和完整約束

完整約束和非完整約束是構(gòu)成系統(tǒng)約束的全部?jī)?nèi)容。完整約束(Holonomic Constraint)是指系統(tǒng)約束方程中不含確定系統(tǒng)位置的坐標(biāo)的微商，或雖含坐標(biāo)的微商但不利用動(dòng)力學(xué)方程就可直接積分成為不含坐標(biāo)微商的約束；非完整約束(Non-holonomic Constrain)是指系統(tǒng)約束方程中含有確定系統(tǒng)位置的坐標(biāo)的微商且不利用動(dòng)力學(xué)方程不能直接積分為不含坐標(biāo)微商的約束，非完整約束包括運(yùn)動(dòng)約束和動(dòng)態(tài)約束兩種[2]。類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人就是典型的受非完整約束的系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱非完整系統(tǒng)。

1.2移動(dòng)機(jī)器人的數(shù)學(xué)模型

對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人，為了對(duì)其運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行分析、整理和優(yōu)化，需要建立經(jīng)過(guò)合理簡(jiǎn)化和抽象的數(shù)學(xué)模型。本文采用運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)模型對(duì)類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行建模分析研究，通過(guò)這種模型，研究類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人在時(shí)間、空間中的運(yùn)動(dòng)規(guī)律并進(jìn)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

根據(jù)現(xiàn)有移動(dòng)機(jī)器人情況的統(tǒng)計(jì)研究，大多數(shù)移動(dòng)機(jī)器人速度都低于30 km/h，而在轉(zhuǎn)彎的過(guò)程中機(jī)器人還會(huì)有減速過(guò)程，在這種低速轉(zhuǎn)彎的過(guò)程中，側(cè)向加速度會(huì)很小，因此認(rèn)為移動(dòng)機(jī)器人的輪子相對(duì)于地面滿足非完整約束。如圖1所示，此時(shí)類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人的瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心一直位于機(jī)器人后軸的橫向延長(zhǎng)線上，也就是說(shuō)后軸上各點(diǎn)的速度方向始終垂直于后軸，而整個(gè)后軸及后車(chē)輪在橫向軸心方向上速度為零，這就是類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人的非完整約束。即對(duì)于機(jī)器人后軸各點(diǎn)處的速度應(yīng)該滿足如下要求：

(1)

其中，xc、yc代表機(jī)器人后軸上各點(diǎn)的坐標(biāo)。此種情況下，對(duì)機(jī)器人質(zhì)心列寫(xiě)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程組如下：

(2)

其中，υ為整體質(zhì)心速度；L為前軸到后軸的距離；α為機(jī)器人的質(zhì)心側(cè)偏角；β為機(jī)器人的橫擺角。因?yàn)轭愜?chē)移動(dòng)機(jī)器人受到的是非完整約束，必須使用關(guān)于這些約束的相應(yīng)的廣義坐標(biāo)，所以在圖1中，x和y為機(jī)器人各部分質(zhì)點(diǎn)所屬質(zhì)點(diǎn)系質(zhì)量分布的平均位置在廣義坐標(biāo)系下的坐標(biāo)；R為機(jī)器人瞬時(shí)轉(zhuǎn)彎半徑；S為后軸長(zhǎng)度；p、q為機(jī)器人質(zhì)心分別距前軸和后軸的距離；φl(shuí)、φr、φ分別為機(jī)器人左前輪、右前輪以及前軸中心點(diǎn)的對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)向角[3]。

圖1　車(chē)輛低速行駛的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

為了盡量得到更加適應(yīng)于研究類車(chē)機(jī)器人的規(guī)劃及控制問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，應(yīng)該使得類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人低速行駛的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的形式盡量簡(jiǎn)單，因此要求該模型只反映機(jī)器人低速行駛時(shí)其運(yùn)動(dòng)的主要特征，為此，在保證車(chē)輪相對(duì)于地面滿足非完整約束的情況下，可以忽略車(chē)輪的側(cè)向運(yùn)動(dòng)。

雖然上述運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可以反映移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)情況，但是為了滿足非完整約束的條件，還需要知道車(chē)輪的側(cè)偏角，所以僅僅依靠運(yùn)動(dòng)學(xué)模型還不足以完成對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的完整數(shù)學(xué)描述，以而引入了動(dòng)力學(xué)模型的知識(shí)。通過(guò)建立動(dòng)力學(xué)模型可以計(jì)算出移動(dòng)機(jī)器人車(chē)輪所受的側(cè)向力，進(jìn)而得到車(chē)輪側(cè)偏角的具體數(shù)據(jù)，進(jìn)一步補(bǔ)充之前的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。根據(jù)研究問(wèn)題的范疇和實(shí)際情況，將兩種模型結(jié)合應(yīng)用，就可以對(duì)移動(dòng)機(jī)器人較好地建立模型。

本文中提到的移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)問(wèn)題是指移動(dòng)的平穩(wěn)性和機(jī)器人控制系統(tǒng)的實(shí)際控制效果這兩大領(lǐng)域。本節(jié)的內(nèi)容屬于機(jī)器人控制系統(tǒng)的實(shí)際控制效果的一部分。

目前操縱穩(wěn)定性模型種類廣泛，從簡(jiǎn)單的低自由度模型到復(fù)雜18自由度模型都有相對(duì)應(yīng)的理論研究。高復(fù)雜度的動(dòng)力學(xué)模型優(yōu)勢(shì)在于反映移動(dòng)機(jī)器人的非線性特性和動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性，但同時(shí)，高自由度模型含有較多的無(wú)光變量，優(yōu)化速度較慢；簡(jiǎn)單的低自由度模型含有較少的無(wú)關(guān)變量，優(yōu)化速度較快。理論研究結(jié)合實(shí)際條件，確定自行車(chē)模型為理想化的動(dòng)力學(xué)模型，如圖2所示。

圖2　車(chē)輛自行車(chē)模型

自行車(chē)模型是對(duì)類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人的簡(jiǎn)化建模，根據(jù)類車(chē)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，在車(chē)輪軸向方向上，用該模型的前輪代替移動(dòng)機(jī)器人的全部前車(chē)輪，用該模型的后輪代替移動(dòng)機(jī)器人的全部后車(chē)輪，雖然模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但是依舊能夠清晰反映類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人縱向、側(cè)向以及橫擺運(yùn)動(dòng)特性，非常適合用于基礎(chǔ)性類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)研究。自行車(chē)模型的動(dòng)力學(xué)方程組如式(3)所示[3]：

(3)

其中，m為半車(chē)質(zhì)量：Jz為機(jī)器人自主移動(dòng)時(shí)繞z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，其他變量與圖2中相同。

2　基于STM 32的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

嵌入式控制器件具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于控制、成本相對(duì)較低的優(yōu)勢(shì)，越來(lái)越為人們所青睞；ARM是開(kāi)源環(huán)境，可借鑒應(yīng)用的研究技術(shù)豐富；STM32單片機(jī)具有性價(jià)比高、性能好、成本低、功耗低的特點(diǎn)，非常適合作為數(shù)據(jù)處理和控制單元，而且豐富的多功能電機(jī)控制接口方便實(shí)現(xiàn)對(duì)各種驅(qū)動(dòng)電機(jī)的精確控制。因此選用STM32單片機(jī)作為控制系統(tǒng)的核進(jìn)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

2.1控制系統(tǒng)基本組成

類車(chē)機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)包括兩部分：(1)完成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制功能；(2)進(jìn)行自主環(huán)境感知。這當(dāng)中的關(guān)鍵技術(shù)包括運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)、傳感器技術(shù)、機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)、多傳感器信息融合技術(shù)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)以及集傳感器、控制與通信于一體的系統(tǒng)集成技術(shù)。圖3是一種機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)框圖。

圖3　移動(dòng)機(jī)器人的控制系統(tǒng)框圖

機(jī)器人自主移動(dòng)控制系統(tǒng)的一種典型的硬件組成如圖4所示。整體結(jié)構(gòu)包括含有工控機(jī)的上位機(jī)和由STM32芯片作為控制核心的下位系統(tǒng)。上位機(jī)不斷地發(fā)送指令和編碼器的反饋信號(hào)給下位機(jī)，下位機(jī)以此來(lái)控制移動(dòng)機(jī)器人的具體動(dòng)作，同時(shí)將機(jī)器人的狀態(tài)信息和傳感器數(shù)據(jù)反饋到上位機(jī)，包括機(jī)器人的矢量速度、多種傳感器信息、視頻信息等。上位機(jī)采用處理能力強(qiáng)大的工控機(jī)，本文不做詳細(xì)描述。

圖4　自主移動(dòng)機(jī)器人的硬件組成

2.2控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)

體系結(jié)構(gòu)是機(jī)器人的物理框架和智能控制系統(tǒng)的載體，包括慎思式、反應(yīng)式和混合式[4]。慎思式體系結(jié)構(gòu)有較強(qiáng)的總體控制能力，但是反應(yīng)性差；反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)缺點(diǎn)是對(duì)于全局性任務(wù)的管理能力較差，優(yōu)點(diǎn)則是其魯棒性/抗變換性(Robustness)好、動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力比較強(qiáng)；混合式體系結(jié)構(gòu)結(jié)合以上兩種結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，既有較高的機(jī)器人動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，又具有基較強(qiáng)的系統(tǒng)規(guī)劃能力，特別適合不確定環(huán)境下的機(jī)器人的自主移動(dòng)。

機(jī)器人自主移動(dòng)需要較強(qiáng)的任務(wù)管理能力和動(dòng)態(tài)環(huán)境響應(yīng)能力來(lái)確保能在各種不確定環(huán)境下完成決策任務(wù)。針對(duì)機(jī)器人的這種功能需求，確定在混合式體系的框架下設(shè)計(jì)機(jī)器人的控制系統(tǒng)，以此來(lái)達(dá)到結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性/抗變換性好、擴(kuò)展能力強(qiáng)的目的。機(jī)器人的控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖5所示[5]。

圖5　機(jī)器人混合式體系結(jié)構(gòu)

STM32控制系統(tǒng)的功能屬于慎思層，其中任務(wù)規(guī)劃模塊具有最高的層次，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互以及遠(yuǎn)程服務(wù)器交互。傳感器管理模塊監(jiān)測(cè)傳感器的數(shù)據(jù)，保證傳感器正常運(yùn)行。序列發(fā)生器和執(zhí)行監(jiān)控模塊作為過(guò)渡層，作用是分解任務(wù)、監(jiān)督執(zhí)行器執(zhí)行。行為控制模塊完成行為層的功能。機(jī)器人感知模塊主要采集和處理各種傳感器數(shù)據(jù)，既包括直接傳送到行為庫(kù)的數(shù)據(jù)，也包括傳送到STM32控制系統(tǒng)用于環(huán)境建圖的信息。執(zhí)行器負(fù)責(zé)最終完成工作。機(jī)器人的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)整體采用多線程的軟件工作模式，從而減少慎思處理過(guò)程對(duì)機(jī)器人整體響應(yīng)能力的限制。

3　機(jī)器人自主移動(dòng)SLAM模型及原理

環(huán)境定位與建圖可以看做是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主移動(dòng)技術(shù)的關(guān)鍵。移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)問(wèn)題可以描述為：機(jī)器人在未知環(huán)境中開(kāi)始移動(dòng)時(shí)，其初始位置未知，而在其移動(dòng)的過(guò)程中，可以不斷根據(jù)位置估計(jì)和地圖信息實(shí)現(xiàn)自身定位，在自身定位的基礎(chǔ)上同時(shí)建造增量式地圖，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主定位和導(dǎo)航，定位與建圖同時(shí)進(jìn)行、相輔相成。圖6是SLAM理論體系展開(kāi)圖。

圖6　SLAM理論體系展開(kāi)圖

移動(dòng)機(jī)器人SLAM問(wèn)題含兩方面的內(nèi)容：一是機(jī)器人移動(dòng)過(guò)程中的自身定位與狀態(tài)控制，二是機(jī)器人所處環(huán)境的信息搜集。當(dāng)機(jī)器人在未知環(huán)境中移動(dòng)時(shí)，不斷地通過(guò)系統(tǒng)配置的多種傳感器和搭載的攝像設(shè)備感知所處環(huán)境，這包括探測(cè)路障、檢測(cè)路標(biāo)、收集環(huán)境圖像信息、自身環(huán)境定位。移動(dòng)機(jī)器人SLAM的系統(tǒng)工作過(guò)程如圖7所示。

圖7　移動(dòng)機(jī)器人SLAM系統(tǒng)工作過(guò)程

該類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人為一定范圍內(nèi)的全局感知型。在圖中，R為機(jī)器人的感知半徑；Xt表示t時(shí)刻移動(dòng)機(jī)器人的位姿狀態(tài)向量；wt為t時(shí)刻路標(biāo)與機(jī)器人形成的觀測(cè)向量；sj表示第j個(gè)路標(biāo)的位置狀態(tài)向量；ut為從t-1時(shí)刻到t時(shí)刻的機(jī)器人控制系統(tǒng)的輸入向量。

很明顯，根據(jù)運(yùn)動(dòng)過(guò)程的連續(xù)性，系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)與之前的系統(tǒng)狀態(tài)、觀測(cè)信息以及輸入有關(guān)，即：

p(Xt|X0：t-1，w0：t，u1：t)

類比于系統(tǒng)的狀態(tài)可觀測(cè)性，假設(shè)當(dāng)前的機(jī)器人的移動(dòng)狀態(tài)是之前所有狀態(tài)變量經(jīng)過(guò)任意形式的運(yùn)動(dòng)變化之和，則可以得到系統(tǒng)當(dāng)前移動(dòng)狀態(tài)的分布概率[6]為：

p(Xt|X0：t-1，w0：t，u1：t=p(Xt|Xt-1,ut)

(4)

由系統(tǒng)狀態(tài)分布公式進(jìn)而得到觀測(cè)信息的相對(duì)公式為：

p(wt|X0:t-1,w0：t-1，u1：t)=p(wt|Xt)

(5)

公式(4)與公式(5)共同組成了移動(dòng)機(jī)器人和環(huán)境的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(DynamicBayesnetwork,DBN)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)將會(huì)隨著毗鄰時(shí)間步驟把不同變量聯(lián)系起來(lái)，另外還可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提取出機(jī)器人自主移動(dòng)過(guò)程中的大量特性數(shù)據(jù)，為類車(chē)機(jī)器人的自主移動(dòng)技術(shù)的研究提供基礎(chǔ)，最終使得類車(chē)移動(dòng)機(jī)器人具有進(jìn)行全局性整體規(guī)劃

的性能。

4　結(jié)論

本控制系統(tǒng)以STM32作為自主移動(dòng)機(jī)器人的控制芯片，在設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，加入運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)模型，可為機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、動(dòng)力裝置配備以及路徑規(guī)劃等提供參考數(shù)據(jù)；融合SLAM技術(shù)，初步實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人自主移動(dòng)。今后在自主移動(dòng)的基礎(chǔ)上，再加入傳感器技術(shù)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)及人工智能技術(shù)等多學(xué)科多種技術(shù)，使移動(dòng)機(jī)器人更自主、更智能，甚至具有情感，以更好地服務(wù)于人類。

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Design of autonomous mobile robot control system based on STM32

Shen Youjian, Huang Xiaopeng, Xiao Jiandong, Chen Xuanzhi

(College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology ,Qingdao 266590，China)

Aiming at the problem of autonomous mobile robot, first of all in nonholonomic system it establishes the robot low-speed mobile’s kinematics model and dynamics model, and chooses the bicycle model as the mobile robot’s suitable basic model to analysis. In mixed architecture, STM32 is used as autonomous mobile robot control system core and the block diagram of a control system is given, the hardware is designed. The environment localization, map building and construction of dynamic Bayesian network are completed. Finally, it synthetically achieves the functions of autonomous mobile robot.

autonomous mobile; kinematics model; STM32 control system; simultaneous localization and mapping

TP24

ADOI： 10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.18.017

2016-04-22)

沈友建(1991-)，通信作者，男，碩士研究生，主要研究方向：生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化。E-mail:jushi1991@126.com。