基于嵌入式框架的多移动机器人协同控制实验平台

技术领域

本发明涉及轮式移动机器人技术领域，尤其涉及基于嵌入式框架的多移动机器人协同控制实验平台。

背景技术

移动机器人是各国家的工程控制研究者们都非常青睐的研究对象。移动机器人技术是衡量一个国家自动化、智能化水平的重要标准，其发展完全迎合了自动控制技术为人类生活服务的初衷。

在现代化的工程中，单个移动机器人已经难以仅依靠自身完成复杂繁琐的工作任务，难以完成生产实践的工作指标，于是多移动机器人系统进入了研究人员的视野中。相比较单个移动机器人而言，多移动机器人系统具有更强的适应性、更高的鲁棒性、更好的灵活性等优势。协同控制算法是多移动机器人完成任务的关键环节之一。针对所设计的协调控制算法进行实验验证，不仅能验证所设计算法的实用性，还有助于发现所设计算法的不足。为了能够更好地、更深入地研究多移动机器人系统协调控制算法，相关研究人员需要一套在可接受的成本内且满足其操作精度要求的多移动机器人协同控制算法实验平台。与此同时，目前大多数协同控制算法均为基于协同误差直接进行设计，设计复杂度较高。为了降低协同控制算法设计的复杂度且提高算法的可拓展性和普适性，相关研究人员需要一种设计复杂度低且便于应用的协同控制算法框架。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了基于嵌入式框架的多移动机器人协同控制实验平台，主要包括多个轮式移动机器人、视觉定位系统以及一种嵌入式框架。各轮式移动机器人与视觉定位系统之间能够两两相互通信。

轮式移动机器人主要由移动底盘、上位机、下位机以及电机驱动模块组成。

本发明中轮式移动机器人的上位机与视觉定位系统中视觉信息处理模块均采用Nvidia Jetson TX2，其彼此之间能相互通信。轮式移动机器人的上位机还具有与下位机通信和运行相关控制算法的功能。上位机中协同控制算法采用嵌入式框架，其将协调控制算法分为信号发生器层和跟踪控制层。

本发明中下位机采用基于STM32F405内核的单片机，其主要功能有：一方面负责将编码器的信息转换为轮式移动机器人的速度，并通过串口发送于上位机；另一方面，将收到上位机发送的轮式移动机器人的参考速度信息经过运算输出PWM信号，进而通过电机驱动模块驱动电机转动，使轮式移动机器人达到参考速度。

本发明中移动底盘主要由带悬挂的底盘和四个相互独立的驱动轮组成。直流编码电机和麦克纳姆轮组成了驱动轮。

一种基于嵌入式框架的多移动机器人协同控制实验平台，包括多个轮式移动机器人和视觉定位系统，所述轮式移动机器人硬件结构均相同且均具有四轮独立的轮式移动底盘、安置于轮式移动底盘上的上位机、安置于轮式移动底盘上的下位机以及电机驱动模块；所述视觉定位系统由摄像头和视觉信息处理模块构成；上位机与下位机通过串口进行通信。

所述轮式移动机器人移动底盘底部的驱动轮独立设置；悬挂装置设在轮式移动机器人移动底盘的底部；驱动轮由直流编码电机和麦克纳姆轮构成，其既提供动力又可由编码器采集电机的信息传输给下位机；轮式移动机器人可以在不转向的情况下朝着任何方向前进。

本发明进一步改进在于：所述下位机含基于STM32F405内核；所述下位机包含电机驱动模块接口、OLED接口和MPU6050模块；下位机通过电机驱动模块接口将PWM传输于电机驱动模块；OLED接口外接OLED屏幕，用于显示运行过程中的一些必要信息；MPU6050模块可用于测量轮式移动机器人的速度等信息。

本发明进一步改进在于：所述下位机预留了硬件拓展接口和相应的软件API接口，所述软、硬件接口均包括了蓝牙模块接口、CAN总线接口、I

本发明进一步改进在于：所述下位机与电机驱动模块采用同一块电压为12V容量为2200mah的锂电池进行供电；其中锂电池对电机驱动模块直接供电；对于下位机，将锂电池12V电压降至3.3V之后对单片机进行供电。

本发明进一步改进在于：所述上位机为搭载了Ubuntu16.04系统和ROS(机器人操作系统)的Nvidia Jetson TX2上位机。

本发明进一步改进在于：所述上位机包括若干个外设接口；所述上位机中算法采用嵌入式框架；所述嵌入式框架将分布式协调控制算法解耦为信号发生器层和跟踪器控制层，有效地降低了协同控制算设计的复杂度，增加了协同控制算法的可扩展性和普适性。

本发明进一步改进在于：将二维码贴于移动机器人顶部，通过识别二维码来识别并定位移动机器人；二维码采用10cm×10cm的二维码。

本发明进一步改进在于：所述视觉定位系统由摄像头和视觉信息处理器组成；其中，视觉信息处理器采用搭载了Ubuntu16.04系统和ROS的Nvidia Jetson TX2。

本发明进一步改进在于：所有的轮式移动机器人和视觉定位系统均在同一局域网中，基于ROS构建的多机通信机制，任意两者之间均能相互通信

实验平台运行基于嵌入式框架的多移动机器人协调控制算法过程描述如下：

P1:打开视觉定位系统，并运行视觉定位相关的指令。紧接着，运行各移动机器人上位机中相应的指令。

P2：将各移动机器人放置于初始位置，并快速将所有的下位机依次接通电源。

P3：视觉定位系统识别并定位各轮式移动机器人，然后将各轮式移动机器人的位姿信息发送于相应轮式移动机器人的上位机。此后，视觉定位系统将以30Hz的频率向轮式移动机器人进行位姿信息反馈。

P4：各轮式移动机器人基于算法中设定的拓扑网络进行相互通信，即发布自身信息并获取邻居信息。

P5：各轮式多移动机器人的上位机运行所设计的协同控制算法。首先，各轮式移动机器人基于该时刻自身位姿信息和邻居位姿信息，其上位机运行算法中信号发生器层并输出相关状态信息。然后，跟踪控制器层将信号发生器输出的状态信息作为参考输出，计算出轮式移动机器人的参考速度信息。最后，上位机将参考速度信息通过串口发送给下位机。

P6：下位机接收到上位机输出的速度信息，进行运算输出各电机的PWM信号，控制电机驱动模块驱动电机使移动机器人达到期望速度。与此同时，下位机将各电机的转速转换为轮式移动机器人的速度，并通过串口传输给上位机。

P7：如此往复循环P4-P6，直至任务完成。

本发明相比现有技术，本发明的有益效果为：

(1)平台的计算单元有强大的算力，为复杂算法正常运行提供的保障。

(2)用嵌入式框架，降低了多轮式移动机器人协同控制算法设计的复杂度，提高了协同控制算法的可拓展性和普适性。。

(3)本平台平衡了运行精度和应用研发成本。

(4)本平台为开发者预留了丰富的软硬件接口，供后期升级以及二次开发。

附图说明

图1为嵌入式框架原理图；

图2为多轮式移动机器人系统的运行过程图；

图3为移动机器人的仰视图；

图4为移动机器人的三轴视图；

其中1为轮式移动机器人移动底盘(仰视图)，2为驱动轮，3为电机，4为麦克纳姆轮，5为悬挂装置，6为下位机，7为锂电池，8为电机驱动模块，9为上位机，10为二维码。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

如图1-4所示，本实施例的基于嵌入式框架的多移动机器人协同控制实验平台，由多个轮式移动机器人和视觉定位系统组成。其中，各轮式移动机器人除了运行的控制算法不同之外，硬件配置和软件API完全相同。

本发明中轮式移动机器人上搭载Nvidia Jetson TX2作为上位机，如图3中9所示。所述上位机自带HMP Dual Denver 2/2 MB L2+ GPU和Nvidia Pascal

所述上位机设于移动机器人底盘上。上位机有丰富的外设接口，主要包括：一个HDMI接口、一个以太网接口、两个USB接口、两个I

所述上位机装有Ubuntu16.04操作系统和ROS(机器人操作系统)。

所述上位机中程序运行频率可进行设置，本发明中采用1000Hz的频率。

所述上位机运行的程序主要有两个功能，第一个功能为通信，通过发布、订阅话题与其他轮式移动机器人的上位机或视觉定位系统的视觉信息处理器进行通信，还可通过串口与下位机进行通信；第二个功能为算法运算，将所设计的基于嵌入式框架的协调控制算法写入上位机。程序每次循环，上位机将依次运行信号发生器层和跟踪控制器层。其中，信号发生器层主要处理网络拓扑中的信息，跟踪控制器层主要处理轮式移动机器人自身的信息。

本发明中的多轮式移动机器人，含基于STM32F405内核的下位机，如图3中标号6所示。所述下位机包含电机驱动模块接口、OLED模块接口以及MPU6050模块。

所述下位机的电机驱动模块接口连接于电机驱动模块。电机驱动模块如图3中标号8所示。电机驱动模块包括驱动电路和电源，电源与驱动电路连接，驱动电机与驱动电路连接。电源采用一块电压为12V容量为2200mah的锂电池，如图3中标号7所示。电机驱动模块和电源设于移动底盘上。

所述OLED模块包含OLED显示屏，可在程序中设置不同的显示内容。

所述MPU6050模块集成了3轴MEMS 陀螺仪，3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器 DMP。扩展之后可通过I

所述下位机主要功能有两个，第一个是通过电机编码器采集电机运行信息，进而得到轮式移动机器人的速度并反馈于上位机；第二个是接收上位机发送的参考速度信息，并间接驱动各电机，使轮式移动机器人速度达到参考速度。这两个功能在中断函数中实现，TIM9定时器每5ms触发中断一次，每次中断调用一次中断函数。

本发明中由于上位机和下位机分别采用独立电源进行供电，为了避免高低电平的不一致，将两者进行共地。

本发明中上位机和下位机之间利用串口进行通信。

本发明中轮式移动机器人采用铝制底盘，如图3中标号1所示。底盘前后两部分采用悬挂装置连接，如图3中标号5所示。悬挂装置一方面能够降低轮式移动机器人的重心，另一方面能减小不平整地面对车轮滑动的影响。

本发明中电机采用MG513P30_12V电机，图2中4所示。电机额定电压12V，额定电流0.36A，堵转电流 3.2A，减速后空载转速 366

本发明中车轮采用直径为26mm、轮宽为15mm的麦克纳姆轮，如图3中3所示。

本发明中各轮式移动机器人顶部贴有不同的边长为10cm的二维码(如图3中10所示)，用于视觉定位系统识别并定位各轮式移动机器人。

所述轮式移动机器人线速度可达1.7m/s，角速度可达5rad/s。

本发明中视觉定位系统主要包括Nvidia Jetson TX2视觉信息处理器和IntelRealSense Depth Camera D435i摄像头。视觉信息处理器装载Ubuntu16.04操作系统和ROS。

所述摄像头配有英特尔实感视觉处理器 D4、全局快门 RGB相机模块，能兼容Android/Linux/Windows7/Windows10等操作系统，其视场角为69.4°±3°(H)×42.5°±3°(V)×77°±3°(D)，分辨率为1920×1080，帧率为30FPS，在悬挂4米高度时可以采集10.9m×6.1m的有效画面。

所述视觉定位系统主要实时采集各轮式移动机器人顶部二维码图像，并进行图像处理得到各轮式移动机器人的实时位姿信息，最后将位姿信息发送给相应的轮式移动机器人。

所述视觉定位系统的摄像头悬挂在4米高度的支架上，摄像头镜头垂直向下拍摄轮式摄移动机器人图像。摄像头通过USB数据线将数据传输给视觉信息处理模块。

所述图像处理的流程主要分为图像识别、字典匹配、位姿计算几个步骤。在图像识别的环节，上位机需要对摄像头采集到的图像进行阈值化处理，并提取图像中物体轮廓，然后进行轮廓滤波剔除周长太小的物体，再通过多边形近似处理找到候选标识。这一步可以得到的信息包含轮廓ID，四个角点点坐标以及轮廓所有点坐标。进一步，把四个角点按照逆时针顺序排序从而确定移动机器人运动方向。在进行字典匹配之前，还需要将四个角点进行仿射变换和otsu阈值化，从而划分出只含有黑白方块的网格，并统一计算每一格内的黑白像素点数。最后，通过字典匹配得到编码，将进一步处理得到的信息通过PnP算法解算便可以得到位姿信息。

本发明中各轮式移动机器人的上位机和视觉定位系统的视觉信息处理器均装载Ubuntu16.04操作系统和ROS。基于此，构建局域网多机通信机制，可实现各轮式移动机器人以及视觉定位系统之间的相互通信。

所述基于嵌入式框架的多移动机器人协同控制实验平台预留了丰富的硬件扩展接口，为后期用户自行升级提供了充分空间。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，并非是对本发明的实施方式的限定。任何根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。