| SMC ECC-PNAL2-24MR-D |
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SMC ECC-PNAL2-24MR-D直線(xiàn)爬坡試驗(yàn) 對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，最典型的情況就是平地、斜坡與臺(tái)階，對(duì)其走直線(xiàn)與爬坡的試驗(yàn)如圖4所示。
實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地是綠色毛毯狀物質(zhì)。機(jī)器人上電工作之后，就開(kāi)始在控制算法下運(yùn)行電機(jī)控制任務(wù)，輸出控制信號(hào)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)運(yùn)行，機(jī)器人就沿著直線(xiàn)方向以0.17 m/s(理論計(jì)算值可達(dá)0.183 m/s)的速度前進(jìn)。反復(fù)進(jìn)行10次路徑長(zhǎng)為5 m的直線(xiàn)行走實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)偏差為0.25 m，最小偏差為0.08 m，平均偏差為0.184 m。分析其原因，是由于電機(jī)的負(fù)載能力、啟動(dòng)特性、機(jī)械結(jié)構(gòu)、機(jī)器人的位置及輪子與地面的摩擦阻力等因素所造成的。 在爬坡實(shí)驗(yàn)中，主要測(cè)試的是機(jī)器人單側(cè)爬坡的能力和效果。斜坡的傾斜角度是可調(diào)整的。對(duì)其進(jìn)行了9次的爬坡實(shí)驗(yàn)，角度從20°～60°的范圍變化，發(fā)現(xiàn)隨著角度每增加，爬坡的難度將變得越來(lái)越困難。當(dāng)在36°左右時(shí)，機(jī)器人還能夠保持整體結(jié)構(gòu)平衡，能夠沿著斜坡運(yùn)動(dòng)前進(jìn)并能越過(guò)障礙，而在41°左右時(shí)就無(wú)法前進(jìn)。這些結(jié)果顯示，機(jī)器人爬坡能力較強(qiáng)，能夠翻越比較大的斜坡。但有些地方需要改進(jìn)，如運(yùn)動(dòng)輪子摩擦不夠，輪子寬度較窄，后輪驅(qū)動(dòng)力稍有不足，與其相連的機(jī)械結(jié)構(gòu)臂剛度不夠等。今后需對(duì)其進(jìn)行仿真優(yōu)化。 4.3 智能巡線(xiàn)試驗(yàn) 機(jī)器人的巡線(xiàn)可用于機(jī)器人比賽、自動(dòng)化無(wú)人工廠(chǎng)、倉(cāng)庫(kù)、服務(wù)機(jī)器人等領(lǐng)域，因此研究巡線(xiàn)實(shí)現(xiàn)過(guò)程有一定的現(xiàn)實(shí)意義。試驗(yàn)如圖5所示。
實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地是綠色毛毯狀物質(zhì)，其中白線(xiàn)寬度為30 mm。在啟動(dòng)試驗(yàn)平臺(tái)之前要調(diào)整攝像頭視角，如果視角太大，則循線(xiàn)精度很難保證，甚至?xí)撾x預(yù)期的軌跡。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，當(dāng)攝像頭光軸與地面夾角大約為60°左右時(shí)，其循線(xiàn)可靠性及精度能夠得到很好的保證。 (1)控制算法描述：機(jī)器人的動(dòng)態(tài)巡線(xiàn)過(guò)程，需要提取并能檢測(cè)判斷機(jī)器人相對(duì)白線(xiàn)的位置情況，形成控制策略，完成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)調(diào)整。其算法實(shí)現(xiàn)流程如圖6所示，巡線(xiàn)偏移情況如圖7所示。
(2)特征匹配：圖像匹配技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要研究，基本原理就是根據(jù)已知模式(模板圖)，到另一幅圖中搜索相匹配的子圖像，該過(guò)程被稱(chēng)為模板匹配。通常，圖像的模板匹配技術(shù)可以分成直接基于灰度值的方法以及基于特征提取的方法兩大類(lèi)。 這兩種算法共同的缺陷是時(shí)間復(fù)雜度高，不利于實(shí)時(shí)操作，特別是在在線(xiàn)檢測(cè)、機(jī)器人視覺(jué)伺服等需要從大量視頻信號(hào)實(shí)現(xiàn)數(shù)字處理海量圖像的匹配場(chǎng)合。由于本課題采用的處理器S3C2410硬件不支持浮點(diǎn)運(yùn)算，無(wú)法采用上述方法識(shí)別機(jī)器人相對(duì)于白線(xiàn)的位置是左偏還是右偏。為此，結(jié)合機(jī)器人應(yīng)用環(huán)境的特殊情況，對(duì)二維圖像匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)與簡(jiǎn)化，其基本思路和實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下： ①在現(xiàn)場(chǎng)采集一幅圖像，如圖8(a)所示(理想情況)，大小為320×240像素。
②把圖像分成三個(gè)圖像帶：A0，像素從L0～L1;A1，像素從L2～L3;A2，像素從L4～L5;再把每個(gè)帶分成左右兩半，其像素從中間開(kāi)始向兩邊遞增，即從p0～p159，并分別給出權(quán)值，求其每點(diǎn)的灰度值與相應(yīng)點(diǎn)權(quán)值并求出總和，其表達(dá)式為： Sj=V1*1+V2*2+…+Vi*i+…+Vn*n (Vi為灰度值，i為權(quán)值;0≤n≤159，n為整數(shù);L0≤j≤L1或L2≤j≤L3，j整數(shù)) ③用Ai右邊區(qū)的總和減去Ai左邊區(qū)的總和的差值，看是否落在誤差的允許范圍[-δ，δ]之內(nèi)，即表達(dá)式為： Tm=(Sj右-Sj左)∈[-δ，δ] (m=0、1、2) ④根據(jù)Tm值的大小就可以確定機(jī)器人的位置是左偏、右偏，或在誤差范圍之內(nèi)，隨之就能產(chǎn)生機(jī)器人的控制策略。 由于本圖像識(shí)別是特定情況的應(yīng)用，圖像處理數(shù)據(jù)量少、處理快、巡線(xiàn)穩(wěn)定、可靠性高，經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相對(duì)于模板在整個(gè)搜索圖中搜索匹配效率高，避免了復(fù)雜的運(yùn)算，具有很高的實(shí)時(shí)性。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本課題設(shè)計(jì)的機(jī)器人能夠很好地實(shí)現(xiàn)直線(xiàn)爬坡、巡線(xiàn)行走等功能，并可以實(shí)時(shí)采集聲音和圖像信息。在數(shù)據(jù)處理上，采用ARM9核的S3C2410處理器，數(shù)據(jù)處理快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、穩(wěn)定可靠、效率高。本文所設(shè)計(jì)的嵌入式智能機(jī)器人系統(tǒng)，對(duì)研究嵌入式技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)有一定的參考意義。該技術(shù)也可以應(yīng)用于機(jī)器人比賽、自動(dòng)化無(wú)人工廠(chǎng)、倉(cāng)庫(kù)、服務(wù)機(jī)器人等領(lǐng)域。
SMC ECC-PNAL2-24MR-D 17133290
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