【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 內(nèi)力的表現(xiàn)形式復(fù)雜而多變，不可能給出精確的分析和預(yù)測(cè)，常常用經(jīng)驗(yàn)公式給出內(nèi)阻力和速度之間的線形近似關(guān)系，同樣本文也是將內(nèi)力近似為作用在主動(dòng)輪軸上的線性粘性轉(zhuǎn)矩。 外阻力主要產(chǎn)生于車輛一地面的相互作用，主要表現(xiàn)為海泥的壓實(shí)阻力和海泥的推土阻力，以及深海環(huán)境中的海水阻力。 對(duì)地面的擠壓作用，對(duì)車體的運(yùn)動(dòng)性能有較大的影響。假定法向載荷沿履 帶長(zhǎng)度均勻分布，則履帶的沉陷量可由壓力一沉陷量方程預(yù)測(cè)。 （ 3） 履帶式推土機(jī) 由于履帶機(jī)器人與履帶式推土機(jī)的工作原理有相似之處，所以下面對(duì)履帶式推土機(jī)進(jìn)行調(diào)研。 基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)研究 第二章 系統(tǒng)硬件原理 7 （ a）驅(qū)動(dòng)控制的實(shí)現(xiàn)條件 推土機(jī)的最大牽引力一方面取決于發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩 (另一方面受地面附著條件的限制 )推土機(jī)最佳生產(chǎn)率的發(fā)揮由其最大的履帶牽引力決定 【 11】 。 推土機(jī)作業(yè)時(shí)，其主要的受限形式是履帶的打滑。推土機(jī)工作時(shí)必須滿足驅(qū)動(dòng)條件和附著條件： wif FFFFYFF ??? ?????{ 公式（ ） 式中： fiwFFFFFY??— 牽 引 力— 地 面 阻 力— 坡 度 阻 力— 作 業(yè) 阻 力— 推 土 機(jī) 驅(qū) 動(dòng) 力— 地 面 對(duì) 履 帶 的 支 反 力— 地 面 附 著 系 數(shù) （ b）牽引力、附著系數(shù)與滑轉(zhuǎn)率的關(guān)系 不同地面條件產(chǎn)生的附著系數(shù)是有差異的，在不同地面條件下的履帶牽引力與其滑轉(zhuǎn)率的關(guān)系如下。在附著系數(shù)一定，履帶滑轉(zhuǎn)率 S=0時(shí)，推土機(jī)的牽引力與推土機(jī)重量的比值 GF/? 最大；滑轉(zhuǎn)率從 0開始增加時(shí)，附著系數(shù) ? 隨之增加；當(dāng)履帶滑轉(zhuǎn)率 S=～ ,附著系數(shù)達(dá)到最大；如果滑轉(zhuǎn)率繼續(xù)增加 ,附著系數(shù)開始下降。當(dāng)履帶滑轉(zhuǎn)率 S達(dá)到 100%時(shí)，履帶發(fā)生完全滑轉(zhuǎn) !推土機(jī)不能工作，此時(shí)推土機(jī)牽引力的比值 GF/? 下降很快。 推土機(jī)作業(yè)負(fù)載阻力過大時(shí)，履帶發(fā)生滑轉(zhuǎn)，推土機(jī)的行駛速度由于履帶的滑轉(zhuǎn)而降低。履帶的瞬時(shí)速度 wv 推土機(jī)機(jī)身瞬時(shí)速度 v 及滑轉(zhuǎn)率 S具有如下關(guān)系： w vwvvvS ?? 公式（ ） 國(guó)內(nèi)外履帶機(jī)器人避障路徑規(guī)劃方法研究現(xiàn)狀 履帶機(jī)器人屬于移動(dòng)機(jī)器人的一種。路徑規(guī)劃問題是機(jī)器人學(xué)中很重要的一個(gè)方面。路徑規(guī)劃的研究對(duì)象可分為關(guān)節(jié)式機(jī)械手和移動(dòng)式機(jī)器人。一般來說，前者具有更多的自由度，而后者的作業(yè)范圍則 更大一些。就最簡(jiǎn)單的形式，路徑規(guī)劃問題可以按如下定義：在有障礙物的工作環(huán)境中，如何尋找一條從給定起點(diǎn)到終點(diǎn)適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動(dòng)路徑，使機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中能安全、無碰地繞過所有障礙物。移動(dòng)機(jī)器基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)研究 第二章 系統(tǒng)硬件原理 8 人路徑規(guī)劃主要解決三個(gè)問題： (1)使機(jī)器人能從初始點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)； (2)用一定的算法使機(jī)器人能繞開障礙物，并且經(jīng)過某些必須經(jīng)過的點(diǎn)； (3)在完成以上任務(wù)的前提下，盡量?jī)?yōu)化機(jī)器人運(yùn)行軌跡。 根據(jù)工作環(huán)境路徑規(guī)劃可分為兩種：環(huán)境信息已知的靜態(tài)路徑規(guī)劃，又稱全局規(guī)劃；環(huán)境信息未知或部分未知的動(dòng)態(tài)規(guī)劃，又稱局部規(guī)劃。后者更具有實(shí)際意義，因 為現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的障礙物很可能是運(yùn)動(dòng)規(guī)律未知的運(yùn)動(dòng)物體。動(dòng)態(tài)環(huán)境中的路徑規(guī)劃比靜態(tài)環(huán)境下的規(guī)劃復(fù)雜得多。目前國(guó)內(nèi)外路徑規(guī)劃的主要算法有： （ 1） 人工勢(shì)場(chǎng)法 [12] 人工勢(shì)場(chǎng)法是由 Khatib提出的一種虛擬力法，其基本思想是將機(jī)器人在環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)視為一種虛擬的人工受力場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)。障礙物被排斥勢(shì)場(chǎng)包圍，對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生斥力，排斥力隨機(jī)器人與障礙物的距離的減少而迅速增大；目標(biāo)被引力勢(shì)場(chǎng)包圍，對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生引力，吸引力隨機(jī)器人與目標(biāo)的接近而減小。引力和斥力的合力作為機(jī)器人的合力，來控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向，使機(jī)器人繞過障礙物朝 目標(biāo)前進(jìn)。 該法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，便于低層的實(shí)時(shí)控制，在實(shí)時(shí)避障和平滑的軌跡控制方面，得到了廣泛應(yīng)用，其不足在于存在局部最優(yōu)解，容易產(chǎn)生死鎖現(xiàn)象，因而可能使移動(dòng)機(jī)器人在到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)之前就停留在局部最優(yōu)點(diǎn)。為解決局部極小值問題，已經(jīng)研究出一些改進(jìn)算法，如 Sato提出的 Laplace勢(shì)場(chǎng)法 [13]。改進(jìn)算法是通過數(shù)學(xué)上合理定義勢(shì)場(chǎng)方程，來保證勢(shì)場(chǎng)中不存在局部極值。 （ 2） 柵格法 [14] 柵格法將移動(dòng)機(jī)器人工作環(huán)境分解成一系列具有二值信息的網(wǎng)格單元來記錄環(huán)境信息，有障礙物的地方累積值比較高，移動(dòng)機(jī)器人就會(huì)采用優(yōu)化算法避開 。柵格法表現(xiàn)出良好的性能，受到重視并有很好的發(fā)展前景，但該方法存在著環(huán)境分辨率與環(huán)境信息存儲(chǔ)量的矛盾。 （ 3） 自由空間法 [15, 16] 這是一種經(jīng)典的路徑規(guī)劃方法，它把機(jī)器人所在的環(huán)境空間分成兩部分，即自由空間和障礙物空間。機(jī)器人在自由空間中找到一條按某種性能指標(biāo)規(guī)劃出來的安全路徑。 其優(yōu)點(diǎn)是比較靈活，起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的改變不會(huì)造成連通圖的重構(gòu)，缺點(diǎn)是復(fù)雜程度與障礙物的多少成正比，且有時(shí)無法獲得最短路徑。 （ 4） 模糊邏輯算法 [17~ 19] 模糊邏輯的基本原理：模糊控制是智能控制的一個(gè)十分活躍的研究與應(yīng) 用領(lǐng)域，也理所當(dāng)然成為機(jī)器人路徑規(guī)劃的一種重要方法。扎德于 1965年提出的模糊集合成為處理現(xiàn)實(shí)世界各類物體的方法。此后，對(duì)模糊集合和模糊控制的理論研究和實(shí)際應(yīng)用廣泛開展起來。模糊控制是一類應(yīng)用模糊集合理論的控制方法。模糊控制的價(jià)值可從兩個(gè)方面來考慮。一方面，模糊控制提出了一種新的機(jī)制用于實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)規(guī)則的控制規(guī)律。另一方面，模糊控制為非線性控制器提出了一個(gè)比較容易的設(shè)計(jì)方法，尤其是受控對(duì)象或過程含有不確定性而且很難用常規(guī)非線性控制理論處理時(shí)，更是有效。由于模糊邏輯控制控制具有符合人類思基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)研究 第二章 系統(tǒng)硬件原理 9 維的習(xí)慣，不需要建立精 確的數(shù)學(xué)模型，易于將專家知識(shí)直接轉(zhuǎn)換為控制信號(hào)等優(yōu)點(diǎn)，已成為移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的一種重要方法。在用模糊控制的方法規(guī)劃?rùn)C(jī)器人路徑時(shí)，往往要對(duì)機(jī)器人自身帶的傳感器獲取的信息進(jìn)行模糊化處理。比如，參考人的駕駛經(jīng)驗(yàn)，模糊控制器先對(duì)聲納的距離信息進(jìn)行模糊化處理，然后歸納出一組規(guī)則，通過模糊集理論把這些規(guī)則變?yōu)橛行У囊?guī)劃角度和平移距離。該算法的優(yōu)點(diǎn)是算法直觀，容易實(shí)現(xiàn)，能方便人的經(jīng)驗(yàn)融合到算法當(dāng)中，計(jì)算量不大，能滿足實(shí)時(shí)性的要求。和其它應(yīng)用一樣，利用模糊邏輯解決局部路徑規(guī)劃問題，需要根據(jù)問題的領(lǐng)域和知識(shí)來總結(jié)每一條規(guī)則 。另外，由于實(shí)際環(huán)境的復(fù)雜性，一方面很難預(yù)見到所有可能的情況，另外對(duì)于多輸入、多輸出的模糊系統(tǒng)要窮盡其所有規(guī)則也是一個(gè)復(fù)雜、困難的過程。因此，讓機(jī)器人自行學(xué)會(huì)模糊規(guī)則是極為必要和有實(shí)際意義的。進(jìn)化計(jì)算是一類模擬生物界進(jìn)化規(guī)律機(jī)制來求解問題的自組織、自適用人工智能技術(shù)，其中以遺傳算法運(yùn)用最為廣泛。由于其直接以編碼作為運(yùn)算對(duì)象，對(duì)目標(biāo)函數(shù)無特殊要求，具有全局收斂性、隱含的并行性和魯棒性等特點(diǎn)，對(duì)于傳統(tǒng)搜索方法難以解決的問題具有良好的適用性。一些研究人員已經(jīng)將遺傳算法用于模糊規(guī)則的設(shè)計(jì)，以及模糊控制器隸屬度函數(shù)和 參數(shù)的優(yōu)化等。模糊邏輯控制器的缺點(diǎn)是：當(dāng)環(huán)境很復(fù)雜時(shí)，總結(jié)出的規(guī)則難以面面俱到，很難構(gòu)造出比較全面的知識(shí)庫，構(gòu)造，調(diào)整和修改規(guī)則知識(shí)庫比較難；需要花費(fèi)大量的時(shí)間來調(diào)整和修改已構(gòu)成的知識(shí)庫。如果輸入量與知識(shí)庫不匹配，就無所適從，不具備適用能力，也就是缺乏泛化能力。 （ 5） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) [20, 21] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元相互連接而形成的自適用非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以追溯到上個(gè)世紀(jì) 40年代，但其理論和應(yīng)用的真正突破則來自于 80年代初 Hopfield的兩篇關(guān)于神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的研究論文，它們奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件描述、硬件實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。 1986年Rumelhart和 Mccleland提出了多層網(wǎng)絡(luò)的前饋學(xué)習(xí)算法，即 BP算法，該算法從后向前修正各層之間的連接權(quán)值，可以求解感知機(jī)無法解決的問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制由此發(fā)展起來。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃上的應(yīng)用：環(huán)境是一個(gè)很復(fù)雜非線性的系統(tǒng)，不同的環(huán)境很難用精確的數(shù)學(xué)模型表示出來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意逼近精確函數(shù)的能力。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行分類和識(shí)別，然后建立機(jī)器人工作空間動(dòng)態(tài)環(huán)境信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。并利用該模型建立機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障與神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和適用能力，但獲取具有代表性的訓(xùn)練樣本不容易。 （ 6） 遺傳算法 [22, 23] 一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，由于它具有簡(jiǎn)單、健壯、隱含并行性和全局優(yōu)化等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線性問題具有良好的適用性。應(yīng)用遺傳算法解決自主移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)態(tài)環(huán)境中路徑規(guī)劃問題，可以避免困難的理論推導(dǎo)，直接獲得問題的最優(yōu)解。但基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)研究 第二章 系統(tǒng)硬件原理 10 存在早熟收斂問題。 （ 7） 滾動(dòng)規(guī)劃 [24] 國(guó)內(nèi)學(xué)者席裕庚借鑒預(yù)測(cè)控制中滾動(dòng)優(yōu)化原理，提出了動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下基于滾動(dòng) 窗口的機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，該法利用機(jī)器人實(shí)時(shí)測(cè)得的局部信息，以滾動(dòng)方式進(jìn)行在線規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化與反饋的合理結(jié)合，具有良好的避碰能力。但容易產(chǎn)生死鎖，且動(dòng)態(tài)環(huán)境下的障礙物運(yùn)動(dòng)規(guī)律必須已知。 履帶機(jī)器人研究 存在的問題 機(jī)械制造業(yè)在發(fā)達(dá)國(guó)家中基本上實(shí)現(xiàn)了機(jī)電信一體化。建設(shè)機(jī)械電信一體化、機(jī)器人化較之機(jī)械手技術(shù)更為復(fù)雜和困難，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： （ 1） 由于建設(shè)施工作業(yè)中每一個(gè)具體操作的內(nèi)容和要求都是不確定的， 實(shí)現(xiàn)建設(shè)施工自動(dòng)化，就要求設(shè)備具有人的感覺、認(rèn)識(shí)和判斷能力，成為智能機(jī)械，具有自我適應(yīng)作業(yè)對(duì) 象和環(huán)境變化的能力。因此采用一般的自動(dòng)化技術(shù)是不夠的， 唯有采用智能化控制技術(shù)，目前智能化控制技術(shù)理論比較成熟，在一些高科技領(lǐng)域得到了應(yīng)用，但由于建設(shè)施工設(shè)備工作環(huán)境的不確定性，其控制系統(tǒng)的復(fù)雜程度使這些技術(shù)的應(yīng)用還有待于研究和開發(fā)。 （ 2） 建設(shè)機(jī)器人的研制和開發(fā)，要用到機(jī)、電、光、聲、化學(xué)以及生物等多學(xué)科的知識(shí)，須將多種技術(shù)組合后進(jìn)行信息處理，如何把各種技術(shù)組織成一個(gè)成熟的信息系統(tǒng)也是一個(gè)相當(dāng)大的問題。 （ 3） 建設(shè)機(jī)器人多是大型設(shè)備，其輸出功率大，一般都采用液壓、液力傳動(dòng)，對(duì)元器件的要求相當(dāng)高。而且建設(shè)機(jī) 器人的工作條件惡劣，環(huán)境溫度變化很大，陽光、雨雪、塵埃、潮濕等嚴(yán)酷的工作環(huán)境以及強(qiáng)烈的振動(dòng)和沖擊對(duì)系統(tǒng)的元件影響很大，國(guó)內(nèi)相關(guān)元件的質(zhì)量還有待提高， 對(duì)實(shí)現(xiàn)建設(shè)機(jī)器人的國(guó)產(chǎn)化是一個(gè)不利因素。 論文各部分內(nèi)容 本論文在第一章簡(jiǎn)單的介紹了目前對(duì)于履帶機(jī)器人避障控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀，針對(duì)國(guó)內(nèi)外做了分開的研究。第二章將會(huì)介紹基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)的硬件原理。第三章主要描述了履帶機(jī)器人避障的方法設(shè)計(jì)。對(duì)于履帶機(jī)器人的控制算法及仿真將會(huì)在第四章設(shè)計(jì)與介紹。第五章就是系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)了，通過對(duì)主控制器編寫程序 來控制履帶機(jī)器人的避障行為。對(duì)于第六章將描述這一課題的結(jié)論，并寫出來本人對(duì)未來 履帶 機(jī)器人的前景展望。 基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)研究 第二章 系統(tǒng)硬件原理 11 第二章 基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)硬件原理 通常，一個(gè)完整的履帶式移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)包括移動(dòng)機(jī)構(gòu)、控制系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)、傳感系統(tǒng)等部分。由于本論文中的研究還處于初級(jí)階段，系統(tǒng)配置尚不齊全，因此，移動(dòng)機(jī)器人只包括移動(dòng)機(jī)構(gòu)和控制系統(tǒng)兩大部分。其中，移動(dòng)系統(tǒng)由車架、履帶和輪系組成。因移動(dòng)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)不在本文的研究范圍之內(nèi)，故不再做進(jìn)一步的介紹。控制系統(tǒng)部分由步進(jìn)電機(jī)、驅(qū)動(dòng)器、控制器、仿真器及控制軟件系統(tǒng)等構(gòu)成 。下面將對(duì)控制系統(tǒng)的各部分逐一進(jìn)行介紹。 系統(tǒng)硬件 總體 設(shè)計(jì)方案 本設(shè)計(jì)的履帶輪控制系統(tǒng)采用 DSP 作為主控制器，由此可以構(gòu)建機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)，如圖 所示 : 圖 系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制 總體框圖 （ 1） 控制器 控制器模塊設(shè)計(jì)主要是組成 DSP 最小系統(tǒng)，包括時(shí)鐘、復(fù)位電路、外部存儲(chǔ)器電路、 JTAG 接口等。 DSP 強(qiáng)大的功能使其能滿足嵌入式智能控制單元的設(shè)計(jì)要求，處理速度快且具有大量可編程的外設(shè)接口，能靈活實(shí)現(xiàn)與外界通信。 （ 2） 信號(hào)隔離 轉(zhuǎn)速反饋 ADC ADC CAP EVA PWM1~6 TMS320F2812 PWM7~12 EVB CAP ADC ADC 信號(hào)檢測(cè)電路 功率驅(qū)動(dòng)電路 功率驅(qū)動(dòng)電路 右輪電機(jī) 光電隔離 輔助電源 主電源 光電隔離 左輪電機(jī) 電流反饋 轉(zhuǎn)速反饋 轉(zhuǎn)速檢測(cè) 電流檢測(cè) 電流反饋 電流檢測(cè) 轉(zhuǎn)速檢測(cè) 磁通門羅盤 聲納傳感器 信號(hào)檢測(cè)電路 基于 DSP 的履帶機(jī)器人避障系統(tǒng)研究