履带机器人爬楼分析.doc

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要全自动生化分析仪是一种集光、机、电、液于一体的大型检验设备，主要用于检验人体体液的各项生化指标，是医疗临床检验必备仪器之一。国内对于此仪器的研究起步较晚，水平较低，市场多被外国产品垄断。本文结合国内外全自动生化分析仪的研究现状和发展趋势，对基于全光谱分析的全自动生化分析仪机械系统及其控制技术进行研究。本文首先根据全自动生化分析仪的相关技术及发展趋势，进行了机械系统的总体设计。对课题所涉及的全自动生化分析仪进行系统划分，分析每个子系统的组成和功能，并确定课题研究所包括的子系统。根据系统划分，制定全自动生化分析仪的工作过程。根据设计要求，对机械操作子系统的每一个模块进行功能需求分析，提出设计准则，确定合理的自由度数，选择合适的驱动传动形式和紧凑的整体布局方式，保证各模块和整个系统的稳定性和安全性。在此基础上对反应盘、样品盘、试剂盘、样品臂、试剂臂、搅拌、清洗、微量注射等机构进行了设计和建模。根据全自动生化分析仪的工作过程，与机械操作子系统协调动作，对液路子系统的工作时序进行了规划，确定每一时刻各个阀、泵的开关状态。根据每次吸、排等动作的时间和液体体积，确定阀、泵以及连接管路等液路元件的参数和数量，建立液路子系统的整体结构。设计了机械操作子系统和液路子系统的控制子系统部分。鉴于控制对象较多，采用上、下位机分级控制模式，以及PCI总线的通信方式。构建了基于MAC-3002SSP4运动控制卡、步进电机驱动器、自制驱动放大整流电路板等的控制子系统硬件电路。并基于VC编写控制子系统的实验程序。进行机、电、液的连接调试实验，实现了机械操作子系统的位置运动和液路子系统按规定时序的开关动作。关键词：全自动生化分析仪；生化检验；机械系统；液路；控制技术AbstractAutomatic biochemical analyzer is a large-scale test equipment which integrates Optical, Mechanics, Electronics and Fluidics, used to test biochemical indexes of human body fluids and one of the essential clinical equipments. The research on automatic biochemical analyzer starts relatively late and is at a lower level in China and the market is nearly monopolized by foreign product. In this paper, the subject will research the mechanical system and its control technology of automatic biochemical analyzer based on full spectrum with research status and development at home and abroad.According to relevant technologies and the development of automatic biochemical analyzer, the subject carries out the overall design of mechanical system, divides automatic biochemical analyzer to some subsystems, analyses every subsystems composition and function. Than the subsystems are acknowledged which will be researched in the subject. According the partition of the subsystems, the working process of automatic biochemical analyzer is drawn up.The subject makes design requirements and criteria, analyses modules functions and requirements of mechanical operation subsystem in the mechanical system, and decides right DOF, adaptive drive methods and transmissions and compact configurations to make sure the stability and the security of all modules. Than 3D modules of the cuvette wheel, the sample wheel, the reagent wheel, the sample arm, the reagent arm, the mixing mechanism, the wash mechanism and the injection mechanism are built with mechanics.According to the working process of automatic biochemical analyzer, the subject makes the working schedule of the fluid path subsystem in the mechanical system and the statuses of the valves and the pumps at any time to work with the mechanical operation subsystem. According to time intervals and the volumes of the valves and the pumps aspirations and drains, the subject makes parameters and quantities of the valves, the pumps, the joints and the pipes to build the configuration of the fluid path subsystem.The designs of the control parts of the mechanical operation subsystem and the fluid path subsystem are the last work. The controlled objects are too much in the mechanical system, so the subject uses upper and lower computers control model and PCI bus communication. MAC-3002SSP4 motion control cards, step motor drivers and drive-amplification-rectification circuit cards compose the hardware circuits of the control subsystem in the mechanical system. The experiment programs of the mechanical system functions are compiled in C language with Microsoft Visual C+. At last, the mechanical part and the electronic part are assembled together to be joint debugged to verify the designs and researches correctness on the positional motion model of the mechanical operation subsystem and the on-off switching of the fluid path subsystem.Keywords: automatic biochemical analyzer, biochemical test, mechanical system, fluid path, control technology不要删除行尾的分节符，此行不会被打印- V -哈尔滨工业大学工学硕士学位论文目录摘要IAbstractII第1章 绪 论11.1 课题背景及研究的目的和意义11.2 国内外研究现状11.2.1 具备爬楼梯能力的移动机器人研究现状11.2.2 移动机器人控制系统研究现状51.2.3 爬楼梯稳定性分析方法研究现状61.2.4 爬楼梯局部自主控制研究现状101.3 课题主要研究内容11第2章 移动机器人控制系统设计与实现122.1 引言122.2 移动机器人控制系统设计与集成122.2.1 总体设计122.2.2 运动控制系统设计142.3 控制系统软件环境与设计202.3.1 机器人软件系统202.3.2 控制盒软件系统212.4 本章小结21第3章 爬楼梯静稳定性分析223.1 引言223.2 运动学建模223.2.1 普遍运动学模型223.2.2 特殊姿态运动学模型253.3 爬楼梯动作规划283.3.1 爬标准楼梯机器人动作规划293.3.2 爬非标准楼梯动作规划323.3.3 机器人爬台阶动作规划343.4 机器人爬楼梯能力与爬楼梯静稳定性分析353.4.1 爬楼梯能力分析353.4.2 爬楼梯倾翻稳定性分析423.5 本章小结49第4章 移动机器人履带楼梯交互力分析与倾覆预测504.1 引言504.2 爬楼梯各过程中打滑情况分析504.2.1 楼梯履带交互力分析与不打滑条件504.2.2 爬标准楼梯过程中打滑情况分析524.3 爬楼梯各过程中楼梯履带交互力分析584.4 倾翻稳定性分析与倾翻预测算法744.5 本章小结75第5章 实验与实验结果分析765.1 引言765.2 控制系统实验765.3 机器人自主爬标准楼梯实验765.4 机器人爬非标准楼梯实验775.4.1 回零实验775.5 机器人爬台阶实验785.6 本章小结78结 论79参考文献80攻读硕士学位期间发表学术论文82哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明83致谢84第1章 绪 论1.1 课题背景及研究的目的和意义本课题来源于国家863计划重点项目“救援救灾危险作业机器人技术”的子课题“煤矿井下搜索机器人研制”。随着人类的活动领域不断扩大，近年来机器人应用也从制造领域向非制造领域发展，在一些人类难以涉足或无法到达的恶劣、危险和有害的环境中，需要移动机器人代替人类完成相应的任务。在世界各地，自然灾害、恐怖活动和各种突发事故时有发生，而在这些需要移动机器人工作的地点地形一般都较为复杂，这就要求机器人系统要进一步具有更强的多地形自适应越障能力，提高移动机器人在复杂环境中的全地形通过性、机动性、抗振抗冲击性、越障性能和越障稳定性，以及系统可靠性，成为机器人成功应用的根本，而爬楼梯能力作为衡量移动机器人越障能力的一个重要指标，对它的分析研究成为对移动机器人越障能力研究的一个重点。在机器人爬楼梯的过程中由于前进中，由于左右两侧轮的速度差、重力引起漂移及各种干扰的原因，机器人在爬楼梯的过程中很容易出现走偏的现象，而这种现象出现的原因是普遍存在的，如履带速度差、重力引起漂移导致两侧履带不平衡地承载以及各种干扰的存在。而机器人一旦走偏，则很容易失稳，造成机器人的侧翻。本课题首先对机器人的爬楼梯能力及爬楼梯方法进行了分析，采用了一种具有局部自主控制能力的爬楼梯方法，也就是机器人行走的大方向由操作人员通过返回的视频信号来遥控，而在行走过程中机器人出现走偏时，能将偏差反馈给控制系统，从而预防侧翻，保证机器人爬楼梯的顺利完成。1.2 国内外研究现状1.2.1 具备爬楼梯能力的移动机器人研究现状机器人自主爬楼梯是移动机器人完成危险环境探查、侦察、救灾等任务需要具备的基本智能行为之一, 移动机器人在工业、农业、空间探索、危险环境探查和取样、战场侦察、城市救灾、排爆、反恐防化等领域具有广泛的应用需求, 是当前机器人领域的研究热点1 2 3。移动机器人从事侦察和紧急事务响应任务时, 楼梯是人造环境中的最常见的障碍, 也是最难跨越的障碍之一。国内外对机器人自主爬楼梯的研究已取得一定得成果。图2-1 网络协作可重构爬楼梯机器人图2-2机器人爬楼梯过程Fig. 1-6 CIOMP CG3040BFig. 1-6 CIOMP CG3040B加拿大Ryerson大学，电子与计算机工程系设计的网络协作可重构的爬楼梯机器人4，由三个小机器人组成，每个小机器人采用伸缩架的结构，可以通过三个小机器人的协作，完成上下楼梯的任务，如图2-1所示，其爬楼梯的过程如图2-2所示。韩国大学设计的MACbot机器人5，它在适应性、操作可靠性表现较为突出，如图2-3所示，其行走机构采用四个履带行走模块，前面两个履带模块中，有一个基于行星轮的离合装置，为机器人提供了两种运行模式，一种是常规模式，另一种是障碍物模式。两种模式之间的切换动作取决于安置于每个履带模块中的电机的转向。当行走中机器人遇到一个较高的障碍时，普通模式下运行，机器人无法通过障碍物，这时，障碍物模式被激活，首先，两个前履带触到障碍物()，于是开始旋转去爬上障碍物()，两个前履带成功爬上障碍物以后()，两个后履带触到台阶，也开始旋转越过障碍物()，流程如图2-4所示。图2-3 MACbot机器人Fig. 1-6 CIOMP CG3040B auto biochemistry analyzer图2-4 爬楼梯流程Fig. 1-6 CIOMP CG3040B auto biochemistry analyzer伊朗德黑兰的K.N. Toosi科技大学研制的Silver机器人6，其中间履带用于行走，前后各两个履带用于越障，如图2-5所示，其爬楼梯流程如图2-6所示。图2-5 Silver移动平台图2-6 爬楼梯流程Fig. 1-6 CIOMP CG3040Fig. 1-6 CIOMP CG3040B加拿大多伦多大学，机械工业工程系的Pinhas Ben-Tzvi等研制的LMA机器人7也具备爬楼梯的能力，如图2-7所示，其爬楼梯流程如图2-8所示。图2-7 Silver移动平台图图2-8 爬楼梯流程(按a-b-c-d-e-f-g-h的顺序)Fig. 1-6 CIOMP CG3040B autoFig. 1-6 CIOMP CG30美国iRobot公司研制的PackBot系列机器人8，如图2-9所示，能适应崎岖不平的地形环境和爬楼梯，主要执行侦察任务、寻找幸存者、勘探化学品泄漏等任务。 a) 移动平台b) 移动平台+机械臂Fig. 1-6 CIOMP CG3040Bbiochemistry analyzer图 29 PackBot机器人Fig. 1-6 CIOMP CG3040B auto biochemistry analyzer在国内，北京航空航天大学机器人研究所，针对楼宇内的移动监视和非结构化环境,研究了一种可重组的“履带-关节”机器人结构，通过模块化组合，它以很小的体积(每个模块长30cm，宽11.5cm，高11cm)，获得了爬越楼梯的能力9。各种模块的组合形式如图2-10所示。图2-10 各种模块组合形式Fig. 1-6 CIOMP CG3040B auto biochemistry analyzer此外，上海广茂达伙伴机器人有限公司研制的龙卫士DragonGuard X3 系列单兵反恐机器人10 具有适应全天候、全地形、展开迅速，操作简易等优点，可用于爆炸物处理、侦查、特种作业等反恐任务，如图2-11所示。由广州卫富机器人有限公司自行研制开发的“灵蜥系列”排爆机器人11具有轮-履带-腿复合式移动机构，可以爬行40度斜坡和楼梯，如图2-12所示。图211 DragonGuard反恐机器人图212“灵蜥系列”排爆机器人Fig. 1-6 CIOMP CG3040Fig. 1-6 CIOMP CG3040B综上所述，本课题行走部分采用单独履带，外加前后各两个摆臂履带以实现机器人的越障、爬楼梯的动作。1.2.2 移动机器人控制系统研究现状移动机器人与传统工业机器人最大的不同在于，由于移动性能的要求，控制系统集成化程度较高，同时具有一定的环境感知能力，以及通讯和远程控制的功能，下面结合国内外的研究情况介绍几种典型的移动机器人控制系统方案。前文提到的iRobot公司研制的PackBot系列机器人，主控制芯片采用700MHzPentiumIII微处理器连接运动控制器，用以太网接口连接一块专门用来处理视频信号的微型封装系统。还装有前视红外线系统（FLIR）、GPS系统、无线视频接口和一套专用操作软件12。专门用于室内搜救与勘测的PackBot机器人WayfarerUGV，除了以上装备外还安装了数字摄像机、激光测距仪、惯性测量仪等传感器和数字影像压缩软件专门用来实现自主定位。机器人根据这些传感器测的数据来探测障碍物、绘制周围环境的地图。图2-13为PackBot的控制系统结构图。图2-13 PackBot 控制系统结构图图2-14 蛇行机器人控制系统结构图Fig. 1-6 CIOMP CG3040BFig. 1-6 CIOMP CG3040B a中国科学院沈阳自动化研究所研制的蛇形救灾机器人，采用CAN总线技术设计了蛇形机器人控制系统，如图2-14所示。控制系统中上层是监控系统,通过无线通讯与机器人控制系统相联，发送改变蛇的运动状态的指令，如蜿蜒侧移、翻滚，前进、后退等控制命令。机器人的控制系统通过CAN总线将各个分散的执行单元连接起来使系统的可扩展性能大大提高，同时CAN总线能够满足蛇形机器人实时性的需求。机器人控制系统中采用嵌入式单片机，每个执行单元上都装有一片单片机，这样各个单片机都可以独立处理关节的运动，为机器人的分布式控制提供了硬件条件。蛇形机器人的节点众多，采用分布式系统可以大大提高系统的稳定性和实时性。这种蛇形机器人将GPS技术应用于自主导航，采用基于GPS定位技术的蛇形机器人自主移动的一种算法，并通过仿真证实该算法的有效性13。图2-15 基于PLC移动控制系统Fig. 1-6 CIOMP CG3040B auto biochemistry analyzer上海交通大学的防爆移动机器人系统14采用SIMATIC的S7-200系列的PLC，中央处理单元为CPU224，具有14输入、10输出及1个RS-485通讯接口。控制系统结构如图2-15所示。综合国内外移动机器人控制系统结构，移动机器人控制系统大多采用CAN总线或PC/104分布式总线结构。系统可分为遥控部分和运动系统，分为无线遥控与有线遥控两种方式。机器人内部传感器安装有陀螺仪、倾角仪、GPS等定位装置。外部传感器有激光测距仪、超声波、红外线测距仪、视频传感器等。系统集成在机器人内很小空间内。其特点主要表现在：(1)主控制系统采用嵌入式控制系统1516，系统集成度高能够减小机器人体积。(2)安装大量传感器反馈环境信息。(3)良好的通信系统方便操作人员遥控。(4)运动控制系统实现高机动性能。(5)专用软件操作系统实现处理大量综合数据信息17。本文将综合以上特点和机器人功能要求设计适合与功能要求的控制系统。1.2.3 爬楼梯稳定性分析方法研究现状楼梯是人造环境中的最常见的障碍，对爬楼梯的分析主要是对其爬楼梯倾翻稳定性的分析。现有的文献中，已经有很多关于机器人倾翻稳定性的判别方法。静态稳定判据方法主要有：重心投影法(CG Projection Method)，静态稳定裕度法(Static Stability Margin, SSM),类似的还有纵向稳定裕度法(Longitudinal Stability Margin, LSM)，偏转纵向稳定裕度方法(Crab Longitudinal Stability Margin, CLSM)，能量稳定裕度方法(Energy Stability Margin)等；动态稳定判据方法有：压力中心法(Center of Pressure Method, COP),有效质量中心方法(Effective Mass Center, EMC)，零力矩点方法(Zero Moment Point, ZMP)，以及动态稳定裕度法(Dynamic Stability Margin, DSM)等18。虽然对于倾翻稳定性有这么多种评判方法，但这些方法的评判原理是相同的，即都是通过重力和运动中其它外力产生的力矩对于支撑多边形倾翻边线的符号的正负进行判断的。沈阳自动化所的刘金国在对其变形机器人倾翻稳定性进行分析时，提出了稳定锥的方法以及倾翻性能指数的概念18。利用稳定锥的方法对边线倾翻、角点倾翻的静态和动态情况进行综合考虑。机器人质心（重心）为稳定锥的顶点；机器人与地面的各个支撑点所围成的凸多边形为稳定锥的地面，如图2-16所示。此方法即使通过分析重力线与稳定锥各个侧面中过锥顶点的线的最小夹角，若最小夹角小于零，则机器人将会出现侧翻，正常设计中要留出一个夹角的稳定裕度。图2-16 稳定锥Fig. 1-6 CIOMP CG3040B为了优化机器人构型以得到机器人系统的最大稳定性，根据前面的方法，进而又提出了一个综合衡量稳定性能的指数倾翻性能指数，倾翻性能指数的综合计算的表达公式为：各边线和角点的倾翻性能指数均值可以表示为：倾翻性能指数和倾翻性能指数均值 ，它们表示移动机器人的运动过程中系统产生倾翻的危险程度。前者表示最危险情况，后者指整体危险情况；其值越大，系统就越容易倾翻；反之，其值越小，系统就越稳定。沈阳自动化所信建国等提出了一种基于对质心分析的稳定性分析方法19。上台阶时，利用履带和腿移动机构的特点，协调控制履带腿移动机器人的姿态，能够翻越具有一定高度的台阶。其采用的翻越方式有两种，一种是先将腿移动机构支撑在障碍物上，履带车体部分与地面接触，在正常行进的过程中翻越障碍,如图2-17-a所示。另一种是改变履带和腿移动机构的相对位置，先将履带移动机构支撑在障碍物上，腿机构部分与地面接触，然后通过腿机构履带的驱动，翻越障碍，如图2-17-b所示。a)b)图2-17 上台阶两种方式图2-18 上楼梯Fig. 1-6 CIOMP CG3040BFig. 1-6 CIOMP CG3040B两种情况上台阶最大高度：H1= tg( acos- bsin- Rsin+ rcos) - Rcos+ RH2= L0sin + tg( acos - Rsin+ rcos(+) ) -Rcos+ R下台阶下台阶最大高度：Hmax = L0 (腿机构长度)移动机器人在阶梯地形下行走是一个不断上台阶的过程，此处仅讨论腿机构在前的爬阶梯过程。在不同情况下，移动机器人上阶梯的运动状态由履带移动机构的特性和阶梯的具体参数决定，如图2-18所示。当(1)45; (2) DLcos- Rsin时，移动机器人处于斜坡行走状态。当(1) DLcos- Rsin; (2) HHmax - R+(R2 - ( Lcos- D) )1/2 ( Hmax为上台阶最大高度) 时，移动机器人处于依次上台阶状态。前面这两种方法都是基于几何的稳定性分析方法，对于光履带用以上两种方法就足够了，而大多数履带都是带有履棱的，若考虑到左右两侧履棱的不对称出现，就可能出现两侧履带受力不均的情况，容易引起走偏，进而导致机器人的侧翻。加拿大多伦多大学的刘玉刚和刘俊光通过对履带与台阶之间的相互作用力的分析来分析机器人爬楼梯的稳定性，他们的分析是以前面提到的多伦多大学的LMA机器人为载体进行的，图2-19给出了LMA机器人爬楼梯过程中对履带与台阶间的交互力的分析20。a)过较矮台阶b)爬上楼梯MP CG3040BMP CG3040Bc)前臂摆回d)向上爬MP CG3040BMP CG3040Be)开始沿楼梯边缘线行走f)爬上楼梯顶Fig. 1-6 CIOMP CG3040BFig. 1-6 CIOMP CG3040B图2-19 爬楼梯过程中履带与台阶交互力简图Fig. 1-6 CIOMP CG3040B1.2.4 爬楼梯局部自主控制研究现状在机器人爬楼梯的过程中由于前进中，由于左右两侧轮的速度差、重力引起漂移及各种干扰的原因，机器人在爬楼梯的过程中很容易出现走偏的现象，而这种现象出现的原因是普遍存在的，如履带速度差、重力引起漂移导致两侧履带不平衡地承载以及各种干扰的存在。而机器人一旦走偏，则很容易失稳，造成机器人的侧翻，所以机器人需要不断调整其运动方向，以使其始终保持垂直于台阶边缘的方向向上爬行。如果靠操作员的遥控来调整机器人的行进方向，由于遥控缺乏平衡感，则需要操作员较高的技巧，显然不现实。进而提出了局部自主控制的方法来对移动机器人爬楼梯进行控制，即机器人行进的大方向由操作员来控制，而一旦机器人走偏，则由机器人自主调节，最终完成爬楼梯。凯斯西储大学的John D. Martens与Wyatt S. Newman采用了基于闭环控制的局部自主控制方法21，实现移动机器人实现稳定爬楼梯，其采用的传感器是电子罗盘，控制闭环模型如图2-20所示。图2-20 闭环控制模型Fig. 1-6 CIOMP CG3040B局部自主控制的关键内容主要就是姿态与环境的感知，即传感器的应用。传感器方面，用于环境信息感知的传感器，则包括超声传感器、红外传感器、激光测距仪、以及视觉感知，而对于姿态感知的传感器比较普遍采用陀螺仪、倾角仪、电子罗盘、码盘等，每种传感器都有优势和不足，有特定的使用场合。超声波传感器测距原理简单，不受光照条件的影响，但受温度、湿度、环境噪声的影响较大；且当反射面的法线与超声波方向相差太大时，可能接收到多处的反射波；由于超声波束之间的相互干扰，所以各个超声波都是轮流发射，速度慢；另外，当楼梯两侧是栏杆，而不是墙壁时，超声波就不能用作楼梯感知了。基于视觉的楼梯检测适用于室内、室外的多种光照条件下，不要求楼梯两侧有墙壁，鲁棒性好；但是当光线太强或者黑暗时不能工作。激光测距扫描仪可以在各种光照条件下工作，但当楼梯两侧没有墙壁时无法使用22。陀螺仪、倾角仪、电子罗盘、码盘是用于机器人姿态感知的传感器，不涉及到外界环境影响的因素，陀螺仪能测机器人三维的倾角及速度、加速度的信息；电子罗盘、倾角仪可以测机器人的三维倾角；码盘一般用来测量电机转动的角度。1.3 课题主要研究内容本课题研究的主要内容如下：(1)移动机器人控制系统设计。包括移动机器人控制系统的整体搭建、部分硬件电路的设计以及后期编程调试实验。(2)移动机器人爬楼梯稳定性的分析。首先对移动机器人爬楼梯的动作进行规划；其次建立移动机器人运动学模型和动力学模型，从移动机器人的静稳定性和动稳定性两方面进行分析，对后面机器人爬楼梯局部自主控制的工作提供指导，并帮助确定机器人机械主体的部分参数。(3)移动机器人爬楼梯的局部自主控制。包括传感器的选用及局部自主控制的编程调试试验。89- -第2章 移动机器人控制系统设计与实现2.1 引言控制系统是实现机器人动作的核心，本章介绍移动机器人控制系统的设计与选型，根据机器人功能要求，对机器人控制系统进行设计并完成硬件集成，编写相应的控制软件，实现机器人控制功能。系统设计包括机器人本体与控制盒两部分，机器人本体能够采集视频、音频与环境信息，控制盒能够对机器人本体实现遥控。2.2 移动机器人控制系统设计与集成2.2.1 总体设计控制系统可以划分为两部分：机器人本体控制系统和控制盒遥控系统。图1-2 机器人控制盒图1-3 机器人本体Fig. 1-6 CIOMP CG3040BFig. 1-6 CIOMP CG3040B a机器人本体控制系统可以划分为六个模块：中央处理器系统、运动控制系统、视音频采集系统、传感器采集系统、通讯系 统、供电系统。图1-1 机器人本体控制系统框图Fig. 1-6 CIOMP CG30(1)中央处理器系统：用来处理和保存各部分数据信息，选用IEI公司的NANO-945GSE2作为嵌入式系统。(2)运动控制系统：机器人共配有6 套运动控制系统分别实现左右履带运动、左右摆臂摆动和摆腿摆动，每套运动控制系统采用运动控制器、驱动器、直流电机和码盘的机构形式。采用分布式控制方式，各套运动控制系统通过CAN总线与嵌入式系统传输数据，CAN总线给出每个驱动器控制信号，每个关节运动采用独立的PID控制。(3)视音频采集系统：采集环境图像和声音信号，通过光纤传递到井上控制部分，配合操作人员进行超视距遥控。(4)传感器采集系统：一方面有温度、风速、CO、CH4传感器，用计算机主板RS232串口采集数据，再将采集到的数据通过光纤传递给井上控制部分；另一方面有电子罗盘，它的信号也通过RS232总线传给嵌入式系统。(5)通讯系统：采用光纤传输的方式实现机器人本体与控制中心的通讯。(6)供电系统：采用锂电池为系统供电。控制盒遥控系统可以划分为五个模块：中央处理器系统、视音频采集系统、通讯系统、人机交互系统以及供电系统。图1-1 控制盒控制系统框图Fig. 1-6 CIOMP CG30(1)中央处理器系统：用来处理和保存各部分数据信息，选用IEI公司的WAFER-945GSE作为嵌入式系统。(2)视音频采集系统：用于接收机器人本体传来的图像、声音信息，并将控制中心操作人员的声音信息传递给机器人本体。系统包括光端机接收卡1块、嵌入式液晶显示器1个及拾音头、扬声器各1个，应用光端机通过光纤实现视音频信号传输。(3)通讯系统：采用有线光纤传输的方式实现机器人本体与控制中心的通讯。(4)人机交互系统：采用一块数据采集卡与主板相连接，操作员通过两个控制摇杆和控制按键对系统发出控制命令，实现对机器人本体的遥控。(5)供电系统：采用锂电池为系统供电。2.2.2 运动控制系统设计在机器人控制系统的六个子系统中，运动控制系统是最主要也是最基础的一个系统，下面着重介绍运动控制系统的选型，包括电机的选型和减速器传动部件的确定。2.2.2.1 行走电机(1)机器人直线行驶，其中： 为滚动摩擦系数，取0.06； G为机器人重力1500N；分别为内外轮受力；分别为内外轮受力矩；为运动轮子半径取0.1275m。(2)直线斜坡行驶机器人在斜坡上直线行驶受力简图如下所示，可得所需驱动力矩。图1-4 机器人斜坡行驶简图Fig. 1-6 CIOMP CG30=516.56N=516.56*0.255/2=65.86N.m其中：为斜坡角度，取40度； (3)平地转弯行驶履带机器人转弯可以分为两种，即当转弯半径R车体宽度的一半S/2时，内外两侧车轮运行方向相同，当R S/2时，受力分析如下：图1-5 机器人转向过程图1-6 转向阻力系数Fig. 1-6 CIOMP CG3Fig. 1-6 CIOMP CG31-石块地面 2-卵石路 3-沥青公路其中：为转向阻力系数，取值如图1-6所示，本例取1.2；G为整个机器人的重力-1500N；为机器人接地长度与机器人接地宽度之比；速度计算如下：功率计算如下：a) R S/2b) 0=RS/2图1-7转向过程中的驱动力Fig. 1-6 CIOMP CG3当0=RS/2时，受力分析如下：其中：为转向阻力系数，取1.2；速度分析如下：功率计算如下：图1-8主动轮上的相对功率Fig. 1-6 CIOMP CG3由图1-8主动轮上的相对功率图所示，所需最大功率出现在R=S/2时，此时iL=1。此时，最大功率为：Pmax= 其中，Vm取为要求的行走速度则有：Pmax=1500(0.06+1.2*300/345)*0.8=1324.17W选用400W的EC60作为小车行走电机，在保证力矩的前提下，则需要牺牲一些转速，选择167132。167132：EC60，400W，48V，额定转速：4960rpm，堵转扭矩：11Nm，最大连续电流：9.38A，最大连续转矩：0.747Nm，效率86%。第一级减速采用中技克美谐波减速器XB1系列，机型80，减速比为80，最大输出转矩：100Nm，效率：79.6%。第二级减速为同步带减速，减速比为1.4，效率95%。总的减速比为112。机器人驱动轮最大连续输出扭矩为：=0.747*80*1.4*86%*79.6%*95%=54.41Nm驱动轮转速：n=4960/112=44.3rpm行走速度V=44.3*3.14*0.255/60=0.6m/s2.2.2.2 摆臂电机图1-11 机器人尺寸简图Fig. 1-6 CIOMP CG3(1)机器人前摆臂驱动电机图1-12 机器人前摆臂支撑受力图Fig. 1-6 CIOMP CG3机器人由前臂支撑时，受力图如图1-12所示，可列如下方程：其中：G1=1200N；G2=150N；G3=150N得： Ff=505.05N令单个前臂提供转矩为，则：2得=83.46N.m选择167177，EC40，120W无刷直流电机，额定电压18V，额定转速10900rpm，最大连续转矩0.113Nm，堵转转矩1.34Nm，效率83%。第一级减速采用行星轮减速器GP42C，203120，减速比为43，减速级数：3，最大连续转矩：15Nm，瞬时过载转矩：22.5Nm，效率：72%，重量：460g。第二级减速为涡轮蜗杆减速，减速比为29，效率50%。总的减速比为1247。机器人前摆臂输出扭矩为：=。前臂转速为：n=10900/1247=8.74rpm（52度/秒）(1)机器人后摆臂驱动电机图1-13 机器人后摆臂支撑受力图Fig. 1-6 CIOMP CG3机器人由后臂支撑时，图1-13为此状态下机器人受力图，可列如下方程：其中：G1=1200N；G2=150N；G3=150N得Ff=1324.05N两后臂采用共同的电机提供转矩，则满足如下等式：得=469.95N.m选择167132，EC60，400W无刷直流电机，额定电压48V，额定转速4960rpm，最大连续转矩0.747Nm，堵转转矩11.8Nm，效率86%。第一级减速采用行星轮减速器GP81A，110411，减速比为51，减速级数：3，最大连续转矩：120Nm，瞬时过载转矩：180Nm，效率：70%，重量：3700g。第二级减速为涡轮蜗杆减速，减速比为21，效率50%。总的减速比为1071。机器人前摆臂输出扭矩为：=。前臂转速为：n=4960/1071=4.63rpm2.3 控制系统软件环境与设计机器人的控制系统采用VC来实现面向对象的设计和编程，2.3.1 机器人软件系统机械操作子系统的品盘模块、试剂盘模块、样品臂模块、试剂臂模块、搅拌模块、清洗模块和微量注射模块，如图2-4所示。2.3.2 控制盒软件系统在全自动生着重要的作用，它的主要功能有以下两个方面：(1)保证仪剂要保存在515的制冷环境中，同样需要冷却液在(2)液体吸取2.4 本章小结根据移动机器人的功能要求，设计了机器人控制系统和远程控制系统，完成了硬件的集成及软件的编写。采用了基于CAN总线的分布式控制结构，实现了控制系统的模块化设计与集成，野战光纤通讯保证了控制系统的可靠运行。在控制端，采用了开关、手柄等简单控制方式并编写了直观的软件控制界面，实现了人性化的人机交互。第3章 爬楼梯静稳定性分析3.1 引言本部分研究机器人爬楼梯过程中的静稳定性，首先，建立机器人的运动学模型，进而得出机器人质心在固定坐标系中的坐标；其次，对机器人爬楼梯的动作进行规划，得到爬楼梯整个过程中机器人在各个时段的位姿；最后结合机器人爬楼梯整个过程的各个姿态分析机器人的静稳定性，从而可以得到机器人攀爬楼梯的能力。此外，本章还进行了楼梯参数识别的研究，在爬楼梯的初始得到楼梯的参数，为后续控制做准备。3.2 运动学建模本机器人由三节履带构成，机器人各个参数表示如图3-1所示。其中，、分别表示机身、前摆臂、后摆腿的质量；、分别表示机身长度、前摆臂长度、后摆腿长度；、分别表示机身、前摆臂、后摆腿质心位置；、分别表示大轮半径、小轮半径。3.2.1 普遍运动学模型应用机器人学D-H坐标变换方法，分别以机器人三个关节转轴为原点建立坐标系，如图3-1所示。图3-1 机器人参数示意图图3-2 机器人坐标系示意图Fig. 2-4 MechanicaFig. 2-4 Mechanica建立机器人姿态模型坐标系：机身驱动轮转动中心建立固定坐标系；机身驱动轮转动转动中心建立机身坐标系；前摆臂转动中心建立前摆臂坐标系；后摆臂转动中心建立后摆臂坐标系。前摆臂坐标系与后摆臂坐标系对机身坐标系的变换关系如表3-1所示。表3-1 机器人坐标参数Table.3-1 Coordinate Parameter of The Mine Robot关节变化范围23机身坐标系相对固定坐标系的姿态变换关系可以用一组欧拉角表示：绕x轴转动角 ，绕y轴转动角，绕z轴转动角 ，前摆臂与机身夹角为；后摆臂与机身夹角为，旋转矩阵用变换矩阵表示。= 令坐标系原点在中的坐标为，进而可以得到各个坐标系间的齐次变换矩阵，如下：式中： -机身绕x轴倾翻角； -机身绕y轴偏转角；-机身绕z轴俯仰角；-前摆臂与机身夹角（绕z轴逆时针方向为正）；-后摆臂与机身夹角（绕z轴逆时针方向为正）。-坐标系原点在中的坐标下面分析机器人质心的运动，图2-1中各个关节质心在各自坐标系中的位置用、表示。=各个关节质心位置相对机身坐标系的坐标、及整体质心：=则整体质心在固定坐标系中的坐标为：=注：机身坐标系相对于固定坐标系的转角、由机器人内部传感器测得，本机器人采用电子罗盘实时得到这三个参数；前后摆臂相对机身的转角、由机器人关节处电机码盘读得；坐标可由行走电机码盘返回值与电子罗盘返回值计算求得；上式中其他参数均为已知量。故可以通过上式确定任意时刻质心的位置。3.2.2 特殊姿态运动学模型上面推导所得到的运动学模型是普遍意义的，公式比较复杂不便于分析，机器人实际行驶、越障过程中，通常可以根据不同的地面类型建立特殊的运动学模型，下面分情况分析：(1)水平地面行驶运动学模型：当机器人在水平地面行驶时，只有绕y轴的偏转角变化，即相当于、五个参数中，、变化，而倾翻角、俯仰角均为0，坐标系原点在中的坐标仍可由行走电机码盘返回值与电子罗盘返回值计算求得。根据上面所得公式可以的到水平地面行驶模型：= 机器人行走时，可以通过、的变化来调整质心的位置，这样可以对质心作小范围的调整，将机器人参数带入中可以得到坐标系下质心的变化范围，然而、的无限制变化可能引起机器人前后摆臂之间的干涉，如图3-3所示。图3-3 前后摆臂干涉示意图Fig. 2-4 Mec为避免前后摆臂发生干涉，加入条件，坐标系内，点Q2与点Q3的x坐标之差要大于摆臂小轮的直径，即： 易知点Q2在坐标系与点Q3在坐标系中的齐次坐标均为，则有：式中，c、s分别代表cos、sin，2、3分别表示角、。 将机器人参数代入坐标系内的质心公式，结合上面所提出的避免干涉的条件，可以的到坐标系下质心的变化范围。图3-4、3-5、3-6给出了质心相对于、的变化范围。其中图3-4、3-5、3-6中的图（a）为、在内取值时质心的变化范围，图（b）为、在内取值时质心的变化范围。（a）、 （b）、图3-4 质心位置分布的x、y坐标范围Fig. 2-4 Mec（a）、 （b）、图3-5 质心x坐标相对的变化范围Fig. 2-4 Mec（a）、 （b）、图3-6 质心y坐标相对的变化范围Fig. 2-4 Mec 机器人结构参数给出如下：据上，可以得到：、时，、时，(2)后摆臂支撑运动学模型：在机器人越较高障碍时，经常需要机器人用后摆臂来支撑机身，机器人用后摆臂将身体支撑起来的姿态如图3-7所示：图3-7 后摆臂支撑状态模型Fig. 2-4 Mec 各个坐标系的建立方法与普遍运动学模型建立中的一致。当机器人处于后摆臂支撑状态时，只有绕z轴的转动变换，即相当于、五个参数中，、变化，而倾翻角、偏航角均为0，且有，则根据机器人普遍运动学模型可以建立机器人后摆臂支撑运动学模型：=3.3 爬楼梯动作规划本部分对移动机器人爬楼梯的动作进行规划。根据国家标准，室内楼梯的高度一般为13-20cm，踏步宽大于22cm，一般楼梯高度为15cm左右，踏步宽为25cm左右。故一般情况下，单节楼梯高度都比较低，此时，课题所设计的移动机器人只需利用前臂即可爬上楼梯，然而人造环境中仍然存在一些楼梯高度或踏步宽度不在标准范围内的非标准楼梯，则爬楼梯种类可以划分为三种：1、楼梯高度与踏步宽度均在国家标准范围内或略超出标准的楼梯，统一称为爬标准楼梯；2、楼梯高度较大，需靠机器人后摆臂的协同动作才能完成爬上楼梯动作，爬上楼梯后能让机器人实现连续爬楼梯动作的楼梯，统一称为爬非标准楼梯；3、楼梯踏步宽度较大，机器人完成爬上楼梯动作后，无法让机器人实现连续爬楼梯动作的楼梯，可以称为爬台阶。下面分别介绍上述三种情况下，机器人爬楼梯的基本动作规划。3.3.1 爬标准楼梯机器人动作规划对于楼梯高度与踏步宽度均在国家标准范围内或略超出标准的楼梯，必然存在不同的楼梯高度与踏步宽度，故为了适应不同的楼梯参数，机器人在开始爬楼梯之前需要对楼梯参数进行识别，包括楼梯高度和踏步宽度。进而爬标准楼梯的过程可以分为如下四部，下面分别介绍本机器人爬标准楼梯过程的基本步骤及其参数识别问题。(1)动作规划基本步骤：步骤一：识别参数，确定角度。机器人摆动前臂至自身上方，为保证机器人正对楼梯行进，在机器人前端配置了两个红外测距仪，在保证两侧履带与楼梯距离相同的条件下前进到机器人履带最前沿与楼梯的距离为时停止，回旋前臂到前方直至接触楼梯棱，如图3-8(a)所示，记录此时前摆臂与机身夹角，进而楼梯高度可以被计算出来；机器人向上爬上第一级楼梯，当由电子罗盘测得的底座的角度达到角度时，驱动轮停止转动，如图2-3(b)所示。顺时针摆动前摆臂，它将接触第二个楼梯的棱，如图2-3(c)示。通过记录此时前摆臂与车身夹角，楼梯宽度将可以确定，进而可以得到楼梯的倾斜角度，而后将机器人前摆臂摆回原角度，再通过机器人驱动轮先前或向后行进使机身与地面间的夹角为，车体角度调整好以后再将前摆臂摆下至与行走履带平齐，最后摆下后摆腿与地面接触，准备下一步爬楼梯动作，如图2-3(d)所示。在本步骤中爬楼梯的驱动力包含楼梯与履带间的相互作用力和地面提供给机器人的牵引力。步骤二：后摆腿支撑，保持角度，爬上楼梯。驱动后摆腿电机，令其逆时针转动，始终保持机身的倾斜角与上一步得到的楼梯倾斜角一致，如图2-3(d)、2-3(e)所示。在本步骤中爬楼梯的驱动力包含楼梯与履带间的相互作用力和地面提供给机器人的牵引力。步骤三：沿楼梯棱行走。如图2-3(e)所示，此时机器人已经爬上楼梯，机身的倾斜角为，即，此时机器人爬楼梯的驱动力仅由楼梯与履带间的相互作用力提供。步骤四：由红外测距仪检测到机器人前方已无楼梯时，则机器人到达楼梯顶部，此时触发机器人的着陆程序，需要机器人的前臂和后臂采取一系列的协调动作以保证机器人运行的柔顺性，如图2-3(f)、(g)所示，首先在机器人前臂全部伸出台阶以后，缓慢令前臂下摆接触台阶上表面，随着机器人的上爬，其质心越过上台阶的最高点，此时，令前臂上摆，从而使机器人行走本体平缓着地，降低的冲击，再令后臂摆到前方，帮助质心的前移。（a）(b)(c)(d)(e)(f)(g)图3-8 机器人爬标准楼梯动作规划示意图Fig. 3-8 Config(2)参数识别标准楼梯虽然其参数在一定范围内分布，但仍存在不同的楼梯高度与踏步宽度，为了适应不同的楼梯，机器人在开始爬楼梯之前，即上述爬楼梯动作规划中的第一步中，需要对楼梯的基本参数进行识别，包括楼梯高度和踏步宽度。图2-3(a)中，存在如下几何关系：综上可得：图2-3(c)中，存在如下几何关系：进而可得：综上，楼梯的参数则被机器人