機器人蜘蛛利用其眾多的運動(dòng)模式之一—“爬行”擠壓通過(guò)狹小的空間

    惡劣環(huán)境中營(yíng)救任務(wù)的設計

    任何救生設備的主要目的在于，在災難之后的營(yíng)救任務(wù)中快速阻止盡可能多的嚴重傷亡事故。謹記這一目標，我們開(kāi)始開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于支持營(yíng)救工作的六足機器人蜘蛛。它是一個(gè)尺寸較小、可移動(dòng)的智能機器人，在搜尋被陷的受害者時(shí)，它可以越過(guò)障礙并到達通常難以觸及的地方。替代如清掃雷區使之無(wú)雷化等危險任務(wù)中的工作人員也是機器人蜘蛛的另一個(gè)潛在應用領(lǐng)域。

    我們設計了一個(gè)高度可移動(dòng)的行走方案，它由六只獨立的下肢組成，可以任意方向移動(dòng)機器人，即使在機器人移動(dòng)通常不可行或過(guò)于危險的地帶。行走與旋轉均屬于模仿六足昆蟲(chóng)而得的基本的高層次運動(dòng)模式。通過(guò)三條下肢移動(dòng)而另外三條下肢抬高，機器人可以達到期望的行走速度，并提供惡劣地帶所需的足夠平衡。爬行時(shí)，機器人可以擠壓通過(guò)緊湊的空間和狹縫。單下肢的低層次運動(dòng)步態(tài)是3D空間內的幾何原語(yǔ)，如長(cháng)方形或圓形軌道。
 
    多功能機電系統

    下肢結構與運動(dòng)控制構成了機器人蜘蛛關(guān)鍵特性的一部分。24只智能DC有刷電機共同驅動(dòng)這些下肢，并充當行走結構中不可或缺的關(guān)節。這樣得到了一個(gè)堅固的輕型結構，從而降低了功耗并改善了運動(dòng)動(dòng)態(tài)特性。

    除了這些下肢，機器人蜘蛛的特性還在于典型的自治機器人子系統，其中包括機器視覺(jué)、遠程測量和無(wú)線(xiàn)通信。機器人堅固的殼體內包含有嵌入式硬件、兩節7.2伏的鋰聚合物電池和電量測量裝置。任務(wù)參數、I/O設置和新的運動(dòng)步態(tài)均可以通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信或可移動(dòng)存儲介質(zhì)傳遞。

    24個(gè)自由度的智能運動(dòng)控制

    機器人蜘蛛的低層次運動(dòng)有賴(lài)于運行時(shí)計算的復雜數學(xué)模型。憑借模擬器件公司的Blackfin處理器的高級嵌入式計算能力和施密德工程公司的確定性實(shí)時(shí)服務(wù)，機器人的運動(dòng)表現得有力而平穩。來(lái)自面向ADI公司的Blackfin處理器的NI LabVIEW嵌入式模塊的高層次虛擬儀器（VI），連續運行一個(gè)逆動(dòng)力學(xué)算法。算法包含三角函數和矩陣運算，求解恰當的關(guān)節角Θ1與Θ2，以沿著(zhù)3D空間內的期望軌線(xiàn)精確移動(dòng)末端執行裝置。軌線(xiàn)向量根據高層次的運動(dòng)模式，沿著(zhù)計算所得的直線(xiàn)、長(cháng)方形或圓形軌道移動(dòng)。

    軌道可以通過(guò)以下三種方式編程實(shí)現

    通過(guò)學(xué)習和回放，設計和培訓新的或特別的模式。

    支持可視化檢驗仿真軌道的3D CAD軟件。這些模型作為虛擬現實(shí)文件導出，并導入至LabVIEW的圖像控件。通過(guò)比較虛擬模型與實(shí)際模型，調節機器人的運動(dòng)。

    運行時(shí)利用逆動(dòng)力學(xué)算法持續計算軌道。

    所有六足的關(guān)節角度的計算并行完成以確保動(dòng)態(tài)運動(dòng)，相應地也得到了所有馬達的24個(gè)連續計算所得的設置點(diǎn)。這些設置點(diǎn)通過(guò)一個(gè)串行RS485網(wǎng)絡(luò )傳遞至每只馬達，并由分散PD控制器轉換為實(shí)際執行動(dòng)作。通過(guò)同樣的網(wǎng)絡(luò )，完成所有24只執行裝置的位置、反饋和溫度讀數的采集。

    智能視覺(jué)與距離感測

    除了智能運動(dòng)與自由移動(dòng)外，機器人蜘蛛的特色在于它的“眼睛”裝有一個(gè)智能攝像頭和一個(gè)距離測量傳感器。目標通過(guò)高性能圖像處理算法被定位與跟蹤。通過(guò)編程控制，它的“眼睛”還可以識別其附近范圍內的任何顏色。后續版本將提供改進(jìn)的圖像處理、模式匹配和邊緣檢測等功能，從而將Blackfin處理器的計算能力和高速圖像采集提升到更高層次。

    利用藍牙技術(shù)實(shí)現無(wú)線(xiàn)通信

    為實(shí)現與機器人的通信，我們提供了一個(gè)藍牙通信接口以實(shí)現多項功能，其中包括：

    在開(kāi)發(fā)與測試中調試用于ZMobile的快速調試模式的通道

    讀入關(guān)鍵參數，如馬達狀態(tài)和電池電量水平，以供系統診斷

    在線(xiàn)采集重要的算法參數，以供調節使用

    在操作開(kāi)始前下載新的任務(wù)數據

    在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，兩個(gè)機器人蜘蛛通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信信道相連，以實(shí)現其移動(dòng)的同步。這是更為危急場(chǎng)景的原型構造，這時(shí)接受同一項任務(wù)的多個(gè)機器人蜘蛛需要團隊協(xié)作以完成任務(wù)。

    低功耗的嵌入式ZMobile硬件

    超低功耗混合信號目標平臺ZMobile是機器人蜘蛛的核心所在。由瑞士的解決方案提供商施密德工程公司提供的ZMobile，將傳感器、激勵源、視覺(jué)、電池和無(wú)線(xiàn)通信集成于單個(gè)平臺。南洋理工學(xué)院基于三個(gè)原因選用了ZMobile平臺。

    首先，ZMobile與LabVIEW相兼容，而且通過(guò)LabVIEW編程控制機器人蜘蛛，設計人員可以專(zhuān)注于項目的主要功能。借助圖形化編程的高效率，系統工程師們可以在開(kāi)發(fā)周期中添加比最初規范設計更多的功能特性。

    其次，ZMobile的超低能耗設計和動(dòng)態(tài)功率管理，對于自治機器人是一項至關(guān)重要的特性，因為這樣可以顯著(zhù)延長(cháng)工作時(shí)間。這一點(diǎn)對于ZMobile的毫瓦級功耗同樣適用，這意味著(zhù)板上的絕大多數剩余能量可供馬達使用。

    第三，可擴展的處理I/O插槽為將來(lái)集成更多的傳感器和激勵裝置提供了所需的空間。

    實(shí)時(shí)圖形化嵌入式軟件

    機器人蜘蛛應用軟件是利用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊編程實(shí)現，后又通過(guò)來(lái)自施密德工程公司的面向NI LabVIEW的ZBrain BSP進(jìn)行擴展。這為高層次編程、圖形化調試、圖形化多任務(wù)處理和確定性的實(shí)時(shí)行為，提供了一個(gè)理想的嵌入式軟件平臺。面向對象的設計模式有助于進(jìn)一步控制圖形化層次上的復雜度。例如馬達或傳感器等主要對象，通過(guò)LabVIEW中表示類(lèi)的功能性全局變量加以抽象。

    主要的應用框架由以下多個(gè)任務(wù)組成：

    頂層主循環(huán)對由一個(gè)經(jīng)典狀態(tài)機表示的動(dòng)作進(jìn)行規劃，而狀態(tài)機通過(guò)軟件隊列和同步方法（如信號量）與其它循環(huán)連接。通信任務(wù)保持一個(gè)與外部世界的無(wú)線(xiàn)數據連接。

    視覺(jué)任務(wù)負責低層次的圖像處理和距離讀數。

    運動(dòng)控制任務(wù)管理高層次的運動(dòng)模式與低層次的肢體控制，并監測馬達的位置與狀態(tài)。

    日常任務(wù)充當一個(gè)通用錯誤處理器。檢測事件與異常，并將其及時(shí)間記錄到可移動(dòng)的存儲介質(zhì)，以供后續讀取。

    ZMobile充當看門(mén)狗的角色——利用程序設定的喚醒機制重啟和關(guān)機，并為不能成功自我糾錯時(shí)提供重新啟動(dòng)的有效措施。

    這些循環(huán)在協(xié)作式多任務(wù)環(huán)境中以線(xiàn)程的方式同時(shí)運行。驅動(dòng)程序層次上的毫秒級上下文切換和微妙級實(shí)時(shí)確定性，確保了平穩、無(wú)故障的移動(dòng)。最后，嚴格的并行方式要求板卡支持軟件包滿(mǎn)足每一個(gè)軟件組件和設備驅動(dòng)程序的線(xiàn)程安全性。

    現已成功完成功能強大且性能優(yōu)異的機器人的構建，而且，通過(guò)采用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊所提供的圖形化編程環(huán)境，以及Blackfin處理器的高處理器性能，開(kāi)發(fā)周期也大為縮短。施密德工程公司獨創(chuàng )的圖形化快速調試模式在算法的工程實(shí)現過(guò)程中非常有用，縮短了5倍的開(kāi)發(fā)時(shí)間。ZMobile不僅對于機器人設計人員，是一款用戶(hù)界面友好的嵌入式系統工程的優(yōu)秀產(chǎn)品，而且對于任何構建機電系統的設計人員也是如此。

    視覺(jué)的提高、更為智能的功率管理和能量獲取設計、傳感器融合、模糊邏輯和GPS數據收集，都是有望添加至通用機電平臺的組件。此外，我們計劃在未來(lái)的移動(dòng)、自治機器人中復用這個(gè)模塊化軟硬件系統。

    此文摘自中國傳動(dòng)網(wǎng)。