简易自动仓储搬运小车的设计与实现

本文设计的智能小车是一种集实时采集传感器信号, 智能分析外部环境、路径信息, 自动方向控制及速度调节等技术的自动设备。本系统设计的智能小车具有图形识别能力, 能自动识别三角形 (▲) 、圆形 (●) 、正方形 (■) 和十字形 (╋) 标志, 并将该尺寸为 (8cm×8cm×8cm) 的立方体搬起, 运送到指定地点。而且, 要求小车以最快的速度和最高的精度完成以上功能, 此外, 由于立方体任意放置, 搬运顺序不限, 还要求小车具有最优路径选择的能力。

本设计主要实现小车在限定的区域内用自设的路线循迹完成立方体的搬运, 并能显示走过的路径长度、时间和路径示意图。据此提出系统方案, 其系统方案框图如图1所示。为实现各模块功能, 针对关键模块提出了几种设计方案并进行论证。

方案1:采用直流电机。直流电机具有最优越的调速性能, 主要表现在调速方便 (可无级调速) 、调速范围宽、低速性能好 (起动转矩大、起动电流小) 、运行平稳、噪音低、效率高等方面。

方案2:采用步进电机。步进电机具有控制简单、定位精确、无积累误差等优点。但它在运行时噪音大、高速扭矩小、启动频率低、价格较高。

方案选定:基于上述比较, 为了方便地对电机进行无级调速, 节约成本以及需要电机带负载能力强的特性, 故本设计采用方案1。

方案1:采用继电器对电动机的开和关进行控制, 通过开关的切换对电机的速度进行调整。这个方案的优点是电路较为简单, 实现容易;缺点是继电器的响应速度慢、机械结构易损坏、寿命较短[1]。

方案2:采用H型脉冲宽度调制 (PWM) 全桥式驱动电路。通过PWM脉宽调制的方法, 实现对小车速度的控制。这种调速方式有调速特性优良、调整平滑、调速范围广、过载能力大, 能承受频繁的负载冲击, 还可以实现频繁的快速启动、制动和反转等优点, 是一种广泛采用的调速技术。H型全桥式电路保证了可以简单地实现转速和方向的控制。这种驱动电路可以很方便实现直流电机的四象限运行, 分别对应正转、正转制动、反转、反转制动。为了电路设计简单, 采用电机专用驱动芯片L298N, 其驱动电流大, 瞬时电流最高可达2A, 为电机驱动专门设计, 工作稳定可靠。

方案3:采用DSP芯片, 配以电机控制所需要的外围功能电路, 通过数控电压源调节电机运行速度, 实现控制物体的运动轨迹。该方案优点是体积小、结构紧凑、使用便捷、可靠性提高。但系统软硬件复杂、成本高。

方案选定:综合三种方案的优缺点, 基于上述理论分析和实际情况, 本设计选择方案2。

在本设计中, 要求电动小车沿着路面的黑色轨道行驶。其探测路面黑线的基本原理:光线照射到路面并反射, 由于黑线和白纸对光的反射系数不同, 可以根据接收到的反射光强弱来判断是否是黑线。利用这个原理, 可以控制电动小车行走的路迹。下面三种方案是根据本原理设计的。

方案1:由可见光发光二极管与光敏三极管组成的发射-接收电路。该方案成本较低, 易于制作, 但其缺点在于周围环境光源会对光敏二极管的工作产生很大干扰, 一旦外界光亮条件改变, 很可能造成误判和漏判;如果采用超高亮发光管和高灵敏度光敏管可以降低一定的干扰, 但又将增加额外的功率损耗。

方案2:利用光敏电阻组成光敏探测器。光敏电阻的阻值可以跟随周围环境光线的变化而变化。当光线照射到白线上面时, 光线反射强烈, 光线照射到黑线上面时, 光线反射较弱。因此光敏电阻在白线和黑线上方时, 阻值会发生明显的变化。将阻值的变化值经过比较器就可以输出高低电平。但是这种方案受光照影响很大, 不能够稳定的工作。

方案3:采用反射式红外线光电传感器。红外探测法, 即利用红外线在不同颜色的物体表面具有不同的反射性质的特点[2]。在小车行驶过程中不断地向地面发射红外光, 当红外光遇到白色纸质地板时发生漫反射, 反射光被装在电动小车上的接收管接收;如果遇到黑线则红外光被吸收, 电动小车上的接收管接收不到红外光。单片机根据是否收到反射回来的红外光来确定黑线的位置, 从而控制小车的行走路线。采用红外线发射, 外面可见光对接收信号的影响较小, 再用射极输出器对信号进行隔离。红外线光电传感器的特点是尺寸小、使用方便、工作状态受温度影响小。它的外围电路简单。

方案选定:综合比较三种方案, 方案3易于实现, 也比较可靠, 故本设计采用方案3。

方案1:采用320线的线阵型CCD摄像头作为图形识别传感器, 它以隔行扫描的方式采集图像上的点, 当扫描到某点时, 通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值, 然后将该电压值通过视频信号端输出。当扫描完一行时, 视频信号端输出一个低于最低视频信号电压的电平, 即行同步脉冲, 它是扫描换行的标志。摄像头输出的PAL制式模拟信号必须经过视频分离电路分离后, 才能得到单片机可以处理的图像采集信息, 然后利用采样图像中各点的电压值, 就可以判断出图形的形状[3]。该方案的优点是探测的距离足够远, 能探测的信息量也足够多。但是该方案所用到的视频分离电路复杂, 需要对大量图像信息进行数据处理, 对控制器的要求比较高, 成本相对也比较高。

方案2:采用反射式红外传感器[4]阵列。通过红外发射管发射红外线光照射物体表面, 物体表面与图形具有不同的反射强度, 利用红外接收管可以检测到这些信息, 再通过编写程序利用检测到的信息来判断图形的形状。此方案简单易行程序调试也简单且成本低廉。

方案选定:本设计的寻迹模块也采用的反射式红外传感器, 为了图形识别实现方便和节约成本, 故本设计采用方案2。

方案1:采用舵机制作机械手来实现立方体的搬运。机械手原理简单, 可行性高, 但是稳定的机械手加工复杂, 舵机的控制也相对较难, 需要占用微处理器的定时/计数器。

方案2:采用吸盘式电磁铁吸引带有小铁块的物立方体。就本题目来说, 该方案控制简单, 操作方便, 加工也容易, 而且能为图形的识别提供可靠的识别环境。

方案选定:综合比较两种方案, 为了图形识别的方便, 本设计选用方案2。

方案1:采用用DF无线数据收发模块。DF超再生式接收模块通讯方式为调频AM, 接收灵敏度高, 抗干扰能力强, 但是其数据传输量较小, 而且需要对数据编解码, 增加了设计复杂度。

方案2:采用nRF24L01模块。nRF24L01是业界体积最小、功耗最少、外围元件最少的无线单片收发芯片, 编程很方便, 实际传输距离在50-80米左右。

方案选定:综合比较以上方案, 方案2易于实现, 也比较可靠, 故本设计采用方案2。

根据题目给出的仓储场地示意图, 为了循迹方便, 让所走的路径尽可能的短。我们设计出了如图2所示的场地路线图。

在图2中的黑线为搬运小车的循迹路线, 通过这个路线, 小车可以去到图中存放立方体的任何位置。

根据图2所示的仓储场地路线示意图, 将各个立方体的存放位置和路口坐上标记, 如图3所示。

最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题, 旨在寻找图 (由结点和路径组成的) 中两结点之间的最短路径。常用的路径规划方法有很多种, 例如人工势场法、遗传算法等。其中人工势场容易出现振荡和陷于局部极小, 因此难以得到最优的规划路径。遗传算法具有较好的寻优能力, 但实际使用时容易出现早熟收敛现象。

根据要求, 小车从起始点出发, 将4个立方体依次运送到指定地点即可。虽然立方体的摆放顺序是任意的, 但放置地点固定。因此, 一旦识别出立方体的摆放顺序, 那么立方体到各放置点的距离、小车到各个立方体和放置点的距离均是确定的。根据题意, 上述问题可以描述如下:设有n个地点, 小车从起始点出发到其他每个地点一次且仅是一次, 问如何选择行走的路线, 使小车走过的总路径最短?

为此, 建立如下数学模型:小车从起始地点1

表示由地点1到地点i的中间地点集合, S表示到达地点i之前中途所经过的地点的集合。因此可选取 (i, S) 作为描述小车行进过程的状态变量, 决策为由一个地点走到另一个地点, 并定义最优值函数fk (i, S) 为从地点1开始经由k个中间地点的S集到地点i的最短路线的距离.。由于n较小, 因此可以采

其中k=1, 2, …, n-1;i=2, 3, …, n;dji为地点i到地点j的距离;边界条件为f0 (i, Φ) =d1i。

由动态规划的最优性原理可知, 一个最优策略的子策略总是最优的。所以从k=1到k=n-1逐个阶段求最优策略, 最终得到的解即为小车的最优路径。根据图3所给出的路线图, 我们统称1、2、3、4号位置为仓库位置, A、B、C、D四个位置为目标物处, 由此可以知道, 从任一出发位置到任一目标物位置的路径唯一确定, 反之亦然。因此, 要求最短路径即是确定小车去向。从目标物位置回到仓库位置是由题目确定的, 我们唯一能选择的只有从仓库位置去到哪一个目标物处。基于以上分析, 我们设计出路径选择策略:小车在仓库位置时, 若其对面的位置上的立方体没有被搬走, 则小车去其对面的位置。反之, 则选择邻近的目标物处。我们设定在选择邻近目标物位置出现路径长短相同时, 优先选择左边的目标物处。

图形识别模块在本设计中起着至关重要的作用, 其识别正确与否直接影响到小车搬运的正确与否。本系统场景设置比较单一, 图形信息较为规则, 故可以将黑色图形绘在白底的立方体上, 采用提取特殊位置的反射强度, 综合后判断图形的形状。图形识别传感器位置设置如图4所示。

由图可以很容易的知道:若假定传感器检测到反射信号, 则为1, 反之, 则为0。故有如下判定:

(1) 若ABCD为1111, 则检测到的图形为正方形 (■) ;

(2) 若ABCD为0111, 则检测到的图形为圆形

(3) 若ABCD为0011, 则检测到的图形为三角形 (▲) ;

(4) 若ABCD为0010, 则检测到的图形为十字形 (╋) 。

系统硬件框图如图5所示, 主要包括电源模块、H全桥式驱动电路、nRF24l01无线模块、图形识别模块、循迹模块、搬运模块、显示模块七个部分。其中显示模块完成如下功能:通过nRF24l01无线模块接收从小车上发来的路径、里程等信息, 经W79E227微处理器处理后利用串口发送到上位机上进行显示。

寻迹模块和图形识别模块, 我们采用反射式光电对管, 其输出接比较器, 由地面或立方体表面反射状况的不同而输出1, 0信号予以反馈。其电路连接如图6示。

H全桥式驱动电路用一片L298N可控制两个直流电机, 我们用PWM输出来调制车速, 且为了防止电机模块对前级的干扰, 我们加了光电耦合级, 电路连接如图7示。

由于本系统的功能复杂, 因此不但硬件电路复杂同时也需要很强的软件系统支持。本系统软件包含三个部分:小车控制软件、显示模块上的通行转换软件、上位机上的显示软件。其中小车控制软件流程图如图8所示。

6.总结

本文采用了特征提取的图形识别方案, 大大提高了图形识别的难度。应用遗传算法, 采用基于动态规划的路径规划技术, 提高了小车的路径规划效率。采用数字PID控制算法, 提高了小车的控制精度。系统反复测试, 性能良好, 实物如图9所示。智能仓储搬运系统为智能机器人系统设计提供了有力的技术支持, 对系统将做进一步研究, 它将有着广泛的市场应用前景。