通過圖形化開發(fā)平臺快速構(gòu)建移動機器人原型
從廣義范疇上,機器人主要包括移動機器人、機械手、教育機器人三大種類。機械手與教育機器人已經(jīng)有了相對成熟的行業(yè)解決方案,而移動機器人構(gòu)成復(fù)雜、應(yīng)用靈活,目前商業(yè)化程度還不高,主要處于前沿研究的階段,一直以來都是科學(xué)家和工程師們關(guān)注的重點,本文將主要探討移動機器人的快速原型與開發(fā)。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/188847.htm移動機器人簡介
移動機器人的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,如圖1所示,從軍用、航空航天――無人飛行器 (UAV) 、無人潛航器 (UUV) 和無人地面車 (UGV) ,到工農(nóng)業(yè)裝備――采收機器人、智能化耕作機械,到家用服務(wù)機器人等,不一而足。而隨著應(yīng)用領(lǐng)域和環(huán)境的不同,機器人需要具備相對應(yīng)的自主程度,這也為機器人的開發(fā)帶來了不同的技術(shù)難點。全自主機器人通常會涉及到控制系統(tǒng)、自定位、實時視覺、多傳感器融合等關(guān)鍵技術(shù),而遙操作機器人則往往側(cè)重于雙向力反饋控制、虛擬環(huán)境建模、力覺接口等方面的研究。
圖1 移動機器人的應(yīng)用領(lǐng)域
盡管按照不同的應(yīng)用場合機器人分類復(fù)雜且關(guān)鍵技術(shù)眾多,但他們具有某些共同的構(gòu)架和組成部分,是一個融合了眾多機電系統(tǒng)和子系統(tǒng)的綜合體系,并通過這些組成部分與子系統(tǒng)的有機結(jié)合協(xié)調(diào)工作。由于移動機器人構(gòu)成復(fù)雜、應(yīng)用靈活,雖然部分子系統(tǒng)已有現(xiàn)成的軟硬件工具和解決方案,但如何快速地把各子系統(tǒng)集成在一起,進行早期的整體功能性驗證,就成了決定機器人設(shè)計成敗的關(guān)鍵性環(huán)節(jié)。
機器人設(shè)計的前沿方法:圖形化系統(tǒng)設(shè)計
在Google X PRIZE機構(gòu)、FIRST組織(科學(xué)技術(shù)的啟示與認知組織)、RoboCup,以及美國國防高級研究計劃局(DARPA)之間展開的競爭,推進了機器人學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新。富有創(chuàng)新思維的開發(fā)者們將機器人學(xué)的前沿方法推進到了圖形化系統(tǒng)設(shè)計。在LabVIEW圖形化編程平臺下,機器人學(xué)的領(lǐng)域?qū)<夷軌驅(qū)?fù)雜的機器人方案進行快速的原型設(shè)計。他們可以不必關(guān)心底層的實現(xiàn)細節(jié),將注意力集中到解決手上的工程問題即可。
機器人設(shè)計通常包含以下部分的工作內(nèi)容,如圖2所示。
圖2 機器人設(shè)計平臺
● 傳感器連接:連接到陀螺儀、CCD、光電、超聲等傳感器,獲取并處理信息。
● 控制設(shè)計與仿真:根據(jù)工作環(huán)境和應(yīng)用需求,設(shè)計機器人的控制算法。
● 嵌入式控制:嵌入式控制系統(tǒng)相當(dāng)于機器人的“大腦”,根據(jù)算法進行控制決策,完成管理協(xié)調(diào)、信息處理、運動規(guī)劃等任務(wù)。
● 運動控制(執(zhí)行器):根據(jù)具體的作業(yè)指令,通過驅(qū)動控制器、編碼器和電機完成機器人的伺服控制與運動執(zhí)行。
● 網(wǎng)絡(luò)通信與控制:機器人各子系統(tǒng)間的通信網(wǎng)絡(luò),完成分布式控制與實時控制。
過去,由于在每個領(lǐng)域中必須使用各自的傳統(tǒng)工具,其中涉及的知識具有較大的縱向深度,機械工程師、電氣工程師以及程序員團隊都各自領(lǐng)導(dǎo)機器人學(xué)的開發(fā)。LabVIEW和NI硬件提供了一個獨特的、功能多樣的平臺,它提供了一套標(biāo)準(zhǔn)的可供所有機器人設(shè)計人員使用的工具,從而使機器人開發(fā)得到了統(tǒng)一。
通過LabVIEW,設(shè)計人員無須成為計算機專家或程序員,就可以開發(fā)高級機器人。例如,一位只有有限LabVIEW和機器視覺經(jīng)驗的學(xué)生在短短幾小時之內(nèi),就設(shè)計了一個讓機器人利用它帶有的IEEE 1394相機和NI機器視覺開發(fā)模塊跟蹤一個紅球的算法。工程師們使用LabVIEW和NI硬件,就可以使用功能強大的圖形化編程語言快速地設(shè)計并開發(fā)復(fù)雜算法的原型;并通過代碼生成方便地將控制算法部署到PC、FPGA、微控制器或?qū)崟r系統(tǒng)之中;還可以與幾乎所有的傳感器、執(zhí)行器進行連接。此外,通過LabVIEW和NI硬件平臺,可以支持CAN、以太網(wǎng)、串口、USB等多種接口,方便地構(gòu)建機器人系統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)?,F(xiàn)在,領(lǐng)域?qū)<也粌H僅能夠完成機械工程師的工作,還能夠成為機器人設(shè)計者。
實例分析
本實例介紹的是弗吉尼亞理工大學(xué)如何使用NI LabVIEW設(shè)計全自主地面車參加DARPA城市挑戰(zhàn)賽。
DARPA城市挑戰(zhàn)賽需要設(shè)計一輛能夠在城市環(huán)境中自動導(dǎo)航行駛的全自主地面車。在整個賽程中,全自主車需要在6小時內(nèi)穿越60英里,途經(jīng)道路、路口和停車場等各種交通狀態(tài)。在比賽開始時,參賽者會拿到任務(wù)檔案公路網(wǎng)地圖,并指定需要按一定順序訪問的檢查站。
為了盡快到達檢查站,車輛需要考慮所選道路的車速限制,可能的道路堵塞,以及其他交通狀況。車輛在行駛中必須遵守交通規(guī)則,在十字路口注意安全駕駛和避讓,妥善地處理與其他車輛之間的互動,以最高30英里的時速避讓靜態(tài)和動態(tài)的障礙物。
來自弗吉尼亞理工大學(xué)的團隊需要在12個月開發(fā)出全自主地面車,他們將開發(fā)任務(wù)分成四個主要部分:基礎(chǔ)平臺、感知系統(tǒng)、決策規(guī)劃和通信架構(gòu)。
每一部分都基于NI的軟硬件平臺進行開發(fā):通過NI硬件與現(xiàn)有車載系統(tǒng)進行交互,并提供操作接口;使用LabVIEW圖形化編程環(huán)境來開發(fā)系統(tǒng)軟件,包括通信架構(gòu)、傳感器處理和目標(biāo)識別算法、激光測距儀和基于視覺的道路檢測、駕駛行為控制、以及底層的車輛接口。
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