摘 要： 從理論上分析了機器人控制系統(tǒng)和檢測外部環(huán)境的傳感器,，并在該基礎上闡述了航姿推算定位算法。利用Matlab GUI設計了移動機器人的控制仿真平臺,，并通過算法對超聲波測距進行了模擬,。最后，設計模糊控制器應用于該仿真平臺對移動機器人進行實時控制,。仿真結果表明,，在非結構化的未知環(huán)境中，系統(tǒng)響應速度快,，實現(xiàn)了機器人從起點到靜態(tài)目標點的安全行駛,。
關鍵詞： 移動機器人；仿真,；模糊控制
移動機器人是當今學科研究的熱點之一,，而控制算法在機器人領域中處于核心地位。目前,，常用于移動機器人智能控制的算法主要有：PID控制,、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制等[1-2],。還有一些相對特殊的控制方法,，譬如參考文獻[3]中提及的基于風險評估的路徑規(guī)劃方案等。每種算法的原理不同,，一般對外界信息的依賴性較大,。若根據(jù)算法要求開發(fā)硬件平臺，其電路的設計,、PCB板的制作以及電路的調(diào)試等一系列繁瑣的研發(fā)工作對算法的驗證將造成極大不便[4],。Matlab提供的可視化界面環(huán)境GUI，其與VB相似的功能可以很方便地創(chuàng)建用戶界面形式。因此,，本文利用Matlab GUI設計一種用于移動機器人路徑規(guī)劃的控制仿真平臺,。
1 系統(tǒng)控制體系組成
移動機器人的控制體系結構定義為：一種能把多種模塊有機地結合起來，從而在環(huán)境中完成目標任務的機器人結構框架,。本系統(tǒng)主要完成未知環(huán)境下移動機器人的路徑規(guī)劃,，所以系統(tǒng)設計了多個模塊構成整個控制系統(tǒng)。如圖1所示,，控制體系主要包含的功能有：感知,、定位模塊、路徑規(guī)劃,、行為控制以及任務規(guī)劃,。
1.1 傳感器模型
1.1.1 里程計與羅盤計
里程計用于測量移動機器人的行駛距離，主要由驅動輪內(nèi)側的碼盤信號計算出單個驅動輪角速度信息,，從而根據(jù)運動學模型計算出行駛距離,。羅盤計基于指南針原理，用于測量機器人的車身角度,。
1.1.2 超聲波測距
超聲波測距原理采用時間差測距法,，可表示為：
式中，D為超聲波傳感器與障礙物之間的距離,，C為超聲波速度,，?駐t為發(fā)射和接收之間的時間差。
1.2 移動機器人模型
1.2.1 機器人運動學模型
本設計研究的是雙輪差分驅動式移動機器人,，由兩個驅動輪和一個隨動輪組成,。兩驅動輪之間的軸間距離為d，驅動輪半徑為r,，其軸間連線中點為M,，坐標為(xM，yM),，如圖2所示,。
1.2.2 航姿推算定位法
雙輪差分驅動式移動機器人的運動分為直線模式和弧線模式兩種，本設計采用相對簡單的直線模型,。離散化航姿推算定位法形式為：
2 移動機器人仿真平臺建立
本文利用Matlab GUI設計人機交互方式的二維平面環(huán)境模型[5],，可以設置移動機器人的行駛環(huán)境大小、起點和終點,，通過文本設計方法再加鼠標設置可以繪制障礙物區(qū)域,。利用文本設置的行駛環(huán)境大小、起點與終點設置,，障礙物相對簡單,。鼠標設置相對復雜,，需要響應鼠標事件。當鼠標左鍵單擊白色坐標軸有效范圍時,，系統(tǒng)響應單擊事件記下第一個點的坐標值,，然后鼠標劃過一段區(qū)域后釋放，系統(tǒng)響應釋放事件記下第二個點坐標值,。通過兩點坐標值即可唯一確定一個矩形障礙物,。
3 建立模糊控制器
4 仿真
本設計平臺對移動機器人的本身和行駛環(huán)境作如下假設：(1)車輪只能在地面上正常滾動，不發(fā)生側向滑動,；(2)機器人在二維平面內(nèi)運動,，運動表面平整。
對于隨機的未知環(huán)境,，系統(tǒng)設置：X軸和Y軸的坐標顯示范圍為[-100,，1000]。起點A(0,，0),，終點B(900，900),；機器人初始行駛角度為0,；Δs為0.5。通過鼠標隨機繪制障礙物,。點擊“運行”后，代替車體的半徑為8的圓點開始實現(xiàn)以目標點為向導的避障行為,，并顯示出行為軌跡,，結果如圖7所示。
圖8所示為機器人車身角度變化示意圖,，對照圖7,，移動機器人在行駛過程中車身角度隨障礙物的隨機分布而變化。為了程序計算方便,，角度一律取弧度值,。
本設計介紹了移動機器人的基本結構和運動原理，并在此基礎上實現(xiàn)了基于Matlab GUI的移動機器人控制仿真平臺,。將基于行為的模糊控制應用于機器人進行實時控制,。仿真結果表明，移動機器人響應速度快,，適應環(huán)境能力強,，成功實現(xiàn)從起點到目標點的路徑規(guī)劃。
參考文獻
[1] QIN Guo Ping,，YAO Wei,，ZHANG Wei.Design of nonlinear optimization PID controller for BLDCM based on neurofuzzy identified model[C].Proceedings of the Eiqhth International conference.2005，2(27～29)：1524-1527.
[2] 張洪宇，徐昕,，張鵬程,，等.雙輪驅動移動機器人的學習控制器設計方法[J].計算機應用研究，2009,，26(6)：2310-2313.
[3] 高揚,，孫樹棟，黃偉峰.一種未知環(huán)境下的快速路徑規(guī)劃方法[J].計算機應用研究,，2009,，26(7)：2623-2626.
[4] 梁毓明，徐立鴻.移動機器人多傳感器測距系統(tǒng)研究與設計[J].計算機應用,，2008,，6(28)：340-343.
[5] 劉保龍，何波,，王永清,，等. 移動機器人未知環(huán)境地圖構建仿真平臺[J].系統(tǒng)仿真學報，2007,，19(13)：2940-2943.
[6] 吳曉莉,，林哲輝.Matlab輔助模糊系統(tǒng)設計[M].西安：西安電子科技大學出版社，2002.