基于四足履带机器人的危险环境检测系统的设计

马玉光 籍 芳 黄 辉 吴淑霞 李冠豪

（1. 五邑大学，广东 江门 529000；2. 江门出入境检验检疫局，广东 江门 529000）

基于四足履带机器人的危险环境检测系统的设计

马玉光1籍 芳2黄 辉1吴淑霞1李冠豪1

（1. 五邑大学，广东 江门 529000；2. 江门出入境检验检疫局，广东 江门 529000）

本文提供了一项由四足履带机器人在危险环境下进行有毒气体、温度检测、样品提取以及对危险设备的简单操作的相关设备系统的设计。本设计采用HT32F1656系列微处理器作为核心处理器，配以远距离蓝牙无线传输技术，实现远距离操控机器人的目的，同时配以机械手臂来完成对故障设备上的按钮的操控。检测有毒气体部分使用多种气体传感器，全方位检测有毒气体。检测温度部分使用红外摄像头，用于感受设备表面温度；采集样品试用机械手遥控完成；另外使用可见光摄像头监测实时路段；及时将温度、气体、路况图像等信息传回到上位机，通过上位机控制四足机器人对危险设备、危险环境做出处理。本设计综合利用四足履带机器人以履带前行克服复杂路况的优势，第一时间检测与处理危险环境现场，解决了人工检测的安全性问题，大大地提高了工作效率。

微处理器；四足履带机器人；拟形手臂；数字舵机；PID

在类似高压变电站等强电场所或化工场所发生故障时人们需要判断故障类型及故障具体区域，若以人力检测的方式则风险极大，倘若不进行故障检测则可能做出错误的维修检测方案使故障无法有效接触甚至扩大危害范围。本文叙述一种可在危险环境中代替人类进行探测的四足形式的履带机器人。采用无线控制，搭载可见光摄像头和热红外摄像头，用于观察周边环境及对应温度分布情况，以便快速判断出故障区域；无线拟形机械臂控制机器人上的机械臂用于采集样品及简单操作设备（如操作电箱按钮）。除此之外，机器人还带有可燃气体传感器及温度传感器并通过无线通信将采集的可燃气体浓度及温度数据返回上位机进行环境状态判断。四足履带运动方式相对四轮探测车及传统履带探测车具有更为优越的跨障能力，是完成探测任务的重要保障。

1 系统功能设计

本装置主要用于强电或其他危险环境下代替人类，通过对环境的温度，可燃气体的检测及环境实时图像及热图进行环境的检测，预判环境危险程度，为决策者做出决策提供可靠的环境依据，并可通过拟形机械臂对一些设备进行简单操作。下面对各个功能做简要介绍

1.1 拟形手臂同步控制

图1是拟形手臂实物图，使用亚克力板根据机器人搭载的六自由度机械臂按比例1∶1制作。拟形机械臂使用电位器代替机械臂每个关节上的舵机。通过采集电位器的电压模拟量计算出电位器旋转的角度，将角度数据通过无线传输，可实现远程同步控制四足履带机器人的机械手臂。需要控制机械臂时，只需要人操作模型手臂，通过实时视频就能远程进行操控，与传统的按键遥控控制比较更为灵活实用，可用于样品采集带回分析及简单的按键操作（如高压电箱上的按钮操作）。

图1 拟形手臂

1.2 周边环境监测及热红外成像对设备健康性的检测

本装置环境监测主要使用：

1）NI120温度传感器获取当前环境温度。

2）MQ系列气体传感器获得可燃气体浓度。

3）当前实时监控图像和对应热红外图像。

机器人一旦开始工作便时刻进行当前所在环境的温度以及可燃气体浓度的检测，并将环境温度及可燃气体浓度数据无线发送给PC上位机，上位机在检测温度超出安全温度或可燃气体浓度过高时进行报警，获取环境温度及可燃气体浓度进行初步判断当前环境的安全状况。准确检测故障或危险区域可使用机器人搭载的热红外成像仪。

利用红外热成像仪检测物体热辐射的红外线特定波段信号，通过硬件电路和软件算法转换成可供人视觉分辨的图像和图形，并可以进一步计算出温度值从而得出物体表面的温度分布状况；通过对温度分布数据，可以对设备的健康性进行检测，不仅能够检测出故障还可以排查存在的安全隐患，比如设备局部温度过高，可能发生线路短路引起电流骤升等，通过摄像头模块可直观的表现出当前环境状况及当前环境是否存在温度异常的区域（如高压设备是否存在设备过热或设备温度异常的问题）。通过摄像头模块帮助工作人员预判环境状况实施正确措施。

图2 热红外成像图

2 系统的总体结构

2.1 系统总体结构框图

系统由PC端上位机，拟形机械臂及无线发射模块向机器人发送动作指令或获取检测数据。机器人使用HT3F1656单片机作为主控芯片，实现获取上位机控制数据，根据上位机指令控制机械臂及机器人行动或检测环境数据并进行数据上传。机器人载有可见光摄像头和热红外检测摄像头，通过2自由度云台的运动控制进行环境监测。系统的整体模型框图如图3所示。

2.2 硬件架构

本装置硬件结构由电源模块、核心控制模块、传感器模块、机械臂模块、摄像头模块和遥控模块六大部分组成。

图3 系统的整体模型框图

图4 系统整体实物图

机械臂模块使用LD_2015数字舵机组成六自由度机械臂，操作者通过视频监控并采用无线拟形控制，摄像头模块由可见光摄像头和热红外摄像头组成，两个摄像头通过同一个云台控制调整观测区域。系统硬件结构如图5所示。

图5 系统硬件结构框图

1）电源模块

机器人由7.4V和12V两块锂电池提供电量。电源模块将7.4V输入电压转换成5V和3.3V输出电压用于主控芯片和电路的供电；将12V输入电压转换成9V输出电压用于机械臂的舵机以及履带底盘的直流电机的供电。将动力和控制模块的供电分为两块独立的电池，主要是为了避免行走阻力较大时引起电压电流波动大对主控电路稳定性造成影响。

2）核心控制模块

本装置核心控制模块主要有两部分：

（1）由HT32F1656单片机构成的主控电路

主控电路主要任务为接收上位机数据，根据指令操作气体传感器进行采集环境气体，检测温度，对PWM控制器进行控制（既对底盘和机械臂以及云台进行控制），以及数据的上传。

（2）由STM32F103单片机构成的光耦隔离PWM控制模块

光耦（英文缩写OC），即为光电耦合器或光电隔离器。它是低电压控制高电压通断的无触点隔离器件。输入端由控制信号控制红外线发光二极管（发光器）的通断；发光二极管被点亮时输出端光敏半导体（受光器）导通，反之关断，实现弱电流控制强电流的目的。对比传统继电器光耦具有有寿命长，电磁干扰小，通断频率高等优点，并且可以使弱电和强电的电气隔离更为完全。STM32 PWM控制模块使用光耦隔离输出PWM波，光耦隔离电路如图6所示。

图6 光耦隔离电路

PWM1为PWM信号输入端，当PWM1为高电平时光耦不导通相应输出端由于上拉电阻作用使得输出为高电平；当PWM1为低电平时光耦导通，输出端与地短接输出为低电平。为了光耦可靠导通及防止过流R31阻值为300Ω，R3选用470Ω。舵机驱动使用的PWM为50Hz周期为20ms，TLP521光耦开关频率最大频率为10kHz满足需求。使用光耦隔离输出PWM主要为了防止机器人在复杂环境中稳定输出PWM方波，防止电磁干扰，提高机械臂稳定性及拟形精度。

3）遥控模块

图7所示为遥控示意图。遥控模块由上位机（编号4），单片机构成的无线发射器（编号5）及拟形机械臂（编号32）组成。

图7 遥控示意图

上位机指令通过电脑串口发送给无线发射器，无线发射器再将指令以蓝牙形式发送给机器人实现无线控制。无线模块通过AD采集拟形机械臂各个关节电位器并转换成角度发送给机器人实现拟形控制。

电路模型手臂的每个关节都使用一个电位器，当任意转动这个模型手臂时，电位器抽头位置会改变则“ADC”处电压会随之改变，单片机通过自带的6路ADC通道去采集各个关节的“ADC”模拟电压值。单片机ADC采集的电压值，数据最大对应4095，电位器最大可转动300°，将4095/300得出13.65（即每转过1°时电压的改变值），通过测试取为14.5可获得更准确的角度，再将角度数据通过无线传输，从而实现机械臂拟形控制。

2.3软件架构

本装置软件分为上位机软件及机器人CPU程序。1）上位机软件架构

上位机程序开始检测是否连接串口、WiFi、图传，若连接了串口无线发射器则开启定时器，每20ms更新一次指令并发送给机器人。程序结构如图8所示。

图8 软件程序结构

2）机器人程序框架

机器人程序开始，检测无线控制是否正常连接，正常则等待指令，否则机器人为初始状态。机器人程序流程图如图9所示。

图9 机器人程序流程图

3 综合调试方法及测试结果

3.1 Pt100铂电阻Matlab曲线拟合

为了更为精准地获取Pt100铂电阻阻值与温度的关系，在Matlab中输入Pt100分度表的数据，通过Matlab对这些数据分析整合，拟合出一条最接近实际的温度曲线，温度曲线的拟合情况如图10所示。

图10 温度曲线拟合图

由温度曲线拟合图可以看出，Pt100温度曲线近视一条直线，可得温度-阻值的数学解析式为

式中，变量Temp为检测温度；Res为Pt100阻值。

实际温度测量与理论值对比见表1。

表1 实际温度与理论对比表

由实际温度与理论对比表数据可得，实际测量的温度与理论值误差基本可以控制在1%以内，验证了Matlab曲线拟合的准确性。

3.2 拟形手臂控制测试

通过手动摆动拟形手臂模型，观察四足机器人身上的机械臂动作是否一致，多次遥控机械手臂，测量机械臂与模拟器各关节角度的偏差。

观察测试得到的拟形手臂测试表发现，拟形手臂遥控机械臂的同步率与电压-角度的比例系数很大关系，调整比例系数可以使得机械臂转动角度与模拟臂更接近，角度计算公为

AD_value为单片机ADC采集的模拟电压对应的数字值，最大对应4095，电位器最大可转动300°，将4095/300得出Ratio=13.65（即每转过1°时电压数字值的改变值），通过测试取为Ratio=14.5可获得更准确的角度。

表2 拟形手臂测试表

综上所述当比例值选择14.5时拟形臂与机械臂所旋转的角度误差最小。

4 结论

本文介绍的使用环境复杂，需要考虑强电带来的磁场干扰，故在线路板的设计上给予充分考虑，例如信号线回路面积尽最大可能的减小以避免强磁力线穿过线路之间造成的感应电流干扰；模拟采集使用的模拟地与单片机基准地电压相接不参与其他数字共地以实现电位相等并减小对数字地的干扰；利用光耦实现控制电路与动力电路的电气隔离增强抗干扰性。运动方面大胆创新采用四足履带结构，既拥有传统履带探测车的跨障性能，又可克服履带底盘低矮的问题。本文介绍的各项功能均能实现，完成了危险环境的探测任务，在实际运用中可适应多种环境多种路况，操作灵活方便。

[1] 李刚. 疯狂Android讲义[M]. 北京: 电子工业出版社, 2011.

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[3] 杨云君. Android的设计与实现[M]. 北京: 机械工业出版社, 2013.

[4] 李宁. 基于MDK的STM32处理器开发应用[M]. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2008.

[5] 刘川, 刘景林. 基于Simulink仿真的步进电机闭环控制系统分析[J]. 测控技术, 2009, 28(1): 44-49.

The Design of Crawler Robot that based on Four Feet Detection System in the Dangerous Environment

Ma Yuguang1Ji Fang2Huang Hui1Wu Shuxia1Li Guanhao1
(1. WYU university, Jiangmen, Guangdong 529000;
2. Jiangmen Entry-Exit Inspection and Quarantine, Jiangmen, Guangdong 529000)

The four tracked robot is designed for toxic gases and temperature detection, sample extraction and simple operation of the dangerous equipment in hazardous environments. The design, with the series of HT32F1656 microprocessors as the core processor, uses the long-distance radio transmission technology to achieve the goal of the control of the robot, which make use of its mechanical arms to control the button of the trouble device. For detection of toxic gases in all domains, it uses different kinds of gas sensors for detection of toxic gases. Besides, it uses infrared camera to take the temperature of the surface and the mechanical arms to complete the task of sample collection. Moreover, PC gets the information of temperature, gas and traffic images, which the visible light camera monitor the real-time road, to control the four tracked robot to make a deal of dangerous equipment and environment. Taking the advantage of using track forward overcoming the complex road by using track forward, the four tracked robot will detect and handle hazardous environmental site at the emergency time, which solves the security problem in the manual inspection, greatly improving the efficiency of work.

microprocessor; four tracked robot; mimesis arm; digital servos; PID

马玉光（1993-），男，广东省惠州市惠东县人，五邑大学在读本科生，研究方向为电气工程及其自动化。