一种自动感应定位的物品接收机器人的设计

陈暄

摘 要 本文从实际研究出发，阐述了一种物品接受机器人的设计过程，从主要功能，软硬件设计以及物品接受机器人的路径进行了分析，最后通过实验说明本物品接受机器人具有很好的适应性。

关键词 工业化 机器人设计 路径规划

中图分类号：TP242 文献标识码：A

0引言

机器人是目前工业化研究领域的一个重要发展方向，伴随着科技的发展和社会的需求，随着相关技术的不断发展，具有服务性质的机器人领域必将创造一个巨大的应用市场，带来一个新的经济增长机遇，因此世界范围内的科技强国都十分重视服务类型的机器人技术的研究。本文主要阐述了一种在工作和生活中很多接物装置（所谓接物装置主要指用来接纳物品的一种装置，比如工作和生活中最使用的垃圾桶等这类产品）的情况，发现这些接物装置几乎都是长期处于静态行为的一种被动的接收的状态。以目前普通的接物装置作为研究的对象，将思路扩展到移动智能的接物装置的设计中.本文将自动感应定位技术、路径避障选择算法和无线充电技术进行结合，研究出可以一种自动感应定位的物品机器人。

1物品接受机器人主要功能

1.1机器人功能分解和展示

根据项目开发的要求，项目功能分为三个部分，第一个部分功能是自动感应从空中落下的物品，第二个部分功能是自动能够寻找到无线充电电源并进行充电，第三个部分功能是机器人能够在任意方向进行移动，并能够躲避障碍物。

1.2设计实施流程

接物机器人实施主要分为4个部分，第一个部分是电源监控，主要是对机器人的电源进行动态管理，一旦出现电量不足就会自动进行无线充电；第二个部分接收物体和避开障碍物的设计，主要是通过24L01接收数据并利用微波感应器扫描物体位置，做好接收准备。第三部分是算法进行判断运动方向，并传递信号给电机带动机器人转动。第四部分是前进或者后退中遇到障碍物进行自动避障设计。

2物品接受机器人的软硬件设计

2.1硬件部分开发

硬件部分开发主要分为自动感应定位技术开发，无线充电技术的开发以及定位GPS三个部分的开发。自动感应定位技术开发主要是通过调试无线电波对物体反射频率改变确定物体物质和运动轨迹；无线充电技术的开发就是电磁感应传输电能，使用专有的双向通信协议，固定频率，监视无线充电设备的通信并按照充电设备空闲和“充电完成”期间低待机功耗的反馈来调整施加到发送器线圈上的电源，完成充电；定位GPS建立一个定位系统，通过GPS模块接收信号，计算出装置半径位置，达到定位。

2.2软件部分开发

软件部分开发一部分是采用A*算法来进行绕开障碍物的算法设计，另一个部分是自动感应定位物体的PID算法的设计、无线数据发送与接收算法设计。其中自动感应定位物体的PID算法的设计装置准确接收物体，通过微波感应器定位物体高度h和偏离半径r与角度a进行重力加速度g做线性积分计算，通过单片机对数据计算处理，确定物体下落点，驱动电机让装置提前移动到着落点；无线数据发送与接收算法是一个双向通信方式，通过相同频段编码把需要发送数据发送出去，再通过解码器在同一频段上接收信号，达到数据双向交流设计。

3物品接受机器人路径设计

3.1接物机器人路径算法的工具

路径规划过程中使用了栅格法，这种方法主要将接物机器人的工作环境模拟为栅格地图，然后对其工作空间进行数学建模。在栅格地图中，将接物机器人的工作空间转换为平面的二维数组，且障碍物的位置和体积一旦确定后将无法发生改变。在栅格地图中，先设定单个网格的边长为R，每一个网格的面积为W=R*R，W是一个网格，因此W就被划分为体积相同且边长为RL的正方形栅格工作间。

通过栅格方法来描述环境空间，栅格的标识是必不可少的，本文采用直角坐标系方法来解决栅格的位置，序号法采用栅格的标号问题。在直角坐标系中，设定W为坐标原点，X代表水平位置，定义向右为正，当向右的时候，X表示的值越大。相同的Y类似，设定向上为正方向，随着向上的方向延伸，Y的值越大，因此每一个栅格都可以采用固定的X和Y进行确定。所以，直角坐标（X，Y）可以用来表示任何栅格。在序号法中，根据栅格矩阵，从左上角第一个栅格开始，对每一个栅格进行标号，标号的顺序从左到右，从上到下。通过这两种方法对栅格进行标记，因此设定Height为空间的高度，Width为空间的宽度，因此对应关系为

其中，X代表恒坐标，Y代表纵坐标，Num代表采用序号法得到的序号，M和N表示二维空间中栅格行数与列数，mod（Num，N）代表对Num取N的余数，int（Num，N）代表Num对N取整后的余数，△x表示栅格与坐标轴建立的关系，每个栅格的宽度为Width/M，△y为栅格与坐标轴建立的对应关系，栅格高度为Heighe/N。

3.2基于A*算法的接物机器人路径规划流程

A*算法当用来在执行路径规划的时候通常使用2个表来实现节点的扩展和最优节点选择，Start表用于保存搜索过程中的遇到的扩展节点，按照这些节点的代价价值从大到小进行排序，End表用于保存Start表中代价最小的可扩展点。接物机器人根据自身车体的大小当作为单個栅格尺寸匹配的点，设置h（n）为当前节（xn，yn）点和目标节点（xobj，yobj）之间的直线距离为：h（n）=。因此

基于A*算法中的接物机器人的规划流程为：

步骤1：在数据空间中建立Start表和End表，其中Start表为起点，End表为障碍物点。

步骤2：选择Start表中具有最小的f（n）节点x，存入End表。

步骤3：判断节点x是否为目标节点，如果是目标节点，则之前的路径就是最优路径，否则，就不是目标节点，继续执行节点x，生成后继节点y。

步骤4：在Start表中建立后继节点y，计算f（y）=g（y）+h（y）。

步骤5：当Start表中已经存在节点y的时候，就比较拥有不同指针的f（y）值的大小，否则就在Start表中接受节点y。

步骤6：更新g（y）和f（y）以及后继节点y的指针。

步骤7：按照数值大小的正序排列，把f值在Start表中进行编排，返回步骤2。

接物机器人按照这样的步骤通过对Start表中的评价函数反复选取，最终确定了其规划路径。

3.3实验仿真

以自动感应定位物品机器人的路径作为研究对象，采用文献[4]中的机器人移动路径，其中s是起点，d是终点。采用本文算法模拟一条可行的路径。

4结束语

本文主要阐述了有关接受物品接受机器人的设计过程和原理，并对路径规划进行了相关的研究，通过实验中说明了本文阐述的物品接物机器人设计具有良好的可行性，具有一定的推广价值。

参考文献

[1] 王曙光.移动机器人原理与设计[M].北京：人民邮电出版社，2013： 21-29.

[2] 卢路秋.基于模糊人工势场法的多移动机器人路径规划研究[D].天津：天津工业大学，2016.

[3] 许源.结合粒子群算法和改进人工势场法的移动机器人混合路径规划[D].杭州：浙江大学，2013.

[4] 徐兆辉.移动机器人路径规划技术的现状与发展[J].科技创新与应用，2016（03）：43.endprint