防火机器人的设计与运动分析仿真

2023-12-04 14:18柴佳乾通信作者解丁杰陈宇光
信息记录材料 2023年10期
关键词:三极管烟雾摩擦系数

柴佳乾,窦 晨(通信作者),解丁杰,陈宇光

(晋中信息学院智能工程学院 山西 太谷 030800)

0 引言

在现代社会中,防火安全已经成为一个比较重要的问题,尤其是在森林这种易发生火灾的区域。 为了更好地进行防火工作,防火机器人被广泛运用。 防火机器人是利用嵌入式技术开发的一种智能机器人,可以在日常的防火工作中代替人类进行巡护、监控和灭火等任务。 通过防火机器人的实时监测,可以有效缩短火灾发生时的响应时间,降低火灾风险和减少人员伤亡,提高防火安全系数。 未来,防火机器人的应用前景将越来越广泛,逐渐成为保护人们生命财产安全的重要工具。

1 机械结构设计

防火机器人是一种应用于防火检测的智能机器人,机器人的机械结构是其运动学性能和越障能力的重要保障,因此,在结构设计时需要考虑机器人自身的特点和任务需求。 机器人的机械结构需要保证其强度和稳定性,保障机器人在复杂环境下的稳定工作,因此机身选用ZL101A 高强度铝合金。 为保证机器人具有越障能力,在底盘设计时采用履带式底盘。 除此之外,防火机器人需具备一定的灭火能力,使其能够在火焰起势时将其熄灭,所以在其机身顶部设置水炮结构进行灭火。 在防火机器人的结构设计中需考虑传感器的更新换代,因此,机器人的各个部件应方便拆卸并更换,以确保更新和维护时的便捷,同时减少机器人在故障检查和保护中产生的停机时间。 以上所述便是森林防火机器人结构设计的一些要点。 在设计过程中,研究人员综合考虑了机器人的特点、任务需求和性能指标后,设计出了一款符合实际应用需求的智能机器人[1]。 机器人整体机械结构如图1 所示。

图1 整体机械结构

2 硬件设计

防火机器人主控芯片采用STM32f103 单片机,该系列单片机功能强大,性价比高。 该系列单片机为嵌入式开发设计了高性能、低成本、低功耗的ARM Cortex 内核;集成了6~64 KB 的SRAM 存储器和32 ~512 KB 的Flash 存储器,可提供2.0 ~3.6 V 的电源供电和I/O 接口的驱动电压,同时支持单片机的上电复位(power on reset,POR)、分页数据接收器(paging data receivers,PDR)和可编程的电压探测器。 此外,单片机还配备了4~16 MHz 的晶振、内嵌出厂前校准的8 MHz 的电阻-电容(resistance capacitance,RC)振荡电路、内部40 kHz 的RC 振荡电路以及用于中央处理器(central processing unit,CPU)时钟的锁相环(phase locked loop,PLL)和校准实时时钟(real time clock,RTC)的32 kHz 晶振。 单片机还提供了串行调试和联合测试工作组(joint test action group,JTAG)接口,最多可支持112 个快速IO 口、11 个定时器和13 个通信接口[2]。 其简单的结构和易用的工具,再配合其强大的功能,使其成为嵌入式开发常用的主控芯片。 图2 为芯片引脚图。

图2 芯片引脚图

2.1 避障电路设计

机器人的避障模块选用SR04,采用HC-SR04 芯片。该芯片具有较高的集成度以及良好的稳定性,该模块采用封闭式防水设计,可以适应潮湿恶劣的测量场合,探测距离为4.5 m[3]。 避障传感器利用超声波检测机器人与前方障碍物的距离,且将数据传回主控芯片STM32f103,使机器人进行避障操作。

2.2 温度检测电路设计

温度检测采用DS18B20 模块,DS18B20 是一款数字温度传感器,采用半导体温度传感器技术来测量温度。 其最大特点是具有微型化、功耗低、高性能等优点,能够直接将温度反馈的模拟信号转换成数字信号供处理器处理。DS18B20 测量的温度范围为-55 ~125 ℃,分辨率可编程为9~12 位,可以实现高精度测量[4]。 温度检测传感器会实时地检测环境温度, 并将数据传回主控芯片STM32f103,结合烟雾传感器的数据判断是否超过阈值,排除环境气温变化对温度传感器检测结果的影响。

2.3 烟雾检测电路设计

烟雾检测传感器选择MQ-2 型烟雾传感器,该传感器所采用的气敏材料是二氧化锡,在干净的空气中具有较低的电导率,属于表面离子式N 型半导体。 烟雾的浓度越大,导电率越大,输出电阻越低,则输出的模拟信号就越大[5]。 烟雾检测传感器会实时检测环境烟雾浓度,实时将数据传回主控芯片STM32f103。

2.4 报警电路设计

报警电路通过主控芯片STM32f103 输出控制信号,控制三极管使蜂鸣器开关,三极管将微弱的控制信号转换成能够控制蜂鸣器的较大电流,从而实现蜂鸣器报警的功能。 通过对三极管的参数、功耗等进行选型,最终在该电路中选用8050 NPN 型三极管。 当三极管的基极接收到主控芯片STM32f103 的高电平控制信号时,电流从发射极流向集电极,使三极管导通,蜂鸣器发出声音;而当三极管的基极接收到主控芯片STM32f103 的低电平控制信号时,三极管处于截止状态,蜂鸣器断电。 报警电路如图3 所示。

图3 报警电路

2.5 灭火电路设计

灭火电路是通过主控芯片STM32f103 输出控制信号,控制三极管使继电器开关。 三极管将微弱的控制信号转换成能够控制继电器的较大电流,从而通过继电器控制水炮的开关实现灭火。 主控芯片STM32f103 发出高电平控制信号使三极管处于放大状态,继电器打开;主控芯片STM32f103 发出低电平控制信号三极管处于截止状态,继电器关闭。 当继电器断电时会产生自感电动势,三极管的作用是为了提供续流回路,确保继电器断电时自感电动势产生的能量能够自行消耗,不会对电路造成损坏。 图4 为灭火电路。

图4 灭火电路

机器人启动、避障等功能是通过五个按键进行操作的,分别对应避障检测、环境检测等不同的动作。 电机通过L298 N 驱动模块进行驱动,由主控芯片STM32f103 发出控制信号。 机器人还采用液晶显示器(liquid crystal display,LCD)进行温度、距离等数据的显示,方便巡护人员进行实时监测。 综上所述,机器人的控制和监测部分的设计非常合理,功能齐全,能够满足机器人防火运行的基本需求。 图5 为硬件电路图。

图5 硬件电路

3 软件设计

整个系统的构成和程序流程如图6 所示,先对各模块进行初始化工作,包括与各传感器的通信、数据获取和处理等。 在主程序中,会实时获取各传感器模块返回的数据,包括温度检测、烟雾检测、避障检测等模块的实时数据,并在LCD 上对温度、距离等数据进行显示。 主程序会根据传感器的数据确定机器人的控制信号,包括发出对电机驱动的控制信号、灭火模块工作的控制信号,以及躲避障碍物的控制信号。 如果多个传感器返回的数据超过了设定的阈值,说明出现了火灾,主程序会触发灭火模块和报警模块的工作程序流程。 与此同时,主程序还会发出电机的控制信号,使机器人能够躲避障碍物进行灭火以及报警,保障机器人的灭火工作顺利进行。 整个系统流程都需要依靠多传感器返回数据,通过对数据的判断实现机器人智能化的操作。

图6 软件设计流程

4 纵向斜坡运动分析仿真

机器人的斜坡攀爬能力非常重要,尤其是在森林防火等特殊环境中。 履带式防火机器人通常能够比轮式机器人更好地适应复杂地形,因为它的接触面积更大,对地面的摩擦力更大,能够更好地抓地。 机器人的斜坡攀爬能力取决于多个因素,如履带的质量、面积和形状、机器人的重量和平衡性、驱动系统和控制系统的性能等等。 为了确保机器人具备足够的垂直倾角,需要进行详细的测试和分析,根据履带式消防机器人的技术规范,它必须具备30°的垂直倾角,本设计对该能力进行深入研究。

通过虚拟样机模型和30°斜坡地形模型,机器人的爬坡性能可以通过观察地表的摩擦力以及机械部件的运动强度来评估。 如森林地面的静摩擦系数取决于多种因素,如树木密度、地面粗糙度、湿度等。 因为森林的环境各异,通常情况下,森林表层的静摩擦系数介于0.6 ~0.8 之间[6-7]。 将驱动函数调整为100 d,地面静摩擦系数调整为0.6,动摩擦系数调整为0.5,仿真时间调整为70 s。 以上考虑了森林地面的静摩擦系数、驱动函数和仿真时间等多种因素,最终得出了机器人在该环境中的爬坡性能[8]。 根据图7 可以看到仿真的结果。 通过仿真结果,可以看出机器人在该环境下的性能表现较好。

图7 摩擦系数为0.6 时防火机器人爬坡模型仿真分析

根据仿真结果,当机器人处于平面状态时,其速度和力矩会显著提升,达到最大值,当它在12.5 s 时接近斜坡底端,其速度开始减缓;在30 s 时到达斜坡底端,其速度会降至最低,而力矩则会迅速提升。 60 s 后,机器人缓慢地抵达斜坡顶部,并以水平面运动的速度继续前进,同时驱动力矩也在不断减小,速度最终达到水平运动的最大值。因此摩擦系数超过0.6 时,防火机器人可以轻松地爬上30°的陡峭斜坡。 见图8 所示。

图8 30°爬坡仿真模型

5 结语

综上所述,森林环境复杂,因此导致灭火工作的难度很大,人工防火变得十分困难。 随着机器人技术的成熟和发展,防火机器人成为日常防火的必要手段。 机器人非常先进,它们拥有烟雾检测、避障检测以及温度检测等多项高级功能,还能够进行灭火并发出警报。 由于机器人能够在白天和夜间进行不间断的巡逻工作,并实现24 h 沿固定路线的巡逻任务,因此可以有效地避免火灾的发生。 另外,机器人上安装的各种传感器不仅可以检测场所的温度变化和烟雾变化等火灾预警信号,还能及时向相关人员发出警报,从而发挥一定的预防火灾作用。

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