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機器人蜘蛛利用其眾多的運動模式之一—“爬行”擠壓通過狹小的空間

    惡劣環境中營救任務的設計

    任何救生設備的主要目的在于，在災難之后的營救任務中快速阻止盡可能多的嚴重傷亡事故。謹記這一目標，我們開始開發了一個用于支持營救工作的六足機器人蜘蛛。它是一個尺寸較小、可移動的智能機器人，在搜尋被陷的受害者時，它可以越過障礙并到達通常難以觸及的地方。替代如清掃雷區使之無雷化等危險任務中的工作人員也是機器人蜘蛛的另一個潛在應用領域。

    我們設計了一個高度可移動的行走方案，它由六只獨立的下肢組成，可以任意方向移動機器人，即使在機器人移動通常不可行或過于危險的地帶。行走與旋轉均屬于模仿六足昆蟲而得的基本的高層次運動模式。通過三條下肢移動而另外三條下肢抬高，機器人可以達到期望的行走速度，并提供惡劣地帶所需的足夠平衡。爬行時，機器人可以擠壓通過緊湊的空間和狹縫。單下肢的低層次運動步態是3D空間內的幾何原語，如長方形或圓形軌道。
 
    多功能機電系統

    下肢結構與運動控制構成了機器人蜘蛛關鍵特性的一部分。24只智能DC有刷電機共同驅動這些下肢，并充當行走結構中不可或缺的關節。這樣得到了一個堅固的輕型結構，從而降低了功耗并改善了運動動態特性。

    除了這些下肢，機器人蜘蛛的特性還在于典型的自治機器人子系統，其中包括機器視覺、遠程測量和無線通信。機器人堅固的殼體內包含有嵌入式硬件、兩節7.2伏的鋰聚合物電池和電量測量裝置。任務參數、I/O設置和新的運動步態均可以通過無線通信或可移動存儲介質傳遞。

    24個自由度的智能運動控制

    機器人蜘蛛的低層次運動有賴于運行時計算的復雜數學模型。憑借模擬器件公司的Blackfin處理器的高級嵌入式計算能力和施密德工程公司的確定性實時服務，機器人的運動表現得有力而平穩。來自面向ADI公司的Blackfin處理器的NI LabVIEW嵌入式模塊的高層次虛擬儀器（VI），連續運行一個逆動力學算法。算法包含三角函數和矩陣運算，求解恰當的關節角Θ1與Θ2，以沿著3D空間內的期望軌線精確移動末端執行裝置。軌線向量根據高層次的運動模式，沿著計算所得的直線、長方形或圓形軌道移動。

    軌道可以通過以下三種方式編程實現

    通過學習和回放，設計和培訓新的或特別的模式。

    支持可視化檢驗仿真軌道的3D CAD軟件。這些模型作為虛擬現實文件導出，并導入至LabVIEW的圖像控件。通過比較虛擬模型與實際模型，調節機器人的運動。

    運行時利用逆動力學算法持續計算軌道。

    所有六足的關節角度的計算并行完成以確保動態運動，相應地也得到了所有馬達的24個連續計算所得的設置點。這些設置點通過一個串行RS485網絡傳遞至每只馬達，并由分散PD控制器轉換為實際執行動作。通過同樣的網絡，完成所有24只執行裝置的位置、反饋和溫度讀數的采集。

    智能視覺與距離感測

    除了智能運動與自由移動外，機器人蜘蛛的特色在于它的“眼睛”裝有一個智能攝像頭和一個距離測量傳感器。目標通過高性能圖像處理算法被定位與跟蹤。通過編程控制，它的“眼睛”還可以識別其附近范圍內的任何顏色。后續版本將提供改進的圖像處理、模式匹配和邊緣檢測等功能，從而將Blackfin處理器的計算能力和高速圖像采集提升到更高層次。

    利用藍牙技術實現無線通信

    為實現與機器人的通信，我們提供了一個藍牙通信接口以實現多項功能，其中包括：

    在開發與測試中調試用于ZMobile的快速調試模式的通道

    讀入關鍵參數，如馬達狀態和電池電量水平，以供系統診斷

    在線采集重要的算法參數，以供調節使用

    在操作開始前下載新的任務數據

    在開發過程中，兩個機器人蜘蛛通過無線通信信道相連，以實現其移動的同步。這是更為危急場景的原型構造，這時接受同一項任務的多個機器人蜘蛛需要團隊協作以完成任務。

    低功耗的嵌入式ZMobile硬件

    超低功耗混合信號目標平臺ZMobile是機器人蜘蛛的核心所在。由瑞士的解決方案提供商施密德工程公司提供的ZMobile，將傳感器、激勵源、視覺、電池和無線通信集成于單個平臺。南洋理工學院基于三個原因選用了ZMobile平臺。

    首先，ZMobile與LabVIEW相兼容，而且通過LabVIEW編程控制機器人蜘蛛，設計人員可以專注于項目的主要功能。借助圖形化編程的高效率，系統工程師們可以在開發周期中添加比最初規范設計更多的功能特性。

    其次，ZMobile的超低能耗設計和動態功率管理，對于自治機器人是一項至關重要的特性，因為這樣可以顯著延長工作時間。這一點對于ZMobile的毫瓦級功耗同樣適用，這意味著板上的絕大多數剩余能量可供馬達使用。

    第三，可擴展的處理I/O插槽為將來集成更多的傳感器和激勵裝置提供了所需的空間。

    實時圖形化嵌入式軟件

    機器人蜘蛛應用軟件是利用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊編程實現，后又通過來自施密德工程公司的面向NI LabVIEW的ZBrain BSP進行擴展。這為高層次編程、圖形化調試、圖形化多任務處理和確定性的實時行為，提供了一個理想的嵌入式軟件平臺。面向對象的設計模式有助于進一步控制圖形化層次上的復雜度。例如馬達或傳感器等主要對象，通過LabVIEW中表示類的功能性全局變量加以抽象。

    主要的應用框架由以下多個任務組成：

    頂層主循環對由一個經典狀態機表示的動作進行規劃，而狀態機通過軟件隊列和同步方法（如信號量）與其它循環連接。通信任務保持一個與外部世界的無線數據連接。

    視覺任務負責低層次的圖像處理和距離讀數。

    運動控制任務管理高層次的運動模式與低層次的肢體控制，并監測馬達的位置與狀態。

    日常任務充當一個通用錯誤處理器。檢測事件與異常，并將其及時間記錄到可移動的存儲介質，以供后續讀取。

    ZMobile充當看門狗的角色——利用程序設定的喚醒機制重啟和關機，并為不能成功自我糾錯時提供重新啟動的有效措施。

    這些循環在協作式多任務環境中以線程的方式同時運行。驅動程序層次上的毫秒級上下文切換和微妙級實時確定性，確保了平穩、無故障的移動。最后，嚴格的并行方式要求板卡支持軟件包滿足每一個軟件組件和設備驅動程序的線程安全性。

    現已成功完成功能強大且性能優異的機器人的構建，而且，通過采用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊所提供的圖形化編程環境，以及Blackfin處理器的高處理器性能，開發周期也大為縮短。施密德工程公司獨創的圖形化快速調試模式在算法的工程實現過程中非常有用，縮短了5倍的開發時間。ZMobile不僅對于機器人設計人員，是一款用戶界面友好的嵌入式系統工程的優秀產品，而且對于任何構建機電系統的設計人員也是如此。

    視覺的提高、更為智能的功率管理和能量獲取設計、傳感器融合、模糊邏輯和GPS數據收集，都是有望添加至通用機電平臺的組件。此外，我們計劃在未來的移動、自治機器人中復用這個模塊化軟硬件系統。

    此文摘自中國傳動網。