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《電子器件雜志》2014年第三期

1基于wifi的云機器人的硬件設計

電機模塊同機器車上的最小系統一起，通過無線模塊將遙控板和小車系統聯系起來，小車系統的核心是由MCU構成，將小車各個功能聯系起來。圖2為總體設計圖，圖3為硬件設計圖。圖2中機器人通過WiFi信號接收來自主控端的指令，通過終軟件將采集到的數據上傳到云端，云則是充當了數據庫和計算中心，同時可將采集到的數據提供給其他機器人使用，實現共享。本文主要基于SAAS模式，來進行設計，比較簡單。機器車的工作模式主要有避障和遙控兩種，對系統進行不同的運行控制時，引起不同的運行模塊組合工作。這兩種工作模式通過服務器中的路徑規劃算法來進行有效控制。(1)無線遙控機器車中的無線遙控模塊使用的是無線串口XL02－232AP1。XL02－232AP1是UART接口半雙工無線傳輸模塊，可以工作在433MHz公用頻段，用于點對點通信，使用簡單，在對串口的編程時，只要記住其為半雙工通信方式，注意收發的來回時序即可。當機器車置于無線遙控時，小車主要是通過無線模塊進行控制。通過控制鍵盤，產生低電平，單片機檢測到低電平發出通過無線模塊發送相應信號時，機器車上的無線模塊接收到信號，通過小車上的STC12C5A32S2識別信號，對電機模塊產生相應的信號，從而對電機產生控制，達到相應的控制效果。(2)避障避障模塊使用的是紅外傳感器E18－D80NK。E18－D80NK是一種集發射與接收于一體的光電傳感器，發射光經過調制后發出，接收頭對反射光進行解調輸出，避免了可見光的干擾。E18－D80NK中的透鏡，可以檢測80cm距離的障礙物，這還要取決于顏色，根據光學特性，對不同顏色的物體，測距有不同，白色物體最遠，黑色物體最近。當機器車處于自動運行狀態時，通過紅外線檢測機器車前方是否有障礙物，當紅外開關檢測到障礙物，產生相應信號給單片機，并根據基于模糊神經網絡的蟻群優化算法判斷轉向，同時指示電機模塊產生相應信號，從而控制電機轉速，產生相應的狀態。

1．1主控板設計采用LQFP44封裝的STC12C5A32S2單片機控制，在單片機系統上，擁有一個完整的P4口，用于控制舵機［2］。為了讓控制板作為核心，單片機的控制板只引出下載程序使用的STC_ISP接口，可以方便電腦下載STC單片機程序，下載程序時只需要采用232轉換電路小板。在電源設計上，設計了一個電源輸入接口，采用LM2956S－5．0穩壓芯片，輸出5V穩定電壓，更大地提高穩壓效率及降低功耗，輸入電壓范圍寬(5．5V～24V)。(1)車身燈接口本設計采用了三極管放大，低電平控制［3］，輸出為2位排針，可以連接車身燈的LED，如果采用普通LED，根據本設計加入470Ω限流電阻，可以直接連接LED。(2)驅動板接口驅動板采用通用直流電機驅動接口方式，對于控制信號來說分成兩組，每組3個信號，分別是ENA、IN1、IN2;ENB、IN3、IN4，分別對應單片機的相應引腳，由驅動板的接口程序控制。為了方便驅動板使用邏輯電平，在接口處設計5V電源。驅動模塊輸出的波形圖如圖4所示，分頻模式選擇信號如是Mode為低，完成對輸入時鐘信號clkI、clkIN的4分頻;是Mode為高，進行5分頻。分頻后時鐘進行后續的數據串并轉換使用，因使用角度不同，需要產生不同的分頻時鐘，用于移位存儲鏈的時鐘占空比，若Mode為低，即4分頻時為1∶3;若Mode為高，即5分頻時為1∶4，用作同步輸出的時鐘占空比均為1∶1。(3)P46、P47電壓跳線電壓跳線是為P46、P47端口控制舵機使用［4］，也是為機械手臂舵機使用。不同跳線對應P46、P47的兩組不同工作電壓，跳至上面為5V，跳至下面與P4口其他電壓一致。如果這兩個端口控制小云臺，那么電壓跳線接至上面。(4)舵機接口舵機接口專為控制舵機而設計，三線舵機、電源由獨立穩壓可調芯片提供，滿足舵機工作電壓需求。VCC_6V并不是固定6V，由電壓調節電位器決定。(5)ISP串口此接口可以采用USB轉串口232的TTL方式，下載單片機程序，或者與其他TTL通信設計進行連接。

1．2電機驅動板設計本設計中可以驅動兩個直流電機，每一路L293輸出引出了兩個并聯的端口，以便控制四輪的小車，左右兩邊的電機并聯運行［5］。本驅動板也可以控制D42步進電機、四線制的步進電機。L293有兩個電壓輸入，一個是給電機的電壓，一個是給芯片工作與控制邏輯的參考電壓。L293有4個驅動門，每個IN1對應一個OUT1，當IN1為高電平時，OUT1輸出高電平，電壓為VSS，也就是給這個芯片電機的供電電壓(注意這里不是邏輯電壓)［6］。本設計中每兩個驅動門做成一路控制電機的信號，這樣可以使電機在4個象限運行，即正轉、反轉、停車、自由滑行。ENA與ENB的使能的控制，如果采用PWM對電機進行調速，可以在ENA與ENB中分別接入PWM信號，IN1與IN2，IN3與IN4，分別可以控制電機的正反轉與不轉。如果利用本電路板去控制步進電機，就把步進線接到OUT1、OUT2、OUT3、OUT4。在硬件設計中，還有一些關鍵元器件的選擇不容忽視，它們會對電路的整體性能產生影響，因此本設計中通過研究電路中濾波電容在變化時對電路性能的影響。在進行瞬態分析時，同時啟動“參數掃描”分析，即可非常迅速、直觀地了解到電路中特定元件參數變化對電路性能的影響。具體仿真圖如圖5所示。

2基于模糊神經網絡的蟻群優化算法

本設計中的機器人是要能在高、低溫、無人區、危險環境中作業，其周邊干擾多、情況復雜，因此本設計中使用基于模糊神經網絡的蟻群優化算法，利用神經網絡和模糊理論進行學習，蟻群優化算法ACO是分布式智能模擬仿生類算法，它模擬螞蟻根據信息素來尋找選擇避障的最短路徑，減少計算量，其算法具有很好的效果和魯棒性［1］。把模糊神經網絡與蟻群優化算法結合應用于機器人，以適應多變的惡劣環境。其中用神經網絡主要實現隸屬關系，函數式為:模糊神經網絡和蟻群優化算法部分放置在云端，通過云數據庫中調取并計算分析，為機器人提供路徑規劃的最佳方案，綜合運用于本設計中，提高機器人的智能化程度和處理速度。機器車所在的環境是虛擬的，其中有障礙物，或其他情況，機器車都僅能感知它范圍內的環境信息。環境以一定的速率讓信息素消失。這些信息都是通過云去計算和實現的。該算法運行在云端，作為服務為機器車提供路徑規劃功能。機器車獲取環境感知信息，上傳回云端，云端將計算結果返回機器車。

3軟件設計

本設計中的機器車有多項功能，如正常運行、多角度反轉、障礙物的翻越、監視、錄像、報警等，真正達到了智能化，根據其功能，在上位機中設計了控制軟件，通過WiFi無線信號對機器車進行遠距離控制。本設計采用模塊程序設計法，使用．NET語言實現，完整的程序結構包含．NET框架所提供的支持，在程序執行階段，．NET提供了一個程序運行時的環境，這個運行時環境提供管理內存、實時編譯程序、進行安全檢查、執行垃圾回收等［8］。對于圖6的主程序設計流程圖而言，運行時實現了這些功能的自動化。具體程序設計采用的是限幅濾波法，可以有效克服因偶然因素引起的脈沖干擾，確定兩次采樣允許的最大偏差值(設為Δ)，每次檢測到新值時判斷，如果本次值與上次值之差＜=Δ，則本次值有效;如果本次值與上次值之差＞Δ，則本次值無效，放棄本次值，用上次值代替本次值。具體算法使用函數AmplitudeLimiterFilter()，即限幅濾波法，調用函數GetAD()，用來取得當前值。全局變量Value表示最近一次有效采樣的值，在主程序里賦值;NewValue表示當前采樣的值，ReturnValue為返回值，是本次濾波結果。常量Δ為兩次采樣的最大誤差值，該值需要根據實際情況設置。(1)系統初始化系統初始化包括對芯片、控制器、無線收發及對系統的初始化，Windows系統主要完成對CPU、SDRAM等芯片的初始化;加載攝像頭和USB2．0控制器的驅動程序，為應用程序的執行做好準備，對于數據寄存器、地址寄存器、中斷服務寄存器等其他芯片的初始化進行相應的操作。(2)實時碼流傳輸系統初始化完成之后，應用程序控制攝像頭驅動以獲取視頻信號，并保存，程序流程圖3所示，接收無線信號并將碼流數據發送給USB2．0控制器的驅動程序，驅動程序隨即將數據寫入USB2．0控制器的端點緩沖器，USB2．0控制器將端點緩沖器中的視頻數據無線發送出去。(3)視頻接收器的設計本設計中的視頻接收器是基于PC機的類似無線網卡的無線接收設備，硬件結構和nRF2401無線發射模塊一樣，都是用USB2．0控制器控制nRF2401進行有線傳輸。圖7電機驅動模塊測試圖(單位:bit)

4實驗結果

本項目的實驗測試重點是電機驅動模塊部分，作為機器車設計的重點，測試包含其對機器車的整體運行控制情況，如前進、倒退、旋轉等。測試環節包括驅動模塊是否正常、軟件是否正常等。圖7所示為當主控端和機器車無線連接后，從主控端操作界面發送行走指令，對應發送的指令代碼10100000101000101010101011000010010100001時的電壓與頻率的關系圖。以上二進制的字符串發送完畢，機器車即能正常運行起來。若沒有較大延時，說明機器車軟件設計沒有問題。這個實驗同時表明了在機器車運動過程中，所有的實測數據通過主控端存儲在云端。本項目還通過．NET設計顯示界面，來觀察主控端程序接收數據情況，從而測試電機驅動模塊發送數據的有效性及車速等數據，如圖8所示，縱軸表示電壓，橫軸表示時間s。在數據顯示界面上顯示出機器車的速度和行走時間的關系，當前車速為為3m/s，電池電量剩余86%，舵機轉角位為23°。在接收時，需先在IP地址中輸入云遙控車預先設置的IP地址端口號，以實現與無線模塊的連接，然后上位機程序就可以將接收到的舵機轉角、車速及電池電量等定時信息顯示出來，并根據中心線數各監控參數的實時/歷史曲線，使用戶更加方便地了解整個遙控車的變化情況;圖8中表示整個機器車的運行情況，從曲線圖上可以看出，整個機器車運行狀態穩定。這個實驗結果說明:遙控車在云計算的控制下運行速度正常，反應比較靈敏。

5結束語

基于WiFi的云機器人是根據現有機器人硬件設計笨重、運算系統復雜、反應遲緩的缺陷而設計，充分結合了現代最新的通信技術，通過人機操作界面，操作簡單、使用方便。本設計中將機器人與云計算、WiFi相結合，硬件設計進行了無線遙控、調速、超聲波測距、紅外感應、液晶顯示等關鍵模塊的設計，軟件上采用了基于限幅濾波法的模塊化編程。基于云平臺的數據庫與強大的計算功能，為機器人提供智能處理、路徑規劃及存儲功能。通過理論分析和實驗仿真驗證，此設計安全可靠，具有實時監控、操作靈活簡便、價格低廉等特點，符合智能化機器人的發展方向，具有較好的應用及推廣價值。

作者：馬虹單位：南京工業職業技術學院能源與電氣工程學院