體育場室內(nèi)清掃機器人控制系統(tǒng)設計

體育場室內(nèi)清掃機器人控制系統(tǒng)設計目錄 保定理工學院本科畢業(yè)設計隨著科技的不斷進步，機器人產(chǎn)業(yè)得到了迅速發(fā)展，越來越多的機器人被應用在軍事、工業(yè)、服務和醫(yī)療領域，發(fā)揮著舉足輕重的作用[1]。近些年整個社會的老年人口越來越多，呈現(xiàn)的老齡化問題非常明顯，伴隨著人們的收入水平不斷地增加，越來越多的人投入到工作中而沒有時間進行家務勞動，所以很多的服務機器人開始出現(xiàn)在我們的生活中。清掃機器人作為家庭環(huán)境服務的一種，可以自主的清掃垃圾等臟物，而且清掃時能夠避開障礙物。清掃地面的工作看起來簡單，但是整個過程相當?shù)暮馁M時間，清掃機器人具有工作快捷、效率好的優(yōu)點，可以給人們帶來干凈的環(huán)境，徹底解放人們的雙手，也可以減少人力勞動成本，具有很廣泛的發(fā)展前景。目前設計的機器人主要是對于家庭地板的清掃，在工作空間存在較大的清掃局限性，對于體育場設計的清掃機器人相對較少。因此設計和研發(fā)室內(nèi)體育場清掃機器人有著廣闊的市場前景和應用價值。2021年呂樹雨，商俊輝，史晨琛等研究人員在《看臺座椅區(qū)域垃圾清掃機器人》中提出設計專門的適合運動場或者是操場看臺的進行垃圾清掃的機器人。由于看臺范圍整體比較的狹窄，所以對設計的機器人清掃時需要考慮狹窄區(qū)域的垃圾處理。"一種新型看臺座椅垃圾區(qū)域清掃機器人"能夠實現(xiàn)階梯攀爬,狹窄座椅區(qū)域清掃和垃圾的集中收集等功能[2]。這種看臺清掃機器人使用起來很方便，可以實現(xiàn)短時間內(nèi)體育場的清潔另外操作方便，體現(xiàn)了真正的智能化。2022年王自凱，劉立群，李愛民，易多軒，徐小韋在《基于單片機控制的清掃機器人的設計》中提出設計的STC89C52單片機的智能清潔機器人，這款機器人以單片機控制為基礎，另外通過使用紅外避障模塊可以更好的躲避障礙物，有效的行駛提升清掃的效率。2022年，溫齊，尹禹超，吳龍在《支柱絕緣子清掃機器人的設計與分析》中針對傳統(tǒng)爬桿機器人在支柱絕緣子上適應性差、執(zhí)行清掃作業(yè)困難等問題,論文研究了一種專門針對支柱絕緣子清掃工作的特種機器人,該機器人具有同時在支柱絕緣子上軸向運動和旋轉運動的性能。主要闡述該機器人各種部件的工作原理及特點,并進行力學性能校驗。該機器人采用機械臂彎曲、夾持機構交替爬行實現(xiàn)支柱絕緣子上行走,采用夾持機構上的旋轉電機進行旋轉運動,采用可伸縮式毛刷清掃支柱絕緣子,實現(xiàn)支柱絕緣子清掃功能。2023年周亮軍、陳爾佳、王琪、王飛等研究人員在《一種滾刷盤高壓噴水混合式光伏電池板清掃機器人的研究》中研究一種滾刷盤-高壓噴水混合式光伏電池板清掃機器人，該設計采用以單電動機為核心的一級傳動結構帶動二級傳動結構的模式，減少電動機的使用，從而大大提高經(jīng)濟效益[3]。獨特的行走輪輔助輪垂直安裝方式，解決了傳統(tǒng)清潔機器人在光伏組件上穩(wěn)定性差的問題。2022年

DoHuy;

VuLeAnh;

YiLim;

HoongJoelChanCheng;

TranMinh;

VanDucPhan;

VuMinhBui;

WeegerOliver;

MohanRajeshElara等人在《Heatconductioncombinedgrid-basedoptimizationmethodforreconfigurablepavementsweepingrobotpathplanning》中提出一個可重構的路面清掃機器人Panthera,可以通過壓縮和擴展來重構寬度。這種自治系統(tǒng)克服了路面清洗行業(yè)面臨的挑戰(zhàn),如獲取緊湊型和狹窄型路面[4]。寬度的可重構性使得機器人能夠在擴展狀態(tài)下最大化清洗面積,在壓縮狀態(tài)下通過緊空間進行導航,而固定形狀的機器人無法通過。盡管有其優(yōu)點,但大多數(shù)路徑規(guī)劃(PP)算法都是針對固定形狀機器人開發(fā)的,對于能夠在寬度上進行擴展和壓縮的可重構機器人,PP方面的工作很少或沒有。為了應對這一挑戰(zhàn),通過繪制傳熱學分析與PP的相似性,提出了一種新的路面掃描可重構機器人PP方法。熱量從熱源傳遞到熱沉,只能通過導電材料傳遞[5]。同樣,PP使得機器人在進入可行區(qū)域的同時,能夠從起始運動到目標。提出的路徑規(guī)劃器采用了一種基于熱梯度上升的組合網(wǎng)格優(yōu)化算法,以平滑度、距離和機器人足跡最優(yōu)的路徑。路徑規(guī)劃器在四個虛擬環(huán)境中進行測試,并在真實環(huán)境中進行驗證。2023年，KimKyungmin;

SeoChangkook;

KimHwaSoo;

SeoTaeWon等人在《Verticalerrorcontrolforthefa?ade-cleaningrobotequippedonagondola》中提出隨著許多高層建筑的興建,對其立面的清潔和管理需求自然增加[6]。為了應對這種需求,人們開發(fā)了各種各樣的立面清潔機器人來保護工人免受危險。為了使外立面清潔機器人在建筑物上可靠運行,不僅需要克服窗框等障礙物,還需要對建筑物外墻進行有效清潔。在現(xiàn)有的立面清潔機器人中,吊籃式立面清潔機器人具有越障性好、結構簡單、清潔能力強、安裝方便等優(yōu)點[7]。然而,人們經(jīng)常觀察到,由于安裝在吊籃上的清洗裝置的運動受到限制,以及風引起的吊籃擺動等干擾,障礙物周圍的區(qū)域仍然沒有被清理。在這項研究中,提出了一種z軸機械手(ZAM),用于安裝在吊船上的立面清潔機器人,以盡量減少障礙物周圍的不清潔區(qū)域。為此,激光傳感器和光傳感器巧妙地結合起來,以檢測障礙物。此外,采用控制方法來確保所提出的機械臂在風等擾動下具有良好的清潔性能[8]。本研究將完成體育場室內(nèi)清掃機器人整體的構造，該整體通過STM32為基礎、配合使用超聲波傳感器、驅動電機、攝像頭模塊、無線模塊組成。利用攝像頭單元采集數(shù)據(jù)，傳感器會生成信號發(fā)送給單片機，手機單元可以通過藍牙通信的方式連接至單片機，手機可以顯示相關單片機的信息，而且手機還能進行參數(shù)控制進而控制整個機器人的運動。所設計的系統(tǒng)具體完成如下幾項功能：1.可以通過相關的按鈕實現(xiàn)清掃機器人的前后左右不同方向的移動，而且移動過程中也可以進行清掃，另外也可以進行機器人的速度控制；2.運行過程中能夠有效避障，實現(xiàn)自我保護；3.整個硬件系統(tǒng)的設計體積小，重量較輕，便于操縱控制；4.可實現(xiàn)清掃過程中的長距離控制；5.顯示機器人的相應狀態(tài)，同時可以完成遠距離的無線控制。論文的章節(jié)安排主要有以下幾個內(nèi)容，具體分為6個板塊：（1）第1章，緒論，講述清掃機器人設計的必要性以及閱讀相關的一些文章來描述清掃機器人的現(xiàn)在研究和將來趨勢，同時講述本研究的目的性及功能。（2）第2章，講述整個機器人的設計，然后進行不同應用單元的型號篩選對比。（3）第3章，系統(tǒng)硬件部分的設計，講述針對總的功能實現(xiàn)，不同的硬件單元的電路。（4）第4章，系統(tǒng)軟件設計，該部分重點講述針對具體功能代碼編寫的流程圖，以及整個程序設計的總框架。（5）第5章，針對完成的機器人作品進行電路部分和功能部分的實驗，具體分析相關的試驗過程。（6）第6章，結論，講述現(xiàn)有的清潔機器人的研究，并且針對未來的技術發(fā)展提出機器人的進一步發(fā)展。本研究將完成體育場室內(nèi)清掃機器人整體的研究，該整體通過STM32為基礎、配合使用超聲波傳感器、驅動電機、攝像頭模塊、無線模塊組成。利用攝像頭單元采集數(shù)據(jù)，傳感器會生成信號發(fā)送給單片機，手機單元可以通過藍牙通信的方式連接至單片機，手機可以顯示相關單片機的信息，而且手機還能進行參數(shù)控制進而控制整個機器人的運動。方案一：80C51單片機是MCS-51系列單片機中的一款型單片機，即51系列[9]。它設計應用到CMOS工藝本身運行速度快，但是消耗功率很低。但是51單片機的地址空間僅僅有64kB，外部設備接口僅有三個定時器和一個串口，相應的能夠連的其它的外設量較少，所以對全部系統(tǒng)設計就會受到比較大的限制。方案二：STM32是32位的單片機，STM32系列主要是依賴主流的Cortex內(nèi)核，具有極高的功能性；具有強大的軟件支持和豐富的軟件包；芯片型號種類多，覆蓋面廣。跟51系列單片機相比，優(yōu)點，速度更快（時鐘可以到72M），RAM和ROM的空間更大而且外設更多。通過兩個比較，根據(jù)清潔機器人的功能，本次使用第二個方案。清掃機器人這個選用STM32F407系列芯片。它是ST（意法半導體）研究的ARMCortex?-M4為內(nèi)核的高性能微控制器，其采用了90納米的NVM工藝和ART（自適應實時存儲器加速器，STM32F407通信接口多達15個，定時器多達17個，可以利用支持CompactFlash、SRAM、PSRAM、NOR和NAND存儲器的靈活靜態(tài)存儲器控制器輕松擴展存儲容量[10]。圖2.1STM32最小系統(tǒng)圖圖3.1電源模塊實物圖片圖3.2電源模塊電路圖圖3.3攝像頭模塊實物圖圖3.4攝像頭模塊電路圖圖3.5BT04引腳圖圖3.6蜂鳴器警報電路圖3.7SG90舵機圖片圖3.8超聲波模塊原理圖圖3.9繼電器原理圖圖4.1攝像頭模塊程序流程圖圖4.2藍牙模塊流程圖圖4.3調(diào)速系統(tǒng)流程圖圖4.4顯示子程序流程圖圖4.5超聲波模塊流程圖圖4.6繼電器模塊流程圖圖5.1實物展示圖5.2配對頁面圖5.3配對頁面圖5.4循跡模式圖5.5機器人追隨小球運動1.可以通過相關的按鈕實現(xiàn)清掃機器人的前后左右不同方向的移動，而且移動過程中也可以進行清掃，另外也可以進行機器人的速度控制；2.運行過程中能夠有效避障，實現(xiàn)自我保護；3.整個硬件系統(tǒng)的設計體積小，重量較輕，便于操縱控制；4.可實現(xiàn)清掃過程中的長距離控制；5.顯示機器人的相應狀態(tài)，同時可以完成遠距離的無線控制。[1]王自凱,劉立群,李愛民等.基于單片機控制的清掃機器人的設計[J].物聯(lián)網(wǎng)技術,2022,12(08).

[2]史秀男.基于單片機設計的清掃機器人[J].通訊世界.2015(16).[3]姚興田,馬永林,徐丹等.基于單片機的樓道清潔機器人控制系統(tǒng)設計[J].制造業(yè)自動化.2014(04).

[4]王祥,羅亞,丁紅發(fā).清掃機器人避障系統(tǒng)區(qū)塊鏈私鑰分片存儲方法[J].機械設計與制造,2022(11).

[5]王輝,羅慶,王鵬等.樓梯清掃策略及技術應用研究[J].甘菊科技,2021(18).

[6]潘瞳,孫文磊,李紅.光伏組件智能清掃機器人設計[J].太陽能學報.2021,42（07）.

[7]賀承宇.清掃機器人的路徑規(guī)劃與避障算法研究[D].哈爾濱理工大學,2021.

[8]劉斌,趙大荃,鄧偉俊.水面漂浮物自動清掃機器人[J],電工技術.2021（02）.

[9]HolovatyyAndriy.DevelopmentofIoTWeatherMonitoringSystemBasedonArduinoandESP8266Wi-FiModule[J].IOPConferenceSeries:MaterialsScienceandEngineering,2021,10.[10]BishtRavindraSingh,PathakPushparajMani,PanigrahiSorajKumar.High-altitudewall-hangingcleaningrobot[J].MechanismandMachineTheory,2022,168.[11]NguyenChi-Cong,NguyenVan-Tinh,TaoNgoc-Linh,NguyenThanh-Trung,NguyenNgoc-Kien,BuiNgoc-Tam.DesignandFabricationofSiloCleaningRobotUsingVacuumPrinciple[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,19.[12]時光升,董慧芳,楊佳賓等.一種高層建筑樓梯清掃機器人的結構設計[J].科技風,2022(36).[13]于入洋,王江濤,何人可等.\o"基于用戶行為的掃地機器人APP體驗優(yōu)化方法研究"基于用戶行為的掃地機器人APP體驗優(yōu)化方法研究[J].\o"包裝工程"包裝工程,\o"2022(02)"2022(02).[14]王星宇;孫京誥.\o"自清潔掃拖烘掃地機器人的設計與實現(xiàn)"自清潔掃拖烘掃地機器人的設計與實現(xiàn)[J].\o"現(xiàn)代信息科技"現(xiàn)代信息科技,\o"2021(17)"2021(17).[15]馬可,何人可,馬超民.\o"基于語音交互的家用智能掃地機器人體驗設計研究"基于語音交互的家用智能掃地機器人體驗設計研究[J].\o"包裝工程"包裝工程,\o"2020(18)"2020(18).[16]曹凱凌;譚玉婷.\o"基于STM32單片機的寢室掃地機器人"基于STM32單片機的寢室掃地機器人[J].\o"電子制作"電子制作,\o"2018(09)"2018(09).[17]劉隆盛;劉小虎.\o"基于3D打印的小型家用掃地機器人設計"基于3D打印的小型家用掃地機器人設計[J].\o"新余學院學報"新余學院學報,\o"2019(03)"2019(03).[18]盧一文.\o"基于單片機的掃地機器人的設計與實現(xiàn)"基于單片機的掃地機器人的設計與實現(xiàn)[J].\o"數(shù)字技術與應用"數(shù)字技術與應用,\o"2019(02)"2019(02).[19]Gonzalez,David;Perez,Joshue;Milanes,Vicente;Nashashibi,Fawzi.\o"AReviewofMotionPlanningTechniquesforAutomatedVehicles"AReviewofMotionPlanningTechniquesforAutomatedVehicles[J].IEEEtransactionsonintelligenttransportationsystems,2016(4).[20]AndreaCensi;AntonioFranchi;LucaMarchionni;GiuseppeOriolo.\o"SimultaneousCalibrationofOdometryandSensorParametersforMobileRobots."SimultaneousCalibrationofOdometryandSensorParametersforMobileRobots.[J].IEEETrans.Robotics,2013(2).調(diào)速代碼：classPID:_kp=_ki=_kd=_integrator=_imax=0_last_error=_last_derivative=_last_t=0_RC=1/(2*pi*20)def__init__(self,p=0,i=0,d=0,imax=0):self._kp=float(p)self._ki=float(i)self._kd=float(d)self._imax=abs(imax)self._last_derivative=float('nan')defget_pid(self,error,scaler):tnow=millis()dt=tnow-self._last_toutput=0ifself._last_t==0ordt>1000:dt=0self.reset_I()self._last_t=tnowdelta_time=float(dt)/float(1000)output+=error*self._kpifabs(self._kd)>0anddt>0:ifisnan(self._last_derivative):derivative=0self._last_derivative=0else:derivative=(error-self._last_error)/delta_timederivative=self._last_derivative+\((delta_time/(self._RC+delta_time))*\(derivative-self._last_derivative))self._last_error=errorself._last_derivative=derivativeoutput+=self._kd*derivativeoutput*=scalerifabs(self._ki)>0anddt>0:self._integrator+=(error*self._ki)*scaler*delta_timeifself._integrator<-self._imax:self._integrator=-self._imaxelifself._integrator>self._imax:self._integrator=self._imaxoutput+=self._integratorreturnoutputdefreset_I(self):self._integrator=0self._last_derivative=float('nan')完整代碼：importsensor,image,timefrompidimportPIDfrompybimportUART,Pin,Timer,Servoimportpyb,ustructfrompybimportPinfrommachineimportSPI#定義小車狀態(tài)數(shù)據(jù)結構classCARSTATE(object):enSTOP=0enRUN=1enBACK=2enLEFT=3enRIGHT=4enRELEASE=5enCATCH=6enMANUAL=7enTRACING=8enFLITING=9enAVOIDING=10#參數(shù)初始化uart1=UART(1,9600)#PA9,PA10#globalbluetooth_stutas,usr_key_event,key_event,G_FLAGbluetooth_stutas=0key_event=0usr_key_event=0G_FLAG=0spi=pyb.SPI(2,pyb.SPI.SLAVE,polarity=0,phase=0)pin=pyb.Pin("B11",pyb.Pin.IN,pull=pyb.Pin.PULL_UP)clock=time.clock()last_time=time.ticks()key=Pin('A0',Pin.IN,Pin.PULL_UP)usrkey=Pin('D8',Pin.IN,Pin.PULL_UP)#小車狀態(tài)全局變量#globalg_carstate,g_cardir,power,ball_sg_carstate=CARSTATE.enMANUALg_cardir=CARSTATE.enSTOPpower=800ball_s=0#舵機控制參數(shù)pan_servo=Servo(1)#左右控制tilt_servo=Servo(2)#上下控制pan_angle=0#上下運動控制，設置一個初始角度titl_angle=0#左右舵運動控制，初始角度THRESHOLD=(53,99,-13,46,29,57)#黃色乒乓球##red_threshold=(55,27,22,51,-2,27)#red_threshold=(61,23,21,67,-7,41)##紅色pan_pid=PID(p=0.2,i=0,imax=90)#脫機運行或者禁用圖像傳輸，使用這個PIDtilt_pid=PID(p=0.15,i=0,imax=90)#脫機運行或者禁用圖像傳輸，使用這個PIDdis_pid=PID(p=0.6,i=0.01)len_pid=PID(p=0.2,i=0.01)###############################小車PWM控制########################################如果上電時出現(xiàn)電機異常運轉，是因為PB4引腳默認為JTAG功能，更新到最新日期的固件可解決這個問題pwmA1=Pin('B0')#TIM3_CH3pwmA2=Pin('B1')#TIM3_CH4pwmB1=Pin('B4')#TIM3_CH1pwmB2=Pin('B5')#TIM3_CH2#定義定時器3，頻率為1000Hz，即1ms一次定時器中斷tim=Timer(3,freq=1000)#初始化PWM，通過調(diào)節(jié)PWM控制左右輪速度，初試占空比為0（車靜止）Left1=tim.channel(4,Timer.PWM,pin=pwmA1,pulse_width_percent=0)Left2=tim.channel(3,Timer.PWM,pin=pwmA2,pulse_width_percent=0)Ritht1=tim.channel(1,Timer.PWM,pin=pwmB1,pulse_width_percent=0)Ritht2=tim.channel(2,Timer.PWM,pin=pwmB2,pulse_width_percent=0)defrun(left_speed,right_speed):#print("left_speed",left_speed)#print("right_speed",right_speed)ifleft_speed<-100:left_speed=-100elifleft_speed>100:left_speed=100ifright_speed<-100:right_speed=-100elifright_speed>100:right_speed=100ifleft_speed>0:Left1.pulse_width_percent(abs(left_speed))Left2.pulse_width_percent(abs(0))else:Left1.pulse_width_percent(abs(0))Left2.pulse_width_percent(abs(left_speed))ifright_speed>0:Ritht1.pulse_width_percent(abs(right_speed))Ritht2.pulse_width_percent(abs(0))else:Ritht1.pulse_width_percent(abs(0))Ritht2.pulse_width_percent(abs(right_speed))#定義機械爪舵機運動角度#輸入：舵機運動到目標角度#輸出：無defservo_control_angle(servo,servo_angle):ifservo_angle<=0:servo_angle=0ifservo_angle>=180:servo_angle=180percent=(servo_angle+45)/18servo.pulse_width_percent(percent)#功能：目標距離計算#輸入：目標寬度或直徑，單位：像素值,real_Lm，目標實際長度或直徑，一般取長+寬/2#輸出：距離mm#note:不同的鏡頭焦距和攝像頭芯片對應的距離參數(shù)不同，具體可配合超聲波測距模塊進行距離參數(shù)標定defobj_distance(obj_Lm):distance=16000/obj_Lm#obj_Lm為目標長度，分子為距離系數(shù)，不同的攝像頭需要測定一下系數(shù)#print(distance)returndistance#功能：尋找最大的色塊，計算方式為像素面積排序#輸入：色塊鏈表blobs，中心坐標X(blob[0]),中心坐標y(blob[1]),（像素寬）blob[2],（像素高）blob[3],#輸出：最大色塊max_blobdeffind_max(blobs):max_size=0forblobinblobs:ifblob[2]*blob[3]>max_size:max_blob=blobmax_size=blob[2]*blob[3]returnmax_blobdefwifi_key_detect():globalkey_eventkey_state=0if(key_state==0):if(key.value()==0):key_state=key_state+1elif(key_state<2):key_state=key_state+1elif(key_state==2):key_state=key_state+1key_event=1else:if(key.value()==1):key_state=0returnkey_eventdefusr_key_detect():globalusr_key_eventusrkey_state=0if(usrkey_state==0):if(usrkey.value()==0):usrkey_state=usrkey_state+1elif(usrkey_state<2):usrkey_state=usrkey_state+1elif(key_state==2):usrkey_state=usrkey_state+1usr_key_event=1else:if(usrkey.value()==1):usrkey_state=0returnusr_key_eventdefbluetooth_deal():globalbluetooth_stutas,G_FLAG,g_cardir,g_carstateifuart1.any():rec=uart1.read(1)ifrec!=None:rec=bytes(rec)print(rec)ifrec==b'\r'and(bluetooth_stutas==0):bluetooth_stutas=1ifrec==b'\n'and(bluetooth_stutas==1):bluetooth_stutas=2ifbluetooth_stutas==2:ifrec==b'\x00':#停車g_cardir=CARSTATE.enSTOPifrec==b'\x01':#前進g_cardir=CARSTATE.enRUNifrec==b'\x02':#后退g_cardir=CARSTATE.enBACKifrec==b'\x03':#左轉g_cardir=CARSTATE.enLEFTifrec==b'\x04':#右轉g_cardir=CARSTATE.enRIGHTifrec==b'\x05':#循跡g_carstate=CARSTATE.enTRACINGifrec==b'\x06':#跟隨g_carstate=CARSTATE.enFLITINGG_FLAG=2ifrec==b'\x07':#避障g_carstate=CARSTATE.enAVOIDINGG_FLAG=1ifrec==b'\x08':#關燈g_cardir=CARSTATE.enRELEASEifrec==b'\x09':#開燈g_cardir=CARSTATE.enCATCHBST_fLeftMotorOut=0BST_fRightMotorOut=0g_power=500if(g_carstate==CARSTATE.enMANUAL):#手動控制小車if(g_cardir==CARSTATE.enSTOP):BST_fLeftMotorOut 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