用于算法验证的全向移动群体机器人平台的制作方法

文档序号:17184197发布日期:2019-03-22 21:12阅读:143来源:国知局
用于算法验证的全向移动群体机器人平台的制作方法

本发明涉及一种机器人平台,尤其是涉及一种用于算法验证的全向移动群体机器人平台。



背景技术:

群体机器人是受到自然界中具有群体行为特征的生物,如蚂蚁、鸟类等的启发而展开研究的,能够在群智能算法的引导下从整体的层面上表现出某种行为特征,从而完成单体机器人难以或无法完成的复杂任务,所述的群智能算法包括粒子群算法(particleswarmoptimization,pso)以及基于共识主动性(stigmergy)机制的算法等。群体机器人由于其较好的灵活性、鲁棒性和可扩展性,在灾后搜索救援、回收泄露的化学物质等领域有着广阔的应用前景。

国内外当前对群体机器人的研究大多还处于理论或实验阶段,尚鲜有实际应用的例子。研究可以主要分为两个方面,一方面是机器人硬件的开发,另外一方面是群智能算法的设计或改进。

在硬件方面,目前已有的很多研究机构已经取得了较多的成果,如瑞士联合科技院专为教学研发的移动机器人e-puck,被很多研究机构用于进行多机器人实验,是一款商业化的产品,但价格较高。其他如德国的jasmine机器人,欧盟的i-swarm项目所开发的微型机器人,美国的centibots机器人、kilobot机器人各有特点,但是这些机器人被用于算法验证时,都是采用直接通信的方式,这种方式具有通信即时的优势,然而在大规模群体实验时,随着个体机器人的数量增加,这种直接通信的代价也是显著增加的,因此目前的用于算法验证的个体机器人数量被限制在一个不高的水平,也就影响到了算法验证的效果。



技术实现要素:

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于算法验证的全向移动群体机器人平台。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种用于算法验证的全向移动群体机器人平台,包括多个个体机器人,所述机器人平台还包括多个设于地面上的可擦写射频标签,所述个体机器人上设有用于在所述射频标签中擦写数据,以及读取所述射频标签中的数据的射频读写模块;

个体机器人将其需要发送给其他个体机器人的信息通过射频读写模块写入所述射频标签中,其他个体机器人通过射频读写模块从所述射频标签中读取该信息。

所述个体机器人包括电控系统和用于承载电控系统的机械部分,所述机械部分包括机器人底盘、电机和全向轮,所述电机设于机器人底盘上并与全向轮连接,所述电控系统包括主控电路板、红外线避障模块和电机驱动板,所述主控电路板、红外线避障模块和电机驱动板均设于机器人底盘上,所述电机驱动板与电机连接。

所述红外线避障模块共设有多个,分布于个体机器人四周,所述红外线避障模块包括两组红外线避障传感器,每组红外线避障传感器由红外线接收器和红外线发射器组成。

所述主控电路板包括中央控制器、光传感器和wi-fi通信模块,所述光传感器和wi-fi通信模块均与中央控制器连接。

所述主控电路板还包括电源接口,所述电源接口连接电源并为主控电路板供电。

所述主控电路板还包括电压转换模块、串口及程序下载接口和led模块。

所述电机为带编码器的直流减速电机。

所述机械部分还包括电机固定架,所述电机固定架设于机器人底盘下方,用于固定电机.

所述电源包括7.4v锂电池组和11.1v锂电池组。

与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

1)专门设计了射频通信模块以进行基于共识主动性机制的群智能算法的验证,机器人之间能够良好配合,通用性好,能极大促进群智能算法的研究,是研究群智能算法与群体机器人的一个极好的实验平台。

2)个体机器人功能精简但能满足大多数算法的要求;全向移动的方式使得机器人活动非常灵活;体型小,方便在有限的空间内进行较大规模数量的群体机器人实验;成本低,性价比高;完全开源,利用c语言进行编程可以任意修改机器人的程序,使用方便;能够方便、高效地进行群体机器人实验。

附图说明

图1是本发明中个体机器人的总体结构图;

图2a、图2b是本发明中个体机器人不同机械部分结构图;

图3a、图3b是不同视角下本发明中个体机器人的电控系统结构图;

图4是本发明中个体机器人的部分结构图;

图5是本发明中个体机器人电控系统主要架构示意图;

图6是本发明的总体系统架构图;

图7是本发明以寻找光源为例进行算法验证时个体机器人的工作流程图;

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

一种用于算法验证的全向移动群体机器人平台,该群体机器人平台可以由任意数量的全向移动的个体机器人组成,能够依靠个体机器人自身具备的功能和相互之间的配合,在群智能算法的引导下产生一定的群体行为特征,从而对算法的各项性能进行验证。

包括多个个体机器人,机器人平台还包括多个设于地面上的可擦写射频标签,个体机器人上设有用于在射频标签中擦写数据,以及读取射频标签中的数据的射频读写模块20304;

个体机器人将其需要发送给其他个体机器人的信息通过射频读写模块20304写入射频标签中,其他个体机器人通过射频读写模块20304从射频标签中读取该信息。

如图1所示,个体机器人包括电控系统2和用于承载电控系统2的机械部分1,机械部分1构成全向移动机器人的基本框架,电控系统2负责机器人行为的控制及实现大部分机器人功能的控制。机械部分1包括机器人底盘105、电机104和全向轮103,电机设于机器人底盘105上并与全向轮103连接,电控系统2包括主控电路板201、红外线避障模块202和电机驱动板203,主控电路板201、红外线避障模块202和电机驱动板203均设于机器人底盘105上,电机驱动板203与电机104连接。

具体的,如图2a、图2b所示,个体机器人的机械部分1包括1个顶盖101,1个外壳102,4个全向轮103,4个带编码器的直流减速电机作为电机104,1个机器人底盘105,4根连接铜柱106,4个电机固定架107,1个7.4v锂电池组108,1个11.1v锂电池组109。其中机器人底盘105为机器人整个结构的载体,在车轮正上方的四角处均切除一长方形部分以避免底盘与车轮发生干涉,为全向轮103的转动留出空间,切除后的机器人底盘105仍然呈中心对称,各个角均为圆角;机器人底盘105四周靠近边缘处各有4个通孔,与电机固定架107上的4个通孔直径相同,4个电机固定架107通过螺钉、螺母固定连接于机器人底盘105下方呈中心对称的4处位置;4个直流减速电机104分别通过螺钉、螺母固定连接在4个电机固定架107上,4个直流减速电机104的输出轴再通过联轴铜柱分别与4个全向轮103固定连接;机器人底盘105上设有4根连接铜柱106,用于支撑电控系统2;1个7.4v锂电池组108和1个11.1v锂电池组109放置于机器人底盘105上中央附近;外壳102与顶盖101在地面上的投影均为中心对称的八边形,四条边较长,四条边较短,外壳102与机器人底盘105接触的一侧对应四条长边中央的四个位置分别有一个向内突出的法兰,上有通孔,与机器人底盘105对应位置的通孔直径相同,外壳102通过螺钉、螺母与机器人底盘105固定连接,外壳102与顶盖101接触的一侧对应两条相对的长边中央的两个位置分别有一个向外突出的法兰,上有通孔,与顶盖101对应位置的通孔直径相同,外壳102通过螺钉、螺母与顶盖101固定连接;外壳102与顶盖101吻合地罩在机器人底盘105上,将部分电控系统保护在内部。

如图3a、图3b所示,个体机器人的电控系统2包括1个主控电路板201,4个红外线避障模块202,1个电机驱动板203。主控电路板201依靠连接铜柱106和螺钉支撑固定于机器人底盘105上方;红外线避障模块202共设有多个,分布于个体机器人四周,红外线避障模块202包括两组红外线避障传感器,每组红外线避障传感器由红外线接收器20202和红外线发射器20203组成,具体的,4个红外线避障模块202分别布置于机器人底盘105四周靠近边缘处,呈中心对称,每个红外线避障模块202上均设有两个通孔,机器人底盘105相应位置设有直径相同的通孔,利用螺钉、螺母将红外线模块202固定连接于机器人底盘105上;电机驱动板203依靠连接铜柱106和螺母固定连接于机器人底盘105下方。

主控电路板201搭载了4组电路接口20101,1个光传感器20102,1个wi-fi通信模块20103,1个电压转换模块20104,1个中央控制芯片20105,1组串口及程序下载接口20106,1个led模块20107,1组电源开关20108,1组电源接口20109以及1个复位开关20110。中央控制芯片20105型号为stm32f407zgt6,使用c语言对其进行编程,其焊接于主控电路板201中央,负责整个机器人功能的控制;4组电路接口20101分别布置于主控电路板201四周靠近边缘处,每组14个接口,负责将电源线、地线、控制信号线、数据线从主控电路板201引入到电控系统2其他部分并将数据线、反馈信号线引回主控电路板201;光传感器20102为直插式,焊接于主控电路板201上,负责感知可见光强度;wi-fi通信模块20103插接在主控电路板201的排针座上,无需焊接,可以去除、更换,负责机器人之间或机器人与pc之间的通信;电压转换模块20104由3个电压转换芯片组成,分别将11.1v电转换为5v、3.3v电以及将7.4v电转换为3.3v电,其中7.4v电转换而来的3.3v电为中央控制芯片20105单独供电,11.1v电及其转换电压为其他外设供电;串口及程序下载接口20106有2组接口,一组为程序下载接口,另一组为串口,串口负责机器人与pc的有线通信,用于调试;led模块20107包括5个led灯,两个为红色,另外三个为蓝色,红色led灯负责显示两个锂电池组的供电情况,蓝色led灯负责显示机器人当前的运行状态;电源开关20108包括2个自锁开关,分别负责开启和关闭两个锂电池组的供电;电源接口20109包括2组接口,分别负责将两个锂电池组的电源线和地线引入到主控电路板201上;复位开关20110为按键式开关,负责中央控制芯片20105的复位功能。

红外线模块202共有4个,每个模块均为一块小电路板,上面搭载了2组红外线传感器,每组包括1个红外线接收器20202和1个红外线发射器20203,均朝向机器人外侧,红外线发射器20203发射出的红外线遇到障碍物后反射回来,被红外线接收器20202接收到,产生反馈信号,通过电路接口20201的反馈信号线传递给中央控制芯片20105,中央控制芯片20105进一步发出相应的机器人行为控制指令,电路接口20201还引入了电源线、地线,负责红外线传感器的供电。

电机驱动板203搭载了4组电机接线口20301,4组电路接口20302,2个电机驱动芯片20303和1个rfid模块20304。每组电机接线口20301有6个接口,连接了一个电机的6条线,包括电机驱动线、编码器电源线和编码器反馈信号线;电机驱动芯片20303负责控制电机的转速、转向、启停;rfid模块20304插接于电机驱动板203下方的排针座上,正面朝下,负责对地面上的rfid标签进行读写,无需焊接,方便更换;电机驱动板203上所有元器件的供电、控制及信号反馈均依靠4组电路接口20302的引出线接入主控电路板201来完成,机器人底盘105对应4组电路接口20302的位置设有开槽,用于电机驱动板203和主控电路板201之间的走线。

光传感器20102在顶盖101的对应位置设有开口,使光传感器露在顶盖外部;wi-fi通信模块20103在顶盖101的对应位置设有开口,方便对wi-fi通信模块进行插拔、更换;串口及程序下载接口20106、led模块20107、电源开关20108、电源接口20109以及复位开关20110在顶盖101的对应位置均设有开口,供使用者进行相关操作。红外线接收器20202和红外线发射器20203在外壳102对应的位置设有开口,使红外线能够发射出去并在遇到障碍物之后反射回来并被接收。

如图4、图5所示的实施例,该全向移动机器人结构层次清晰明了,功能精简而完备,体积小,活动灵活,制造、组装容易,成本低。

图6所示为整个全向移动群体机器人平台的实施例,该平台由任意数量的个体机器人组成,同时还包括实验人员用于向机器人发送指令的pc以及铺设于地面上的射频标签,即为rfid标签。

如图7所示的实施例,在进行算法验证时,首先让群体机器人各自处于其初始位置,开启电源,每个机器人在进行系统初始化后会进行一段特定时间的初始运动,在此过程中利用机器人自身的8组红外线接收器20202和红外线发射器20203检测来自各个方向的障碍物,若遇到障碍物,会根据检测到障碍物的红外线传感器所处的位置采取相应的躲避措施。接下来机器人进入算法的迭代过程,每次迭代时,机器人首先通过光传感器20102感知所处位置的可见光强度,然后根据算法对感知到的信息和机器人自身状态信息进行处理、融合,并将融合后的信息通过rfid模块20304写入到地面上的射频标签中,这是一种基于共识主动性机制的方法,机器人通过自身影响环境,反过来再被环境影响,从而达到群体机器人之间的间接交流;下一步,机器人会通过rfid模块20304从地面上的射频标签中读取信息,从而获取其他机器人曾写入的信息;对射频标签进行读写的过程专门适用于对基于共识主动性机制的群智能算法进行验证。除了通过射频标签进行间接通信以外,机器人还能利用wi-fi通信模块20103进行无线直接通信,从而与其他机器人共享信息。在获取了自身感知到的环境信息与其他机器人分享的信息之后,机器人就可以根据算法要求,计算出下一步要进行的运动。在算法的引导下,机器人虽然各自行动,但借助于信息的共享和相互影响,整个群体机器人系统能够表现出系统性的群体行为特征,这种特征是由算法的目的所决定的,进而完成某种特定任务,验证算法的有效性。如果群体机器人已经达到了算法的要求或迭代次数已经达到最大,则算法停止,否则循环上述迭代过程进行下去。

本实施是一种用于算法验证的全向移动群体机器人平台,可以由任意数量的全向移动机器人组成,系统完全开源,通过c语言编程,可以任意修改程序代码,使用方便;个体机器人功能精简但完备,行动灵活,体积小,成本低,易于生产制造;机器人的功能以验证不同类型的群体智能算法为目的进行了专门设计,机器人功能与算法要求契合,除了具备传统的无线直接通信功能,还专门设计了rfid模块以进行基于共识主动性机制的群智能算法的验证,机器人之间能够良好配合,通用性好,能极大促进群智能算法的研究,是研究群智能算法与群体机器人的一个极好的实验平台。

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