一种4WID-4WIS机器人底盘的制作方法

本实用新型涉及机器人技术领域，尤其是涉及一种4WID-4WIS机器人底盘。

背景技术：

四轮独立驱动转向(4WID-4WIS)车辆是4个车轮的驱动力矩和转向角均可独立控制的移动装置。将4WID-4WIS移动装置作为机器人的地盘，具有更多的可控自由度，能够实现更优的机动性、操纵稳定性和主动安全性。现有的4WID-4WIS轮组结构较为繁琐，可控性有待提高，且元件暴露在外，容易受到损伤。

技术实现要素：

本实用新型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4WID-4WIS机器人底盘。

本实用新型的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种4WID-4WIS机器人底盘，包括底盘框架和设置在底盘框架上的控制器和4个轮组，所述轮组包括防护架和设置在防护架中并依次连接的驱动电机、编码器、行星减速器、联轴器和轮子；所述防护架包括水平的上挡板和下挡板，所述上挡板和下挡板的端部分别都与轮子内侧的轴心部分连接，所述行星减速器与联轴器之间设有第一竖板；所述行星减速器对应的上挡板上侧设有转向传动件，所述转向传动件套在位于其上方的转向电机的输出轴上，所述转向电机设置在与底盘框架固定连接的保护壳中；四个轮组的编码器、驱动电机及转向电机分别都与控制器连接。

优选的，所述底盘框架上侧设有激光雷达，所述激光雷达与所述控制器连接。

优选的，所述轮子的顶部的上方设有护板，所述护板的两侧分别与轮子内侧的上挡板和轮子外侧的轴心部分连接。

优选的，所述行星减速器对应的下挡板下侧转动连接有水平设置的支撑板。

优选的，所述支撑板向驱动电机所在方向延伸，并通过第二竖板连接位于防护架上方的上遮板，所述上遮板的端部可活动的套在转向传动件的外侧。

优选的，所述第二竖板上设有第一出线孔。

优选的，所述下挡板上设有第二出线孔。

优选的，所述保护壳通过连接板与底盘框架侧面的底部连接。

与现有技术相比，本实用新型的轮组结构合理、传动简单，通过行星减速器保障了稳定性，方便控制；通过防护架、上遮板等结构，使各个轮组元件得到有效的保护，提高了使用寿命。

附图说明

图1为本实用新型的后视示意图；

图2为本实用新型中轮组的结构示意图；

图3为实施例中本实用新型的自动导引方法流程示意图；

图4为实施例中机器人底盘示意图；

图5为实施例中本实用新型优化前后的路径示意图。

图中标注：1、底盘框架，2、控制器，3、轮组，4、激光雷达，5、驱动电机，6、编码器，7、第二出线孔，8、行星减速器，9、联轴器，10、轮子，11、上挡板，12、下挡板，13、第一竖板，14、护板，15、转向传动件，16、转向电机，17、支撑板，18、第二竖板，19、上遮板，20、第一出线孔，21、连接板。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本实用新型进行详细说明。本实施例以本实用新型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，但本实用新型的保护范围不限于下述的实施例。

实施例

如图1所示，本申请提出一种4WID-4WIS机器人底盘，包括底盘框架1和设置在底盘框架1上的控制器2、激光雷达4和四个轮组3。激光雷达4与控制器2连接，具体采用Hokuyo的UST-10LX型号。本实施例中，控制器2具体为计算机，其中的控制程序可采用现有的ROS软件平台以及现有的控制和导引方法。

如图2所示，轮组3包括防护架和设置在防护架中并依次连接的驱动电机5、编码器6、行星减速器8、联轴器9和轮子10。防护架包括水平的上挡板11和下挡板12，上挡板11和下挡板12的端部分别都与轮子10内侧的轴心部分连接，行星减速器8与联轴器9之间设有第一竖板13，增加支撑能力。

行星减速器8对应的上挡板11上侧设有转向传动件15，转向传动件15套在位于其上方的转向电机16的输出轴上。转向电机16设置在与底盘框架1固定连接的保护壳中，保护壳通过连接板21与底盘框架1侧面的底部连接。本实施例中，转向传动件15具体为固定在上挡板11上侧的转轴。四个轮组3的编码器6、驱动电机5及转向电机16分别都与控制器2连接。

行星减速器8对应的下挡板12下侧转动连接有水平设置的支撑板17。支撑板17向驱动电机5所在方向延伸，并通过第二竖板18连接位于防护架上方的上遮板19，上遮板19的端部可活动的套在转向传动件15的外侧。

第二竖板18与底盘框架1固定连接，并且设有第一出线孔20，下挡板12上设有第二出线孔7，有利于数据线的布线。

轮子10的顶部的上方设有护板14，护板14的两侧分别与轮子10内侧的上挡板11和轮子10外侧的轴心部分连接，护板14可以减少轮子10受环境的影响。

如图3所示，本实施例中，该机器人底盘具体采用的导引方法包括以下步骤：

S1、获得机器人当前的位置定位；

机器人的定位系统通过整合来自于轮组3的编码器6以及探测装置，如激光雷达4等的信息，通过现有的蒙特卡洛算法，获得自身的位置定位估计；

S2、通过现有的路径查找算法，获得从当前位置到达目标位置的全局路径，从全局路径中划分出当前位置周围的局部区域，并通过现有的模拟计算的方式，获得局部区域的目标点与局部路径，根据局部路径得到接下来一段时间内机器人的运动参数；

S3、根据机器人的运动参数，以机器人底盘中心为原点建立直角坐标系，得到四个轮组3各自的运动速度、运动方向和自转角速度的控制指令；

S4、根据控制指令控制机器人运动的过程中，采集四个轮组3的实际运动情况，通过运动学逆解算得到机器人底盘的实际运动情况，并根据四个轮组3的实际运动情况调整四个轮组3的协同控制过程。

实现四轮系统的运动学解算与逆解算是整个机器人底盘接入控制系统的基础。当启用全向控制时，对于在平面运动的机器人，以垂直轮轴方向为X轴方向，平行轮轴方向为Y轴方向，其获得的指令应当包含三个部分，X轴方向线速度vx，Y轴方向线速度vy和自转角速度ω，三者合成得到机器人沿平面上某一点进行旋转运动。本实施例中，为了简化说明，取车体外一点做旋转点A进行说明，如图4所示。

对于车体绕一点A的旋转运动，即车体绕其以确定的半径与线速度进行运动。车体的线速度是由vx与vy共同决定的，vx与vy方向是相互垂直的，根据速度的合成计算，可以得到：

而vxy的方向同样由vx与vy获得，对于第一象限的情况，其相对X轴的角度应为：

α＝arctan(vy/vx)

对于不考虑有自转速度的情况，此处计算所得的vxy与α角即是4个轮组3共享的旋转角与驱动速度。

对于加入了角速度的情况，四轮的运动即相当于直线运动与纯自转运动的合成。由于线速度vxy与角速度ω已知，可知旋转中心A与机器人底盘中心O点的距离即旋转半径，为R＝vxy/ω。

旋转中心A相对点O的角度位置同样可以由vxy的方向给出，由于R总是与vxy垂直，根据原始速度vx与vy的符号，可以综合确定旋转中心A相对O点的方向为αA＝α±π/2，该式的正负号由vx与vy的方向分情况决定。

由此，本方法以机器人底盘中心为直角坐标系原点(0，0)，可以得到旋转中心点A的坐标(RcosαA，RsinαA)。

在速度控制计算时，机器人底盘被简化为了没有长宽的质点，但是实际到轮组3控制时，轮组3的位置必须考虑，如图4所示，可以明显看出4个轮组3的旋转角度会受到机器人底盘尺寸的影响而有明显不同。

假定机器人底盘的长与宽分别为H与D，则在底盘中心O建立的直角坐标系中，其左前轮组3坐标为(-D/2，H/2)，右前轮组3为(D/2，H/2)，同理可得左、右后轮组3的坐标分别为(-D/2，-H/2)，(D/2，-H/2)。

这样在已知旋转中心(RcosαA，RsinαA)与四个轮组3坐标后，可得四条由旋转中心A指向四个轮组3中心的向量U1、U2、U3、U4，则U1向量具体为(-D/2-RcosαA，H/2-RsinαA)，U2向量为(D/2-RcosαA，H/2-RsinαA)，U3向量为(-D/2-RcosαA，-H/2-RsinαA)，U4向量为(D/2-RcosαA，-H/2-RsinαA)。

以四个轮组3中心的坐标分别为新向量起点，做出4个新向量V1、V2、V3、V4分别垂直于U1、U2、U3、U4，则新向量的方向即为四个轮轴的运动方向，V1为(H/2-RsinαA，D/2+RcosαA)，V2为(H/2-RsinαA，-D/2+RcosαA)，V3为(-H/2-RsinαA，D/2+RcosαA)，V4为(-H/2-RsinαA，-D/2+RcosαA)

四个轮轴的速度大小由前述U1～U4向量与角速度ω共同决定，左前轮的速度大小具体为|V1|＝|U1|·ω，右前轮为|V2|＝|U2|·ω，左后轮为|V3|＝|U3|·ω，右后轮为|V4|＝|U4|·ω。

由此可以获得四个轮轴的运动方向与速度大小，即向量V1、V2、V3、V4的方向与大小，完成了机器人底盘控制的运动学解算，得到步骤S3中四个轮组3各自的运动速度、运动方向和自转角速度的控制指令。

然而对于导航系统来说，机器人的反馈数据是自我定位预估的重要输入源，对于机器人来说，其通过安装于四个轮组3驱动器上的编码器6与角度传感器得到四轮的真实速度与朝向，需要通过算法合成为机器人的综合速度与角速度，反馈给上层系统。这一过程称为车体的运动学逆解算。步骤S4中运动学逆解算包括线速度逆解算和角速度逆解算。

与传统车型相比，四轮独立驱动系统相比传统控制体系的逆解算复杂的多，以传统二轮差速结构为例，其输入为二轮的速度，且二轮的位置与朝向恒定，其叠加效果可以直接进行两速度大小的综合计算，获得车体车轴及延长线上的一点为旋转中心，以此进行车体的速度与角速度计算，整个过程有唯一解。

而对于4WID-4WIS来说，由于真实世界中的控制必然存在误差，也就意味着四轮主动控制的过程中，轮组3一定会发生微小滑移，当采样速度足够快时，采样数据较小，引入的误差不可忽略。

对于四轮系统，其4个轮组3两两一对，共有4x3/2＝6种组合，这六种组合每一种都可以唯一确定一组共同速度与角速度。这就为运动逆解算造成了困难。由于实际情况瞬息万变，难以用相对稳定的方式完成数据的融合。

根据三角形稳定原理，当四轮车体由于地形、重心等变化发生单轮失效时，与其相邻的，以及位于对角线上的轮组3应当处于与地面接触状态，因此，本方法只取对角的轮组3对，即左前与右后、右前与左后的轮组3作为采样对，将其结果的平均值作为机器人底盘的预估线速度。线速度逆解算包括：

对其中的某一对轮组3，在已知两轮速度v1、v2与转向角d1、d2的情况下，其线速度由矢量合成获得，可得其X轴和Y轴方向预估线速度分别为：

evx＝cosd1·v1+cosd2·v2

evy＝sind1·v1+sind2·v2

根据实验结果，运动学逆解算获得的线速度基本在可接受的误差范围，而转角速度由于采样值较小，引入的误差为这一自由度的计算造成了严重困难。本方法决定使用外部增加传感器——惯性测量单元完成角速度的收集，而使用位于轮组3上电机输出轴处的编码器6完成线速度的采集。惯导传感器，也叫惯性测量单元(IMU)，其基本结构包括三轴加速度计与三轴角加速度计，即陀螺仪。有些惯导系统，通过地磁传感器可以获得朝向角的绝对方向，但是考虑机器人底盘中驱动电路电流对微弱地磁场的影响，以及周围应用环境的不确定性，地磁传感器并不是一个可靠的方案，因此本方法使用加速度计与角加速度计进行姿态解算。

轮组3的角速度由惯导测量单元得出。角速度逆解算包括：通过陀螺仪来说采集的角加速度数据，经过积分运算即可获得角速度数值。

但是由于采集装置本身的噪声及运动状态的不确定性，对数据不做任何处理就输入系统必然会引入巨大的误差，因此，综合加速度与陀螺仪的数据，进行滤波与混合处理可以很大程度改善误差情况。

对原始数据进行卡尔曼滤波可以对数据做线性优化，很大程度上可以消除系统电路引入的噪声；通过采集一段时间的静止状态下的数据，可以获得系统的初始误差，进而进行消除，通过对滤波后的数据进行处理，获得当前车头朝向及瞬时车体自转速度的数据。

经过多次实验，基于惯导测量单元的预估角速度获得了很好的应用效果，由于惯导测量单元不可避免的产生数据漂移，这是作为相对量传感器无法消除的累积误差，应此在航向角的读取上，通过综合轮组3的运动情况，只在机器人运动时读入预估航向角的差值进行使用，可以避免长时间静置后的航向误差累计。

对于4WID-4WIS机器人来说，最大的控制难度在于轮组3的协同控制。在这一方面，本方法进行了多方位的优化。在控制驱动程序中，对运动解算后的结果进行实时跟踪与后处理，根据四个轮组3的实际运动情况调整四个轮组3的协同控制主要集中在以下几点：

1、限幅：由于4WIS系统的转向结构并不能实现连续的360度旋转，应此需要对算法获得的角度进行判断，当前轮组3若执行控制指令后将超出轮组3的角度限值时，轮组3反方向转至其补角，并同时将轮组3的速度反向后，再执行控制指令。

2、转换：由于内外轮差的效应影响，每处轮组3速度不同，外部轮组3可能规划出超过其执行能力的速度值，此时就需要对所有轮子10的速度做出采样，获得4个独立轮组3速度中的最大值vmax，将这一速度与速度限制值vlimit一同参与计算，对于vmax＞vlimit的情况，需要将4个轮组3的速度同比缩放vlimit/vmax倍，以保证其正常工作。

3、状态判定：对4个轮组3的目标转角值进行监控，当轮组3的转向操作的目标转角值大于设定的转角限制值，如30°时，此时应综合轮组3的速度进行判断，判断采集的轮组3的速度是否大于预定阈值v0，若是，则转向的控制指令先往后排，要求轮组3首先进行制动，当速度降到阈值v0以下后，再进行转向与后续操作，以此避免高速下忽然变相造成的严重滑移。

4、对速度的变化速度进行限制，即加速度限制：对于超过限制的速度变化量，产生将轮组3的加速度分解成符合加速度限值的控制指令，避免车体由于无法响应造成的滑移误差。

在指令规划器中尽可能调整了规划的参数，优化的参数主要包括路线计算时，给定的速度上下限制，加速度上下限值，各惩罚条件累加时的加权值等。规划的过程其实是构造目标函数，将各种限制值参数乘上权重以后进行综合计算，查找目标函数的极限值。目标函数的组成部分为各受考虑条件的惩罚值，包括距离目标点的直线距离，距离路径上各处障碍物(包括墙壁)的距离的累加，车体在一段路线上的非线性等，当车体距离目标越远，与障碍物的距离越近，路线非线性度越高，则惩罚得分越大，目标函数最小值对应的路线即是最优路线。通过调节其对航向调节行为的惩罚值，一定程度的调整其对障碍物的响应距离与响应程度，使最终的规划路线倾向于平滑的直线与大角度曲线，进而尽可能避免由于命令与车体的不适应而带来的不利影响，如图5所示。

ROS仍然是一个更多面向学习与研究的平台，为了使其可以简单的与外部设备沟通以及稳定可靠的工作，机器人建立了完善的外部通讯接口，将系统封闭成相对独立的一个部分，这样在对接上部命令与其他设备时，无需再直接访问这一系统，提高了系统的稳定性与安全性。

机器人的外部通讯使用串口通讯实现，通过定义一套指令应答表，以一问一答的方式工作，导航系统主机作为通讯中的从机方，接收指令并反馈状态。

指令主要包括命令类与查询类，通过命令可以快速切换预先存放好的地图，设定自身的预估位置或是导航的目标位置。而查询命令则可以获得机器人的实时位置、方向角、电量、工作状态等各种信息。通过与上位设备的合作，机器人底盘系以完成自动化工作、自动充电，甚至乘坐电梯穿梭不同的楼层，通过加载不同地图的方式，完成原生ROS导航框架下难以完成的任务。