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基于麦克纳姆轮及码垛原型的全并联全向移动平台关键技术研究

作者:admin 发布日期:2019/2/18 关注次数: 二维码分享

1 、概述

随着AGV在智能制造工业4.0现场总线中的深化应用和普及,对于现有AGV的导航循迹及自动监控技术的完善,提供了一个开阔的市场空间留给外部器件加载到AGV上的设计区域,这是工业4.0对于智能制造多功能设备的需求。在全向AGV领域,其中最基础的部件全向移动平台使用麦克纳姆轮的设计已经在近十年内得到业界的广泛认可,其稳定性、可靠性及抗疲劳性已经得到长期实践的改善,对于全向移动平台的功能开始有了更大的追求。而另一常用部件码垛机械臂作为一种典型的工业机器人,集成了计算机、人工智能、信息和传感等多学科的知识,以其强大的柔性工作能力、高度智能化、小占地面积、可同时处理多品种物料等优点,在包装物流等工业领域得到越来越广泛的应用。本文着重于两者结合的联合机构研究。

已投入工业现场总线中的麦克纳姆轮全向移动平台以德国KUKA工业生产的KR10R900型为例,其设计采用长方形框架包裹结构,内部钢梁构建,外铺钢板,使用分离式电气线路模块化整合安装,驱动系统为伺服电机,主控采用PLC。




已投入工业现场的码垛机器人以ABB的IRB460为例,整体材料为铸钢,由十个部分的主要机械零部件组装而成,运动过程中十个部件均有相对运动,是一个较为复杂的机械运动机构,需要进行一定的运动学正反解计算得出其变换规律。主驱动系统由四个伺服电机构成,可以看做是四轴的

2、 项目方案

本文所描述的联合机构研究采用一体化主控设计,使用基于STM32F1系列的32位单片机进行多轴电机控制及运动算法研究,自主研发多轴工控主板及嵌入式系统。

基于麦克纳姆轮的移动平台搭建,起始方案选用了厚度为3mm方形钢板作为主要承重底盘,SolidWorks建模,AutoCAD出图激光切割加工,最后喷塑做防锈耐磨处理。使用折弯工艺加工底盘搭配的4个电机座,电机选用24V带编码器和电机霍尔的工业用无刷电机,配30:1减速机,曲轴输出连接联轴器,联轴器延长钢轴安装Mecanum轮,边缘设计抗震处理。

为了能有更多空间放置主控电气柜、传感器及机械臂,使用12根M6螺杆将一块同样3mm厚的激光切割钢板架在底盘上,作为上顶板使用。基于方便拆装修理考虑,所有上顶板与底盘的电气连接都使用接插件,机械连接均用螺栓固定。

电源选用24V铅酸蓄电池,连同充电电路及充电口一同固定在底盘上,并将24V直接通过接插件输出给上顶板,这样可分离式电源的好处是上下顶板随时可以通过拔除电源接插件和螺栓来分离,便于拆装搬运和维修。

传感器、主控制器、机械臂均安装在上顶板上。由于码垛机械臂本身机械结构比较复杂,本文首先选用57步进电机驱动的丝杠滑台进行上下摆动测试力矩平衡和底盘承重性能。主控制器内载4路无刷电机驱动器(带有静态PID参数调节),2路步进电机驱动器供丝杠滑台使用,以及一块自主研发的基于STM32F1的工控主板,并配有通用的外设模块,带有6轴控制单元及电源检测等功能。同时与外界使用HC06蓝牙模块进行自定义协议通信。

3、 项目技术问题解决

接下来的下地测试过程中发现了诸多问题,具有代表性的有三个问题。第一,由于机械加工装配以及抗震处理带来的装配误差,再加上Mecanum轮本身的辊子结构特点,导致移动平台无法完全按照既定的轨迹路线完成平面坐标运动;第二,工业通用的红外测距传感器探测距离有限,不能在环境复杂、障碍较多的场地内稳定工作;第三,丝杠滑台运动过程中由于电机加速度产生较为强烈的震动直接传递到整台机器,长期的抖动容易造成螺丝松动和电子器件故障及线路短路,并影响相关传感器的稳定工作。   针对以上三个代表性问题,中期的方案提出了对应的解决方法。

因为机械加工装配的误差导致的轨迹错位不可消除只能使用更加精准的零部件加工方案,会增加该项目的测试成本,不宜采用。故将着眼点投放到对于行迹的航向校准。这里借用了航模飞行器的陀螺仪原理,悬浮在空中的飞行棋存在三个欧拉角即俯仰角、翻滚角和航向角,对于行走在地面上的移动平台我们更加观注的是它的航向角,即对地X轴和Y轴的偏移。所以在中期方案中,我们给控制板多加了一路型号为MPU6050的陀螺仪模块,该模块为六轴陀螺仪,配有加速度计、陀螺仪和片内温度监测模块,集成在一块十分小巧的PCB板上。该模块采用I2C通信协议,通过主控芯片发给它的工作指令来完成工作。

该模块配套的六轴陀螺仪航向测算算法经过测试不能正常的对欧拉角进行检测,于是在这一块领域耗费了大量时间查找相应的资料。根据能够查找到的工程、代码、论文以及参考文档,我们在IMU(惯性测量装置)算法上尝试了Madgwick、Mahony、InvSense等的开源项目,进行ARHS姿态解算比较测试。InvSense的开源代码内含过多复杂难以分辨其具体作用的函数,解析其运行机制需要耗费大量时间而且效果不佳;Mahony和Madgwick的项目工程代码上没有太多差异,关键在一些比较细节的算法处理上,Madgwick的实际测试效果要好很多,所以最终选用了Madgwick开源在Github上的项目稍作重构修改后移植到我们的主控制器中。

这里顺带提供一个比较有趣的快速逆平方根浮点算法,该算法来自于经典游戏雷神之锤3。其中ImageBias为定义在头文件中的一个神奇的数0x5f3759df。

得到相对应的航向角度偏移后发现如果将该输出数据建立一个时域模型,它将呈现出一个抖动较大的时域曲线,采集数据使用Matlab进行FFT分析得知数据本身存在许多高频噪声,推断该噪声大多来自于芯片内部的问题,外部不能完全解决,需要在程序接口处加入一个滤波算法。工控系统中常用的滤波算法有很多种,经常提到的如Kalman滤波、互补滤波等。本项目所使用的机器视觉框架来自于开源计算机图像识别处理库OpenCV,该框架内部在处理图像算法时同样采用了Kalman滤波,故在陀螺仪航向角数据输出这一块也使用可靠性较高的Kalman滤波算法。

Kalman滤波算法在很多资料中都以纯数据模型的形式复述,但对于转化为能让计算机运行的程序代码,其项目数量在Github上繁多,不便一一测试其运行效果,本文选用其中一到两个项目进行比较重构,总结出一套自使用的Kalman滤波算法代码。

以上算法在项目实际进展过程中均已封装成库,便于今后研究直接调用。

对于传感器测距在工业现场环境复杂的情形下无法稳定工作的问题,本文在实际测试多次后决定放弃测距循迹使用的红外传感器,全部改用工业摄像头配合工控主机的基于OpenCV的机器视觉来完成运行轨迹的计算,这样整个环境探测的重心全部转移到对于上位机图像处理的部分中去,充分使用工控主机的运行资源并减小控制器的代码量,毕竟本文使用的主控芯片STM32F103RET6内存资源有限,尽量把需要大型内存完成的工作交给工控主机。

对于丝杠滑台运行时步进电机在加减速过程中产生的机械振动,本文采用了降低底盘高度和优化步进电机S形加减速驱动程序的方法来解决。根据德国KUKA公司开放的内部资料,KR10R900型Mecanum全向移动平台本身底盘使用的就是加厚钢板,并且对于Mecanum轮的制造工艺也有很高的水平。本文的加工工艺无法提升到国际大公司的水准,只能在其他方面摸索来弥补工艺上的不足。在多次重构优化后整个系统逐步趋于稳定。

本文的重复性测试过程采用一个机械抓手和泡沫塑料制成的20x20x20cm方块。将方块放置在A地区,目标地点B地区,划定范围,通过机器视觉引导用机械抓手拿起物块不断靠近B地区的指定范围,并在每个周期后记录偏差值。采样多组数据导入Matlab进行数据分析,找出偏差活动的规律,循环这一测试过程来完善机器的各个部分。

4、 结束语

本项目经过长期稳定性测试后能够保证在实际的工业现场总线中稳定工作。其中Mecanum轮的制造工艺、主控制器电机驱动算法和机器视觉路径规划算法是核心部分,需要根据实际的应用环境来改进参数。

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