张腾毕设报告 - 图文

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张腾毕业大戏推荐度：
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毕业论文（设计）

题目基于语音识别的机车防带电过分相系统的研制姓名张腾学号 1017014115 所在院(系) 电气工程学院专业班级自控104班指导教师马帅旗完成地点陕西理工学院（北区）502楼

2014 年5 月

陕西理工学院毕业设计

毕业论文﹙设计﹚任务书

院(系) 电气工程学院专业班级自动化(自控104) 学生姓名张腾

一、毕业设计题目: 基于语音识别的机车防带电过分相系统的研制二、毕业设计工作自_2013 年__11_月_27日起至_2014 年 6 月20日止三、毕业设计进行地点: 502实验室四、毕业设计内容要求： (1) 设计目的

铁路牵引接触网使用单项工频交流电，为了提高电网利用率，促进电力系统三相负荷平衡，电气化铁路接触网采用分段分相供电，如果在没有断开受电弓情况下通过分相区，会在受电弓和接触网之间产生很大电弧，造成相间短路，给机车安全运行带来极大威胁，造成国家财产的损失。本毕业设计希望通过对机车防带电过分相系统研究培养学生综合运用所学基础理论和专业知识，以提高分析和解决实际问题的能力，掌握系统设计、调试方法，为系统设计奠定初步的基础。 (2) 设计要求

(a) 综述机车过分相方法，设计并论证系统设计方案； (b) 对机车安全信息综合监测装置数据帧的解析； (c) 完成分相点位置计算；

(d) 要求认真独立完成所规定内容，所设计的内容要求正确、合理； (e) 按照学校毕业论文要求撰写论文，按规定格式打印论文。

指导教师马帅旗系(教研室) 自动化

系(教研室)主任签名批准日期 2014-01-15

接受设计任务开始执行日期学生签名张腾

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题目：基于语音识别的机车防带电过分相系统的研制

张腾

（陕理工电气工程学院自控104班，陕西汉中 723003）

指导教师：马帅旗

[摘要] 铁路运输是国家重要交通运输方式、也是目前最大众化交通方式。加快铁路发展，对促进社会经

济发展有非常重要的作用。经过多年的努力，我国铁路事业已取得了非常大的进步，但是目前铁路运输能力与运输需求的矛盾依然十分突出，成为社会经济进一步发展的制约。重载和提速是目前我国铁路发展的重要方向，对于扩大铁路运输能力，缓解铁路运输瓶颈制约都具有重要意义。随着我国铁路运输形式的发展，特别是铁路干线机车时速的大规模提升，对机车的自动化运行提出了更高的要求。因此，研究一种成本相对较低、可靠性高、维护方便的机车自动过分相装置对于目前铁路运输技术的发展具有重要意义。

[关键词] 语音识别，非特定人声语音识别，机车过分相，串口通信

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Based On speech recognition train passes the neutral

section System Design

Zhang Teng

(Grade10,Class4, Major Automation，Electrical engineering Dept.，Shaanxi University of Technology，

Hanzhong 723003，Shaanxi)

Tutor: Ma Shuai Qi

Abstract: Railway transportation is the important transportation way of the State and the the most popular way. To

speed up the railway development to promote social and economic development has a very important role. After years of efforts, China railway has the very big progress, but the contradiction between the current railway transport capacity and transport demand is still very prominent, that become restriction to the further development of social economy.

Overloading and speed is the important direction of railway development in our country, that has important significance to expand the railway transport ability and ease bottlenecks of railway transportation. As the form of development of railway transportation in our country, especially in railway locomotive speed of mass ascension puts forward higher requirements on automatic operation of the locomotive. To make a relatively low cost, high reliability and maintenance convenient for locomotive automatic excessive phase device for the current railway transportation has great significance to development of technology.

Key words:speech recognition, speaker-independent speech recognition, train passes the neutral section,

serial port communication.

III

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引言 .................................................... 7

1 系统的总体设计 ........................................ 8 1.1机器人行驶机构研究 ................................... 8 1.2机器人路径规划研究 ................................... 8 1.3机器人运动学模型 ..................................... 8

2 硬件系统部分 .......................................... 9

2.1机器人硬件系统设计 ................................... 9 2.1.1主控制器模块 ....................................... 9 2.1.2电源模块 ........................................... 9 2.1.3步进电机及其驱动部分 ............................... 9 2.1.4壁障传感器模块 ..................................... 9 2.1.5远程无线通信模块 ................................... 9 2.1.6现场信息采集模块 ................................... 9 2.1.7太阳能电池板模块 ................................... 9 2.2手持终端硬件系统设计 ................................. 9 2.2.1 主控制器模块 ....................................... 9 2.2.2电源模块 ........................................... 9 2.2.3液晶显示模块 ....................................... 9 2.2.4键盘模块 ........................................... 9

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2.2.5远程无线通信模块 ................................... 9

3 软件系统部分 ......................................... 11

3.1 机器人软件设计 ...................................... 11 3.1.1程序框图 .......................................... 11 3.1.2 软件开发环境codeawrrior5.0简介 ................... 11 3.1.3 一些算法的设计 .................................... 12 3.1.4 软件的调试 ........................................ 12 3.2 手持终端软件设计 .................................... 14 3.2.1程序框图 .......................................... 15 3.2.2软件开发环境KEIL4简介 ............................ 15 3.2.3软件的调试 ........................................ 15

4遇到的问题及解决过程 ............................... 21

4.1太阳能电池板展开机构问题及解决 ....................... 21 4.2 串口遇到的问题及解决 ................................ 21

5 综合调试 ............................................. 24

5.1 机器人行走的调试 .................................... 24 5.1.1 机器人自主避障的调试 .............................. 24 5.1.2手持终端控制其行走的调试 .......................... 24 5.2 采集信息的调试 ...................................... 25 5.2.1 火焰信息 .......................................... 25 5.2.2 烟雾信息 .......................................... 25

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5.2.3 湿度信息 .......................................... 25 5.3 太阳能电池板的展开和收回调试 ........................ 25 5.3.1太阳能电池板的展开 ................................ 25 5.3.2 太阳能电池板的收回 ................................ 25

结束语 ................................................. 28 致谢 ................................................. 29

参考文献 ................................................ 30 附录 .................................................. 31 1 英文资料 .............................................. 32 2 中文翻译 .............................................. 55 3 源代码 ................................................ 55

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引言

为使电力系统三相负荷尽可能平衡，电气化铁道的接触网采用分段换相供电。为防止相间短路，各相间用空气或绝缘物分割，称为电分相。国内接触网上每隔20千米至25千米就有一长约30米的供电死区。在此无电区外一定距离处设有“断”、“合”提示牌，电力机车通过时须退级、关闭辅助机组、断开主断路器，隋行通过无电区后再逐项恢复，这样受电弓是在无电流情况下进出分相区的，从而保证了受电弓和接触网的寿命。但这样操作，一方面影响了行车速度，另一方面增加了司机的劳动强度，操作稍有疏忽就会拉电弧烧分相绝缘器。对准高速、高速线路，每小时就要过多个分相区，靠司机操作实属困难。对高坡重载区段，手动过分相会引起列车大幅降速，延长咽喉区段的运行时间，降低线路运能。因此很多列车自动过分相的方案被提出，来取代司机的手动过分相操作。该课题研究的目的是为了加快铁路发展，扩大铁路运输能力，增加机车重载能力和时速的提升，缓解铁路运输的技术瓶颈制约。该课题主要依据语音识别模块识别相邻两次提示语音，再根据TAX2通信模块获取的年月日、时分秒、公里标、运行速度等信息，计算机车距离断电标的距离，然后实时获取公里标数据，到达分相标时断开机车弓网，从而使得机车断电过分相。

因而系统主要由防带电过分相控制模块、语音识别模块、串行通信模块、人机接口模块几部分组成。系统工作的基本原理是：语音识别模块通过音频信号线从LKJ2000中获取语音信息，当识别到语音信息后，通信模块通过串口接口从机车综合信息监控装置中获取串行数据帧，并传输给主处理单元mcu，主处理模块进行数据帧解析和容错性处理，判断是500m处识别的语音消息还是300m处的语音信息。当判断目前位置距离断电标500m时，继续检测语音识别模块是否识别到300m处语音然后通过串口发送提示信息给列车员；当判断目前位置距离断电标300m时，通过人机接口进行声光报警，司机可以通过人机接口取消自动操作，当系统进入距离某车站断电标30m时，而司机仍未采取断开受电弓操作时，自动过分相装置通过执行机构断开主断器，断开受电弓，并对这一事件进行记录。

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1.系统的总体设计

1.1机车自动过分相研究

国内研究机车过分相方式主要包含四类：地面开关自动切换方案、柱上开关自动断电方案、车上自动控制断电方案和基于TAX2型机车安全信息综合监测装置的防带电过分相方案。 (1) 地面开关自动切换方案

地面开关自动切换方案的工作原理如图1所示，在接触网分相处嵌入一个中性段，其两端分别由绝缘器与二相接触网绝缘。在线路边设置四台无绝缘轨道电路CG1一CG4作为机车位置传感器。无车通过时，两台真空负荷开关均断开，中性段无电。当机车从A相驶来达到CG1处时，真空负荷开关QF1闭合，中性段接触网由A相供电。待机车进入中性段，到CG3处时，QF1分断，QF2随即迅速闭合，完成中性段的换向过程。由于此时中性段己由B相供电，机车可以在不用任何附加操纵、负荷基本不变的条件下通过相分段。待机车驶离CG4处后，QF2分断，装置回零。反向来车时，由控制系统自动识别，控制两台真空负荷开关以相反顺序轮流闭合，采用这种方法过分相，断电时间约为0.1秒一0.15秒。这种方案的优点是:接触网无供电死区，无须司机操作，机车上主断路器须动作，自动换相时接触网中性段瞬间断电时间很短，且此时间与行车速度无关，可适用于O一350千米每小时的速度范围，对行车中可能出现的限速，一度停车情况均能正常工作。这种方案的缺点是:装置必须要在线备份并在线检查，需要设计冗余电路中性段长度难于确定合闸时电流冲击较大，列车容易产生冲动投资巨大，要建分区所，需要有一批管理和维护人员。

图 1

(2) 柱上开关自动断电方案

柱上开关自动断电方案的工作原理如图2所示，A、B两组真空开关在正常状态下均处于分断位置。当电力机车运行至ab之间时，A组开关装置线圈有电流通过，磁铁吸合，真空开关在巧毫秒时间内闭合使ed段有电。当电力机车运行至ed之间时，A组开关的线圈中无电流通过，磁铁释放，巧毫秒时间内A组真空开关断开，使d一e一g为无电区，机车惰行。当电力机车运行至gh之间时，B组开关装置线圈有电流通过，同理B组真空开关闭合;当机车驶离i点后，B组开关线圈失电使B组开关断开，但此时该开关不起分断电流作用。这样A、B两组开关回到初始状态。这种方案的优点是:比上一种方案来得简单，无须设立分区所，相应投资要少些;供电死区(d一e一f-g段或c一d一e一锻)比现有的分相区来得短，无需司机操作，机车上的主断路器不需分断。

这种方案的缺点是：真空开关带负荷分断，需要经常维护，由于是柱式安装，难于实现100%备份，该方案的运行可靠性与机车通过分相区时的速度有关，即通过速度必须在一定范围内。如果机车速度太低，机车尚未到达d点就过早地断电，靠惯性闯过供电死区时的速度损失很大，严重时甚至接近停车;如果机车速度太高，机车通过a一c段的时间太短，A组开关线圈得电时间太短，导致A组开关不能正常闭合。所以这种方案难于适应临时限速、一度停车等特殊情况。随着

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列车速度的不断提升和微机网络控制系统在车辆中的广泛使用，现代自动过分相装置更多的开始向车载定位的方向发展。其中比较典型的方案包括车上自动控制断电方案和车载信息监测方案。

图 2

(3) 车上自动控制断电方案

车上自动控制断电方案的工作原理是当机车得到过分相预告信号后，首先进行确认，然后封锁触发脉冲，延时断开主断路器，使机车惰行通过无电区。在通过无电区后，由机车自动检测网压从无到有的跳变并确认，再合主断路器，顺序启动辅机，然后限制电流上升率，一启动机车。该方案中，除分相预告信号与地面设施有关外，其余一切操作都由机车自动完成，无需人工干预。在离分相区两端约60米处的线路上，左、右各埋一块磁铁，一个分相区只需要四块磁铁。机车头部靠近铁轨处左右各设一个感应器，当机车通过磁铁时，感应器就接收到信号，再由感应器向机车微机控制系统发送预告信号。机车微机控制系统在收到该预告信号后延迟一定时间，向感应器发出一个20毫秒宽、110伏电平的复位信号，使感应器复位，预告信号随之消失。所延迟的时间用于完成对预告信号的确认，封锁触发脉冲，等待电机电流衰减和断开主断路器，车上一般都装有高压互感器，用于提供一次侧电压信号和检测无功功率。

所以为了实现过分相的自动控制，一般不需另行增加设备。该方案的优点是投资最低，仅需解决过分相的预告信号问题。主断路器只分断辅机的小电流，而不需分段牵引电机电流，因而对主断路器电寿命影响不大。过分相区后能自动控制电流上升率，不会有冲击电流，对列车造成的冲动也比较小，提高了乘客的舒适度。过分相的自动控制与列车速度无关，可适应低速常速，准高速和高速的要求。该方案的缺点在于：地面磁铁的安装需要在路基上施工，牵涉部门多，施工难度大。另外磁铁有可能人为的失效，造成漏检发生拉弧等行车事故。为此，很多基于无线通信系统的地面定位方案的提出，其中比较典型的如基于RFID和GPS组合定位的替代方案。

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1.2语音识别的研究

音识别以语音为研究对象,它是语音信号处理的一个重要研究方向,是模式识别的一个分支,涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学,以及信号处理等诸多领域,其最终目的是实现人与机器进行自然语言通信,用语言操纵计算机。

语音识别系统的分类方式及依据是根据对说话人说话方式的要求,可以分为孤立字(词) 语音识别系统,连接字语音识别系统,以及连续语音识别系统。进一步分为两个方向:一是根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统;二是根据词汇量大小,可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量,以及无限词汇量语音识别系统。

不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同,但所采用的基本技术相似,一个典型语音识别系统的实现过程如图3 所示。

语音识别特征提取模式识别识别结果模型库图 3

2硬件系统部分

2.1硬件系统设计 2.1.1主控制器模块

2.1.1.1主控制器（Arm Cortex-M4——Kinetis系列 K60）最小系统电路图：

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图4 k60最小系统电路图

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2.1.1.2所使用资源简介

Arm Cortex-M4——Kinetis系列 K60是飞思卡尔公司的一款32位微控制器，本设计中主要用到的资源有通用IO口，SCI模块，内部锁相环，中断，PWM模块等。

IO口：采用通用IO口PORTD的8个通道作为ld3320数据口和PORTB的5个通道作为ld3320控制通道。

SCI模块：SCI是一种采用NRZ格式的异步串行通信接口，它内置独立的波特率产生电路和SCI收发器，可以选择发送8或9个数据位(其中一位可以指定为奇或偶校验位)。SCI是全双工异步串行通信接口，主要用于MCU与其他计算机或设备之间的通信，几个独立的MCU也能通过SCI实现串行通信，形成网络。K60里有6个SCI（SCI0和SCI1）。设计SCI串口通信程序，主要是掌握八个寄存器，设置好初始化。

锁相环：主要产生更高的总线频率，本设计采用100M内核频率，100M总线频率，30M Flash频率。 PWM模块：设计中由于ld3320芯片需要外部晶振来提供晶振源并且为了保证ld3320内部dsp工作稳定需采用有源晶振，出于简化电路的考虑我们采用频率12MHZ 占空比50%的PWM来替代ld3320的外部晶振，由于pwm波的每个通道都有一个精确的计数器波形也是完美的矩形波，完全满足替代ld3320的晶振条件而且由于ld3320支持的频率位4Mhz到48MHz，pwm波频率可控制为后期软件调试带来很大帮助。 2.1.2电源模块

电源是一个系统正常工作的基础，电源模块为系统其他各个模块提供所需要的能源保证，因此电源模块的设计至关重要。系统中接受供电的部分包括：ld3320芯片、单片机模块、串口模块等。设计中，除了需要考虑电压范围和电流容量等基本参数外，还要在电源转换效率、噪声、干扰和电路简单等方面进行优化。可靠的电源方案是整个硬件电路稳定可靠运行的基础。

全部硬件电路的电源由7.2V，2A/h的可充电镍镉电池提供。由于电路中的不同电路模块所需要的工作电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。

由于系统使用7.2V镍镉电池供电，由于整个系统部分工作在5v电路中部分工作在3.3v电路中。考虑到3.3v部分是整个系统的核心两个核心处理器均工作在3.3v电压下，所以3.3v电源采用二级串联稳压，先由lm7805将电源7.2v电压稳到5v电压，经短路测试lm7805可提供最大5v 1.5A 的驱动能力，整个系统均采用的是低功耗电子器件，经测试峰值电流在500ma左右所以用一片lm7805足以满足整个系统电路功率的需求。3.3v支路则采用由lm7805芯片输出的5V电压再经过lm1117-3.3芯片进行稳压产生3.3v电源来保证控制回路电源的质量。

电源部分设计图5：

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电池 7.2V 串口rs232 LM7805 5V Ld3320 lm1117-3.3 K60 MCU

图5 电源设计图

2.1.3 语音识别部分

（1）语音识别芯片采用ICRoute ld3320如图6：

图 6

（2）语音识别芯片ICRoute ld3320系统电路如图7：

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（3）语音识别芯片ICRoute ld3320管脚定义：

管脚编号 1, 32 2 3 4 5 6 7 8, 33 9, 10 11 12 13, 14 15, 16 17 18 19, 23 20 21 22 24 名称 VDDIO (Reaserved) (Reaserved) (Reaserved) (Reaserved) (Reaserved) VDD GNDD MIC[P, N] MONO MBS LIN[L, R] HPO[L, R] GNDA VREF VDDA EQ1 EQ2 EQ3 GNDA IO方向 - - - - - - - - I I - I O - - - O I O - AD分类 - - - - - - D D A A A A A A A A A A A A 第 7 页共 63 页

说明数字I/O电路用电源输入 (根据电路原理图连接上拉电阻) (根据电路原理图连接上拉电阻) (根据电路原理图连接上拉电阻) (根据电路原理图连接上拉电阻) (可以悬空) 数字逻辑电路用电源 IO和数字电路用接地麦克风输入（正负端）单声道LineIn输入麦克风偏置立体声LineIn（左右端）耳机输出（左右端）模拟电路用接地声音信号参考电压模拟信号用电源喇叭音量外部控制1 喇叭音量外部控制2 喇叭音量外部控制3 模拟电路用接地

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25, 26 27, 28 29 30 31 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 SPO[N, P] LOUT[L, R] (Reaserved) (Reaserved) CLK P7 P6 P5 P4 P3 P2/SDCK P1/SDO P0/SDI WRB*/SPIS* CSB*/SCS* A0 O O - - I I/O I/O I/O I/O I/O I/O I/O I/O I I I A A - - D D D D D D D D D D D D 喇叭输出 LineOut输出 (参考附录B.4 的说明) (参考附录B.4 的说明) 时钟输入4—48(MHz) 并行口（第7位）连接上拉电阻并行口（第6位）连接上拉电阻并行口（第5位）连接上拉电阻并行口（第4位）连接上拉电阻并行口（第3位）连接上拉电阻并行口（第2位），共用 SPI时钟连接上拉电阻并行口（第1位），共用 SPI输出并行口（第0位），共用 SPI输入连接上拉电阻写允许（低电平有效），共用SPI允许（低电平有效）连接上拉电阻并行方式片选信号，共用SPI片选信号连接上拉电阻地址或数据选择。在WRB*有效时，高电平表示P0~P7是地址，而低电平表示P0~P7是数据。连接上拉电阻读允许（低电平有效）连接上拉电阻 0：并行工作方式 1：串行工作方式（SPI协议）连接上拉电阻复位信号（低电平有效）连接上拉电阻中断输出信号（低电平有效）连接上拉电阻 45 46 47 48

RDB* MD RSTB* INTB* I I I O D D D D

（4）语音识别芯片ICRoute ld3320内部寄存器：编号 (16进制) 说明 01 FIFO_DATA数据口 02 FIFO中断允许第0位：允许FIFO_DATA中断；第2位：允许FIFO_EXT中断； 05 FIFO_EXT数据口 06 (只读)FIFO状态第3位：1表示FIFO_DATA已满，不能写。第5位：1表示FIFO_EXT已满，不能写。其余位Bit: Reserved。 08 清除FIFO内容（清除指定FIFO后再写入一次00H）第0位：写入1→清第 7 页共 63 页

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除FIFO_DATA 第2位：写入1→清除FIFO_EXT 11 17 19 1B 1C 时钟频率设置1 写35H对LD3320进行软复位（Soft Reset）写48H可以激活DSP；写4CH可以使DSP休眠，比较省电。时钟频率设置2 时钟频率设置3 ADC开关控制写00H ADC不可用写09H Reserve保留命令字，具体使用按照给出的参考程序代码使用。写0BH 麦克风输入ADC通道可用（芯片管脚MIC_P,MIC_N,MBS，管脚9,10,12 ）写07H 立体声Line-in输入ADC通道可用（芯片管脚LIN_L,LIN_R，管脚13,14）写23H Mono Line-in输入ADC通道可用（芯片管脚MONO，管脚11）时钟频率设置4 ADC专用控制，应初始化为00H FIFO_DATA上限低8位（UpperBoundary L） FIFO_DATA上限高8位（UpperBoundary H） FIFO_DATA下限低8位（LowerBoundary L） FIFO_DATA下限高8位（LowerBoundary H） FIFO_DATA MCU水线低8位（MCU water mark L） FIFO_DATA MCU水线高8位（MCU water mark H） FIFO_DATA DSP水线低8位（DSP water mark L） FIFO_DATA DSP水线高8位（DSP water mark H）中断允许（可读写）第2位：FIFO 中断允许，1表示允许；0表示不允许。第4位：同步中断允许，1表示允许；0表示不允许。中断请求编号（可读写）第4位：读取值为1表示语音识别有结果产生；MCU可清零。第2位：读取值为1表示芯片内部FIFO中断发生。MP3播放时会产生中断标志请求外部MCU向FIFO_DATA中Reload数据。第3位：读取值为1表示芯片内部已经出现错误。值得注意的是：如果在中断响应时读到这位为1，需要对芯片进行重启Reset，才可以继续工作。 MP3播放用设置开始播放时写入01H, 播放完写入00H。 ADC增益，或可以理解为麦克风（MIC）音量。测试板工作时使用的设置是43H。可以设置为00H-7FH。值越大代表MIC音量越大，识别启动越敏感，但可能带来更多误识别；值越小代表MIC音量越小，需要近距离说话才能启动识别功能，好处是对远处的干扰语音没有反应。在正常生活条件下的室内环境和比较安静的室外环境，建议设置值为40H-55H；使用距离在0.5米以上为好，避免声音录入产生过激。在十分嘈杂的环境中，比如展览会现场，建议设置值为10H-2FH；此时需要使用者嘴巴距离MIC距离为0~50厘米以内。具体的说明见―语音识别芯片LD3320高阶秘籍.pdf‖ 强烈建议开发者在建议的范围内进行设置，不要超出建议的设置范围。第 7 页共 63 页

1D 1E 20 21 22 23 24 25 26 27 29 2B 33 35 陕西理工学院毕业设计

37 38 3A 3C 3E 40 42 44 46 6F 79 81 83 85 87 89 8D 8E 8F B2 B3 语音识别控制命令下发寄存器写04H：通知DSP要添加一项识别句。写06H：通知DSP开始识别语音。在下发命令前，需要检查B2寄存器的状态。 FIFO_EXT上限低8位（UpperBoundary L） FIFO_EXT上限高8位（UpperBoundary H） FIFO_EXT下限低8位（LowerBoundary L） FIFO_EXT下限高8位（LowerBoundary H） FIFO_EXT MCU水线低8位（MCU water mark L） FIFO_EXT MCU水线高8位（MCU water mark H） FIFO_EXT DSP水线低8位（DSP water mark L） FIFO_EXT DSP水线高8位（DSP water mark H）对芯片进行初始化时设置为0xFF 时钟频率设置5 耳机左音量 Bit7,6,0: Reserved； Bit[5-1]: 音量大小：数值越小，代表声音越大；数值越大，代表声音越小；本寄存器设置为00H为最大音量。调节本寄存器后，设置寄存器87H.Bit1 = 1，可以使调节音量有效。耳机右音量 Bit7,6,0: Reserved； Bit[5-1]: 音量大小：数值越小，代表声音越大；数值越大，代表声音越小；本寄存器设置为00H为最大音量。调节本寄存器后，设置寄存器87H.Bit0 = 1，可以使调节音量有效。内部反馈设置初始化时写入52H 播放MP3时写入5AH (改变内部增益) 其中Bit[1,0]为混音器反馈电阻设置 00 : 60kohm 01 : 45kohm 10 : 30kohm 11 : 15kohm 目前程序中设为30Kohm 模拟电路控制 MP3播放初始化时写 FFH Bit3：喇叭音量调节激发(见8E寄存器) Bit1：耳机左音量调节激发(见81寄存器) Bit0：耳机右音量调节激发(见83寄存器) 模拟电路控制初始化时写03H MP3播放时写 FFH 内部增益控制初始化时写入FFH 喇叭输出音量 Bit7,6,1,0: Reserved； Bit[5-2]: 音量大小，共16等级：数值越小，代表声音越大；数值越大，代表声音越小；本寄存器设置为00H为最大音量。调节本寄存器后，设置寄存器87H.Bit3 = 1，可以使调节音量有效。 LineOut选择初始化时写入0 ASR：DSP忙闲状态 0x21 表示闲，查询到为闲状态可以进行下一步ASR动作 ASR: Vad Para 本函数为打开或关闭 ―语音端点检测‖功能。如果将该功能关闭，也就是参数设置为’0’，则所有的语音数据都会被用来执行语音识别的搜索运算。而如果将该功能打开，也就是参数设置为大于’0’的数值，则所有的语音数据都会先经过是―语音段‖还是―静噪音段‖的检测，只有语音段被用来执行语音识别的搜索运算。 Default: 0x12H 0 – 关闭语音段检测功能，数值范围: 1~80 – 打开语音段检测功能。数值越小越灵敏，但容易误判；数值越第 7 页共 63 页

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大越不灵敏，但误判的可能减少。建议数值的范围在10~40之间。原则是语音环境信噪比越大，可以采用越大一点的数值。调整本参数也会对识别距离产生影响，数值越小，越灵敏，距离越远。 B4 ASR: Vad Start 需要连续多长时间的语音才可以确认为是真正的语音开始。每1单位，10毫秒。 Default：0x0FH，相当于150毫秒数值范围: 8~80 (相当于10~800毫秒) ASR: Vad Silence End 在语音检测到语音数据段以后，又检测到了背景噪音段，连续检测到多长时间的背景噪音段才可以确认为是真正的语音结束。每1单位，10毫秒。 Default：0x3CH，十进制的60，相当于600毫秒数值范围: 20~200 (相当于200~2000毫秒) ASR: Vad Voice max length 在语音检测到语音数据段以后，最长允许多长时间的语音识别。每1单位，100毫秒。 Default：0x3CH，十进制的60，相当于6000毫秒 = 6 秒钟数值范围: 5~200(相当于500毫秒~20秒钟) ASR：Pass Frame 在语音识别过程中可能会在刚开始录音时引入一些噪声，或者由于麦克风的充电初始化引起刚开始录音时数据不正确，并影响到最终的识别效果。本寄存器代表语音识别时忽略掉前面num帧的数据。每1单位，代表1帧数据，20毫秒。 Default：0x02H，(相当于忽略录音最开始的40毫秒数据) ASR：识别时间长度最长识别时间长度设置为多少秒；缺省值是60秒。在本时间长度内，如果检测到说话声音，语音识别模块将会给出识别结果；如果始终没有说话声音，将会返回0识别，见BA寄存器，并发出中断。 ASR：当前添加识别句的字符串长度（拼音字符串）初始化时写入00H 每添加一条识别句后要设定一次。中断辅助信息，（读或设为00） MP3：播放中断时，第5位=1 表示播放器已发现MP3的结尾。 ASR：中断时，是语音识别有几个识别候选 Value: 1 – 4: N个识别候选 0或者大于4：没有识别候选 ASR：识别过程强制结束，在ASR进行过程中，可以设置本寄存器提前结束本次ASR过程；写07H，停止录音，但对已有声音进行识别运算，可能会有最优识别候选，返回BA=0 - 4 写08H，强制停止ASR运算，返回BA=51H。这两种设置都会使DSP送出中断，如同正常的识别结束 MP3: 写01H，主控MCU通知语音芯片MP3数据结束初始化控制寄存器写入02H；然后启动；为MP3模块；写入00H；然后启动；为ASR模块；写入20H；Reserve保留命令字，具体使用按照给出的参考程序代码使用。 ASR：ASR状态报告寄存器读到数值为0x35，可以确定是一次语音识别流程正常结束，可与（0xb2）寄存器的0x21值配合使用。 ASR：识别字Index（00H—FFH） ASR：识别字添加时写入00 ASR：读取ASR结果（最佳） ASR：读取ASR结果（候补2） ASR：读取ASR结果（候补3） ASR：读取ASR结果（候补4）第 7 页共 63 页

B5 B6 B7 B8 B9 BA BC BD BF C1 C3 C5 C7 C9 CB 陕西理工学院毕业设计

CD CF DSP休眠设置初始化时写入04H 允许DSP休眠。内部省电模式设置初始化时写入43H MP3初始化和ASR初始化时写入 4FH

2.1.4 串口通信模块

（1）模块简介：本系统串口通信采用MAX232芯片，MAX232芯片是美信（MAXIM）公司专为RS-232标准串口设计的单电源电平转换芯片，使用+5v单电源供电。

（2）模块调试：

将模块的RXD和TXD接k60控制器的SCI3模块，电源管脚接电源模块，其他端口根据需要进行连接。在调试过程中测试串口的连通性从单片机向电脑发送字符并用串口助手接受，用电脑串口助手向单片机发送字符并用编译器IAR调试模式查看相应参数。

3 软件系统部分

3.1语音识别部分程序框图程序框图如图3.1.1.1所示：

3.2整体程序框图

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开始初始化ld3320 配置ld3320为语音识别模式等待ld3320中断返回等待再次语音信息输入产生中断不是设定语读取识别结果进入相应的处理子程序

3.3 软件开发环境简介

IAR带有C/C++编译器和调试器的集成开发环境(IDE)、实时操作系统和中间件、开发套件、硬件仿真器以及状态机建模工具。IAR 能够自动地检查代码中的明显错误，它通过一个集成的调试器和编辑器来扫描你的代码，以找到并减少明显的错误，然后编译并链接程序以便计算机能够理解并执行你的程序。

3. 4 软件的调试

软件的调试过程是比较繁杂的，要反复的对一些参数进行尝试，直到确定。这里主要对调试的工具和过程做一简单介绍。采用了BDM进行调试。

连接好电脑和单片机后，单击下载图标，出现下面对话框，选择“OK”，下载程序到单片机。如图3.1.4.2所示：

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图3.1.4.2 下载对话框

此外，调试过程中使用了在线调试功能。下载程序到单片机后，出现如下界面，给机器人上电后，单击在线调试图标，实时读取各个参数和变量的变化，不断调整。下载完成界面如图3.1.4.3所示：

图3.1.4.3 下载完成界面图

3.2 手持终端软件设计 3.2.1 程序框图

程序框图如图3.2.1.1所示：

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上电有有键按下无显示现场信息调用相应控制函数远程无线模块

图3.2.1.1 程序框图

3.2.2 软件开发环境简介

KEIL4是一款强大的编程工具，可以对8位单片机进行良好的编程开发。使用步骤如下。第一步：建立一个工程：双击keil图标，选Project建立。第二步：选择单片机

第三步：添加文件，然后在文件里进行编程即可。编译环境如图3.2.2.1所示：

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图3.2.2.1 编译环境

3.2.3 软件的调试

为了方便程序的下载，本设计将52单片机的串口引了出来，如图3.2.3.1：

图3.2.3.1 手持终端下载接口

下载时通过一个max232芯片转换，利用串口，将KEIL中生成的hex文件下载到单片机中。

4 遇到的问题及解决过程

在制作机器人和手持控制终端的过程中，遇到了很多难以解决的问题，经过反复思考和大胆

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尝试，终于都一一克服了，这里简单介绍遇到的两个困难和解决方法。 4.1 太阳能电池板展开问题

在制作展开机构时有两套设计方按，前文已提过，这里不再述，重点说说实现方案二的过程。初步设想如图4.1.1所示：

电池板驱动电机

图4.1.1 电池板展开原理图

而真正实现起来，就比较难，图4.1.2是开始设计的一个展开机构：

图4.1.2 失败方案实物图

问题在于没有严格咬合的齿轮和齿条，通过测试发现，这种设计会有错齿、越齿现象，最后致使左右展板不对称，无法达到理想效果。经过反思，购买了齿轮和齿条，解决了问题。 4.2 串口遇到的问题及解决

本设计中，主要利用手持终端内置的52单片机的串口与S12的串口模块进行无线通信。调试开始阶段，分别对机器人的串口和手持终端的串口进行自己首发测试。在对手持终端的调试过程中遇到了很多问题，其中一个如图4.2.1所示：

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图4.2.1 手持终端调试

发送的是123456,但收到的是一些乱码。经过反复对程序的测试，反复的修改，经历了两天的调试还是没解决。最后突然想到是不是因为晶振的问题，因为众所周知串口通信的波特率设置是和晶振密切相关的，而且51系列单片机的晶振选11.0592时是传输速率的整数倍，最合适，但最开始时因为考虑到选12兆赫兹计算机器周期特别好算，而且心里认为12兆赫兹的和11.0592兆赫兹的晶振差距不大。

去掉12兆的晶振换成11.0592兆的晶振之后，问题瞬间解决。

5 综合调试

5.1 机器人行走测试

5.1.1机器人自主避障的调试

该阶段的测试主要是两方面，首先，是看软件避障算法能否实现准确的实现避开位于机器人前方、左方、右方的障碍物，并且进一步确定每种状态下机器人需要规避多少比较合适。经过反复测试，左右有障碍物时，规避90度比较理想，故修改软件算法，使之每个状态都明确。其次，需要测试工业红外对管的感知距离，如果距离太远，机器人就会过早的规避障碍，可能会到不了一些需要到达的地方；如果感知距离太近，就极有可能在惯性的作用下，撞上了障碍物可能还没有调用壁障函数，这样就不能实现自主避障的要求。

对壁障传感器感知距离的调试主要是调节红外对管的滑动变阻器，如图5.1.1.1，经过反复测试，我将感知距离调节到12CM，完全实现了机器人自主避障。

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图5.1.1.1 避障传感器

5.1.2 手持终端控制机器人行走的测试

该测试主要测试上位对下位机器人的控制是否灵活和及时，是否在机器人避障存在盲区的时候能准确的避开障碍物，另外，要控制机器人到达特定的地方进行现场信息的采集。经过测试，完全完成了任务要求。避障效果图如图5.1.2.1所示：

图5.1.2.1 避障效果图

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5.2 采集信息的调试、 5.2.1 火焰信息

火焰传感器模块如图5.2.1.1所示：

图5.2.1.1 火焰传感器模块

5.2.2 烟雾信息

烟雾传感器如图5.2.2.1所示

图5.2.2.1 烟雾传感器

5.2.3 湿度信息

湿度传感器如图5.2.3.1所示:

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图5.2.3.1 湿度传感器

传感器综合调试如图5.2.1所示：

图5.2.1 传感器综合调试

5.3 太阳能电池板的展开和收回调试 5.3.1 太阳能电池板的展开

展开效果图如图5.3.1.1所示：

图5.3.1.1 展开效果图

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5.3.2 太阳能电池板的收回收回效果图如图5.3.2.1所示：

图5.3.2.1 收回效果图

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结束语

这次的毕业设计，我很好的完成了基于嵌入式的机器人软件编程和硬件实现，成功实现了以下功能，完成了任务书上规定的要求

1、设计并实现了轮式机器人的自主行走和自主路径规划 2、运用了学到的知识进行嵌入式软、硬件系统开发

3、能够通过远程无线传输实现现场信息的采集，随时掌握现场情况 4、能够利用手持设备控制机器人的姿态，有良好的人机交互能力 5、能够一定程度上利用太阳能，实现环保的宗旨存在的问题：

1、限于轮式机器人本身的设计问题，只能壁障，不能越障

2、用于障碍物检测的为红外对管，只有在安装足够多的对管时才能得到相对精确的障碍物位置状况。

3、太阳能电池板间的固定采用胶带粘结，不够牢靠和理想希望和建议：

1、希望能解决以上出现的问题 2、研究更好的避障传感器

3、研究能够无缝连接电池板的机构

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致谢

首先，衷心感谢我的指导老师皇金锋老师，设计初期在机器人结构选型上是皇老师给了我很多的建议，这为我的设计顺利进行奠定了基础。皇老师渊博的学识、敏锐的思维和勤奋踏实、一丝不苟的工作作风、精益求精的治学态度，以及真诚正直的为人都给我留下了深刻的印象，时刻指导和激励着我不断前进。使我能够顺利地完成毕业设计的任务。

另外，要感谢学校和系领导为我们的毕业设计提供了所需要的各种实验设备和良好的学习环境，让我们能够全身心的投入到毕业设计之中去。还要感谢董锋斌老师在毕业设计中为我做的各种指导。感谢大学四年来所有的任课老师，是他们的辛勤劳动让我们掌握了良好的专业基础知识。同时还要感谢其他同学，与他们多次的交流和讨论，使我深受启发。

最后，也感谢那些帮助过我的同学和其他的老师，感谢他们对我的支持和帮助。祝愿他们工作顺利，身体健康！

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参考文献

[1]李建忠.单片机原理及应用.西安：西安电子科技大学出版社，2002，2 135-186 [2] 丁元杰，《单片微机原理及应用》，机械工业出版社，56-201 [3]无线发射/接受IC芯片选编，北京航空、航天大学出版社 78-112 [4]刘强，郭文加 .MAXIM热门集成电路使用手册 .人民邮电出版社［5］蔡自兴.机器人学[M].北京：清华大学出版社，2000.

［6］桑楠.嵌入式系统原理与应用开发技术[M].北京：北京航空航天大学出版社，2002. ［7］王威.HCS12微控制器原理及应用[M].北京：北京航空航天大学出版社，2010.

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附录A：英文资料

Proceedings ofthe 1998 IEEE

International Conference on Robotics & Automation

Leuven, Belgium May 1998

A practical approach to feedback control for a mobile robot with trailer

F. Lamiraux and J.P. Laumond

LAAS-CNRS Toulouse, France {florent ,jpl}@laas.fr

Abstract

This paper presents a robust method to control a mobile robot towing a trailer. Both problems of trajectory tracking and steering to a given configuration are addressed. This second issue is solved by an iterative trajectory tracking. Perturbations are taken into account along the motions. Experimental results on the mobile robot Hilare illustrate the validity of our approach.

1 Introduction

Motion control for nonholonomic systems have given rise to a lot of work for the past 8 years. Brockett’s condition [2] made stabilization about a given configuration a challenging task for such systems, proving that it could not be performed by a simple continuous state feedback. Alternative solutions as time-varying feedback [l0, 4, 11, 13, 14, 15, 18] or discontinuous feedback [3] have been then proposed. See [5] for a survey in mobile robot motion control. On the other hand, tracking a trajectory for a nonholonomic system does not meet Brockett’s condition and thus it is an easier task. A lot of work have also addressed this problem [6, 7, 8, 12, 16] for the particular case of mobile robots.

All these control laws work under the same assumption: the evolution of the system is exactly known and no perturbation makes the system deviate from its trajectory.Few papers dealing with mobile robots control take into account perturbations in the kinematics equations. [l] however proposed a method to stabilize a car about a configuration, robust to control vector fields perturbations, and based on iterative trajectory tracking.

The presence of obstacle makes the task of reaching a configuration even more difficult and require

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a path planning task before executing any motion.

In this paper, we propose a robust scheme based on iterative trajectory tracking, to lead a robot towing a trailer to a configuration. The trajectories are computed by a motion planner described in [17] and thus avoid obstacles that are given in input. In the following.We won’t give any development about this planner,we refer to this reference for details. Moreover,we assume that the execution of a given trajectory is submitted to perturbations. The model we chose for these perturbations is very simple and very general.It presents some common points with [l].

The paper is organized as follows. Section 2 describes our experimental system Hilare and its trailer:two hooking systems will be considered (Figure 1).Section 3 deals with the control scheme and the analysis of stability and robustness. In Section 4, we present experimental results.

2 Description of the system

Hilare is a two driving wheel mobile robot. A trailer is hitched on this robot, defining two different systems depending on the hooking device: on system A, the trailer is hitched above the wheel axis of the robot (Figure 1, top), whereas on system B, it is hitched behind this axis (Figure l , bottom). A is the

lparticular case of B, for which r = 0. This system is however singular from a control point of view

and requires more complex computations. For this reason, we deal separately with both hooking systems. Two motors enable to control the linear and angular velocities （vr，?r) of the robot. These velocities are moreover measured by odometric sensors, whereas the angle

? between the robot and the trailer is

ygiven by an optical encoder. The position and orientation（xr,r,?r）of the robot are computed by

integrating the former velocities. With these notations, the control system of B is:

xr?vrcos?ryr?vrsin?r?r??rvrlr?r???sin(?)?cos(?)??rltlt （1）

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Figure 1: Hilare with its trailer

3 Global control scheme

3.1 Motivation

When considering real systems, one has to take into account perturbations during motion execution.These may have many origins as imperfection of the motors, slippage of the wheels, inertia effects ... These perturbations can be modeled by adding a term in the control system (l),leading to a new system of the form

x?f(x,u)??

where? may be either deterministic or a random variable.In the first case, the perturbation is only due to a bad knowledge of the system evolution, whereas in the second case, it comes from a random behavior of the system. We will see later that this second model is a better fit for our experimental system.

To steer a robot from a start configuration to a goal, many works consider that the perturbation is only the initial distance between the robot and the goal, but that the evolution of the system is perfectly known. To solve the problem, they design an input as a function of the state and time that makes the goal an asymptotically stable equilibrium of the closed loop system. Now, if we introduce the previously

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defined term ? in this closed loop system, we don't know what will happen. We can however conjecture that if the perturbation is small and deterministic, the equilibrium point (if there is still one) will be close to the goal, and if the perturbation is a random variable, the equilibrium point will become an equilibrium subset.But we don't know anything about the position of these new equilibrium point or subset.

Moreover, time varying methods are not convenient when dealing with obstacles. They can only be used in the neighborhood of the goal and this neighborhood has to be properly defined to ensure collision-free trajectories of the closed loop system. Let us notice that discontinuous state feedback cannot be applied in the case of real robots, because discontinuity in the velocity leads to infinite accelerations.

The method we propose to reach a given configuration tn the presence of obstacles is the following. We first build a collision free path between the current configuration and the goal using a collision-freemotion planner described in [17], then we execute the trajectory with a simple tracking control law. At the end of the motion, the robot does never reach exactly the goal because of the various perturbations, but a neighborhood of this goal. If the reached configuration is too far from the goal, we compute another trajectory that we execute as we have done for the former one.

We will now describe our trajectory tracking control law and then give robustness issues about our global iterative scheme.

3.2 The trajectory tracking control law

In this section, we deal only with system A. Computations are easier for system B (see Section 3.4).

Figure 2: Tracking control law for a single robot

A lot of tracking control laws have been proposed for wheeled mobile robots without trailer. One of them [16],a lthough very simple, give excellent results.If

0?x,y,??are the coordinates of the reference

0,robot in the frame of the real robot (Figure 2), and if vr?rare the inputs of the reference trajectory, this

control law has the following expression:

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?vr?0cos??k1xvr??sin?0y??r??r?k3??k2? ? （2）

The key idea of our control law is the following: when the robot goes forward, the trailer need not be stabilized (see below). So we apply (2) to the robot.When it goes backward, we define a virtual robot

(xr,yr,?r) (Figure 3) which is symmetrical to the real one with respect to the wheel axis of the

trailer:

xr?xr?2ltcos?tyr?yr?2ltsin?t?r???2?t??r

Then, when the real robot goes backward, the virtual robot goes forward and the virtual system

(xr,yr,?r,??) is kinematically equivalent to the real one. Thus we apply the tracking control law (2)

to the virtual robot.

Figure 3: Virtual robot

A question arises now: is the trailer really always stable when the robot goes forward ? The following section will answer this question.

3.3 Stability analysis of the trailer

We consider here the case of a forward motion

(vr?0), the backward motion being equivalent by

00000(x,y,?,v,?)a reference trajectory and rrrrrthe virtual robot transformation. Let us denote by

(xr,yr,?,?,v,?)rrrthe real motion of the system. We assume that the robot follows exactly its by

(xr,yr,?,?,v,?)?(xr0,yr0,?r0,vr0,?r0)rrrreference trajectory: and we focus our attention on the

0??????trailer deviation.The evolution of this deviation is easily deduced from system (1) with

lr?0 (System A):

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????vr(sin??sin?0)lt?2vr???0???cos()sin()lt22

?? is thus decreasing iff

??2??0???2???]2 [2 （3）

Our system is moreover constrained by the inequalities

??????0?so that

2??,?0??2 （4）

??2?? and (3) is equivalent to

??00?0??? and ???????2??2?? or?????????0?0 and???2?0??2? （5）

Figure 4 shows the domain on which

??0? is decreasing for a given value of . We can see that

this domain contains all positions of the trailer defined by the bounds (4). Moreover, the previous

?computations permit easily to show that 0 is an asymptotically stable value for the variable ?.

Thus if the real or virtual robot follows its reference forward trajectory, the trailer is stable and will converge toward its own reference trajectory.

Figure 4: Stability domain for? 3.4 Virtual robot for system B

When the trailer is hitched behind the robot, the former construction is even more simple: we can replace the virtual robot by the trailer. In this case indeed, the velocities of the robot

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?(vr,?r) and of

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the trailer

(vt,?t) are connected by a one-to-one mapping.The configuration of the virtual robot is

then given by the following system:

xr?xr?lrcos?r?lrcos(?r??)yr?yr?lrsin?r?ltsin(?r??)?r??r????

and the previous stability analysis can be applied as well, by considering the motion of the hitching point.

The following section addresses the robustness of our iterative scheme.

3.5 Robustness of the iterative scheme

We are now going to show the robustness of the iterative scheme we have described above. For this,we need to have a model of the perturbations arising when the robot moves. [l] model the perturbations by a bad knowledge of constants of the system, leading to deterministic variations on the vector fields. In our experiment we observed random perturbations due for instance to some play in the hitching system. These perturbations are very difficult to model. For this reason,we make only two simple hypotheses about them:

dcs(q(s),q0(s))??sdcs(q(s),q0(s))??

0qqwhere s is the curvilinear abscissa along the planned path, and are respectively the real and

dreference configurations, cs is a distance over the configuration space of the system and ?,? are

positive constants.The first inequality means that the distance between the real and the reference configurations is proportional to the distance covered on the planned path. The second inequality is ensured by the trajectory tracking control law that prevents the system to go too far away from its reference trajectory. Let us point out that these hypotheses are very realistic and fit a lot of perturbation models.

We need now to know the length of the paths generated at each iteration. The steering method we use to compute these paths verifies a topological property accounting for small-time controllability[17]. This means that if the goal is sufficiently close to the starting configuration, the computed trajectory remains in a neighborhood of the starting configuration. In [9]we give an estimate in terms of distance: if

q1and

q2 are two sufficiently close configurations, the length of the planned path between them

verifies

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l(Path(q1,q2))??dcs(q1,q2)

where ? is a positive constant.

Thus, if is the sequence of configurations reached after i motions, we have the following inequalities:

14dcs(q1,qgoal)??dcs(qi?1,qgoal)??dcs(qi,qgoal)These inequalities ensure that distCSpositive numbers defined by

(qi,qgoal) is upper bounded by a sequence

(di)i?1,2... of

d1??4di?1??d

14i3and converging toward ? after enough iterations.

Thus, we do not obtain asymptotical stability of the goal configuration, but this result ensures the existence of a stable domain around this configuration.This result essentially comes from the very general model of perturbations we have chosen. Let us repeat that including such a perturbation model in a time varying control law would undoubtedly make it lose its asymptotical stability.The experimental results of the following section show however, that the converging domain of our control scheme is very small.

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4 Experimental results

We present now experimental results obtained with our robot Hilare towing a trailer, for both systems A and B. Figures 5 and 6 show examples of first paths computed by the motion planner between the initial

Figure 5: System A: the initial and goal configurations

and the first path to be tracked

Figure 6: System B: the initial and goal configurations,

the first path to be tracked and the final maneuver

configurations (in black) and the goal configurations (in grey), including the last computed maneuver in the second case. The lengths of both hooking system is the following:

lr?0,lt?125cm for A and

lr?60cm,lt?90cm for B. Tables 1 and 2 give the position of initial and final configurations and the

gaps between the goal and the reached configurations after one motion and two motions, for 3 different experiments. In both cases, the first experiment corresponds to the figure.Empty

?q2 columns mean

that the precision reached after the first motion was sufficient and that no more motion was performed.

Comments and Remarks: The results reported in the tables 1 and 2 lead to two main comments. First,the precision reached by the system is very satisfying and secondly the number of iterations is very small (between 1 and 2). In fact, the precision depends a lot on the velocity of the different motions.

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Here the maximal linear velocity of the robot was 50 cm/s.

5 Conclusion

We have presented in this paper a method to steer a robot with one trailer from its initial configuration to a goal given in input of the problem. This method is based on an iterative approach combining open loop and close loop controls. It has been shown robust with respect to a large range of perturbation models. This robustness mainly comes from the topological property of the steering method introduced in [17]. Even if the method does not make the robot converge exactly to the goal, the precision reached during real experiments is very satisfying.

Table 1: System A: initial and final configurations,gaps between

the first and second reached configurations and the goal

Table 2: System B: initial and final configurations,gaps between the first and second reached configurations and the goal

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References

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附录B：中文翻译

1998年的IEEE

国际会议上机器人及自动化

Leuven ，比利时1998年5月

一种实用的办法--带拖车移动机器人的反馈控制

F. Lamiraux and J.P. Laumond 拉斯，法国国家科学研究中心

法国图卢兹 {florent ,jpl}@laas.fr

摘要

本文提出了一种有效的方法来控制带拖车移动机器人。轨迹跟踪和路径跟踪这两个问题已经得到解决。接下来的问题是解决迭代轨迹跟踪。并且把扰动考虑到路径跟踪内。移动机器人Hilare的实验结果说明了我们方法的有效性。

1引言

过去的8年，人们对非完整系统的运动控制做了大量的工作。布洛基[2]提出了关于这种系统的一项具有挑战性的任务，配置的稳定性，证明它不能由一个简单的连续状态反馈。作为替代办法随时间变化的反馈[10,4,11,13,14,15,18]或间断反馈[3]也随之被提出。从 [5] 移动机器人的运动控制的一项调查可以看到。另一方面，非完整系统的轨迹跟踪不符合布洛基的条件，从而使其这一个任务更为轻松。许多著作也已经给出了移动机器人的特殊情况的这一问题[6,7,8,12,16]。

所有这些控制律都是工作在相同的假设下：系统的演变是完全已知和没有扰动使得系统偏离其轨迹。很少有文章在处理移动机器人的控制时考虑到扰动的运动学方程。但是[1]提出了一种有关稳定汽车的配置，有效的矢量控制扰动领域，并且建立在迭代轨迹跟踪的基础上。

存在的障碍使得达到规定路径的任务变得更加困难，因此在执行任务的任何动作之前都需要有一个路径规划。

在本文中，我们在迭代轨迹跟踪的基础上提出了一个健全的方案，使得带拖车的机器人按照规定路径行走。该轨迹计算由规划的议案所描述[17] ，从而避免已经提交了输入的障碍物。在下

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面，我们将不会给出任何有关规划的发展，我们提及这个参考的细节。而且，我们认为，在某一特定轨迹的执行屈服于扰动。我们选择的这些扰动模型是非常简单，非常一般。它存在一些共同点[1]。

本文安排如下：第2节介绍我们的实验系统Hilare及其拖车：两个连接系统将被视为（图1）。第3节处理控制方案及分析的稳定性和鲁棒性。在第4节，我们介绍本实验结果。

图1带拖车的Hilare

2 系统描述

Hilare是一个有两个驱动轮的移动机器人。拖车是被挂在这个机器人上的，确定了两个不同的系统取决于连接设备：在系统A的拖车拴在机器人的车轮轴中心线上方（图1 ，顶端），而对系

l统B是栓在机器人的车轮轴中心线的后面（图1 ，底部)。 A对B来说是一种特殊情况，其中r = 0 。

这个系统不过单从控制的角度来看，需要更多的复杂的计算。出于这个原因，我们分开处理挂接系统。两个马达能够控制机器人的线速度和角速度（vr，?r)。除了这些速度之外，还由传感

y器测量，而机器人和拖车之间的角度?，由光学编码器给出。机器人的位置和方向（xr,r,?r）

通过整合前的速度被计算。有了这些批注，控制系统B是：

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xr?vrcos?ryr?vrsin?r?r??r???vrlr?rsin(?)?cos(?)??rltlt （1）

3 全球控制方案

3.1目的

当考虑到现实的系统，人们就必须要考虑到在运动的执行时产生的扰动。这可能有许多的来源，像有缺陷的电机，轮子的滑动，惯性的影响... 这些扰动可以被设计通过增加一个周期在控制系统（1），得到一个新的系统的形式

x?f(x,u)??

? 在上式中可以是确定性或随机变量。在第一种情况下，扰动仅仅是由于系统演化的不规则，

而在第二种情况下，它来自于该系统一个随机行为。我们将看到后来，这第二个模型是一个更适合我们的实验系统。

为了引导机器人，从一开始就配置了目标，许多工程认为扰动最初只是机器人和目标之间的距离，但演变的系统是完全众所周知的。为了解决这个问题，他们设计了一个可输入的时间-状态函数，使目标达到一个渐近稳定平衡的闭环系统。现在，如果我们介绍了先前定义周期?在这个闭环系统，我们不知道将会发生什么。但是我们可以猜想，如果扰动?很小、是确定的、在平衡点（如果仍然还有一个）将接近目标，如果扰动是一个随机变数，平衡点将成为一个平衡的子集。但是，我们不知道这些新的平衡点或子集的位置。

此外，在处理障碍时，随时间变化的方法不是很方便。他们只能使用在附近的目标，这附近要适当界定，以确保无碰撞轨迹的闭环系统。请注意连续状态反馈不能适用于真实情况下的机器人，因为间断的速度导致无限的加速度。

我们建议达成某一存在障碍特定配置的方法如下。我们首先在当前的配置和使用自由的碰撞议案所描述[17]目标之间建立一个自由的碰撞路径，然后，我们以一个简单的跟踪控制率执行轨迹。在运动结束后，因为这一目标的各种扰动机器人从来没有完全达到和目标的轨迹一致，而是这一目标的左右。如果达到配置远离目标，我们计算另一个我们之前已经执行过的一个轨迹。现在我们将描述我们的轨迹跟踪控制率，然后给出我们的全球迭代方法的鲁棒性问题。

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3.2轨迹跟踪控制率

在这一节中，我们只处理系统A。对系统B容易计算（见第3.4节）。

图2 单一机器人的跟踪控制率

很多带拖车轮式移动机器人的跟踪控制律已经被提出。其中[16]虽然很简单,但是提供了杰

,?x,y,??是模拟机器人的坐标构成真实机器人（图2）出的成果。如果，如果（vr?r）是输入的

00参考轨迹，这种控制律表示如下：

?vr?0cos??k1xvr??sin?0y??r??r?k3??k2?? （2）

我们控制律的关键想法如下：当机器人前进，拖车不需要稳定（见下文）。因此，我们对机器人使用公式（2）。当它后退时，我们定义一个虚拟的机器人真实一对拖车的车轮轴：

(xr,yr,?r)（图3）这是对称的

xr?xr?2ltcos?tyr?yr?2ltsin?t?r???2?t??r