李塍飛，傅鈺惠

（安徽理工大學(xué)，安徽 淮南 232001）

1.引言

為了使人們出行更加方便，我們對市面上的智能行李箱進(jìn)行了重新設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了智能行李箱的助力爬樓功能，讓人們的出行更加方便，讓行李箱更容易通過一些較為難搬運(yùn)的地方。我們利用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)觸發(fā)啟動的原理，讓行李箱碰到障礙物時(shí)三角輪轉(zhuǎn)動一定角度，實(shí)現(xiàn)自動啟動進(jìn)行爬樓梯，越過障礙物等操作。同時(shí)在板的側(cè)面我們采用SC-HR04 通過檢測前端障礙物是否在感測器10 cm 處，來判斷人的腿是在向前加速移動還是減速移動，實(shí)現(xiàn)對行李箱的精準(zhǔn)助力。

2.智能行李箱的工作原理

圖1 智能行李箱助力板的總體結(jié)構(gòu)

機(jī)械結(jié)構(gòu)我們采用分體式設(shè)計(jì)，即將小車放在行李箱下面，可以對市面上不同型號的行李箱進(jìn)行適配，通過繩索與收縮結(jié)構(gòu)對行李箱進(jìn)行收緊，實(shí)現(xiàn)行李箱與板的結(jié)合，同時(shí)在前端三角輪處加裝有感無刷電機(jī)，將前方三角輪遇到障礙時(shí)電機(jī)獲得的信號傳輸?shù)絾纹瑱C(jī)進(jìn)行處理，判斷是上樓還是下樓。再通過ULN2330AN 進(jìn)行驅(qū)動，實(shí)現(xiàn)步進(jìn)電機(jī)的啟動與力矩傳輸。

圖2 板底部對行李箱夾緊的機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

此設(shè)計(jì)采用梁板分開通過兩個(gè)支撐桿和一個(gè)在螺母的旋轉(zhuǎn)桿，將兩個(gè)分離的板進(jìn)行固定。同時(shí)利用四周鋼絲繩的拉力將行李箱的四個(gè)輪子卡在四個(gè)繩索出完成對四個(gè)行李箱滑輪的固定。通過旋轉(zhuǎn)前方的旋鈕，實(shí)現(xiàn)助力板的收緊，使用靜摩擦力，采用力鎖效應(yīng)對行李箱進(jìn)行固定完成機(jī)械緊固。

而車在直線行駛中的助力是用超聲波傳感器來獲得的信號通過處理實(shí)現(xiàn)對驅(qū)動器波形的控制達(dá)到控制電機(jī)運(yùn)通狀態(tài)的目的實(shí)現(xiàn)助力板的功能的實(shí)現(xiàn)。

在前端利用SC-HR04 每8 ms 進(jìn)行一次距離檢測，檢測行李箱左右側(cè)10 cm 處有沒有人腿從旁邊走過實(shí)現(xiàn)行李箱的助力啟動信號的判斷。實(shí)現(xiàn)信號的辨別和輸入。

在使用過程中，助力的實(shí)現(xiàn)是由板的前方的超聲波傳感器進(jìn)行測距然后實(shí)時(shí)傳遞到單片機(jī)通過驅(qū)動器濾波放大后輸入給電機(jī)來實(shí)現(xiàn)電機(jī)的精準(zhǔn)控制。

圖3 系統(tǒng)的流程圖

采用單片機(jī)讀取超聲波傳感器的信號來完成對人行走狀態(tài)的判定，利用卡爾曼濾波清除噪聲信號對系統(tǒng)的影響，輸出準(zhǔn)確的控制信號。根據(jù)不同的狀態(tài)輸出對應(yīng)的波形來控制步進(jìn)電機(jī)實(shí)現(xiàn)對負(fù)載的測量。

采用四個(gè)SC-HR04 分別安在小車的前后左右，讓其完成人在中間的動作提取。人每次掃過靠近傳感器8 cm 處會給單片機(jī)發(fā)送一個(gè)信號，讓單片機(jī)進(jìn)行一次記錄在40 ms 內(nèi)，同時(shí)每一次人的行為會與上一個(gè)周期即40 ms 以及的記錄周期。進(jìn)行對比，同時(shí)使用濾波后的數(shù)據(jù)判斷人的移動速度，人的加速度量，從而根據(jù)人的行為實(shí)現(xiàn)對電機(jī)的控制，通過對控制系統(tǒng)的仿真，輸出波形的控制與調(diào)整，完成對功率器件例如無刷電機(jī)的運(yùn)動轉(zhuǎn)換。

在電路中會加入一些附屬電路進(jìn)行數(shù)據(jù)的提取，例如加速傳感器，壓力傳感器，電磁傳感器。

在上下樓助力中采用三角輪驅(qū)動由有感無刷電機(jī)傳回來的信號進(jìn)行判斷是上樓還是下樓。我們利用角度的周期性測量來完成對障礙物的判斷，當(dāng)前方三角輪與樓梯，巖石等接觸并施加相同方向的力矩，讓行李箱利用三角輪在樓梯上面勻速前進(jìn)。利用負(fù)反饋的方式來保證在不同重量下行李箱在前方的行駛方向上始終保持在安全的角度來完成行李箱的上樓與下樓的助力功能。

3.主要技術(shù)實(shí)踐

在對電機(jī)控制系統(tǒng)中采用MATLAB 對控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真。

圖4 GTO組成的單相半波整流仿真

在MATLAB 中可以實(shí)現(xiàn)可關(guān)斷晶閘管被正的門級信號觸發(fā)進(jìn)而導(dǎo)通。與普通晶閘管不同的是普通晶閘管被正門極信號導(dǎo)通后，只有等到陽極電流為0 時(shí)才關(guān)斷；而GTO 通過在門極施加一個(gè)等于0 的門極信號就可以將其關(guān)斷。GTO 的仿真模型也是由一個(gè)電阻Ron,一個(gè)電感Lon一個(gè)直流電源Vf和一個(gè)開關(guān)串聯(lián)而成，該開關(guān)受邏輯信號控制，該邏輯信號又由GTO的電壓Vak、電流Iak和門極觸發(fā)信號g 決定。GTO 的模塊還包括一個(gè)串聯(lián)緩沖電路，它通常與GTO 并聯(lián)，其端子與晶閘管相同。在仿真中采用220V 高負(fù)載器件進(jìn)行模擬對功率器件的高電壓模擬，進(jìn)行高壓器件的功耗，設(shè)備穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證。

仿真波形依次為晶閘管觸發(fā)脈沖Pluse，晶閘管電流Iak。晶閘管電壓Vak，負(fù)載電壓Vload負(fù)載電流Iload，電源電壓Vs。當(dāng)觸發(fā)脈沖為正時(shí)，GTO 導(dǎo)通，負(fù)載有電流流過，當(dāng)脈沖觸發(fā)為負(fù)時(shí)，GTO 關(guān)斷，負(fù)載電流為0。

利用卡爾曼濾波法對人腿觸發(fā)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，嘈雜的輸入信號通過濾波可以得到人的移動確定的狀態(tài)量，經(jīng)過MCU 給電機(jī)發(fā)出加速還是減速的指令，決定了電機(jī)的高轉(zhuǎn)矩低轉(zhuǎn)速還是高轉(zhuǎn)速低轉(zhuǎn)矩的狀態(tài)。從復(fù)雜變化的人的腿部出發(fā)傳感器的頻率進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算得到最佳的加速度預(yù)測同時(shí)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的控制量ut的解。

其中輸出變量為輸入變量的為線性組合因此可以寫成矩陣模式。因此可以采用線性濾波的方式將超聲波傳感器提取的帶噪聲的數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲過濾，轉(zhuǎn)換為有用的可以計(jì)算的控制信號Ut，通過Ut對加速度進(jìn)行改變從而實(shí)現(xiàn)對板的空間位置的調(diào)節(jié)，通過加速度對人的位置預(yù)測，計(jì)算板對應(yīng)的加速度，實(shí)現(xiàn)對板的精準(zhǔn)控制，并確定其完成時(shí)間控制在20 ms 以內(nèi)。

其矩陣方程為

由此可知其狀態(tài)預(yù)知公式為

利用此公式可以準(zhǔn)確地得出Pt與ut的狀態(tài)得出小車當(dāng)前運(yùn)行的加速度，速度與方向。

利用卡爾曼濾波進(jìn)行對人腿掃過數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后多次讀取的超聲波信號進(jìn)行處理，根據(jù)仿真可知，前幾次的信號讀取噪聲較大，直到人的腿部動作的信號確定后對噪聲逐步達(dá)到穩(wěn)定。其加速度量逐漸確定區(qū)域穩(wěn)定。

圖5 卡爾曼濾波后噪聲消除

卡爾曼濾波后得到精準(zhǔn)的控制信號，完成超聲波傳感器的有效數(shù)值的提取。該圖可以看到前幾次的數(shù)據(jù)讀取并不確定超聲波信號讀取的人腿的位置是否在10 cm 以內(nèi)但是經(jīng)過濾波后，很快有效信號的提取非常穩(wěn)定完全達(dá)到實(shí)用的水平。

采用超聲波傳感器確定人腿的動作，再通過數(shù)據(jù)比對進(jìn)行判斷當(dāng)下人的動作是加速還是減速，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器的加速助力，而上下樓時(shí)用前端的三角輪中的有感無刷電機(jī)進(jìn)行判斷上樓還是下樓實(shí)現(xiàn)上下樓的助力。其助力動作十分迅速，具備系統(tǒng)應(yīng)有的便捷性、速動性、靈敏性，極大地實(shí)現(xiàn)最簡單的設(shè)計(jì)完成復(fù)雜的功能。其表現(xiàn)效果與實(shí)際使用效果超過市面上大部分的助力、跟隨小車。

4.結(jié)語

通過proteus 對電路進(jìn)行仿真后可以實(shí)現(xiàn)傳感器的精確感測，能在前方在人向前走時(shí)腿部掃過超聲波傳感器時(shí)，8 ms 的延遲可以很好地捕捉人腿部的狀態(tài)實(shí)現(xiàn)小車的助力功能，而前端進(jìn)行上下樓助力效果顯著，延遲較市面上的藍(lán)牙模塊跟隨模式更低，對市面上采用傳感器進(jìn)行跟隨的產(chǎn)品其人機(jī)交互更加符合人的使用習(xí)慣，采用實(shí)用性更強(qiáng)、價(jià)格更低廉的方案實(shí)現(xiàn)跟隨、助力的功能，并使用濾波算法對人的移動動作精確捕捉，讓人們使用起來更加方便。