張 曉，張楠楠

（1.塔里木大學(xué) 信息工程學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)信息研究所新疆南疆農(nóng)業(yè)信息化研究中心，新疆 阿拉爾 843300）

0 引言

智能小車作為一種多輪驅(qū)動的智能機器人，具有體積小、重量輕、成本低、運動靈活、操控方便等優(yōu)點。自動避障技術(shù)通常指的是智能小車在行駛過程中，根據(jù)障礙物的特征自動調(diào)整運動的方向以達到及時避讓的效果。據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全球每年約有上百萬人在交通事故中失去生命，受傷的更是不計其數(shù)。自動避障功能可極大地降低因駕駛員疲勞駕駛、醉酒駕駛等導(dǎo)致的安全事故的發(fā)生率。

由麥克納姆輪構(gòu)成的全向移動結(jié)構(gòu)使避障小車的靈活性得到了質(zhì)的提升，基于其優(yōu)良的轉(zhuǎn)向特性，麥克納姆輪或?qū)⒊蔀楸苷闲≤嚨臉藴逝渲谩鴥?nèi)外眾多高校都有相關(guān)方面的研究，如：國外的日本Keio大學(xué)、Kanzawa理工大學(xué)、德國的Osnabruck大學(xué)等，國內(nèi)的哈爾濱工業(yè)大學(xué)、浙江大學(xué)、華中科技大學(xué)等。國內(nèi)外公司在麥克納姆輪的應(yīng)用機器人方面做了大量且重要的研究，如德國KUKA公司、美國Vehicle公司、成都航發(fā)公司、深圳松靈等，但大多數(shù)是應(yīng)用在特定的場景下。因此，本文設(shè)計了一套基于Arduino的具有全向移動功能的自動避障智能小車，通過模擬實際的障礙場景測試其運用到實際場景中的可能性。主要內(nèi)容為：首先了解麥克納姆輪及其避障的原理；其次選擇智能小車各部分硬件，并且對整體控制程序進行設(shè)計，用Android手機通過藍牙連接實現(xiàn)對小車的實時控制；最后對小車的基本運動功能以及避障運動進行試驗檢測。

1 麥克納姆輪簡介

麥克納姆輪是1973年由瑞典麥克納姆公司的工程師設(shè)計的，是一種典型的全方位移動輪。麥輪與普通輪的不同之處在于輪轂周邊分布一排無動力輥子，輥子可繞輪轂軸公轉(zhuǎn)，并在地面摩擦力作用下繞輥子軸自轉(zhuǎn)。麥克納姆輪分為互為鏡像關(guān)系的A輪和B輪兩種。約定輪子前進時的方向為電機正轉(zhuǎn)，輪子后退時的方向為電機反轉(zhuǎn)，當(dāng)電機正轉(zhuǎn)時，A輪受摩擦力作用具有向右前方運動趨勢，電機反轉(zhuǎn)具有向左后方運動的趨勢。A，B輪合力分解如圖1所示。

圖1 A，B輪的合力分解

由圖1可得出正確的麥輪分布可以是ABBA。當(dāng)4個輪子都向前轉(zhuǎn)時，AB輪的軸向速度就會相互抵消，則底盤就向前直行，后退同理；如果A輪正轉(zhuǎn)、B輪反轉(zhuǎn)時，向前向后的速度會抵消，僅剩下向右的速度，那么底盤就會向右平移；相反，如果A輪反轉(zhuǎn)、B輪正轉(zhuǎn)，則底盤會向左平移。小車前后左右移動的合力分解如圖2所示。

圖2 小車前后左右移動的合力分解

當(dāng)A輪正轉(zhuǎn)、B輪不動時，底盤會向右前方運動；當(dāng)A輪反轉(zhuǎn)、B輪不動時，底盤向左后方運動。相應(yīng)地，A輪不動、B輪正轉(zhuǎn)時，底盤向左前方運動；A輪不動、B輪反轉(zhuǎn)時，底盤向右后方運動。小車左右前、左右后移動的合力分解如圖3所示。小車旋轉(zhuǎn)的移動方式如圖4所示。

圖3 小車斜向移動的合力分解

圖4 小車旋轉(zhuǎn)運動的合力分解

2 基于Arduino的避障小車系統(tǒng)設(shè)計

2.1 整體流程

整個避障小車的流程圖設(shè)計主要由藍牙連接部分、手動模式和自動模式三部分組成。首先判斷手機與Arduino開發(fā)板是否已經(jīng)與藍牙配對連接。藍牙模塊與開發(fā)板配對后就需要人為判斷是否有障礙物。如果沒有障礙物，則進入手動模式對小車進行控制；如果檢測到障礙物就執(zhí)行避障模式。手動模式是先將APP發(fā)來的指令存入一個變量中，然后通過藍牙將此變量存儲的數(shù)據(jù)發(fā)送給小車，最后小車按指令執(zhí)行相應(yīng)的移動操作。自動模式主要由信息采集與信息處理組成。信息采集依賴于小車前方的超聲波測距模塊和四周的4個紅外測距模塊，將實時采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過Arduino開發(fā)板處理后判斷出相應(yīng)的障礙物形狀，最后根據(jù)程序執(zhí)行相應(yīng)的避障路線。由于Arduino開發(fā)板本身的外部中斷接口不足，無法實現(xiàn)自主由手動模式轉(zhuǎn)為自動模式，所以在手動模式與自動模式中會人為地實時判斷是否有障礙物。避障小車整體流程如圖5所示。

圖5 避障小車的整體流程

2.2 對于小車運動的電機控制設(shè)計

使用AF motor電機驅(qū)動擴展板免去了自主設(shè)計PWM脈沖信號調(diào)速的繁雜工作，但依然會因小車整體構(gòu)架而出現(xiàn)車體前后重量不一致，因而難以實現(xiàn)較好的橫向和斜向移動。為了達到預(yù)期運動效果，必須對每個電機的速度進行單獨設(shè)置。對電機控制的程序思路為：

1）使用4條AF_DCMotor motor1（1）語句建立4個直流電機對象，它們的名稱分別是：motor1、motor2、motor3、motor4。語句括號中的數(shù)字代表各個電機對象連接在AFMotor擴展板的電機端口號碼。

2）在setup（）函數(shù)中使用4條motor1.set Speed（100）語句，通過set Speed庫函數(shù)設(shè)置電機運行速度，括號中的參數(shù)是運行速度參數(shù)，其允許范圍是0～255，速度參數(shù)越大，運轉(zhuǎn)速度越快。參數(shù)為0時電機停止轉(zhuǎn)動。

3）使用4條motor1.run（RELEASE）語句讓4個電機在啟動時停止轉(zhuǎn)動，防止開機時對小車失去控制。

2.3 避障算法

假設(shè)僅一個障礙物，即障礙物表面連續(xù)，本文根據(jù)障礙物的形狀分別設(shè)計不同的避障軌跡，并設(shè)計檢測到障礙物的安全距離?？紤]到小車是為了繞開障礙物，因此在避開障礙物后設(shè)定其向前運動，然后再檢測是否存在障礙物，直到各個傳感器都沒檢測到障礙物后執(zhí)行“停止”命令。障礙物可能出現(xiàn)的情況及避障軌跡如圖6所示。

圖6 障礙物形狀及避障軌跡

圖6中黑色線條代表障礙物的大致形狀，藍色線條代表小車的避障軌跡。小車的避障軌跡有且僅有8條：前進：圖6a）和圖6l）；先左移然后前進：圖6c）和圖6k）；先右移然后前進：圖6d）和圖6j）；先后移然后右移最后前進：圖6i）；先右向前移然后前進：圖6e）；先向左前移然后前進：圖6f）；先向左后移然后左移，最后前進：圖6g）；先向右后移然后右移，最后前進：圖6h）。

2.4 藍牙模塊與小車的連接設(shè)計

對于小車的控制使用Bluetooth軟件，只需要自定義每個按鈕的指令，然后通過藍牙連接發(fā)送指定，實現(xiàn)對智能小車的控制。操作界面中紅色按鈕是自動控制，綠色按鈕是手動控制?？刂浦鹘缑媾c控制盤的參數(shù)設(shè)置如圖7所示。

圖7 軟件控制主界面

與Arduino建立連接的程序過程為：在loop（）函數(shù)中判定硬件串口是否收到信息，如果硬件串口收到信息，將信息傳遞給cmdChar變量，然后硬件串口輸出cmdChar變量信息以便于開發(fā)調(diào)試使用；如果用戶輸入控制指令字符為“A”，則將當(dāng)前運行模式控制變量設(shè)置為AUTO；如果用戶輸入控制指令字符為“M”，則將當(dāng)前運行模式控制變量設(shè)置為手動模式。手動模式參數(shù)設(shè)置如圖8所示。

圖8 手動模式參數(shù)設(shè)置

2.5 安全距離的選取

小車在自動避障過程中對信息的采集依賴于傳感器，對于傳感器采集的數(shù)據(jù)，要判定在一個數(shù)值范圍內(nèi)是否有障礙物，這時需要選擇一個安全距離。由于本文小車不需要轉(zhuǎn)彎就可以轉(zhuǎn)變運動方向，且對安全距離的選擇并不需要考慮小車的規(guī)格尺寸，因此經(jīng)過實物驗證最終將安全距離設(shè)定為15 cm。超聲波測距模塊的安全距離設(shè)定是基于其測定的距離，然后通過編程實現(xiàn)；紅外測距模塊的安全距離的選取使用手動調(diào)節(jié)旋鈕就可以設(shè)定，在安全距離內(nèi)檢測到障礙物則返回字符“0”，否則返回字符“1”。

3 避障模擬及測試結(jié)果

3.1 避障模擬

為了對小車實際避障能力進行檢驗，對各種類型的障礙物與小車不同位置進行多次實驗?zāi)M，障礙物模擬如圖9所示。

圖9中障礙物位置模擬的a）、b）、c）、d）圖形分別為同一障礙物被小車信息采集系統(tǒng)中1個傳感器、2個傳感器、3個傳感器、4個傳感器檢測到障礙物。

圖9 障礙物位置模擬圖

3.2 測試結(jié)果

在同一障礙物的不同擺法基礎(chǔ)上，對小車的避障算法進行了測試，各種形狀的障礙物都能按照指定程序運行，測試結(jié)果如表1所示。避障測試成功率達88.9%。其中形狀編號指圖6中障礙物形狀編號，測驗次數(shù)是指小車對于同一障礙物處于不同位置分別進行的3次測試。

表1 避障測試結(jié)果

3.3 測試結(jié)果分析

由表1可知，本文避障系統(tǒng)仍然存在一定的缺陷，經(jīng)過分析，出現(xiàn)避障未成功一方面是由于同一障礙物的擺放位置發(fā)生變化；另一方面是由于傳感器的檢測安全距離發(fā)生變化導(dǎo)致避障失敗。因為紅外測距模塊的安全距離是通過調(diào)節(jié)外部的旋鈕來設(shè)定的，所以有可能出現(xiàn)連續(xù)表面的障礙物被判定為2個或3個障礙物而出現(xiàn)避障失敗。出現(xiàn)避障失敗的情況如圖10所示。

圖10a）和圖10b）避障失敗極有可能是因為小車左側(cè)未能夠檢測到障礙物，將安全距離調(diào)大，則這種避障失敗情況可得到解決；圖10c）和圖10d）則可能是傳感器故障或者是被判定為其他類型障礙物，為避免這種問題出現(xiàn)，可以在識別障礙物后，在串口監(jiān)視器打印出檢測到障礙物對應(yīng)的標識并做進一步分析。

圖10 避障模擬圖形

4 結(jié) 語

基于麥克納姆輪的全向移動結(jié)構(gòu)的優(yōu)良轉(zhuǎn)向特性，本文設(shè)計了一種基于麥克納姆輪和Arduino的避障小車。首先詳細介紹麥克納姆輪的工作原理；其次使用Arduino開發(fā)板設(shè)計避障小車系統(tǒng)，同時進行軟硬件的設(shè)計；再進行避障算法分析，用藍牙模塊進行避障小車的無線控制；最后對避障小車進行測試，對避障失敗的情形進行分析。至此，基于麥克納姆輪和Arduino的避障小車的設(shè)計達到目標要求。

注：本文通訊作者為張楠楠。