Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Технологии XXI века. Современный цифровой склад

Введение

Нынешнее время разительно отличается от предыдущего: здесь правит техника и товаром выступает информация. 21 век -- век информационных технологий. Еще 30 лет назад, никто не мог представить, что компьютеры будут в каждом доме, интернет будет объединять миллионы людей по всему миру, а локомотивом для любого бизнеса будет интернет-реклама.

В настоящее время вектор развития информационных технологии смещается в сторону робототехники, систем управления на основе искусственного интеллекта, системам с нечеткой логикой и нейронным сетям.

Роботы - это физические агенты, которые следуют программному алгоритму, проводя манипуляции в физическом мире. Роботов оснащают исполнительными механизмами, такими как колеса, электромоторы, шаговые двигатели, разного рода манипуляторы и т.д.. Исполнительные механизмы воздействую на окружающую среду, совершая физическую работу. Кроме того, роботы обладают обратной связью в лице разного рода датчиков, которые позволяют им воспринимать данные об окружающей их среде. В современных роботах применяются различные виды датчиков, которые предназначены для измерения характеристик среды (например, видеокамеры и ультразвуковые дальномеры), и те, которые измеряют характеристики движения самого робота (например, энкодеры).

На сегодняшний момент, современных роботов можно разделить на три основные категории.

Первая категория, роботы-манипуляторы, которые физически привязаны к своему рабочему месту, например робот Kuka, приведенный на рисунке 1a. За движения манипулятора отвечает система управляемых шарниров, что позволяет таким роботам устанавливать свои исполнительные механизмы в любую позицию. Манипуляторы относятся к типу наиболее распространенных промышленных роботов, поскольку во всем мире установлено свыше миллиона таких устройств. Роботизированные манипуляторы настолько вжились в массовое производство, что без них в наши дни не смогут продолжать свою производственную деятельность множество современных заводов.

Ко второй категории относятся мобильные роботы. Роботы такого образца передвигаются в пределах своей среды с использованием колес, ног или аналогичных механизмов передвижения. Они нашли свое широкое применение в сферах услуг, а именно уборки помещений, пример робот пылесос от LG, приведенный на рисунке 1b. К другим типам мобильных роботов можно отнести стремительно набирающие популярность квадрокоптеры, которые применяются в видеосъемке с воздуха, приведенный на рис.2a.

а) б)

Рисунок 1. Фотографии широко известных роботов: промышленный манипулятор компании Kuka(а); современный робот-пылесос от компании LG (б);современный квадрокоптер для воздушной видеосъёмки(а); самый продвинутый робот-гуманоид от компании BostonDynamics(b);

а) b)

Рисунок. 2. Фотографии широко известных роботов: современный квадрокоптер для воздушной видеосъёмки(а); самый продвинутый робот-гуманоид от компании Boston Dynamics (b);

К третьему типу относятся гибридные устройства - мобильные роботы, оборудованные манипуляторами. В их число входят роботы-гуманоиды, которые по своей физической конструкции напоминают человеческое тело. В последнее время в этой области можно выделить подразделение Google - Boston Dynaics с их современными роботами человекоподобного типа Atlas, рисунок 2b. Такие роботы уже способны ходить и воздействовать на окружающих среду посредствам исполнительных агентов как человек, что делает таких роботов универсальными помощниками. Другого типа гибридные роботы - роботы Kiva Systems, которые трудятся в компании Amazon, рис.3. Такие роботы служат помощниками на складе - специальная система в режиме реального времени управляет тысячами роботами-погрузчиками, которые по запросу доставляют миллионы полок с товарами со склада в сортировочный пункт, ускоряя процесс сортировки и обработки заказов человеком.

Следует подчеркнуть, что в настоящее время ведутся исследования в области автоматизации доставки конкретных товаров со склада. Компания Amazon, проводит конкурс Amazon Picking Challenge среди ведущих университетов мира. Целью конкурса является модернизация существующих промышленных манипуляторов для того, чтобы реализовать механизм автоматизированной сортировки, без участия человека.

Рисунок 3. Фотографии роботов Amazon от компании KivaSystems;

Дипломная работа посвящена разработке автономной системы «склад», которая бы полностью освободила человека от рутинных задач, а именно сортировки, учета, выдачи товара с крупных промышленных складов розничной торговли. Более конкретно, разрабатываемая система наделена программным комплексом по автоматической регистрации товара, ее транспортировки из пункта А в пункт Б, выдачи, полного учета в базе данных без вмешательств человека.

В настоящее время главной проблемой любого промышленного склада является время хранения того или иного груза, ведь каждый лишний день стоит денег - зарплата персонала, электроэнергия, система отопления - все это влияет на итоговую стоимость товара, что негативным образом сказывается на конкурентоспособность выпускаемой продукции любого предприятия. Другая не менее важная проблема - человеческий фактор. Кража товара, неправильный учет, большие временные задержки в поиске груза, невозможность круглосуточной работы.

Цель данной работы - спроектировать полностью автономный промышленный склад, наделить его программным комплексом по автоматическому учету груза, роботами, автоматическим фасовочным центром и современным интерфейсом. Все это положительным образом скажется на снижении стоимости итоговой продукции, повышении прибыли. Полная автоматизация слада устранит все вышеописанные проблемы, связанные с работой современных промышленных сладов.

Анализ требований технического задания

Современная робототехника возникла в 60-е - 70-е годы прошлого столетия связи с возрастающей необходимостью в системной автоматизации, когда в результате соединения управляемых человеком манипуляторов с системами ЧПУ станков и другого технологического оборудования появились автоматические устройства принципиально нового типа. Это были роботы, контролируемые программой - роботы первого поколения.

Успехи применения первых роботов вызвал бурный рост их популярности. Также возросли требования к их возможностям. Стали развиваться роботы с комбинированным управлением, в которых программное управление дополняется управлением от человека-оператора - роботы промежуточного поколения с супервизорным, а затем интерактивным управлением.

В те годы только первые шаги начала делать теория адаптивного управления. И одними из первых машин с таким управлением стали адаптивные роботы. Это роботы второго поколения, оснащенные системой датчиков, то есть роботы с обратной связью, которые могли подстраиваться под окружающую их среду.

По мере развития систем адаптивного управления в них стали применяться методы искусственного интеллекта. Когда эти технологии заняли определяющее положение в алгоритмическом обеспечении систем управления, сформировалось новое, третье поколение роботов - интеллектуальные роботы.

Целью дипломного проекта является разработка программно-инструментальной среды, обеспечивающей возможность решения широкого круга задач, возникающих при работе на промышленном складе, а именно:

· Приход товара и регистрация в базе данных;

· Погрузка товара и доставка в заданное место;

· Учет количество товаров по запросу;

· Учет срок хранения, даты выпуска и срок годности товара;

· Данные о влажности и температуре хранения товара, товарное соседство;

· Данные о производителе, стране и поставщике;

· Выдача товара по его артиклю;

Одной из главной задачей является разработка универсальной структурной схемы системы навигации мобильного робота, которая отвечала бы требованиям адаптивности, практичности и низкой стоимости внедрения этой системы на любые виды существующих промышленных складов розничной и оптовой продажи.

Для реализации поставленной задачи необходимо:

а) провести анализ различных видов навигации;

б) составить карту навигации по складу;

в) произвести коррекцию траектории движения робота;

г) спланировать оптимальный маршрут движения, ведущего к цели;

д) реализовать управление локальными перемещениями по выработанному маршруту;

Система управления робота и программное обеспечение имеют модульную структуру, допускают модернизацию и расширение в части доработок, обеспечение помехоустойчивости, тестирования повышения надежности, самодиагностики, а также выполнения дополнительных функций и улучшения других тактико-технических характеристик.

Управление роботом осуществляется программным диспетчером (центральным компьютером) по средствам радиомодуля с уникальным ID. Центральный компьютер - программный комплекс, который объединяет в себе интуитивно понятную программную оболочку, базу данных и драйвер для управления N-ным количеством роботов.

С учетом ограничений по ресурсам, которые имелись на выполнение дипломной работы, в рамках общей схемы была проведена конкретизация требований к отдельным компонентам разрабатываемой программно-инструментальной среды.

В качестве модели был выбран двухколесный робот с дифференциальным приводом. Материалом корпуса данного робота послужил пластик. Номинальная грузоподъемность данного робота-погрузчика составила 5 килограмм. Была разработана и построена миниатюрная версия промышленного розничного склада с полками и товарами. Была внедрена, протестирована и откалибрована разработанная в рамках дипломной работы гибридная навигационная система.

1. Обзор типов шасси роботов и систем подсчета пройденного пути

1.1 Обзор шасси

Обзор проводился по материалам различных робототехнических ресурсов, названия которых приведены в списке литературы. В результате удалось кратко описать существующие модели шасси, выявить их сильные и слабые стороны.

Первый тип - четырёхколёсное шасси (рис.1.1) (четыре dc-мотора с редукторами, которые расположены на одной платформе). Все колеса являются ведущими, силовая часть имеет четыре независимых канала, объединенных в две пары. Чтобы произвести разворот, управляющий сигнал с микроконтроллера подается на драйвер двигателя, который в свою очередь, подает равные по модулю напряжения на каждую сторону платформы. Пример: +12 вольт подается на два мотора, которые расположены справой стороны платформы,-12 вольт на левую сторону, что способствует развороту всей платформы.

Рисунок 1.1. Графическое представление четырёхколёсного шасси

Преимущества данного типа шасси:

- относительная простота системы управления двигателями.

- хорошая грузоподъёмность.

- хорошая маневренность.

Недостатки:

- Допустимы проскальзывания колес и отклонения в движении робота.

- Высокий износ колес (из-за отсутствия дифференциалов).

- Высокое потребление электроэнергии.

Второй тип - гусеничное шасси (рис.1.2) (два направляющих dc-мотора с редукторами). Принцип управления моторами кардинально ничем не отличается от четырехколесного типа, но вместо четырех моторов, применяются два, которые приводят в движения гусеницы на каждой из сторон.

Рисунок 1.2. Графическое представление гусеничного шасси

Преимущества данного типа шасси:

- Высокая проходимость платформы.

- Высокая маневренность. Возможен разворот на 360 градусов.

Недостатки:

- Сложная конструкция из-за наличия в ней большого количества деталей.

- Низкая скорость перемещения.

- Ходовая часть достаточно тяжелая, что негативным образом сказывается на автономности работы робота.

Третий тип - двухколесное шасси (рис.1.3). Ходовая часть содержит в себе два колеса, одновременно являющимися ведущими, а также они представляют собой два независимых колеса, способных, вращаясь в разных направлениях, совершать разворот всего робота.

Рисунок 1.3. Графическое представление двухколесного шасси

Преимущества данного типа шасси:

- Высокая маневренность.

- Относительная простота системы управления шасси.

- Низкое энергопотребление.

- Относительно низкая стоимость в производстве.

Недостатки:

- Такая конструкция требует дополнительно одной или нескольких точек опор, которые будут уравновешивать всю систему вдоль горизонтальной оси.

1.2 Системы подсчета пройденного пути. Энкодеры. Краткий обзор

Данный обзор выполнен на основании фундаментальных монографий[3], [4].

1.2.1 Определения

Датчик угла поворота (сокр. ДУП) -- устройство, предназначенное для преобразования угла поворота вращающегося объекта (вала) в электрические сигналы, позволяющие определить угол его поворота. Датчики угла поворота имеют множество применений. Они широко применяются в промышленности (в частности в сервоприводах), в роботостроении, в автомобилестроении (например, для определения угла поворота рулевого колеса), в компьютерной технике (для определения угла поворота колеса компьютерной мыши) и т. п.

Однооборотный энкодер - датчики, которые выдают абсолютное значения в пределах одного оборота, т.е. в радиусе 360°.

Многооборотный энкодер - энкодоры, которые предполагают необходимым применение измерительной системы с n -количеством оборотов.

Оптические энкодеры - энкодеры, которые имеют закреплённый соосно валу стеклянный диск с прецизионной оптической шкалой. При вращении объекта оптопара считывает информацию, а электроника преобразовывает её в последовательность дискретных электрических импульсов.

Магнитные энкодеры - энкодеры, которые с высокой точностью регистрируют прохождение магнитных полюсов вращающегося магнитного элемента непосредственно вблизи чувствительного элемента, преобразуя эти данные в соответствующий цифровой код.

Механические и оптические энкодеры с последовательным выходом - энкодеры, которые содержат диск из диэлектрика или стекла с нанесёнными выпуклыми, проводящими или непрозрачными участками.

1.2.2 Принцип действия энкодера. Угол на просвет

Принцип действия оптических датчиков основан на идентификации угловой позиции вала путем оптоэлектронного считывания штрихового кода с градуированного диска, жестко закрепленного на валу датчика. В абсолютном энкодере на диске выполнены концентрические дорожки. Каждая дорожка соответствует определенной цифровой битовой комбинации, и на ней формируется уникальный код для конкретной позиции вала.

Вал с закрепленным на нем диском смонтирован на двух прецизионных подшипниках. Для создания светового излучения служат инфракрасные светодиоды, лучи которых проходят через диск и попадают на фототранзисторную матрицу. Темные участки трасс на диске (концентрические дорожки) предотвращают попадание света на те или иные фрагменты матрицы. При этом на засвеченных и затемненных участках матрицы генерируются электрические сигналы, которые формируются операционными усилителями и выходными преобразователями для выдачи в виде многоразрядного цифрового сигнала.

Кольцеобразно повторяющийся штриховой код считывается оптоэлектронной системой, и с помощью микроконтроллера декодируется абсолютная позиция. В памяти EEPROM постоянно заложены все необходимые параметры -- разрешение, нулевая точка, направление вращения и режим работы, причем они сохраняются в памяти при отключенном питании.

1.2.3 Разновидности энкодеров

Инкрементальные энкодеры.

Инкрементальные энкодеры предназначены для определения угла поворота вращающихся объектов. Они генерируют последовательный импульсный цифровой код, содержащий информацию относительно угла поворота объекта. Если вал останавливается, то останавливается и передача импульсов. Основным рабочим параметром датчика является количество импульсов за один оборот. Мгновенную величину угла поворота объекта определяют посредством подсчёта импульсов от старта. Для вычисления угловой скорости объекта процессор в тахометре выполняет дифференцирование количества импульсов во времени, таким образом показывая сразу величину скорости, то есть число оборотов в минуту. Выходной сигнал имеет два канала, в которых идентичные последовательности импульсов сдвинуты на 90° относительно друг друга (парафазные импульсы), что позволяет определять направление вращения. Имеется также цифровой выход нулевой метки, который позволяет всегда рассчитать абсолютное положение вала.

Абсолютные энкодеры.

Абсолютные энкодеры, как оптические, так и магнитные имеют своей основной рабочей характеристикой число шагов, то есть уникальных кодов на оборот и количество таких оборотов, при этом не требуется первичной установки и инициализации датчика. Поэтому абсолютные энкодеры не теряют свою позицию при исчезновении напряжения.

Наиболее распространённые типы выходов сигнала -- это код Грея, параллельный код, интерфейсы Profibus-DP, CANopen, DeviceNet, SSI, LWL, через которые также осуществляется программирование датчиков.

Абсолютный энкодер относится к типу энкодеров, который выполняет уникальный код для каждой позиции вала. В отличие от инкрементного энкодера, счетчик импульсов не нужен, т.к. угол поворота всегда известен. Абсолютный энкодер формирует сигнал как во время вращения, так и в режиме покоя. Диск абсолютного энкодера отличается от диска пошагового энкодера, так как имеет несколько концентрических дорожек. Каждой дорожкой формируется уникальный двоичный код для конкретной позиции вала (рис.1.4).

Абсолютный энкодер не теряет своего значения при потере питания и не требует возвращения в начальную позицию. Сигнал абсолютного энкодера не подвержен помехам и для него не требуется точная установка вала. Кроме того, даже если кодированный сигнал не может быть прочитан энкодером если, например, вал вращается слишком быстро, правильный угол вращения будет зарегистрирован, когда скорость вращения уменьшится. Абсолютный энкодер устойчив к вибрациям.

Рисунок 1.4. Кодовый диск абсолютного энкодера

Двоичный код

Двоичный код - это широко распространённый код, который может обрабатываться непосредственно микропроцессором и является основным кодом для обработки цифровых сигналов. Двоичный код состоит только из 0 и 1.

Построение ДК осуществляется по следующему принципу:

Таким образом выглядит в данном случае число 10 в двоичном коде.

Наибольшее число, которое может быть выражено двоичным кодом, зависит от количества используемых разрядов, т.е. от количества битов в комбинации, выражающей число. Например, для выражения числовых значений от 0 до 7 достаточно иметь 3-разрядный или 3-битовый код, как показано в Таблице 1.

Таблица 1

числовое значение	двоичный код
0	000
1	001
2	010
3	011
4	100
5	101
6	110
7	111

Источник: Википедия

Отсюда видно, что для числа больше 7 при 3-разрядном коде уже нет кодовых комбинаций из 0 и 1. Переходя от чисел к физическим величинам сформулируем вышеприведенное утверждение в более общем виде: наибольшее количество значений m какой-либо величины (угла поворота, напряжения, тока и др.), которое может быть выражено двоичным кодом, зависит от числа используемых разрядов n как m =2 n . Если n =3, как в рассмотренном примере, то получим 8 значений, включая ведущий 0. Двоичный код является многошаговым кодом. Это означает, что при переходе с одного положения (значения) в другое могут изменяться несколько бит одновременно. Например, число 3 в двоичном коде = 011. Число же 4 в двоичном коде = 100. Соответственно, при переходе от 3 к 4 меняют свое состояние на противоположное все 3 бита одновременно.

Считывание такого кода с кодового диска привело бы к тому, что из-за неизбежных отклонений при производстве кодового диска изменение информации от каждой из дорожек в отдельности никогда не произойдет одновременно. Это, в свою очередь, привело бы к тому, что при переходе от одного числа к другому кратковременно будет выдана неверная информация. Так при вышеупомянутом переходе от числа 3 к числу 4 очень вероятна кратковременная выдача числа 7, когда, например, старший бит во время перехода поменял свое значение немного раньше чем остальные. Таким образом, использование обычного двоичного кода может привести к большим погрешностям, так как две соседние кодовые комбинации могут отличаться друг от друга не в одном, а в нескольких разрядах. Чтобы избежать этого применяется так называемый одношаговый код, например, так называемый Грей-код.

Код Грея

Код Грея предпочтительнее обычного двоичного тем, что обладает свойством непрерывности бинарной комбинации: изменение кодируемого числа на единицу соответствует изменению кодовой комбинации только в одном разряде. Он строится на базе двоичного по следующему правилу: старший разряд остается без изменения; каждый последующий разряд инвертируется, если предыдущий разряд исходного двоичного кода равен единице. Этот алгоритм построения может быть формально представлен как результат сложения по модулю два исходной комбинации двоичного кода с такой же комбинацией, но сдвинутой на один разряд вправо. При этом крайний правый разряд сдвинутой комбинации отбрасывается.

Таким образом, Грей-код является так называемым одношаговым кодом, т.к. при переходе от одного числа к другому всегда меняется лишь какой-то один бит. Погрешность при считывании информации с механического кодового диска при переходе от одного числа к другому приведет лишь к тому, что переход от одного положения к другом будет лишь несколько смещен по времени, однако выдача совершенно неверного значения углового положения при переходе от одного положения к другому полностью исключается. Преимуществом Грей-кода является также его способность зеркального отображения информации. Так, инвертируя старший бит можно простым образом менять направление счета и, таким образом, подбирать к фактическому (физическому) направлению вращения оси. Изменение направления счета может легко изменяться, управляя так называемым входом " Complement ". Выдаваемое значение может быть возрастающим или спадающим при одном и том же физическом направлении вращения оси.

Поскольку информация, выраженная в Грей-коде, имеет чисто кодированный характер не несущей реальной числовой информации, должен он перед дальнейшей обработкой сперва преобразован в стандартный бинарный код. Осуществляется это при помощи преобразователя кода (декодера Грей-Бинар), который к счастью легко реализуется с помощью цепи из логических элементов «исключающее или» ( XOR ) как программным, так и аппаратным способом (см. схему ниже).

Из таблицы видно, что при переходе от одного числа к другому (соседнему) лишь один бит информации меняет свое состояние, если число представлено кодом Грея, в то время, как в двоичном коде могут поменять свое состояние несколько бит одновременно. Код Грея - выход, следовательно, он никогда не имеет ошибку чтения и применяется во многих абсолютных энкодерах.

Таблица 2

Десятичный код	Двоичный код	Код Грея
	23222120
0123	0000000100100011	0000000100110010
4567	0100010101100111	0110011101010100
891011	1000100110101011	1100110111111110
12131415	1100110111101111	1010101110011000

Источник: Википедия, URL:ru.wikipedia.org/wiki/Год_Грея

Биты меняющие свое состояние, при переходе от одного числа к другому, обозначены красным цветом.

Используйте такую схему для преобразования Кода Грея в двоичный код.

Gray-Excess-Code

Обычный одношаговый Грей-код подходит для разрешений, которые могут быть представлены в виде числа возведенного в степень 2. В случаях, где надо реализовать другие разрешения из обычного Грей-кода, вырезается и используется средний его участок. Таким образом, сохраняется «одношаговость» кода. Однако числовой диапазон начинается не с нуля, а смещается на определенное значение. При обработке информации от генерируемого сигнала отнимается половина разницы между первоначальным и редуцированным разрешением. Такие разрешения как, например, 360° для выражения угла часто реализуются этим методом. Так 9-ти битный Грей-код равный 512 шагов, урезанный с обеих сторон на 76 шагов будет равен 360°.

Измерительная система абсолютного энкодера состоит из поворотной оси, монтированной на двух высокопрецизионных подшипниках, кодового диска, установленного на ось, а также оптоэлектронной считывающей матрицы и схемы обработки сигнала. В качестве источника света служит светодиод, инфракрасные лучи которого просвечивают кодовый диск и попадают на фототранзисторную матрицу, расположенную с обратной стороны кодового диска. При каждом шаге углового положения кодового диска темные участки кода предотвращают попадание света на те или иные фототранзисторы фототранзисторной матрицы. Таким образом, темные - светлые участки каждой из дорожек будут отображены на фототранзисторной матрице и преобразованы в электрические сигналы. Электрические сигналы, в свою очередь, подготавливаются операционными усилителями и выходными трайберами для выдачи в виде n -бит бинарного сигнала. Изменения интенсивности источника светового потока регистрируются с помощью дополнительного сенсора и компенсируются электронной схемой.

1.2.4 Примеры применения в промышленности

Управление промышленным роботом (рис.1.5.) Благодаря особенно малому размеру и прочному корпусу здесь применяются однооборотные абсолютные датчики (энкодеры). При этом всегда возможно установить желаемое положение подвижных частей с необходимой скоростью и точностью, что фактически определяет главные параметры робота.



Рисунок 1.5 - Фотографии широко известных роботов: промышленный манипулятор компании Kuka

Применение электронных счетчиков: дозирование на клавиатуре счетчика задаются необходимые для готовой смеси количества компонентов (рис.1.6.). Две системы датчиков контролируют подаваемые количества и контроллер с двумя независимыми счетными системами выполняет операции суммирования. Как только смесь достигнет соответствия рецептуре, контроллер посредством релейного или транзисторного выхода перекроет электромагнитные вентили для остановки подачи компонентов. Таким образом достигается высокая точность состава готовой смеси.

Рисунок 1.6 - Промышленный электронный дозиметр конвейерного типа

Применение электронных счетчиков: измерение длины Точное определение длины упаковочной пленки решается благодаря применению инкрементальных датчиков угла поворота (рис.1.7.). Датчики выдают сигналы, которые оцениваются контроллером с учетом направления движения пленки. На удобном для наблюдения дисплее всегда показывается текущая длина пленки. Для того, чтобы длина пленки точно выдерживалась при высоких скоростях, контроллер плавно управляет электроприводом, в нужный момент включает тормоз, после чего стартует процесс отрезания пленки.

Рисунок 1.7 -промышленный электронный упаковочный механизм конвейерного типа

2. Анализ предметной области проектирования системы навигации

2.1 Введение

Робототехника - область науки и техники, ориентированная на создание роботов и робототехнических систем, предназначенных для автоматизации сложных технологических процессов и создана для замены человека при выполнении тяжелых, утомительных и опасных работ.В таких ситуациях на помощь человеку приходят мобильные роботы.

Мобильный робот - агент который:

l Воспринимает свою среду с помощью датчиков

l Воздействует на свою среду с помощью исполнительных механизмов

Графический вариант приведен на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1 - Базовые элементы всех роботизированных систем

В настоящее время в большинстве случаев управление роботом осуществляет человек-оператор на уровне движений, при этом от человека требуется непрерывное наблюдение за роботом и оперативное управление его действиями. Такой подход определяется неспособностью робота принимать самостоятельные решения и имеет ряд недостатков. К ним можно отнести необходимость организации и постоянной поддержки канала связи с человеком-оператором (кабельная связь или радиосвязь), невозможностью круглосуточной работы, дополнительными денежными затратами на человеческий труд.

При выполнении работы оператор, получая данные от системы технического зрения об объекте и в процессе выполнения работ, непрерывно осуществляет ручное управление исполнительными механизмами манипулятора и его подвижной платформой. Сложный процесс управления в сочетании с характером выполняемых работ, требующих повышенного внимания и концентрации, негативным образом сказывается на утомляемости оператора и, как следствие, повышении вероятности ошибочных действий. Кроме того, оператор не всегда способен правильно оценить обстановку по данным телеметрии и осуществить точное управление манипулятором. Человеческий фактор негативным образом сказывается на работе на складе. Не лишены случаи повреждения товара, обвал полок, утерянные грузы и халатное отношение работников склада. Указанных недостатков можно избежать, если управление со стороны человека-оператора будет проводиться не на уровне задания отдельных движений, а на уровне постановки цели. В этом случае робот должен самостоятельно (или при минимальном участии человека) выполнять поставленные задачи.

Лет двадцать тому назад казалось, что решить вопросы навигации роботов будет несложно. Предполагалось, что достаточно распознать изображение, опознать заданные объекты, измерить до них расстояние - и задача решена.

Первые системы навигации роботов создавались на основе сканирующих датчиков. Специальная вычислительная схема робота в конечном итоге сводила электрические сигналы к аналогам различных препятствий и принимала решения, куда двигаться дальше. Стандартными признаками препятствий, воспринимаемых роботом, являлись стены, ямы, обрывы, физические объекты.

2.2 Обзор существующих навигационных систем

Навигация мобильного робота охватывает большой диапазон различных технологий и применений.

На сегодняшний день, в робототехнике разделяют три навигационные системы:

а) глобальная - определение абсолютных координат устройства при движении по длинным маршрутам;

б) локальная - определение координат устройства по отношению к некоторой опорной точке. Эта схема востребована разработчиками тактических беспилотных самолетов и наземных роботов, выполняющих миссии в пределах заранее известной области;

в) персональная - позиционирование роботом частей своего тела и взаимодействие с близлежащими предметами, прерогатива манипуляторов и схожих технических устройств.

Считается, что чем крупнее физические размеры робота, тем выше для него важность глобальной навигации и ниже - персональной. У роботов маленьких размеров все обстоит иначе.

Системы навигации классифицируются еще по одному признаку - они могут быть пассивными и активными. Пассивная система навигации подразумевает прием информации о собственных координатах и других характеристиках своего движения от внешних источников, а активная рассчитана на определение местоположения только своими силами. Как правило, все глобальные схемы навигации пассивные, локальные бывают и теми и другими, а персональные схемы - всегда активные.

Первые модели промышленных роботов с более или менее автономной навигацией, созданные в 60-е годы, передвигались по маршруту, жестко заданному с помощью электрических кабелей, проложенных под полом заводских сооружений. Во время движения тока в проводнике, возникало магнитное поле, которое и служило ориентиром для роботов. На роботах устанавливались несложные устройства приема электромагнитного излучения кабеля, позволявшие определять направление перемещения. Аппараты могли двигаться по различным маршрутам благодаря тому, что по нескольким кабелям передавался сигнал с разной частотой. Но такая схема была дорогой и негибкой, затрагивалось огромное количество электроэнергии.

С появлением оптопары удалось отказаться от кабелей и перейти к навигации по ярко нарисованным линиям на полу. Робот с помощью камеры следил за такой линией и самостоятельно двигался вдоль нее (рис.2.2.). Испытывались и другие похожие концепции. По маршруту движения на определенной высоте размещались предметы-маркеры заданной формы, которые робот с помощью простых датчиков "ощупывал", узнавая тем самым свое местонахождение.

Рисунок. 2.2 - Фотография современного промышленного робота: промышленная платформа, которая двигается от пункта А в пункт Б используя черную линию для навигации на заводе Bentley.

Постепенно модели маркерной навигации были оснащены более совершенными аналоговыми датчиками, научившимися измерять силу реакции контакта и определять форму маркера, а сейчас в этих целях применяются цифровые матричные датчики, способные получать от маркеров подробные данные об окружающей среде.

Следующий способ навигации - это использование лазерных дальномеров и ультразвуковых генераторов (сонаров) (рис.2.3).

а) б)

Рисунок. 2.3 - Фотографии широко распространённых датчиков: лазерный дальномер компании Wts(а); ультразвуковой дальномер HCSR04 (б);

Однако лазерный луч измеряет расстояние точки только в видимой области, а любые помехи среды приводят к ложным измерения, что негативным образом сказывается на качестве измерений. Еще одна проблема - стоимость. Дешевые лазерные дальномеры обладают высокими погрешностями измерений, что делает их непригодными в бюджетном сегменте робототехники. А ультразвуковые датчики характеризуются большим временем отклика (если робот находится на большом и открытом пространстве), порядка десятых долей секунд, что не позволяет роботу перемещаться быстро. Скорость звука в разных условиях также может "плавать", влияя на точность оценки расстояния, в результате в "голове" робота искажается общая картина окружающей среды. Создание трехмерных карт с помощью лазеров в масштабе реального времени еще более затруднительно и, как минимум, требует существенных вычислительных мощностей, которые пока не удается воплотить в виде компактных бортовых плат. По этим причинам ценность информации, поступающей от бортовых датчиков, невелика. Роботу необходимо перевести ее в формальное и структурированное "словесное" описание мира (задача распознавания).

Одним из способов организации движения робота в заранее не определённой среде может быть использование алгоритмов системы управления движением робота, снабжённого оптронной линейкой - датчиком слежения за полосой, нанесённой на поверхность полигона. Был предложен метод организации движения робота на оснащённом системой маяков полигоне, основанный на построении виртуальной полосы, которая формируется в бортовом компьютере робота с таким расчётом, чтобы она огибала включённые маяки и обеспечивала прохождение заданной трассы. Автономное определение на борту робота его обобщённых координат позволяет сформировать «виртуальную оптронную линейку», сигнал с которой пропорционален отклонению робота от виртуальной полосы.

2.3 Одометия как основа для навигации мобильных роботов

На сегодняшний день, широкую популярность получила технология навигации на основе данных с одометрии (odometry - измерение пройденного пути). Одометрия (Odometry -- от греческих слов hodos («перемещение», «путешествие») и metron («мера», «измерять»)) -- использование данных о движении приводов, для оценки перемещения. Обычный одометрический измеритель включает в себя оптические кодировщики, спаренные с вращающимися осями.

Одометрия применяется:

· в роботах (для подсчёта пройденного пути);

· станках с ЧПУ (для отслеживания положения инструмента);

· принтерах (для отслеживания положения печатающей головки);

· устройствах управления, например -- компьютерных мышках (для отслеживания перемещения);

Одометрия не является методом определения положения, а лишь средством его оценки. Стандартной схемой одометрии робота, является использование энкодеров, считывающих угол поворота колёс (Рисунок.2.4).

Рисунок. 2.4 - графическое представление преобразования вращательного движения в цифровые импульсы

Вот некоторые вращательные сенсоры, измеряющие перемещение и скорость используемые сегодня:

а) энкодеры со щеточными контактами;

б) потенциометры;

в) оптические энкодеры;

г) магнитные энкодеры;

д) индуктивные энкодеры;

е) емкостные энкодеры.

Наиболее популярные вращательные энкодеры - инкрементальный или абсолютный оптические энкодеры.

В основе современных оптических сенсоров лежит уменьшенный сенсор, определяющий сигналы по прерыванию луча. В нем сфокусированный и направленный на определенный фотодетектор луч света периодически прерывается диском со специальными прорезями, вращающимся на валу. Развитие этой схемы кодирования - выходные данные, которые по сути своей цифровые, собираются в недорогой и надежной «упаковке» с хорошей помехоустойчивостью. Существует два основных вида оптических энкодеров:

а) инкрементный - измеряет скорость вращения и может определить относительное положение;

б) абсолютный - измеряет точное угловое положение и может определить скорость.

Используя разные типы энкодеров, можно добиться отслеживания не только угла, но и направления вращения (например -- используя коды Грея).Т.о., если робот движется, то отслеживая данные энкодеров, можно легко узнать пройденное им расстояние (рис.2.5.).

Рисунок. 2.5 - графическое представление математических расчетов пройденного пути

C =2*PI*R = PI*D

-- формула длины окружности, где R -- радиус колеса (соответственно, D -- диаметр колеса).За один оборот колеса, робот сдвигается на расстояние C.Пусть, энкодер, связанный с колесом, даёт за один оборот -- N отсчётов. Т.о., пройденное расстояние можно вычислить по формуле:

nnL =---* C =---*2*PI*R =(n/N)*PI*DNN

где L -- итоговое пройденное расстояние (за заданный промежуток времени), n -- суммарное число отсчётов энкодера (за заданный промежуток времени), N -- число отсчётов энкодера за один оборот колеса, R -- радиус колеса (D -- диаметр колеса).

Самый главный недостаток навигационной системы с использованием данных одометрии - большая погрешность с связи проскальзыванием и заклиниванием колес. Погрешность накапливается с пройденным путем, что делает данную технологии в рамках навигации на промышленном складе непригодной.

Пример: в старых -- шариковых компьютерных мышках, была известная проблема -- «проскальзывание» шарика.

Рассмотрим робота с дифференциальным приводом (differential drive robot) (стандартная конструкция -- два ведущих колеса и, при этом, каждое колесо приводится в движение отдельным двигателем. Инкрементные энкодеры, расположенные на колёсах робота, фиксируют «пройденное расстояние».

Новое положение центра O робота в момент времени t+1 будет составлять (измерение производится в радианах)(рис.2.6.):

O(t+1)= O(t)+(Dr-Dl)/W

Где O(t) -- положение робота в момент времени tDr -- расстояние, пройденное правым колесом робота Dl -- расстояние, пройденное левым колесом робота W -- ширина робота Расстояние, пройденное за этот промежуток времени можно оценить так:



Рисунок. 2.6 - Новое положение центра O робота в момент времени t+1

D(t,t+1) = (Dr + Dl)/2

-- линейная аппроксимация криволинейной траектории (т.о., чем больше интервал времени между отсчётами -- тем хуже приближение).Для отображения координат робота на карте можно рассчитать его Декартовы координаты:

X(t+1)= X(t)+ D(t,t+1)*cos(O(t+1))Y(t+1)= Y(t)+ D(t,t+1)*sin(O(t+1))

Основными источниками погрешностей одометрии являются:

· погрешность измерения радиуса колёс;

· различные размеры колёс (для роботов у которых больше одного колеса);

· ошибки подсчёта импульсов от энкодеров;

· низкая частота обработки одометрии;

· заклинивание колес;

· проскальзывание колес;

Рассмотрим ситуацию при низкой частоты обработки импульсов с энкодеров на примере рисунка

Рисунок. 2.7 - ситуация при низкой частоты обработки импульсов с энкодеров

Слева, изображена ситуации, когда робот двигается по прямой линии, и поэтому, значения энкодеров равны. А справа, изображена ситуация, когда робот совершил огибание препятствия. Синий энкодер считает 80, а зелёный считает 40 -- это означает, что робот выполнил правый поворот. Тем не менее, робот затем повернул влево, и в конечной позиции, энкодеры насчитали одно и то же значение (оно больше, чем значения на левом рисунке, так как робот проехал большее расстояние, следуя по S-образной кривой).

Теперь, если управляющее программное обеспечение робота, считает значение датчиков только в их конечном положении, то естественно предположить, что робот двигался по прямой линии.

Вот и получается, что низкая частота обработки данных от энкодеров может привести к ошибкам.

Ниже приведено несколько причин, по которым одометрия все же используется в мобильных роботах:

а) данные одометрии могут быть объединены технологией абсолютного позиционирования (и другими технологиями) для получения лучшей и более точной оценки положения;

б) одометрия может быть использована в абсолютно позиционировании, улучшенном ориентирами (маяками) на местности. Давая необходимую точность позиционирования, повышая точность одометрии - это позволяет уменьшить частоту обновлений в абсолютном позиционировании. Как следствие - для данного маршрута требуется меньше маяков;

в) в некоторых ситуациях одометрия применима только в качестве навигационного информатора.

Альтернативный метод одометрие - инерционная навигация. Принцип работы включает непрерывное считывание даже малейшего ускорения по каждой из трех осей направлений и перемещение во времени, чтобы вычислить и положение. Платформа сенсора стабилизируется гироскопом, это необходимо для сохранения строгой ориентации трех акселерометров на протяжении всего процесса.

Хотя концепция метода проста, специфика реализации весьма требовательна. Главным образом это вызвано ошибками, причиной которых является стабильность (ее отсутствие), для обеспечения которой, чтобы гарантировать корректность вычисления положения, используются гироскопы.

Одним из преимуществ инерционной навигации является возможность обеспечивать быстрые, низко латентные динамические измерения.

Однако главным недостатком является то, что угловые и скоростные данные должны быть включены один и два раза (соответственно) для определения ориентации и линейного позиционирования (соответственно).

Другой вид навигации с помощью ориентиров. Существуют естественные и искусственные ориентиры.

Главная проблема навигации по природным ориентирам заключается в определении и сопоставлении характерных особенностей в данных, полученных от сенсоров. Такие сенсоры представляют собой машинное зрение. Большинство систем машинного зрения основаны на определении длинных отрезков прямых, например как в дверных проемах или точек соединения стен и потолка.

В системе позиционирования по природным ориентирам выделяют следующие базовые компоненты:

а) сенсор (обычно зрительный) детектирующий и выделяющий ориентиры на сцене;

б) метод сравнения, полученных в результате наблюдения, особенностей с картой известных ориентиров;

в) метод вычисления местоположения и локализации ошибок от сравнений.

Намного легче детектировать искусственные ориентиры, так как они разрабатываются с оптимальным контрастом. Вдобавок, для искусственного ориентира заранее известны точные размеры и форма. Многие системы позиционирования по искусственным ориентирам основаны на машинном зрении, а в качестве ориентиров чаще всего используются черный прямоугольник с белыми точками по углам, сфера с вертикальными и горизонтальными окружностями для калибровки, что позволяет определить пространственное (трехмерное) положение по одному изображению.

Точность описанного выше метода зависит от того, с какой точностью геометрические параметры ориентиров будут извлечены из изображения сцены, которая, в свою очередь, зависит от относительного положения и угла между роботом и ориентиром.

Существуют также ориентиры, которые используются не визуальными сенсорами. Наиболее часто используемые - штрих-код отражатель для лазерных сканеров.

Ещё один, широко используемый в индустрии, вид навигации по ориентирам, - это линейная навигация. Она может рассматриваться как навигация по непрерывным ориентирам, а из-за того, что в большинстве случаев сенсор, используемый в системе, должен находиться очень близко к линии, габариты устройства ограничены тем, что оно должно находиться в непосредственной близости от линии. Эта технология долгие годы использовалась в задачах промышленной автоматизации, а такие устройства обычно называли Автоматически Управляемые Устройства. Однако, технология не была детально изучена и, как следствие, не позволяла устройству двигаться свободно.

Основные реализации линейной навигации:

а) электромагнитное управление;

б) управление отражающей или оптической лентой;

в) ферритовое управление, где используется феррита-магнитная пыль;

г) управление по термальным маркерам.

Основные особенности навигации по ориентирам:

а) навигация по природным маякам требовательна к постоянству окружающей обстановки;

б) навигация по искусственным маякам - недорогая и может обладать дополнительными информационными кодерами;

в) максимальное расстояние между роботом и ориентиром значительно меньше, чем в системах с активными маяками;

г) точность позиционирования зависит от расстояния и угла между роботом и ориентиром;

д) необходима большая вычислительна мощность, чем в системах с активными маяками;

е) внешние условия (такие как освещенность) могут быть причиной ошибок таких как: ориентир не может быть распознан, или некоторый объект ошибочно принят за ориентир;

ж) в навигации по ориентирам требуется, что бы робот знал свое примерное начальное положение для того, чтобы он знал где искать ориентиры. Если это требование не выполнено, то, очень часто, в систему включают функцию «всеохватного» поиска;

з) база данных маяков и их расположения в пространстве должна все время поддерживаться.

Существует навигация по карте. Картографическое позиционирование (также известное как «карто соответствующая» или "map matching") - это технология, по которой робот использует сенсоры для построения локальной карты местности. Эта локальная карта потом сравнивается с глобальной, предварительно сохраненной в памяти. После нахождения совпадений робот вычисляет свое текущее положение и ориентацию на местности. В качестве предварительно записанной карты может выступать САПР модель местности, или она может быть построена по предварительно полученным от сенсоров данным.

Основные преимущества картографического позиционирования приведены ниже:

а) она, естественно, используется на местности со структурой типичной для помещения и получает информацию о положении в окружении, не изменяя его;

б) она может быть использована для создания и обновления карты местности. Карты местности играю большую роль в других МР задачах, например при глобальном планировании пути;

в) она позволяет роботу изучить новую местность и повышает точность позиционирования при ее (местности) исследовании.

Недостатки картографической навигации связаны со следующими требованиями:

а) на местности должно быть достаточное количество стационарных, хорошо различимых деталей, по которым будет производиться сопоставление сенсоров должно быть ровно столько, сколько необходимо (в зависимости от поставленной задачи);

б) должна быть доступна значительная чувствительная и вычислительная мощность.

Проблема построения карты очень тесно связана с возможностями восприятия, она может быть определена следующим образом: «что сенсоры способны увидеть из заданного положения робота с данным множеством измерений?».

Представление, используемое для карты, должно обеспечивать возможность объединения на карте новой информации, поступающей от сенсоров. Также оно должно доставлять необходимую информацию для планирования маршрута и уклонения от препятствий.

Три главных шага в обработке сенсорных данных для построения карты:

а) извлечение характерных признаков из необработанных сенсорных данных;

б) объединение данных от сенсоров различных типов;

в) автоматизированное создание абстрактной модели местности.

Один из самых энергоемких аспектов картографической навигации - сопоставление карт. Сопоставление происходит при первоначальном извлечении характерных признаков, далее определяется точное соответствие между изображением и характеристиками модели. Работа по сопоставлению карт в сфере машинного зрения чаще всего фокусируется на общей проблеме сопоставления изображения, полученного из случайного положения и ориентации, по отношению к модели.

Алгоритмы сравнения можно разделить на алгоритмы, основанные на анализе изображения и основанные на анализе характерных признаков. Первые отличаются от вторых тем, что, во-первых, по карте сопоставить данные очень информативной точки на местности проще, чем данные представляющие собой малый набор особенностей. Вычисления в алгоритмах основанных на анализе характерных признаков быстрее, чем в алгоритмах основанных на анализе изображения и не требуют хороших предварительных головных вычислений. А вычисления в алгоритмах основанных на анализе изображения могут выполняться на меньшем количестве точек, чем требуется для вычисления в алгоритмах основанных на анализе характерных признаков, могут управляться не идеальной моделью местности и являются более точными.

Как и в навигации по ориентирам, выгодно использовать приблизительное вычисление положения, основанные на одометрии, для создания примерной визуальной сцены (по имеющейся карте), которую будет «видеть» робот. Далее, эта созданная сцена сравнивается с тем, что сейчас видит робот. Эта процедура эффективно снижает время необходимое для нахождения соответствий.

Одна из проблем систем позиционирования, основанных на анализе характерных признаков, заключается в том, что окрестность, находящаяся недалеко от положения робота, неопределенна. На практике это серьезная проблема, особенно если для установления характерных признаков используются ультразвуковые сенсоры, которые страдают недостаточным угловым разрешением.

В картографическом позиционировании выделяют два общих способа представления карт: геометрическое и топологическое. На геометрической карте объекты представляются в соответствии с их абсолютными геометрическими отношениями. Это может быть сеточная карта или более абстрактная линейная или полигональная карта. С другой стороны - топологический подход, он больше базируется на протоколировании геометрических отношений между отслеженными особенностями, чем на их абсолютное положение в координатах относительно некоторой системы отсчета. В отличии от геометрических карт, топологические карт могут строиться и поддерживаться без какой-либо положения робота. Как результат, этот подход может использоваться для интеграции карт больших территорий, так как все связи между узлами скорее относительные, чем абсолютные.

автоматический контроллер робот программный

3. Анализ проблемы прямолинейного движения. поиск решения. Верификация

3.1 Анализ движения мобильного робота

Перейдем к краткому описанию движения мобильного робота, чтобы иметь представление о том, как реализовать алгоритмы прямолинейного движения.

Мобильный робот во время движения, должен постоянно поддерживать обратную связь с окружающим его миром. Для этого задействованы два энкодера на каждом колесе, чтобы получать информацию о движении для дальнейшего его моделирования. После настройки программы, микроконтроллеру следует постоянно обрабатывать информацию, чтобы управлять движением робота. При разработке системы перемещения робота необходимо учитывать следующие моменты:

...