嵌入式培訓優(yōu)勢_NI-嵌入式圖形系統(tǒng)設(shè)計助力救生機器人蜘蛛

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嵌入式培訓優(yōu)勢_NI-嵌入式圖形系統(tǒng)設(shè)計助力救生機器人蜘蛛,   

作者：
PomYuanLam-新加坡南洋理工學院
MarcoSchmid-施密德工程公司
AndersFrederiksen-AnalogDevices公司（NI供稿）


機器人蜘蛛利用其眾多的運動模式之一—“爬行”擠壓通過狹小的空間

“現(xiàn)已成功完成功能強大且性能優(yōu)異的機器人的構(gòu)建，而且，通過采用用于Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊所提供的圖形化編程環(huán)境，以及Blackfin處理器的高處理器性能，開發(fā)周期也大為縮短�！�

惡劣環(huán)境中營救任務(wù)的設(shè)計
任何救生設(shè)備的主要目的在于，在災(zāi)難之后的營救任務(wù)中快速阻止盡可能多的嚴重傷亡事故。謹記這一目標，我們開始開發(fā)了一個用于支持營救工作的六足機器人蜘蛛。它是一個尺寸較小、可移動的智能機器人，在搜尋被陷的受害者時，它可以越過障礙并到達通常難以觸及的地方。替代如清掃雷區(qū)使之無雷化等危險任務(wù)中的工作人員也是機器人蜘蛛的另一個潛在應(yīng)用領(lǐng)域。
我們設(shè)計了一個高度可移動的行走方案，它由六只獨立的下肢組成，可以任意方向移動機器人，即使在機器人移動通常不可行或過于危險的地帶。行走與旋轉(zhuǎn)均屬于模仿六足昆蟲而得的基本的高層次運動模式。通過三條下肢移動而另外三條下肢抬高，機器人可以達到期望的行走速度，并提供惡劣地帶所需的足夠平衡。爬行時，機器人可以擠壓通過緊湊的空間和狹縫。單下肢的低層次運動步態(tài)是3D空間內(nèi)的幾何原語，如長方形或圓形軌道。

多功能機電系統(tǒng)
下肢結(jié)構(gòu)與運動控制構(gòu)成了機器人蜘蛛關(guān)鍵特性的一部分。24只智能DC有刷電機共同驅(qū)動這些下肢，并充當行走結(jié)構(gòu)中不可或缺的關(guān)節(jié)。這樣得到了一個堅固的輕型結(jié)構(gòu)，從而降低了功耗并改善了運動動態(tài)特性。
除了這些下肢，機器人蜘蛛的特性還在于典型的自治機器人子系統(tǒng)，其中包括機器視覺、遠程測量和無線通信。機器人堅固的殼體內(nèi)包含有嵌入式硬件、兩節(jié)7.2伏的鋰聚合物電池和電量測量裝置。任務(wù)參數(shù)、I/O設(shè)置和新的運動步態(tài)均可以通過無線通信或可移動存儲介質(zhì)傳遞。

24個自由度的智能運動控制
機器人蜘蛛的低層次運動有賴于運行時計算的復雜數(shù)學模型。憑借模擬器件公司的Blackfin處理器的高級嵌入式計算能力和施密德工程公司的確定性實時服務(wù)，機器人的運動表現(xiàn)得有力而平穩(wěn)。來自面向ADI公司的Blackfin處理器的NILabVIEW嵌入式模塊的高層次虛擬儀器（VI），連續(xù)運行一個逆動力學算法。算法包含三角函數(shù)和矩陣運算，求解恰當?shù)年P(guān)節(jié)角Θ1與Θ2，以沿著3D空間內(nèi)的期望軌線精確移動末端執(zhí)行裝置。軌線向量根據(jù)高層次的運動模式，沿著計算所得的直線、長方形或圓形軌道移動。

軌道可以通過以下三種方式編程實現(xiàn)
通過學習和回放，設(shè)計和培訓新的或特別的模式。
支持可視化檢驗仿真軌道的3DCAD軟件。這些模型作為虛擬現(xiàn)實文件導出，并導入至LabVIEW的圖像控件。通過比較虛擬模型與實際模型，調(diào)節(jié)機器人的運動。
運行時利用逆動力學算法持續(xù)計算軌道。
所有六足的關(guān)節(jié)角度的計算并行完成以確保動態(tài)運動，相應(yīng)地也得到了所有馬達的24個連續(xù)計算所得的設(shè)置點。這些設(shè)置點通過一個串行RS485網(wǎng)絡(luò)傳遞至每只馬達，并由分散PD控制器轉(zhuǎn)換為實際執(zhí)行動作。通過同樣的網(wǎng)絡(luò)，完成所有24只執(zhí)行裝置的位置、反饋和溫度讀數(shù)的采集。嵌入式系統(tǒng)要加班嗎, 常用的嵌入式os, 嵌入式實訓的目的, 嵌入式電路怎么設(shè)計, 嵌入式原理的書, 復旦大學嵌入式系統(tǒng), 嵌入式應(yīng)用程序燒寫, 嵌入式的英文簡稱, 2u嵌入式錄音系統(tǒng), 嵌入式AHB全稱, 嵌入式方面問題, 西鐵城嵌入式怎么開, 無法識別嵌入式字體, 雅特生嵌入式電源, 嵌入式動詞嗎, 華工嵌入式操作系統(tǒng), 可控硅嵌入式控制器, 嵌入式掃描模組構(gòu)造, 嵌入式工作輕松么, 嵌入式米箱壞處, 嵌入式qt作品, 嵌入式型芯ug,

智能視覺與距離感測
除了智能運動與自由移動外，機器人蜘蛛的特色在于它的“眼睛”裝有一個智能攝像頭和一個距離測量傳感器。目標通過高性能圖像處理算法被定位與跟蹤。通過編程控制，它的“眼睛”還可以識別其附近范圍內(nèi)的任何顏色。后續(xù)版本將提供改進的圖像處理、模式匹配和邊緣檢測等功能，從而將Blackfin處理器的計算能力和高速圖像采集提升到更高層次。

利用藍牙技術(shù)實現(xiàn)無線通信
為實現(xiàn)與機器人的通信，我們提供了一個藍牙通信接口以實現(xiàn)多項功能，其中包括：
在開發(fā)與測試中調(diào)試用于ZMobile的快速調(diào)試模式的通道
讀入關(guān)鍵參數(shù)，如馬達狀態(tài)和電池電量水平，以供系統(tǒng)診斷
在線采集重要的算法參數(shù)，以供調(diào)節(jié)使用
在操作開始前下載新的任務(wù)數(shù)據(jù)
在開發(fā)過程中，兩個機器人蜘蛛通過無線通信信道相連，以實現(xiàn)其移動的同步。這是更為危急場景的原型構(gòu)造，這時接受同一項任務(wù)的多個機器人蜘蛛需要團隊協(xié)作以完成任務(wù)。

低功耗的嵌入式ZMobile硬件
超低功耗混合信號目標平臺ZMobile是機器人蜘蛛的核心所在。由瑞士的解決方案提供商施密德工程公司提供的ZMobile，將傳感器、激勵源、視覺、電池和無線通信集成于單個平臺。南洋理工學院基于三個原因選用了ZMobile平臺。
首先，ZMobile與LabVIEW相兼容，而且通過LabVIEW編程控制機器人蜘蛛，設(shè)計人員可以專注于項目的主要功能。借助圖形化編程的高效率，系統(tǒng)工程師們可以在開發(fā)周期中添加比最初規(guī)范設(shè)計更多的功能特性。
其次，ZMobile的超低能耗設(shè)計和動態(tài)功率管理，對于自治機器人是一項至關(guān)重要的特性，因為這樣可以顯著延長工作時間。這一點對于ZMobile的毫瓦級功耗同樣適用，這意味著板上的絕大多數(shù)剩余能量可供馬達使用。
第三，可擴展的處理I/O插槽為將來集成更多的傳感器和激勵裝置提供了所需的空間。

實時圖形化嵌入式軟件
機器人蜘蛛應(yīng)用軟件是利用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊編程實現(xiàn)，后又通過來自施密德工程公司的面向NILabVIEW的ZBrainBSP進行擴展。這為高層次編程、圖形化調(diào)試、圖形化多任務(wù)處理和確定性的實時行為，提供了一個理想的嵌入式軟件平臺。面向?qū)ο蟮脑O(shè)計模式有助于進一步控制圖形化層次上的復雜度。例如馬達或傳感器等主要對象，通過LabVIEW中表示類的功能性全局變量加以抽象。

主要的應(yīng)用框架由以下多個任務(wù)組成：
頂層主循環(huán)對由一個經(jīng)典狀態(tài)機表示的動作進行規(guī)劃，而狀態(tài)機通過軟件隊列和同步方法（如信號量）與其它循環(huán)連接。通信任務(wù)保持一個與外部世界的無線數(shù)據(jù)連接。
視覺任務(wù)負責低層次的圖像處理和距離讀數(shù)。
運動控制任務(wù)管理高層次的運動模式與低層次的肢體控制，并監(jiān)測馬達的位置與狀態(tài)。
日常任務(wù)充當一個通用錯誤處理器。檢測事件與異常，并將其及時間記錄到可移動的存儲介質(zhì)，以供后續(xù)讀取。ZMobile充當看門狗的角色——利用程序設(shè)定的喚醒機制重啟和關(guān)機，并為不能成功自我糾錯時提供重新啟動的有效措施。
這些循環(huán)在協(xié)作式多任務(wù)環(huán)境中以線程的方式同時運行。驅(qū)動程序?qū)哟紊系暮撩爰壣舷挛那袚Q和微妙級實時確定性，確保了平穩(wěn)、無故障的移動。最后，嚴格的并行方式要求板卡支持軟件包滿足每一個軟件組件和設(shè)備驅(qū)動程序的線程安全性。
現(xiàn)已成功完成功能強大且性能優(yōu)異的機器人的構(gòu)建，而且，通過采用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊所提供的圖形化編程環(huán)境，以及Blackfin處理器的高處理器性能，開發(fā)周期也大為縮短。施密德工程公司獨創(chuàng)的圖形化快速調(diào)試模式在算法的工程實現(xiàn)過程中非常有用，縮短了5倍的開發(fā)時間。ZMobile不僅對于機器人設(shè)計人員，是一款用戶界面友好的嵌入式系統(tǒng)工程的優(yōu)秀產(chǎn)品，而且對于任何構(gòu)建機電系統(tǒng)的設(shè)計人員也是如此。
視覺的提高、更為智能的功率管理和能量獲取設(shè)計、傳感器融合、模糊邏輯和GPS數(shù)據(jù)收集，都是有望添加至通用機電平臺的組件。此外，我們計劃在未來的移動、自治機器人中復用這個模塊化軟硬件系統(tǒng)。