实验用计算机红外遥控机器人控制系统研制分析

时间:2022-08-17 11:15:59

实验用计算机红外遥控机器人控制系统研制分析

摘要:随着科学技术的进步,机器人控制技术也得到了极大的发展,先进的网络远程控制代替了传统的机器人控制方式,推动了机器人控制技术的推广与运用。本文主要介绍了网络技术用于控制机器人的研究发展状况,分析了现阶段该领域的技术特点以及研发方向。

关键词:计算机网络;红外遥控;机器人控制系统;操作功能

基于计算机网络发展的移动机器人是现代机器人控制系统的发展趋势,移动机器人是一种具有导航技术、自动控制理论、计算机编程技术、网络控制以及人工智能等一系列高科技的综合应用,如今广泛运用于建筑、工厂自动化、军事、采矿、农业以及服务业等各种领域。然而,传统的机器人通过有线或者无线手柄进行控制,手柄可以设置的命令个数有线,由此限制了机器人的操作功能,并且不利于机器人控制的二次开发。笔者研究的网络红外遥控机器人可以通过计算机远程遥控实现对机器人的无线控制,极大拓展了机器人的使用功能以及研发方向,具有重大的意义。

1.硬件系统设计

1.1硬件系统的结构

如下图1所示,网络红外遥控机器人主要有红外收发模块、微控制器模块、电极驱动控制模块以及信号传感模块和电源等组成部分。

1.2基本原理

该硬件系统的基本原理是:首先由信号传感模块来感知机器人的外部操作环境,包括光强度、温度以及超声测距反馈信号等,信号的传递为控制系统的行为提供了外部信息以及反馈信号;然后使用电机控制系统根据接收到的指令,驱动整个系统的运行,使得整个机器人完成指令动作;红外收发模块则能够实现无线命令以及信号在传感模块与控制模块之间传递与输送,起到联系机器人与计算机的作用;最后,微控制模块可以说是整个机器人控制系统的核心,整个系统的运作都依靠微控模块接收和处理机器人外部信号,进而控制机器人的动作,微控模块使用RS232来和计算机通信[1]。

1.3微控模块设计

微控模块采用德国仪器公司的MSP430F149微控制器,其特点是低功耗且具有强抗干扰力。该微控制器拥有16位寄存器和常数寄存器、16位RISC结构以及最大代码效率,同时还带有两个16位监时定时器,一个内部比较器,48个I/O口的微处理器,两个通用接收发射器,以及8通道12位A/D转换器,其中转换器具有采样保持、带内部参考电压以及自动扫描的功能。总体而言,该型号的MSP擦写次数可以高达10万次,具有工业级水平。

该微控制器模块中电路接口如下图2所示:外接高频(8MHz)和低频(32kHz)两种晶振,保证了MSP能够根据需要调整高速或者节能的状态。

2.红外遥控设计

2.1红外发射电路原理

外发射端在发射数据或者信号时,将待发送的2进制数据调制成一系列脉冲信号,其发射频率是38kHz,采用脉宽调制PWM方式发送。红外载波可以通过单片机内部的定时器的PWM功能或者硬件电路实现。

红外发射电路中通常使用TSAL6200红外发射二极管,该型号的二极管是塑封的,在信号发射过程中将周期信号转换成一定频率的可以识别的红外光信号,同时其脉冲比较稳定,保持脉冲间隔数据“0”和“1”不变动,确保数据传递的连续性[2]。

2.2红外接收电路原理

红外接收过程使用HS0038B红外接收器,其环氧包装可以作为过滤器使用,并且抗干扰能力强,输出较为稳定。当接收到38kHz的载波信号后,接收器输出低电平,反之输出高电平,以此将红外光信号的间隔调节成较为连续的具有一定周期性的方波信号,最后经过单片机处理,可以恢复出原来的数据信号。

2.3红外通信协议

如下图4所示,红外通信协议能够保证红外数据同步,从而正确识别接收到的红外信号。红外通信中的差错控制方式采用自动请求重发方式ARQ。接收时,接收器首先接收到数据包中的地址码,随后进行地址码匹配。如果地址不匹配,则丢弃数据包,并发送“请求重发信号”;如果地址符合,则检查校验码,在校验正确的情况下,识别数据包中的数据,并发送“确认信号”,如果校验错误则发送“请求重发信号”。若在接收中的任何环节出现差错,均向发送方返回“请求重发信号”[3]。

结束语

本文设计的基于计算机的红外遥控机器人控制系统,主要从基础原理出发,采用分模块的设计思路,使得设计的各个模块能够紧密联系,完成整个移动机器人的控制活动。通过计算机远程遥控实现对机器人的无线控制,极大拓展了机器人的使用功能,同时期望读者在实际应用中能够自主开发,进行进一步的研发与创新。

参考文献:

[1] 闫明明,杨平,熊静琪等.基于“计算机控制技术”的机器人行走控制实验设计[J].实验技术与管理,2014,(3):173-175.

[2] 吴倩颖,高峻晓,朱建国等.计算机与PLC通信技术在煤矿探测与救援机器人中的应用[J].机床与液压,2012,40(8):110-113,116.

[3] 金利英,朱云.计算机视觉系统在工业机器人上的应用[J].云南农业大学学报,2014,29(1):122-125.

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