基于MC9S12XS128的电磁引导式智能循迹物流车

【摘要】工业4.0体系下，工厂需要实现柔性生产，需要将零件智能配送至各个工位。因此，我们的智能循迹物流车应运而生。它由微处理器模块、电磁传感器模块、电源管理模块、电机驱动模块、舵机模块、超声波停车模块、上位机模块组成。多路径选择算法可以根据技术人员所输入的加工工序，自动生成行进路线，并在电磁循迹算法识别到岔路口后，控制物流车转向。最终达到将不同的零件按照技术人员指定的加工工序，智能配送至各个工位的目的，实现柔性生产。

【关键词】工业4.0；柔性生产；电磁循迹；多路径选择；智能配送

1、研究背景及研究意义

1.1研究背景

继德国的“工业4.0”推出之后，“中国制造2025”的既定方略也公布于众。而我国的制造业多为劳动密集型的传统产业，特别对于间歇流水线，产品会出现在工序时间较长的工作地上等待加工和工序时间较短的工作地的负荷不充分的现象。除此之外，与工业3.0的流水线只能大批量生产的刚性生产模式所不同的是，“工业4.0”流水线要求可以实现小批量、多批次生产，最小的批量可以达到一件，也就是说，可以为消费者量身定制孤版商品，即柔性生产模式。柔性生产的精髓在于实现弹性生产，提高企业的应变能力，不断满足用户的需求。这就使得产品的生产工序不再是一成不变的，需要根据不同的订单采用不同的生产工序。这样，生产线上的各个工位之间就会有不同的组合，需要应变性和准确性良好的智能运输设备在各工位之间智能配送生产零件。

1.2研究意义

为了解决企业在生产零件智能配送过程中所面临的各种问题，实现工业生产高度智能化、自动化、柔性化，我们设计了一种基于MC9S12XS128的电磁引导式智能循迹物流车。这种物流车针对工业4.0生产体系下，不同工位之间的生产零件在配送时，小车运行路线的选择与寻迹问题。它能够在上位机多路径选择系统的监控下，在岔路口选择正确的方向，沿着预先铺设的电线轨道网格运动。当工厂因市场变化而改变生产线时，只需要将电线重新铺设即可。不仅提高了整个车间系统的运作效率、服务质量，降低了成本，而且提升了企业核心竞争力和经济效益。并且该电磁引导式循迹物流车占地面积小，方便美观，提高了企业的形象。

2、系统设计

2.1车间电磁网格引导线

我们铺设了如图2.1.1所示的模拟车间场地，用来对所制作的智能循迹物流车进行测试。白色道路中心铺有电磁引导线，形成直道、直角弯、丁字弯和十字弯四种道路情况。电磁引导线为直径为0.1-1.0mm漆包线，其中通有20kHz，100mA的交变电流，频率范围20k±1k，电流为100±20mA，因此，在电磁引导线周围会产生磁场。物流车的电磁传感器根据检测到的磁场信号判断物流车的位置。加工所需要的机床分散在电磁引导线两侧，当物流车接近目标地点后即打开超声波测距模块，当物流车距离机床达到设定距离时，即停车卸下零件。

2.2系统总体结构

本物流车能够根据工艺人员在上位机端设定的生产工序，自动生成行进路线，将零件配送至指定工位，实现预定的生产工序，从而形成一条柔性的生产线。即在不改变车间构造的前提下，只需根据不同的产品需求，设定不同的生产工序，零件即可在物流车的配送下到达各个工位完成加工，实现柔性生产。

智能循迹物流车主要由机械系统、微处理器模块、电磁传感器模块、电源管理模块、电机驱动模块、舵机模块、超声波停车模块、上位机模块组成。本系统以MC9S12XS128MAL芯片为主控制器，利用电磁传感器识别路径信息和判断是否到达岔路口。微处理器根据电磁传感器所采集到的信号，控制行车电机转动和舵机打角实现物流车的电磁循迹和多路径选择。

3、硬件设计

3.1微处理器模块

单片机MC9S12XS128拥有128K的Flash程序空间、8通道24位中断定时器、8通道16位定时器、8通道PWM波输出和8通道12位精度的AD转换器；同时集成CAN、SPI、SCI和UART等通信接口；使用16M外部晶振，通过锁相环最高可倍频至96M；最小系统包括外部晶振、复位电路及BDM调试接口电路等。

3.2电磁传感器

传感器是物流车最重要的模块之一，能够对变化的磁场信号作出灵敏的检测，对道路状况的检测起着至关重要的作用。本系统根据LC谐振的原理，选取10mH电感和6.8nF电容作为LC谐振电路，产生感应电流，再通过滤波、放大、检波，然后将结果送入单片机进行AD处理，以判断道路当前信息。传感器放大电路原理图如图3.2.1所示。

3.3电机驱动模块

电机采用BTN7960高强度电流半桥电机驱动芯片。我们利用两片BTN7960构成一个完整的全桥驱动，可以很好地实现电机的正转、反转和刹车制动。电机驱动电路原理图如图3.3.1所示。

3.4舵机模块

舵机用NCP3020进行供电，通过调整，使用6V的电源给舵机供电。较高的电压可以提高舵机的响应速度，但过高电压容易导致舵机工作不稳定。舵机电源的稳压电路原理图如图3.4.1所示。

4、软件实现

4.1路径生成算法

该算法可以根据物流车当前位置和目标位置自动生成物流车的行进路径，属于路径规划一类的问题。如图4.1.1所示为模拟车间场地坐标处理，图中的直线表示模拟车间场地中的电磁引导线，图中方框表示道路两侧的机床。为了便于计算机表示和运算，将模拟车间场地中的位置以坐标的形式表示出来，将交点和拐角处的坐标设为偶数点，从而可以将机床处的点以整数的形式表示出来，避免使用浮点型数据，节省内存空间，降低运算量。

建立坐标后，可以较为简单地找出两点间最短的路径。虽然循迹物流车采用的是舵机控制前轮实现转向，因而难以实现原地转向180°，增大了路径规划的难度，但是我们的算法仍然可以在不能原地转向180°的情况下生成最优路径。

规划路径时采用模拟运行的方式，即先获取当前坐标和目标坐标，模拟运行，每次改变模拟当前坐标值，并记录每次模拟运行的相应转向指令，直到模拟运行的物流车到达目标坐标，即模拟当前坐标值和目标坐标值重合时，路径规划完成，物流车按照模拟运行所得到的转向指令运行。具体步骤如下：

步骤1：首先检测模拟当前坐标值是否和目标坐标重合，如重合，输出转向指令，若不重合，检测当前方向是否在目标坐标相对于模拟当前坐标值的方向上，如不在正确的方向，则采用步骤2尝试将物流车调整到正确的方向上。

步骤2：由于物流车可能处于直线部分，不能进行方向调整操作，处于这样的状况下，则优先将物流车向前移动一步，使物流车处于能够调整方向的情况下。当物流车能够调整方向时，首先尝试将物流车的方向调整到目标坐标相对于模拟当前坐标值的方向上。若目标坐标相对于模拟当前坐标值的方向恰好处于物流车的后方，而物流车不能进行原地180°换向，需采用步骤3通过自由换向的方式解决这一问题。

步骤3：判断物流车的位置，检测物流车的死区（不能前进的方向），具体是采用模拟的方式进行死区检测，即：若物流车转向这个方向是否会形成死区，由于死区全部集中在道路的，所以仅仅需要对道路检测即可。在得出死区后，将物流车转向死区以外的方向，由于在任意一个结点处，物流车最多只能向两个方向转向，所以排除死区后通常只剩下一个方向，若没有死区，则按照算法中设定的优先级转向优先级较高的方向。

重复以上步骤1、步骤2、步骤3，直到模拟当前坐标值与目标位置的坐标重合，此时整个计算过程结束，将每个步骤生成的转向指令输出，得到最终的路径。路径生成算法的具体流程如图4.1.2所示：

下面以物流车从坐标（0，3），方向向上，到坐标（0，1）的路径为例说明该算法：

物流车位于（0，3），方向向Y轴正方向，目标为（0，1），正确的方向应当是向Y轴负方向。由于物流车处于直线部分，不能进行转向，根据步骤2，物流车应向Y轴正方向运动，模拟当前坐标值更新为（0，4），可以进行转向，但左转或右转均不能转至正确的方向，根据步骤3，算法找出左转为死区，所以右转并前进至下一信号点，模拟当前坐标值更新为（2，4）。此时，正确的方向为向Y轴负方向或向X轴负方向，当前位置可以转至Y轴负方向，所以，根据步骤2，物流车右转向Y轴负方向。此时，方向朝Y轴负方向，在正确的方向上，可以前进，模拟当前坐标值更新为（2，2），此时依旧在正确的方向上，继续前进，模拟当前坐标值更新为（2，0）。正确方向为向X轴负方向或向Y轴正方向，可以右转至X轴负方向。此时在正确的方向上前进，模拟当前坐标值更新为（0，0）。正确方向为Y轴正方向，可以右转至Y轴正方向，再前进一格，模拟当前坐标值更新为（0，1）。此时，模拟当前坐标值与目标坐标重合，路径计算完成，输出每一步得到的转向指令，物流车即按照得到的转向指令进行运动到达目标地点。

实际生产中，工厂技术人员根据个性化定制的生产工序，将一系列的目标地点输入系统，物流车即可自动生成一系列的动作指令，引导物流车到达一个个目标地点，完成零件的配送。并且，本程序中采用队列的形式存储目标地点，同时不断更新模拟当前坐标值，由于采用链式数据结构，目标坐标点更新速度快，存储量大，在内存允许的前提下，理论上可以存储无限多的目标点，且目标点的数量不会影响程序执行的速度。这使得本物流车可以胜任工厂非常复杂的生产工序。

5、总结与展望

本智能循迹物流车不仅能够根据柔性生产的要求，在车间硬件结构不变的情况下，将零件智能配送至各工位，实现企业在工业4.0体系下“按需生产，个性定制”的发展目标。并且，在“中国制造2025”既定方略的影响下，未来用于物流行业的智能车辆将向着更加智能化和自主化发展，在企业中的需求也必然非常强烈。因此，本智能循迹物流车的研究具有十分重要的理论意义和现实意义。

参考文献

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作者简介

张攀博（1995-10）、男、汉族、河南省洛阳市、武汉理工大学测控技术与仪器专业。

通讯作者：吴彦春

基金项目

武汉理工大学2015年国家级大学生创新创业训练计划论文

项目编号： 20151049704011