基于DSP的简易新型机器人导航方案

摘要：文章介绍了DSP芯片“TMS320F2808”采集并处理天花板栅格走向信息，实现了一种简易且新型的机器人方案。文章借助DSP芯片强大的“浮点运算能力”和“PWM波输出及中断等功能”同时利用信号模块电路通讯，以PID算法控制码盘脉冲电机，最终实现了在同等物理环境下高速的“天花板栅格走向”识别和循迹（跟踪）的目标。结果为：模型车体在实验室地面以1m/s速度行驶，并能识别和跟踪“天花板栅格走向”；摆幅为0.2m；调整时间为1s。文章侧面论证了DSP芯片在海量数字信号处理方面的高速性和精准性，数字信号处理能力优于普通单片机。

关键词：DSP；导航方案；图像分析；PID；码盘电机

中图分类号：TP242文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2012）13-0007-02

21世纪特殊作业环境机器人是研究的热点，众多学者和企业从事“机器人导航方案”的研究。目前，多数导航方案需要重新铺设机器人识别标志。若作业环境特殊，则方案实施困难。考虑到众多建筑本身铺设有“石膏栅格天花板”。本文声明了一种新型的根据“天花板栅格走向”进行机器人导航的方案。

文章介绍了DSP处理摄像头OV7620反馈图像信息的方案。小车转向角和车速被精准控制，并沿天花板栅格走向快速前进。最终实现了一种新型且易行的机器人导航方案。实验环境为空旷实验室，天花板由石膏板重复排列形成栅格图案。

实验中，将小车模拟为环境机器人。小车车体为：普通模型小车支撑长杆，在长杆顶架设摄像头。

1系统设计

针对实验环境，系统硬件由DSP控制模块，视频循迹模块、电机驱动模块、电源模块组成，其结构框图如图1所示：

1.1主控制模块

本系统采用DSP系列芯片中的TMS320F2808，是32位的单片机。其作为主控芯片，同器件一起工作主要用来对摄像头采集回来的数据进行读写，根据边缘位置信息计算出天花板黑线的实际位置，并根据实时情况通过输出PWM波来控制直流电机的运转情况。

1.2视频采集模块

视频采集模块采用低功耗CMOS数字摄像头OV7620。OV7620工作方式和输出格式多样，能适应不同场合。针对微型系统，采用单通道Y输出，逐行扫描的工作方式。

对图像的滤波方法默认为二值滤波，判断使用卡尔曼滤波。在程序代码中设定了阀值，将图像中高于阀值点设置为0x00（默认为黑色），将图像中低于阀值点设置为0xFF（默认为白色）。从而可以有效的识别天花板栅格图像。

2系统算法设计

2.1图像处理及控制设计

为保证数据无漂移，行信号采集使能在场信号采集使能之后开启。捕捉到行信号后，依次采集每行中点的灰度值，下一个场信号来到时，图像采集完成。最终通过循环查询方式判断黑线（直线和十字路线）分布（注：石膏栅格模型类型：直线型、十字型）。

芯片处理图像时，从图像底部依次向上扫描，并记录扫描到的黑点X坐标（仅操作黑点）递归运算所有参数，可得X坐标整体跨度。由于小车物理坐标可抽象为图像中（20，0），所以本跨度表（斜率）征车体倾斜状况或位置。

在视频采集中最核心的部分就是坐标的采集及处理。详细的处理流程图如图2所示：

系统首先判断图像中黑点域数量，若超出阀值，进行卡尔曼滤波修正图像。随后循环采集黑点坐标，采集的黑点坐标为二维数组下标值。

采集完成后，从图像底部自下而上扫描，首先设定坐标的两个参考点，根据参考点与处理点坐标关系，运用递归方法逐步计算得到斜率，在运算前首先判断本斜率与此前存储斜率是否线性变化。最后，根据斜率判断车体运动情况。

2.2电机控制算法

由于固定参数的PID控制器不能很好同时实现高速度运动时小车的方向和速度的高精度控制，所以本设计采用可调参数的改进型PID控制算法对小车的方向和速度进行控制。该控制算法具有更优越的控制性能，参数鉴定方便。

3系统调试及数据分析

系统开发环境采用TMS320F28X系列DSP芯片的开发软件 Code Composer Studio v4.2。微机通过串口软件eSmartCameraCar观察图像信息，同时也能实时地优化程序。

在正常情况下，车体沿天花板栅格走向直线运行，时而有摆动，经过程序优化，有明显改善。相关调试数据见表1：

在速度方面，速度与步行速度相当；在恢复时间方面，平均时间小，最大恢复时间在1s以下；在摆幅方面，最大左右摆幅不超过实物车体宽度10%。导航方案弹性空间大，为机器人后续服务提供了有力支持。

4结语

本文设计的新型导航方案中模型小车能够按预设情况跟踪“实验室天花板栅格走向”快速行驶，虽存在摆动，但在程序的优化下，摆动得到改善，如图3所示：

最终，文章提供了一种易行且新型的机器人导航方案，在模拟实验环境中运行良好。其核心思想为：利用环境原有标志对机器人进行导航，该导航方案移植方便，运用范围广，有很大的发展潜力。

参考文献

[1]刘丽，李君．移动机器人的智能导航研究[J]．计算机仿真，2011，28（9）．

[2]张兴悟，董二宝，章永华，等．基于DSP的移动机器人智能信号采集处理模块研究[J]．机械与电子，2006，（10）．

[3]张红涛，赵书尚，韩建海．基于COMS传感器的智能小车设计[J]．河南科技大学学报：（自然科学版），2009，30（1）．

[4]卡斯尔曼著，，等译．数字图像处理[M]．北京：电子工业出版社，2011．

[5]姜长生，王从庆，等．自动控制与应用[M]．北京：科学出版社，2007．