基于STM32的全向移动机器人设计解析

（北京理工大学珠海学院，广东 珠海 519088）

0 引言

因为双轮机器人的目标点定位有误差，且调整效率较低，需要到达目的地后再次调整方向，影响搬运效率的提升。所以，该文在嵌入式单片机（STM32）的基础上设计出的全向移动机器人可以有效克服位置与角度的误差，促进搬运效率的提升，充分满足当前工业发展的新需求。

1 全向移动机器人的硬件设计

1.1 USB转串口模块

在微控制器的内部设置TTL电平，将输入门2.0 V～5.0 V设置为逻辑“1”，0.0 V～0.8 V设置为逻辑“0”；输出门2.4 V～5.0 V和0.0 V～0.4 V分别设置为逻辑“1”和“0”。USB总线经过D+与D-2个信号线实施通信，当D+为高电平、D-为低电平时，就意味着总线为逻辑“1”，反之则为逻辑“0”。因此，当微控器与计算机总线相连时，如果要开展串口通信、ISP固件下载等工序，则应该利用串口模块将计算机中SUB口信号转变为微控制器支持的TTL串口电平，并将微控制器中的TTL电平转变为可识别的USB总线电平。利用USB总线中的转接芯片CH340完成USB口向TTL串口的转变。对于前者来说，它的作用主要体现在2个方面：1）将CH340芯片中RXD引脚微控制器的异步串口连起来，并与调试软件相结合实现串口调试。2）将芯片中的RTS#、DTR引脚以及ISP电路连在一起，这样就可以利用USB对微控制器固件程序进行下载[1]。

1.2 超声波测距模块

超声波频率超出人耳的感知范围，一般为2 000 Hz以上，且波长较短，带有狭小的发射线束，并通过波束的形式广泛传播，方向性较为明确。压电式发生器的应用较为普遍，当发射超声波时，发生器应该将电能转变为超声震动；当接收反射回波时，在传感器的作用下可以将回波转变为电信号，这就是压电效应[2]。在该文的研究中，机器人采用HC-SR04模块进行距离测量与障碍规避，其额定电压值为DC5 V，频率为40 kHz。可以测量4.0 m内的障碍物，精准度可以达到0.3 cm。

除电源之外，该模块的接口还可以是TTL输入引脚与回波输出引脚。该模块的应用原理如图1所示，主要包括触发信号、发射信号与回波。具体传输原理：首先，在微控制器中发出信号，经过该模块的输入引脚进入发射电路；其次，利用超声波对回波信号进行输出；最后，传微控制器的额外定时器中。该控制器可以定时器中的输出模式与传输引脚结合在一起，对电平信号进行转换，为该模块提供一个超过10 μs的高电平信号，并发送8个频率为40 kHz的脉冲信号。如果该信号遇到反射物体后进入超声波模块，则接收器将接收到固定时段内的信号。回波的持续时间与超声波的往返时间相同，接收器将高电平信号输入引脚，利用定时器对信号进行采集，得出信号升降的时间，进而计算出回波脉冲的宽度。

1.3 Wi-Fi通信模块

该模块属于上位机中的智能终端，与下位机的主控器进行通信传输。在实际应用中，智能终端可以借助内部Wi-Fi模块将软件指令传递给主控器中的通信模块。待主控器接收到传递信息后，USB摄像头中采集的视频信号也可以通过Wi-Fi模块传递到智能终端。该模块在Linux内核的基础上构建操作系统，并支持路由器开发。在OpenWrt系统中创建媒体服务器，就可以发挥实时视频传输的作用。该系统可在多样化嵌入式芯片中运行，除支持MIPS体系之外，还支持PowerPC与ARM等结构。全向机器人中的Wi-Fi模块内置MT7620芯片，具有580 MHz主频的特点。在通信模块中配置32 MB内存，当通信接口与串口相连时，其额定电压为DC5 V。

图1 超声波测距原理图

1.4 电机驱动模块

在机器人运行的过程中，动力电机会为伺服电机提供相应的控制信号，并结合控制指令执行运动动作。动力电机与驱动器共同组成伺服系统，也就是随动系统，该系统控制肌肉系统的作用[3]。该文采用型号为RMDS-106+的驱动器，其接口如图2所示。将其作为主控芯片，为RS485通信模式提供支持，还可以与PC连接进行驱动调试，为每个电机配置1个驱动器。在调试过程中，将232T、GND以及232R接口与PC相连，将额定电压设置为24 V，采用串行方式与PC通信，为驱动器标记唯一的号码，以免出现混淆。主控设备可通过CANL信号线与驱动器连接，再通过总线通信将运动指令传递到总线。驱动器中的接口也可以通过并联模式挂载到主控总线上，与驱动器监听的编号信息相结合，依靠定时器形成特定比例的PWM波形。在该波形中还需要增加功率放大电路，从MT1与MT2引脚输出后，可对动力电机进行驱动，使其满足转速运动的需求。

图2 驱动器接口示意图

控制电机转速和方向的方法较多，当前，应用较为频繁的1种是调节励磁与电枢电压的方法。励磁线圈电感较大，动态响应相对较弱，在低速状态下很容易受到磁极饱和的影响，导致效果不够理想。为了达到精准可靠的目标，同时获得较大的转矩，与大多数机器人控制场景相同，该机器人也采用电枢控制模式进行伺服电机操控，并在电枢上加入特定的直流电压，电机就可以根据电压值进行相应的旋转，当电压方向改变后，电机旋向也随之改变。

2 全向移动机器人的软件设计

2.1 开发环境

在安卓系统中运行时，该机器人将智能终端作为上位机，在Linux基础上构建移动操作系统；底层程序库利用C++语言编写相关程序，其中，应用程序均由Java语言编写。Google企业为开发者专门打造了集成工具安卓Studio，并营造与之相对的开发环境。下位机是以STM32F103作为主控系统，它的软件是在MCU中运行的控制固件代码，其集成嵌入式开发环境、构建程序编译工具链并将下机位作为ARM的开发平台。在下机位内部有指令模拟器，同时具备单机脱离硬件调试的能力。在不嵌入单片机硬件的条件下，就可以在模拟代码中运行。该企业为微控制器开发了很多库函数，并对库函数进行合理地应用，极大地缩短了软件开发周期，主要流程如下：首先，创建相应的工程项目，针对内部参数进行设置，例如晶振频率、目标芯片等；其次，在项目中编写代码，使软件功能更加丰富完善，可以完成工程编译、测试等操作；再次，当发现错误后及时纠正代码，对其进行重新编译直至准确无误；最后，再将其与硬件相结合进行调试。

2.2 上位机设计

安卓端程序设计主要包括流媒体数据、App参数与控制指令等内容。在启动App后，先进入参数设置界面，在该界面明确控制信号IP地质以及流媒体服务器IP地址等。在控制指令中，可以利用图片按钮组件实现在App应用中，对按下按钮时的事件进行监测，如果监测到按键被按下，就会将键值传送到控制信号的IP地址中，由Wi-Fi模块对控制信号进行接收，再经过串口传递给主控制器。对实时流媒体服务器中的IP地址进行访问，利用解析器对服务器中的视频信息进行播放，就可以达到远程监控的效果[4]。

2.3 下位机设计

该软件的主要作用是对上位机控制指令做出响应，并控制机器人运动，将采集的数据传递到App。串口通信程序设计包括数据发送和数据接收等程序。主控器接口可经过RX数据、TX数据与Wi-Fi模块相互连接。在两者之间利用相同的通信协议进行串口通信，每个数据包中带有5 Byte，以Ofxx作为包头与包尾，可用的数据位还剩下3 Byte。当通信程序检验到头尾为Ofxx时，就意味数据是有价值的，可存入缓冲区域；反之，则说明数据无效，应将其剔除。CAN总线可完成数据收发工作，在串口接收下重新编码，将CAN指令传递到电机驱动器总线中，对驱动设备传递的信息进行接收。在开启通信端口前，应该对串口能否成功开启进行检验，如果成功开启，就可以对端口进行初始化；反之则在出现错误信息后停止运行。在初始化启动后，根据串口信号做出相应决策，生成与之相对的数据帧。在电机驱动下根据信号对底盘电机进行控制，也可以通过驱动器中的收发器传递给机器人。如果发现机器人的运动状态达到预期目标，就停止操作；否则要重新读取串口数据，并重复上述流程。

2.4 电机驱动程序设计

电机利用较为典型的PID闭环控制算法，以STM32F103微控制器为主芯片，以伺服电机为执行器，在反馈值与理想值的基础上构建PID控制系统。PID控制是积分、微分和比例的统称，在伺服电机驱动器为动力电机传输信号后，其控制信号从零跳转到给定值，使机器人运行更加稳定，实现平滑控制的目标。比例控制以反馈与理想值的误差作为控制值。当比例控制趋于稳定时，就处于稳定状态。在取值范围内，虽然控制增益与稳态值成反比，后者随着前者的增加而减少；但是也可能出现振荡情况。为了减少该情况的出现，可以利用积分控制实现比例控制。积分控制主要是控制信号与误差信号的和，它可以把比例控制形成的稳态误差剔除，一般与微分控制联合应用[5]。PID原理，如图3所示，与期望控制量进行对比，如果超过该值就将比例、积分与微分控制结合起来，共同作用于伺服电机，并且输出实际控制量；如果没有超过该值则在进行反馈后，输出实际控制量。

在运动控制方面，可以以运动控制中是否采用PID参数为根据，将其分为开环与闭环2种控制模式。对于前者来说，可以直接设定伺服电机数值，不需要对反馈量进行分析。在对动力电机进行检测时，可以优先采用开环控制。通过伺服电机的电流控制，在状态趋于稳定后，使电机内的电流达到恒定状态，并且让力矩随着时间的变化而不断改变。电流值与电机加速度成正比，当对电流值进行控制时，电机速度也会随之而变。在该模式下，可以确保电机长期运转时电流值稳定在科学可控的范围，避免因为电机长期堵转导致内部电流激增，最终而造成电机过热被毁。伺服电机长期保持特定的速度运转，被称为速度环控制。当速度环控制居于稳定时，伺服电机速度与负载均受到直接影响。可以应用于多种需要电机保持恒定的场所。当开环运行时，伺服电机转速较快，受惯性作用影响，难以使其在短时间内暂停运行。因此，速度环模式也可以用于控制运动体刹车，其反馈速度可以从光电编码器中体现出来；在速度控制时，积分控制与比例参数基本相同。电流速度控制包括速度和电流2个方面，不但可以促进直流伺服电机的稳定运行，而且还可以输出恒定力矩，在长期拥堵的状态下避免因电流过热而损坏设备。在控制参数中包括速度比例、电流积分参数和比例参数等。通常情况下，机器人采用电流速度控制，要求伺服电机按照特定速度转动，电流值小于给定值。

图3 PID控制原理图

3 系统测试

为了检测控制系统是否稳定可行，在STM32的基础上构建的全向机器人，可以利用无线通信为上位机传送指令，借助串口将数据打包传递给开发板，并将融合数据反馈给上位机；同时，对长短里程的精度指标进行分别测试。在里程精度测试中，以短距离为主，直线速度为0.5 m/s，角速度为0.5 rad/s，多次测试后汇总得出底层误差，见表1。根据表中数据可知，横轴与纵轴的距离均为998 m，自转角度为360°；在误差方面，纵轴误差超过横轴；那么，就可以接受自转角度存在误差。

表 1 里程误差

对长距离的里程精度进行测试，当距离在220.000 m时，总转角为1 980.0°；当横轴偏差为-2.680 m、纵轴偏差为-2.983 m时，角度偏差为13.7 °。因为考虑到机器人在运行中底部容易打滑，所以在进行零半径转弯测试时，只要转角值为7 200.0 °、差值为48.5 °、横轴误差在80 mm以内，纵轴误差在100 mm以内，都符合相关规定的要求。

4 结论

总的来说，首先，该文对移动机器人系统的软件、硬件设计进行分析，在STM32的基础上使控制系统更加精准灵活，通过人机交互系统实现无线视频监控，使PID控制算法得到优化；其次，将其应用到嵌入式软件设计中，通过应用安卓系统的上位机App进行设计；最后，对机器人样机进行试验测试，并将检测结果进行分析，从而有限验证了机器人的可控性、稳定性与可行性，实现理想的人机交互效果。在未来的研究中，还可以将多传感器技术引入其中，为机器人路径规划与导航设计提供强有力的支持，使其拥有更高的自主移动能力，在各种复杂的环境中得到广泛应用。