搬运机器人机械系统设计探讨

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摘要：由于传统系统控制机械臂抓取效果不佳，导致搬运机器人抓取搬运物件时，抓取位置误差较大。为此，设计了基于ＳＴＭ３２的搬运机器人机械系统。硬件设计：采用超声波，发射超声波信号。软件设计：通过设置机械臂抓取程序，确定机械臂运转角度，基于：ＳＴＭ３２构建机械控制模型，增强机械臂转动的稳定性能，采用寻迹检测技术规划搬运路径。实验结果表明：与传统系统相比，设计系统平均误差为０．２４５ｍ，传统平均误差物０．５６３ｍ，能够准确抓取搬运物，基于ＳＴＭ３２的搬运机器人机械系统性能较好。

关键词：ＳＴＭ３２；搬运机器人；机械系统；抓取程序；控制模型；寻迹检测技术

目前，面对人工成本增加、招工难的现象，很多制造企业希望用设备代替人工，从而实现机械化生产的目标。但是动辄数万元一套的机械手或者价格昂贵的非标设备，使得企业转型遇到很大障碍。搬运机器人应用范围最为广泛，在各个领域中已经投入使用，分别在物流行业、制造行业、加工行业、建筑行业以及餐饮行业中使用，帮助人类搬运物料和进行危险环境作业。在高温、高压、多粉尘等恶劣环境中，搬运机器人可代替人工作业，节省大量人力资源，大幅提高工作效率。搬运机器人机械系统在基于可编程控制操作原理下，设置独立可控的智能芯片进行工作，它融合了多种学科作为技术支撑。由于传统搬运机器人机械系统多采用固定式平台，阻碍了机械手臂向多功能方向的发展，搬运范围和工作空间受到很大限制。ＳＴＭ３２主控芯片将主流的Ｃｏｒｔｅｘ作为内核，性能极高，功耗低以及实惠的价格和丰富的外设，芯片型号种类多，覆盖面广。以ＳＴＭ３２作为搬运机器人机械系统设计的创新点，有利于提高机械系统控制的稳定性，有效规划搬运最优路径，研究基于ＳＴＭ３２设计的搬运机器人机械系统尤为重要。

１基于ＳＴＭ３２的搬运机器人机械系统硬件设计

基于ＳＴＭ３２设计的搬运机器人机械系统，选取性能较好的硬件配置作为系统运行的外部环境支撑，根据搬运机器人机械系统功能和技术指标，设置硬件总体结构。系统硬件设备包括ＵＳＢ转换串口模块、超声波测距模块、Ｗｉ－Ｆｉ通信模块、ＴＦＴ显示器、舵机控制爪、颜色识别器和电压比较器，系统硬件结构图，如图１所示。根据图１可知，系统硬件之间存在一定的联系，每个硬件之间相互配合，构成了稳定的硬件总体结构。搬运机器人机械系统运行功能较大，采用了３个独立的电压比较器，调整系统运行时的电压，颜色识别器和舵机控制爪是机械臂抓取目标物的基础硬件设备，ＵＳＢ转换串口模块是实现ＴＴＬ串口调试的重要场所，Ｗｉ－Ｆｉ通信模块控制主机信息传输，是信息和数据传递路径［１］。基于ＳＴＭ３２设计的机械系统，主要对超声波模块进行优化设计，超声波测距模块，能够测出机器人与目标物体的距离以及目标物体所处的方向和位置，超声波频率一般为２１００Ｈｚ以上，超出了人耳感知范围。超声波检测到目标物后，信号返回，根据信号信息数据规避路障，超声波测距器额定电压值为５０Ｖ，超声波频率为３６０ｋＨｚ，精准度较高。

２基于ＳＴＭ３２的搬运机器人机械系统软件设计

２．１设置机械臂抓取程序

基于ＳＴＭ３２的搬运机器人机械系统软件设计，需要设计定时器配置程序，电转程序和机械臂抓取程序，其中机械臂抓取程序是最终实现搬运的核心程序，是实现搬运目标的基础。舵机转动带动机械臂运转，采用单片机引脚作为控制支撑，一般搬运机器人中会设置三个舵机和三个引脚，提供搬运动力［２］。系统持续发送电信号，舵机根据电信号的指示不停运作，机械臂在舵机的带动下也不停运转，一旦电信号中断，舵机和机械臂停止转动。设置机械臂抓取程序由两个部分组成，包括舵机程序设置和引脚程序设置，固定三个舵机的转动角度和转速，调节最大的机械臂转动时间，将机械臂先转动到一个极限位置，再进行复位，反复进行转动，设置出最佳转动角度［３］。设置好三个舵机调整角度的程序，将３个舵机进行重新排序，按照顺序依次分开运行，将三个舵机分别设置为１号舵机、２号舵机和３号舵机，从３号舵机开始运行，调整水平角度，２号舵机运行调整竖直角度，１号舵机程序运行控制夹子打开或者收缩，最终实现机械臂抓取。

２．２基于ＳＴＭ３２构建机械控制模型

基于ＳＴＭ３２构建机械控制模型，主要控制搬运机器人的路线、抓取力度和抓取角度。搬运机器人运作时，负载电荷和电压会出现不稳定情况，为了控制搬运机器人在工作运行中的稳定性，构建控制模型，实现系统对搬运机器人的整体控制［４］。搬运机器人的电机是带动机器人运转的主要动力，电机制造工艺会严重影响搬运机器人的稳定性，每一个搬运机器人中电机的类型可能不同，不同的电机类型会给搬运机器人带来不同的转速和转角，对搬运机器人进行控制尤为重要。利用ＳＴＭ３２来控制电机，为搬运机器人能够正常匀速运行提供保障，将搬运机器人的运动状态采用周期法进行划分，划分每一个运行时间段，观察每个时间段内搬运机器人的运行状态，编码每一个阶段的运行状态，运行状态参数作为一个信息反馈值，从而实现控制模型的调节作用。在控制过程中，观察机器人运行状态与标准状态是否有偏差，计算出偏差值，根据偏差值的大小计算出控制作用，控制方程如公式（１）所示。（１）在上述公式中，Ｑ表示控制模型的输出量，Ｗ表示控制模型的比例增益值，Ｅ表示运行偏差输入值，ｔ表示样本采集时间，Ｒ、Ｙ表示控制模型的积分和微分时间常数值。

２．３寻迹检测技术规划搬运路径

通过构建的控制模型能够有效控制搬运机器人运行状态，使运行状态达到标准状态，采用寻迹检测技术规划搬运路径，实现搬运机器人路径识别。系统会根据路径真实和实时信息传输给搬运机器人控制主机，控制主机将接收到的信息进行转化，做出相应动作，动作响应的正确率，最终影响搬运机器人的性能［５－６］。寻迹检测技术采用光的反射原理实现的，当激光照射到路面和障碍物时，会产生不同的反射效果，根据光的反射效果规划搬运机器人搬运路径，寻迹检测技术采集的路径信息可能存在一定的偏差和偏移情况，调节收集回来的电光寻迹信息，判断规定路线的偏移情况。通过调整电机运转模式，电机加速运转调整搬运机器人运动状态，控制好路线偏差和偏移量，根据偏移量的大小调节电机运动转速。寻迹检测技术有效控制了搬运机器人的搬运路线，将路线规划在最优范围之内，有效规避运动线路障碍物，从而提高搬运机器人的搬运效率。

３实验与分析

３．１实验准备

为了检测基于ＳＴＭ３２设计的搬运机器人机械系统是否能够稳定运行，展开测试实验。确保实验结果的准确性，搭建稳定的实验平台，设置布线和控制柜，当机器人运行时，电脑控制板指示灯显示红色状态。选取８个搬运物，设置每一个搬运物的搬运位置和搬运距离，观察搬运机器人在抓取搬运物时，抓取位置偏差值。８个搬运物的基本情况如表１所示。根据表１可知，８个目标搬运物的具体重量、距离以及路线障碍物，三种因素都会对搬运机器人的搬运结果造成一定的误差值，影响搬运机器人抓取目标物的精准度，抓取位置会出现一定误差。

３．２实验结果

采用本文系统和传统系统对８个搬运物实施抓取，利用三坐标测量仪Ｇ９０ＣＳ测量搬运机器人位置抓取的精准度，位置数据误差评估分布图，如图２所示。由图２可知，８个实验样本，利用本文系统和传统系统进行抓取，得出抓取位置误差结果曲线。本文系统的位置误差结果曲线均在传统系统误差曲线下方，说明，本系统的抓取性能较好。本系统样本最大误差值为０．０４ｍ，传统系统样本最大误差值为０．１ｍ，经计算本系统样本平均误差为０．２４５ｍ，传统样本平均误差物０．５６３ｍ，与传统系统相比，抓取样本位置误差值较小，抓取效果较好，基于ＳＴＭ３２设计的搬运机器人机械系统性能较好。

４结语

本文研究了基于ＳＴＭ３２设计的搬运机器人机械系统，本文优化了搬运机器人机械系统的硬件和软件，重新设置了机械臂抓取程序，在系统中插入嵌入式单片机主控芯片，提高了系统性能、提高搬运机器人在运行中的稳定性，实现了精准识别搬运物体。但是，本系统采集数据的精度不高，未优化网络应用层协议，希望在下一次研究中，优化系统数据采集模块，提高搬运机器人机械臂抓取程序。

作者：单芝庆 单位：高之澄机器人智能科技有限公司 高之仙自动化科技有限公司