圖形化系統(tǒng)設(shè)計——機器人設(shè)計的前沿方法

    　在Google X PRIZE機構(gòu)鲤拿、FIRST組織（科學(xué)技術(shù)的啟示與認(rèn)知組織）假褪、RoboCup以及美國國防高級研究計劃局（DARPA）之間展開的競爭推進(jìn)了機器人學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新。富有創(chuàng)新思維的開發(fā)者們將機器人學(xué)的前沿方法推進(jìn)到了圖形化系統(tǒng)設(shè)計近顷。在LabVIEW圖形化編程平臺下生音，機器人學(xué)的領(lǐng)域?qū)＜夷軌驅(qū)?fù)雜的機器人方案進(jìn)行快速的原型設(shè)計。這些創(chuàng)新工作者能夠不用關(guān)心底層的實現(xiàn)細(xì)節(jié)窒升，可以將注意力集中到解決手上的工程問題中去缀遍。

機器人設(shè)計通常包含以下部分的工作內(nèi)容慕匠，如圖2所示：

感知系統(tǒng)－連接到陀螺儀、CCD域醇、光電隔阔、超聲等傳感器，獲取并處理信息
決策規(guī)劃－相當(dāng)于機器人的‘大腦’肖升，根據(jù)算法進(jìn)行控制決策贵式，完成管理協(xié)調(diào)、信息處理拦袍、運動規(guī)劃等任務(wù)
執(zhí)行控制－根據(jù)具體的作業(yè)指令衬榕，通過驅(qū)動控制器、編碼器和電機完成機器人的伺服控制與運動執(zhí)行
網(wǎng)絡(luò)通訊與控制－機器人各子系統(tǒng)間的通訊網(wǎng)絡(luò)誓拉，完成分布式控制與實時控制

 　  過去结憾，由于在每個領(lǐng)域中必須使用各自的傳統(tǒng)工具，其中涉及的知識具有較大的縱向深度剿营，機械工程師、電氣工程師以及程序員團隊都各自領(lǐng)導(dǎo)機器人學(xué)的開發(fā)斋葱。LabVIEW和NI硬件提供了一個獨特的千绍、功能多樣的平臺，它提供了一套標(biāo)準(zhǔn)的可供所有機器人設(shè)計人員使用的工具溃蛙，從而使機器人開發(fā)得到了統(tǒng)一灌旧。

  　 來自弗吉尼亞理工大學(xué)機器人學(xué)與機械實驗室（RoMeLa）的工科學(xué)生，在Dennis Hong教授的領(lǐng)導(dǎo)下正在進(jìn)行智能動態(tài)擬人機器人（DARwin）的雙足類人機器人的開發(fā)和研究绰筛，目的是對假肢進(jìn)行研究和開發(fā)枢泰。DARwin使用NI LabVIEW圖形化系統(tǒng)設(shè)計平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)全范圍運動铝噩，并且能夠準(zhǔn)確地模擬人類運動衡蚂。學(xué)生使用LabVIEW分析動態(tài)雙足運動、設(shè)計并開發(fā)機器人控制系統(tǒng)的原型骏庸。如果開發(fā)的原型能夠令人滿意地工作毛甲，他們就將控制算法部署到運行LabVIEW實時模塊的PC/104單板計算機上。

   　通過LabVIEW具被，設(shè)計人員無需成為計算機專家或程序員玻募，就可以開發(fā)高級機器人。例如一姿，一位只有有限LabVIEW和機器視覺經(jīng)驗的學(xué)生在短短幾個小時之內(nèi)七咧，就設(shè)計了一個讓機器人利用它帶有的IEEE 1394相機和NI機器視覺開發(fā)模塊跟蹤一個紅球的算法。工程師們使用LabVIEW和NI硬件叮叹，就可以使用功能強大的圖形化編程語言快速地設(shè)計并開發(fā)復(fù)雜算法的原型顿储；并通過代碼生成方便地將控制算法部署到PC溺联、FPGA、微控制器或?qū)崟r系統(tǒng)之中元渺；還可以與幾乎所有的傳感器排卷、執(zhí)行器進(jìn)行連接。此外勉溉，通過LabVIEW和NI硬件平臺径肖，可以支持CAN、以太網(wǎng)肯锻、串口伍愕、USB等多種接口，方便地構(gòu)建機器人系統(tǒng)的通訊網(wǎng)絡(luò)』Х福現(xiàn)在蓉庆，領(lǐng)域?qū)＜也粌H僅能夠完成機械工程師的工作，還能夠成為機器人設(shè)計者糜透。

    　實例分析1：南洋理工大學(xué)使用NI LabVIEW設(shè)計救生機器人蜘蛛

    　南洋理工大學(xué)開發(fā)了一個用于支持營救工作的六足機器人蜘蛛撤宽。它是一個尺寸較小、可移動的智能機器人粤咪，在搜尋被陷的受害者時谚中，它可以越過障礙并到達(dá)通常難以觸及的地方。替代如清掃雷區(qū)使之無雷化等危險任務(wù)中的工作人員也是機器人蜘蛛的另一個潛在應(yīng)用領(lǐng)域寥枝。

   　 他們設(shè)計了一個高度可移動的行走方案宪塔，它由六只獨立的下肢組成，可以任意方向移動機器人囊拜，即使在機器人移動通常不可行或過于危險的地帶某筐。行走與旋轉(zhuǎn)均屬于模仿六足昆蟲而得的基本的高層次運動模式。通過三條下肢移動而另外三條下肢抬高冠跷，機器人可以達(dá)到期望的行走速度南誊，并提供惡劣地帶所需的足夠平衡。爬行時蜜托，機器人可以擠壓通過緊湊的空間和狹縫弟疆。單下肢的低層次運動步態(tài)是3D空間內(nèi)的幾何原語，如長方形或圓形軌道盗冷。

圖3  基于NI LabVIEW設(shè)計的救生機器人蜘蛛

1怠苔、24個自由度的多功能機電系統(tǒng)及智能運動控制
  
    　下肢結(jié)構(gòu)與運動控制構(gòu)成了機器人蜘蛛關(guān)鍵特性的一部分。24只智能DC有刷電機共同驅(qū)動這些下肢台凰，并充當(dāng)行走結(jié)構(gòu)中不可或缺的關(guān)節(jié)义黑。這樣得到了一個堅固的輕型結(jié)構(gòu)，從而降低了功耗并改善了運動動態(tài)特性橘曙。

   　 除了這些下肢慷递，機器人蜘蛛的特性還在于典型的自主機器人子系統(tǒng)儒剧，其中包括機器視覺、遠(yuǎn)程測量和無線通信祸芙。機器人堅固的殼體內(nèi)包含有嵌入式硬件停唐、兩節(jié)7.2伏的鋰聚合物電池和電量測量裝置。任務(wù)參數(shù)钱锉、I/O設(shè)置和新的運動步態(tài)均可以通過無線通信或可移動存儲介質(zhì)傳遞时憾。

  　  機器人蜘蛛的低層次運動有賴于運行時計算的復(fù)雜數(shù)學(xué)模型。憑借ADI公司的Blackfin處理器的高級嵌入式計算能力和LabVIEW的確定性實時性能诊捆，機器人的運動表現(xiàn)得有力而平穩(wěn)鸽拱。基于NI LabVIEW嵌入式模塊的程序連續(xù)運行一個逆動力學(xué)算法纸措，算法包含三角函數(shù)和矩陣運算谓苟，求解恰當(dāng)?shù)年P(guān)節(jié)角Θ1與Θ2，以沿著3D空間內(nèi)的期望軌線精確移動末端執(zhí)行裝置协怒。

    　所有六足的關(guān)節(jié)角度的計算并行完成以確保動態(tài)運動涝焙，相應(yīng)地也得到了連續(xù)計算所得的24個電機的設(shè)置點。這些設(shè)置點通過一個串行RS485網(wǎng)絡(luò)傳遞至每只電機孕暇，并由分散PD控制器轉(zhuǎn)換為實際執(zhí)行動作仑撞。通過同樣的網(wǎng)絡(luò)，完成所有24只執(zhí)行裝置的位置芭商、反饋和溫度讀數(shù)的采集。

2搀缠、圖形化的實時系統(tǒng)設(shè)計平臺

    　機器人蜘蛛應(yīng)用軟件是利用面向Blackfin處理器的LabVIEW嵌入式模塊編程實現(xiàn)的铛楣。LabVIEW為高層次編程、圖形化調(diào)試艺普、圖形化多任務(wù)處理和確定性的實時行為簸州，提供了一個理想的嵌入式軟件平臺。面向?qū)ο蟮脑O(shè)計模式有助于進(jìn)一步控制圖形化層次上的復(fù)雜度歧譬。例如電機或傳感器等主要對象岸浑，通過LabVIEW中表示類的功能性全局變量加以抽象。

主要的應(yīng)用框架由以下多個任務(wù)組成：

?頂層主循環(huán)對由一個經(jīng)典狀態(tài)機表示的動作進(jìn)行規(guī)劃测扼，而狀態(tài)機通過軟件隊列和同步方法（如信號量）與其它循環(huán)連接慷郎。通信任務(wù)保持一個與外部世界的無線數(shù)據(jù)連接。
?視覺任務(wù)負(fù)責(zé)低層次的圖像處理和距離讀數(shù)纲秫。
?運動控制任務(wù)管理高層次的運動模式與低層次的肢體控制促驶，并監(jiān)測馬達(dá)的位置與狀態(tài)。
?日常任務(wù)充當(dāng)一個通用錯誤處理器单步。檢測事件與異常物遗，并將其及時間記錄到可移動的存儲介質(zhì)涣恤，以供后續(xù)讀取。

   　 通過采用LabVIEW嵌入式模塊所提供的圖形化編程環(huán)境插撩，以及Blackfin處理器的高處理器性能络骤，開發(fā)周期也大為縮短∧≡海基于LabVIEW的圖形化快速調(diào)試模式在算法的工程實現(xiàn)過程中非常有用朵令，縮短了5倍的開發(fā)時間。

實例分析2：弗吉尼亞理工大學(xué)使用NI LabVIEW設(shè)計全自主地面車參加DARPA 城市挑戰(zhàn)賽

   　 DARPA城市挑戰(zhàn)賽需要設(shè)計一輛全自主地面車能夠在城市環(huán)境中自動導(dǎo)航行駛鲁修。在整個賽程中本谜，全自主車需要在6小時內(nèi)穿越60英里，途經(jīng)道路偎窘、路口和停車場等各種交通狀態(tài)乌助。在比賽開始時，參賽者會拿到任務(wù)檔案公路網(wǎng)地圖陌知，并指定需要按一定順序訪問的檢查站他托。車輛需要考慮所選道路的車速限制，可能的道路堵塞仆葡，以及其他交通狀況赏参。車輛在行駛中必須遵守交通規(guī)則，在十字路口注意安全駕駛和避讓沿盅，妥善地處理與其他車輛之間的互動把篓，以最高30英里的時速避讓靜態(tài)和動態(tài)的障礙物。

    　來自弗吉尼亞理工大學(xué)的團隊需要在12個月開發(fā)出全自主地面車腰涧，他們將開發(fā)任務(wù)分成四個主要部分：基礎(chǔ)平臺韧掩、感知系統(tǒng)、決策規(guī)劃和通訊架構(gòu)窖铡，如圖4所示柒汉。每一部分都基于NI的軟硬件平臺進(jìn)行開發(fā)：通過NI硬件與現(xiàn)有車載系統(tǒng)進(jìn)行交互，并提供操作接口萨宙；使用LabVIEW圖形化編程環(huán)境來開發(fā)系統(tǒng)軟件监昏，包括通訊架構(gòu)、傳感器處理和目標(biāo)識別算法惦知、激光測距儀和基于視覺的道路檢測承副、駕駛行為控制、以及底層的車輛接口爪辟。

圖4     無人駕駛車Odin的系統(tǒng)構(gòu)架