*本項目獲得“2021全國大學生集成電路創新創業大賽”華東賽區一等獎，全國總決賽二等獎。

0 引言

隨著自動化技術以及計算機技術的發展，機器人技術正從傳統的工業制造領域向醫療服務、教育娛樂、勘探勘測等領域迅速擴展，適應不同領域需求的機器人系統不斷深入研究和開發。通過對智能家居的分析發現，市面上的機器人可分為代替人類完成家務的功能機器人、具有娛樂性的陪伴機器人和管理智能家電的助理機器人，種類繁多但是功能較為單一；多基于單片機或基于集成系統設計，不具有可重構性和良好的實時性，不能夠滿足靈活多樣的機器人需求且成本過高，而可重構機器人則可以根據任務需求更新其硬件構型^[1]。

本團隊旨在通過一款機器人實現環境監測及災難預警、安保防御及智能搬運等多種功能，有效保障居家安全，并提供便利服務。隨著中國老齡化的到來，獨居老人人數增多，以及當今社會獨居青年比例越來越高，對能保證基本生活環境的機器人的需求也會越來越多。相比上述市面上的功能型、娛樂型、助理型的非必需高檔奢侈類機器人，所設計的機器人有更高的市場潛力。

1 架構設計

本設計的架構基于Robei EDA工具設計（注：RobeiEDA是一款可視化的跨平臺EDA設計工具^[2]，能夠大大提高FPGA 的開發效率），分為中心處理部分、傳感感知部分、電源電路部分、機械運動部分、網絡傳輸部分、上位機部分、顯示器部分及遙控控制部分。架構框圖如圖1 所示。

圖1 架構

邏輯流程圖如圖2 所示，設計的機器人運行時可以進入兩種模式（自動和遙控）。進入系統前首先進行指紋識別，如果指紋正確則進入系統，如果指紋未錄入指紋傳感器的存儲器則無法進入系統，在進入系統后可以通過刷未錄入指紋的手指對系統上鎖，此時全機除顯示屏和指紋以外的模塊全部復位，待按上正確的指紋時才進行解鎖。

整機原理圖如圖2 所示。

圖2 整機原理

2 控制電路

2.1 遙控部分

遙控部分分為手柄遙控和語音控制兩個部分，分別通過手柄和語音對機器人進行實時控制。

2.1.1 手柄遙控

本模塊與外部指紋模塊與LCD HMI 串口顯示屏模塊相連，當指紋輸入正確時，手柄遙控模塊復位解除，機器人所有傳感器均開始工作，同時顯示屏顯示開機動畫進入主程序。PS2 手柄以SPI 的通信協議與FPGA 通信，使用者可以通過手柄按鍵和搖桿控制機器人移動、機械臂抓取運動以及對電磁炮超級電容進行充放電、放電發射金屬炮彈，其工作流程圖如圖3 所示。

圖3 手柄遙控流程

2.1.2 語音控制

語音控制部分包括串口模塊、電機驅動模塊、舵機驅動模塊和電磁炮驅動模塊；該部分的核心傳感器件是LD3320語音傳感器，通過SPI協議與FPGA通信。其工作流程如圖4 所示。

圖4 語音遙控部分的流程

2.2 自動部分

2.2.1 自主避障模塊

該模塊由4 個超聲波傳感器控制和8 路PWM 波直流電機驅動控制組成，4 個超聲波傳感器分別位于機器人的前后左右部分，通過測量判斷機器人各個方向障礙物相對于機器人的距離來控制電機運動，實現機器人的自主避障。

2.2.2 自動循跡模塊

該部分由FPGA 對時序驅動CCD 傳感器進行曝光采集賽道信息，經計算得到賽道中點相對于機器人的位置坐標，將該位置與像素中點相減得到賽道的偏移值，將偏移值代入PID 模塊作為誤差進行運算，為機器人輸出PWM 波，控制機器人的閉環循跡。

3 機械結構

本作品的機械結構主要由以下部分組成：機械臂部分、機器人運動部分、機器人輪胎和電磁炮部分。

3.1 機械臂部分

本作品采用三自由度機械臂，由機械部件和三個舵機組成，舵機的選型是MG996R，它是一種180° 的數字舵機。其特點是便宜、大扭力（最大扭力可達20 千克力），工作電壓為4.8～6 V。

舵機的主要控制原理是：輸入1 個周期為20 ms 的矩形脈沖，根據其占空比的大小來決定舵機輸出的轉軸角。

3.2 機器人運動部分

該部分由直流電機、輪胎、電機驅動模塊組成，其中直流電機采用4 個370 直流減速電機，控制電壓為12 V。電機選取的轉速為中等的170 轉/min。電機驅動部分由2 個電機驅動模塊組成，其型號為L298N，是一種H 橋MOS 管驅動電路，輸出電流大、隔離性強、頻帶寬，能夠輸出4 路信號控制2 個電機。

3.3 機器人底盤部分

機器人輪胎選用麥克納姆輪。由于獨特的機械結構，4 個麥克納姆輪通過矢量相加可實現機器人平移、原地旋轉等特殊運動。

3.4 電磁炮部分

該部分主要包含逆變升壓模塊、繼電器模塊、超級電容模塊和電磁線圈模塊。

首先從繼電器模塊中引出兩根信號線給FPGA，FPGA 可根據手柄和語音控制繼電器模塊閉合張開以控制12 V 電源，通過逆變升壓模塊給超級電容充電，然后控制繼電器將12 V 電源斷開，此時電能被存儲在超級電容之中。然后再次由FPGA 控制電磁線圈閉合，使電能從電容中釋放，此時變化的電流通過線圈生成磁場。根據法拉第電磁感應定律和楞次定律，線圈中將產生排斥方向的洛倫茲力帶動炮管中的金屬彈射出。為了保護電路和隔離，使用可控硅和續流二極管等器件。

4 算法系統

4.1 機器人運動算法

本作品設計的機器人運動部分采用4WD 的麥克納姆輪，每個麥克納姆輪上有若干傾斜45° 的小輪子，在轉動時產生相比機器人傾斜45° 的摩擦力，4 個輪胎轉動配合即可實現平移、原地旋轉等運動。其運動原理如圖5所示，其中紅色代表輪子向前轉，藍色代表輪子向后轉。

圖5 機器人運動算法

4.2 自主避障算法

該部分在機器人周圍設計4 個超聲波傳感器，當一方檢測到障礙物的距離小于15 cm 時，機器人向逆時針90°方向平移，即左手定則，如前方檢測到障礙就向左平移，左邊檢測到障礙向后平移，以此類推。

4.3 自主循跡算法

本作品使用128 路線性CCD 傳感器進行循跡，當標記線位置偏向任意一側，控制機器人向另一側偏轉，使標記線始終保持在小車的中線附近。本作品還設計了循跡PID 算法，可實現平滑轉彎。

4.4 濾波算法

機器人傳感器進行數據采集可能發生意外的抖動，數據現在誤差，進而影響機器人的判斷。因此，采用均值濾波和中值濾波算法對部分傳感器，如超聲波傳感器、角度傳感器、溫度傳感器進行一定的濾波，以改善傳感器效果。

5 圖像處理

圖像處理功能由CCD 基于FPGA 實現，主要有兩種功能：軌跡識別及顯示、復雜循跡。以下將詳細介紹各個功能的實現。

5.1 軌跡識別及顯示

傳感系統中的CCD 模塊使用FPGA 實現，本功能基于FPGA 驅動TS1401 線性CCD 采集軌跡信息二值化后輸出至上位機，以顯示軌跡。

5.1.1 灰度值采集

首先，FPGA 驅動CCD 輸出其感光元件采集的線性128 個像素的模擬電壓，模擬電壓經過AD9226 模塊轉換成12 位數字信號給FPGA。考慮到AD 模塊采集信號時有一定的隨機誤差，因此在采集時對其進行均值濾波，即采集7 次AD，然后對采集的值求平均。由于本作品的AD 轉換頻率高達50 MHz，因此采集更多的次數也是可以實現的，通過多次試驗且考慮到毛刺的影響，設置7 次AD 轉換比較合理。

5.1.2 二值化

為了方便FPGA 處理和識別，需要將采集的12 位數字電平信號進行二值化操作，由CCD 的感光原理可知，采集像素點的灰度值越大，其模擬輸出的電壓就越大，但是根據AD9226 的工作原理：

V_D=2048-V_i÷5×2048   (1)

其中V_D 是數字轉換值，V_i是AD的模擬輸入值。

可知CCD采集的灰度值越大，FPGA收到的12 位數字值就越小，因此軌跡越黑數字值越大。根據設置閾值則可將軌跡和軌跡外的灰度二值化為0 或1。本作品將黑色軌跡設置為0，其中閾值的大小由當次灰度采樣值的平均值、場地光強和調試經驗共同決定^[3]。

5.1.3 平滑濾波

隨后單次采樣的128 位像素均變為0 和1 的二值化量。考慮到在采集灰度時存在一定的毛刺，使采集的數據有0 到1 或1 到0 的錯誤跳變，本作品對采集的軌跡進行平滑濾波處理。由于軌跡的連續性灰度信號不存在突然的跳變，因此在圖像采集時采集的1 個、2 個或3個孤點都是毛刺產生的，該影響表現效果如圖6 所示。

圖6 未平滑濾波圖像

測試發現，控制一定的曝光時間基本上可以將CCD產生的毛刺信號控制在3 個以內。通過平滑濾波和調整曝光時間，CCD 的采集得到較為完美的圖像，測試結果如圖7 所示。

圖7 調整完善后CCD的采集圖像

5.2 復雜循跡

基礎紅外光電傳感器有很大的缺點，如由于線路較少，其偏移值過于離散且數量小（僅左右2 個），其測量的偏差范圍是（-2 ～ 2）。該數據基本無法進行PID閉環控制，由于開環操作使得機器人循跡時抖動很大，效果不好，而且由于線路少，一路出故障就會對整個系統功能產生很大的影響。為了確保機器人的性能和穩定性，按上一節采用圖像處理方法實現機器人的復雜循跡，包含基礎連續軌跡、間斷軌跡和交叉環島，基于CCD圖像識別完成機器人對其復雜循跡。

5.2.1連續軌跡

首先是實現機器人的連續循跡，由上一節CCD 識別軌跡可以發現，黑色的軌跡在FPGA 上表現為0，通過1 次采集的128 個像素所構成的二值化數組，即可得到軌跡兩邊的邊緣坐標，根據邊緣坐標即可計算出軌跡中點坐標，然后將中心坐標與128 的1/2（取整數63）做差，即可得到機器人相對軌跡的偏差。如CCD 得到黑線左邊坐標為68，右邊坐標為97，經計算得到黑線的中心坐標為82，說明此時黑線中點位于小車右邊19個坐標位置，小車則需要左移19 個坐標才能實現軌跡的跟蹤即循跡。為了實現這一點，基于Verilog 實現的PID 制器將軌跡中點和小車的偏差作為輸入，輸出為小車左邊電機和右邊電機的PWM 波占空比之差，以此閉環實現機器人的循跡功能。

5.2.2 間斷軌跡

對于間斷的軌跡而言，機器人若采取連續循跡方案很容易沖出賽道，因此在需要一定的判斷，在CCD 采樣前首先存儲一次機器人上一次采樣的數據，如果判斷到錯誤的軌跡，如左邊坐標等于最小值、右邊坐標等于最大值以及左邊坐標大于右邊坐標的情況，即讓上一次正確的采樣值完全替代這次的采樣值。該方法相當于一種特殊的卡爾曼濾波法。

5.2.3 交叉環島

在（2）所提到的算法既可以修正CCD 采集到全0或者是全1 的情況，其中全1 代表間斷軌跡，全0 則代表環島的交叉點，顯然在此算法下機器人將根據之前的采樣正確地通過環島。

6 系統整合與調試

6.1 串口模塊

本部分采用UART 協議結合藍牙模塊形成無線串口，實現機器人與PC 端的上位機的無線通信，波特率為9 600 bit/s。

6.2 上位機設計

該部分基于PyQt設計和機器人配套的上位機軟件，在實現串口收發的基礎上，針對機器人的移動和機械臂的抓取設計了獨立按鍵，用戶可以通過點擊鼠標按鍵或者綁定的鍵盤來控制機器人運動和抓取，該部分主要用于調試機器人。

6.3 HMI串口屏設計

本部分基于FPGA 結合觸摸電阻屏和串口設計一款機器人顯示端，具有豐富的按鍵和人性化的GUI。用戶需要解鎖才能使用，可以通過點擊按鍵來獲取各類信息，當觸發災難事件時會預警。本部分是機器人主要的人機交互模塊，傳感器的測試均可在顯示屏的顯示中得到驗證。

7 結束語

目前市面上少有純粹基于FPGA 設計的機器人，本設計的機器人完全采用FPGA 實現控制，由于其現場可編程特性以及并列運行指令結構，具有很好的可重構性和實時性。因此，基于FPGA 的多功能可重構機器人能夠很好地彌補市場缺口，具有更低的成本。除此以外，隨著FPGA 性能的提升以及集成電路產業與自動控制、計算機產業的互相促進融合，基于FPGA 實現的機器人不僅能夠作為市場產品的替代，而且能夠實現更為復雜的算法和功能。

參考文獻：

[1]李斌,吳鎮煒,談大龍,等.可重構機器人技術的探討[J].信息與控制,2001,30(0S1):684-688.

[2]吳國盛.7天搞定FPGA:Robei與Xilinx實戰[M].北京:電子工業出版社,2016.

[3]趙萬欣,陳思屹.基于TSL1401線性CCD的智能巡線小車[J].工業控制計算機,2014,27(2):121-122.

（本文來源于《電子產品世界》雜志2022年1月期）