电气工程学报, 2018, 13(6): 20-27 doi: 10.11985/2018.06.004

理论研究

误差消除型里程计定位方法的分析与研究

闫毅平1,2, 崔凯楠2, 袁懿2, 张玥红2

1. 北京交通大学电气工程学院电力电子研究所 北京 100044

2. 北京市工贸技师学院电气系 北京 100097

An Analysis on the Odometer Positioning System With Error Elimination

Yan Yiping1,2, Cui Kainan2, Yuan Yi2, Zhang Yuehong2

1. Beijing Jiaotong University Beijing 100044 China

2. Beijing Industry and Trade Technicians College Beijing 100097 China

收稿日期: 2018-04-3   网络出版日期: 2018-06-25

Received: 2018-04-3   Online: 2018-06-25

作者简介 About authors

闫毅平 男 1974年生,硕士研究生,研究方向为电力电子与电力传动。

崔凯楠 男 1985年生,博士研究生,研究方向为信息传播分析。

摘要

全向移动平台可向任意方向直线运动而无需事先旋转运动,可在直线运动的同时执行旋转运动,机动性及避障性能好。本文介绍了基于NI公司myRIO-1900型控制器的误差消除型里程计定位系统,在基于编码器、陀螺仪的传统里程计定位的基础上,引入红外传感器、超声波传感器,通过均值滤波与修正,精确测量平台的姿态,并周期性将累计误差清零,达到消除累计误差的目的。该方法已应用于2017年世界技能大赛移动机器人项目,竞赛平台运动控制效果良好,满足高速、精确的运动控制要求。本文提出的误差消除型里程计定位方案性价比高,实用性强,控制精确,应用前景广阔。

关键词： PWM ; 闭环控制 ; 误差消除 ; 平台定位 ; 运动导航

Abstract

The omni-directional mobile platform is maneuverable and good at obstacle avoidance, as it can move straight in any direction and perform rotational motion at the same time. In this paper, an odometer positioning system is introduced with error elimination for NI myRIO-1900. Compared to traditional odometer positioning system which mainly depends on encoder and gyroscope, infrared sensor and ultrasonic sensor are introduced to our system. Through mean filter and periodical clearing cumulative error, our system could measure the posture of the platform accurately. This method has been applied in the 2017 the 44th World Skills Competition mobile robotics project. The competition result proved that our positioning system has good performance, which satisfies the requirement of high speed and precise motion control. The odometer positioning system with error elimination presented in this paper is cost-effective and practicable, which is a precise control scheme.

Keywords： PWM ; closed-loop control ; error elimination ; platform positioning ; motion navigation

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本文引用格式

闫毅平, 崔凯楠, 袁懿, 张玥红. 误差消除型里程计定位方法的分析与研究. 电气工程学报[J], 2018, 13(6): 20-27 doi:10.11985/2018.06.004

Yan Yiping. An Analysis on the Odometer Positioning System With Error Elimination. Journal of Electrical Engineering[J], 2018, 13(6): 20-27 doi:10.11985/2018.06.004

1 引言

移动机器人在星球探险、电力巡检、医疗卫生、工业制造、国防及公共服务领域的应用越来越广泛[1,2,3]。移动平台精确定位是机器人完成设定任务的基本前提[4]。全向轮式移动平台可在平面360°任意角度回转、平移,准确定位,灵活调姿,适于狭小空间或复杂路径移动。全向轮式移动平台定位方法包括导航信标定位、地图匹配定位、GPS定位、北斗定位、视觉跟踪定位和里程计定位等[5,6,7,8,9]。不同的定位方法具有不同的特点。导航信标定位依赖于环境中事先添加的标志物,前期投入较大,成本高昂;地图匹配定位精度高,但需要事先预知环境地图,运算数据量大,要求存储空间大,对处理器要求高,不能适应动态变化的环境;GPS定位和北斗定位基于全球卫星定位系统[10],定位精度低,室内可能定位失败;视觉跟踪定位精度较高,但实时性较差,存在跟踪目标遮挡导致的目标丢失问题[11];里程计定位采用惯性传感器[12,13],存在误差积累[14,15]。误差消除型里程计定位方法可周期性校准移动平台的位姿,消除累计误差,可获得全方位运动效果。

2 全向平台运动学模型与里程计定位分析

2.1 全向平台运动学模型

全向移动平台[16,17]由三个全向轮组成,轮子均匀分布,互差120°角,如图1所示。全向移动平台不存在不完整约束,可向任意方向直线运动而无需事先旋转运动,可在直线运动的同时执行旋转运动,具有运动灵活的特点。

图1

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图1   全向移动平台

Fig.1   Omni-directional mobile platform


移动平台的运动学简化模型如图2所示,XOY为世界坐标系,xoy为平台坐标系,两坐标系间的夹角为Φ,3个轮子分别标记为i、j、k,线速度标记为Vi、Vj、Vk,平台旋转的角速度为ω,轮子到平台中心点O的距离为R。

图2

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图2   移动平台的运动学简化模型

Fig.2   Kinematic model of mobile platform


在平台坐标系中,平台沿两个坐标轴方向的线速度为vx、vy,vx、vy、ω与Vi、Vj、Vk之间的关系式为

在世界坐标系中,平台沿两个坐标轴方向的线速度为VX、VY。VX、VY、ω与vx、vy、ω之间的关系式为

机器人的当前姿态（x1,y1,θ1）与初始姿态（x0,y0,θ0）之间的关系式为

式中,Δt为机器人运行时间;xi、yi、θi (i = 0,1)分别为移动平台位姿的x轴坐标值、y轴坐标值和角度值。

2.2 里程计定位分析

里程计定位方法基于里程计惯性传感器相对于初始状态数据的变化量来计算移动平台的当前位姿。这种相对定位方法按照移动平台的运动学模型来推测自身的运动轨迹,不需要外界提供平台环境信息,具有自适应的优点。然而随着运动轨迹的推移,会出现定位误差积累现象。平台的轮子直径、轴距的差异与安装精度引起的系统误差具有规律性;平台运动过程中打滑、锁死以及轮子与地面的不连续接触引起的非系统误差具有不确定性特点。

3 误差消除型里程计定位系统设计

传统的里程计方法采用电机编码器和陀螺仪等惯性传感器,存在误差积累。误差消除型里程计系统采用NI公司的myRIO-1900型控制器,在传统里程计定位系统的基础上,硬件上增加超声波、红外测距传感器,控制软件中增加位姿校准子程序,定期对移动平台的位姿进行校准,将安装精度与轮子与地面接触不连续等原因造成的累计误差清零,之后继续完成预定任务。系统硬件结构如图3所示。

图3

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图3   控制系统硬件组成

Fig.3   Hardware composition of control system


3.1 硬件电路设计

全向移动平台主要电气元器件见表1。红外传感器与超声波传感器结合使用测量移动平台的直角坐标值,在事先确定的固定点与绝对坐标值进行比较,得出误差值,myRIO-1900型控制器发出校准信号,经功率放大后驱动电机进行校正,直至误差清零。系统接线图如图4所示,其中,传感器接线图如图5所示。

表1   主要电气元器件

Tab.1  List of electrical components

序号名称规格型号性能指标数量/个
1控制器NI,myRIO-1900型双核ARM Cortex-A9,Xilinx FPGA1
2直流减速电机TETRI,V2型12V,2.26N·m,152r/min3
3旋转编码器US Digital E4P型1 440 PPR3
4电机驱动板A4973型两路,驱动电流1.5A2
5红外传感器SHARP,GP2Y0A21YK0F型量程：100~800mm1
6超声波传感器PARALLAX,28015#型量程：20~3 000mm2

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图4

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图4   系统接线图

Fig.4   System wiring diagram


图5

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图5   传感器接线图

Fig.5   Senor wiring diagram


平台行走结构采用3台直流减速电机进行驱动,电机需要正反向运转,采用H桥PWM驱动。H桥PWM驱动芯片为A4973型,内置PWM电流控制,具有快速和慢速两种电流衰减模式,驱动电流为1.5A,具有过电流和欠电压等完善的保护功能。电机驱动电路如图6所示,PWM1信号来自myRIO-1900型控制器接口B/DIO8（PWM0）,M1+、M1-接1#直流电机,AO1可设置电机限流保护点,SENSE1将电机电流上报myRIO-1900型控制器。电机正常驱动电流路径（正向旋转）、PWM电流控制快速衰减电机电流路径和慢速衰减电机电流路径如图7所示。

图6

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图6   电机驱动电路图

Fig.6   Motor driver circuit diagram


图7

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图7   电机电流路径图

Fig.7   Motor current path diagram


3.2 软件设计

全向移动平台程序控制采用LabVIEW2015,程序采用模块化设计方法。主要模块包括陀螺仪数据采集与定位计算、电机速度采集与闭环控制、红外和超声传感器数据采集与位姿校准。

myRIO-1900型控制器通过采集陀螺仪数据得到平台当前的旋转角度,采集平台3台电机的编码值得到平台当前的直角坐标值,进而得到平台的运行速度,即通过数据采集与定位计算得到平台的位姿、坐标和速度。运动导航根据当前坐标和目标坐标,得到补偿距离和速度,经过速度环和位置环控制,采用PID算法,实现平台X轴、Y轴直线运动。平台采集红外和超声传感器数据信息,并定期对平台X轴、Y轴两个方向进行位置校准,红外和超声传感器数据采集流程图如图8所示,位姿校准示意图如图9所示,流程图如图10所示。

图8

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图8   数据采集流程图

Fig.8   Data collection flow chart


图9

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图9   位姿校准示意图

Fig.9   Position and posture calibration


图10

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图10   位姿校准流程图

Fig.10   Position and posture calibration flow chart


4 实验结果

取100mm、200mm、300mm三个实际距离,标记为距离1、距离2、距离3,全向移动平台采用“Analog input”VI读取红外传感器数据,得到三个测量数据,与对应实际距离进行对比,如图11a所示,测量数据偏差范围为12.36~15.21mm,波动为2.85mm;对测量数据进行均值滤波后,与对应实际距离进行对比,如图11b所示,测量数据偏差范围为9.23~10.54mm,波动为1.31mm。可见,均值滤波后,偏差基本恒定,数据波动减小。在平台位置校准中进行偏差修正,测量误差为±0.66mm。myRIO-1900型控制器的IO口数据由FPGA采集,依然取100mm、200mm、300mm三个实际距离,标记为距离1、距离2、距离3,LabVIEW实时模块（LabVIEW Real-Time,RT）查询访问FPGA时,测量值与实际值对比如图12a所示,测量数据偏差范围为21.35~24.28mm,波动为2.93mm;FPGA直接读取IO口数据时,测量值与实际值对比如图12b所示,测量数据偏差范围为6.34~8.26mm,波动为1.92mm。可见,FPGA直接读取IO口数据时,测量数值与实际值的偏差明显减小,数据波动减小,进行偏差修正和均值滤波后,测量误差为±0.96mm。RT查询访问FPGA时,测量值波动大,且与实际值偏差大的原因是超声波传感器的触发与读取时间长,引起数字信号的丢失和延迟。将基于上述算法的红外传感器与超声波传感器应用于全向移动平台,让平台进行多次向前直线运动10m,测试数据显示：平台在前行过程中,运行10m平均累计误差为±50mm,在移动平台目标管理任务中,该误差尚可以接受。为了移动平台执行目标管理任务时更精准,让全向移动平台沿着如图13所示的路径前行,并在A、B、C、D、E五点进行移动平台姿态校准与误差清零,将移动平台位姿误差与实际行进距离关系绘成曲线,如图14所示。观察移动平台位姿误差值与实际行进距离之间的关系曲线,发现曲线分为四段,每段曲线随着移动平台前行,位置误差不断积累;第三段曲线累计误差最大,达到22mm,为平台最大误差;在A、B、C、D点移动平台进行误差清零;标红的部分误差有阶跃现象,是因为移动平台转弯,轮子与地面发生打滑所致。

图11

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图11   红外传感器测量值与实际值对比

Fig.11   Comparison of measured and actual values of infrared sensors


图12

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图12   超声波传感器测量值与实际值对比

Fig.12   Comparison of measured and actual values of ultrasonic sensor


图13

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图13   测试路径规划图

Fig.13   Diagram of test path planning


图14

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图14   移动平台位姿误差值与行进路程试验对照图

Fig.14   Comparison of mobile platform error and move distance


5 结束语

本文提出一种改进型里程计定位方法,在利用编码器、陀螺仪的传统里程计定位的基础上,引入红外传感器和超声波传感器,通过均值滤波与修正,精确测量平台直角坐标与位姿,周期性清除累计误差,达到消除累计误差的目的。2017年10月,将上述方法制作的移动机器人应用于世界技能大赛移动机器人赛场上,运动控制效果良好,可靠性高[18,19],满足比赛定位需求。

该方法适于固定场地、周期性循环应用场合,如电力巡检[20]、医疗服务、库房管理等。本文提出的改进型里程计定位方法为低成本机器人定位方法,性价比高,实用性强,在全向移动机器人定位、导航控制方面具有推广价值。

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