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1、图形化系统设计专栏 嵌入式图形系统设计助力救生机器人蜘蛛 本文介绍了如何利用嵌入式图形系 统设计救生机器人蜘蛛。现已成功完成 功能强大且性能优异的机器人的构建 ， 而且 ，通过采 用用于 Bl a c k f i n处 理器的 L a b VI E W 嵌入式模块所提供的图形化 编程环境 ， 以及 B l a c k f i n 处 理器 的高处 理器性能 ，开发周期也大为缩短。 恶劣环境中营救任务的设计 任何救生设备的主要 目的在于 ，在 灾难之后的营救任务中快速阻止尽可能 多的严重伤亡事故。谨记这一 目标 ，我 们开始开发了一个用于支持营救工作的 六足机器人蜘蛛。它是一个尺寸较小 、 可移
2、动的智能机器人，在搜寻被陷的受 害者时，它可以越过障碍并到达通常难 以触及的地方。替代如清扫雷区使之无 雷化等危险任务中的工作人 员也是机器 人蜘蛛的另一个潜在应用领域。 我们设计了一个高度可移动的行走 方案，它由六只独立的下肢组成，可以 任意方向移动机器人，即使在机器人移 动通常不可行或过于危险的地带。行走 与旋转均属于模仿六足昆虫而得到的基 本的高层次运动模式。通过三条下肢移 动而另外三条下肢抬高，机器人可以达 到期望的行走速度，并提供恶劣地带所 需的足够平衡。爬行时，机器人可以挤 压通过紧凑的空间和狭缝。单下肢的低 层次运动步态是3 D空间内的几何原语， 如长方形或圆形轨道。 图 机器人
3、蜘蛛利用其众多的运动模式之一一 “ 爬行”挤压通过狭小的空间 多功能机电系统 下肢结构与运动控制构成了机器人 蜘蛛关键特性的一部分。2 4只智能 DC 有刷 电机共同驱动这些下肢，并充当行 走结构中不可或缺的关节。这样得到了 一个坚固的轻型结构 ，从而降低了功耗 并改善了运动动态特性 。 除了这些下肢，机器人蜘蛛的特性 还在于典型的 自治机器人子系统，其中 包括机器视觉、远程测量和无线通信 。 机器人坚固的壳体 内包含有嵌 入式硬 件、 两节7 2 V的锂聚合物电池和电量测 量装置。任务参数、I O设置和新的运 动步态均可以通过无线通信或可移动存 新加坡南洋理工学院P o m Y u a n
4、L a m 施密德工程公司Ma r c o S c h mi d An a l o g D e v i c e s 公 司 A n d e r s F r e d e r i k s e n 储介质传递。 一 2 4个自由度的智能运动控制 机器人蜘蛛的低层次运动有赖于运 行时计算的复杂数学模型。凭借 ADI 公 司的 B l a c k f i n处理器的高级嵌入式计算 能力和施密德工程公司的确定性实时服 务， 机器人的运动表现的有力而平稳。 轨 线向量根据高层次的运动模式，沿着计 算所得的直线、 长方形或圆形轨道移动。 轨道可以通过以下三种方式编程实 通过学习和回放， 设计和培训新 的或特别
5、的模式。 支持可视化检验仿真轨道的 3 D CAD软件。 这些模型作为虚拟现实文件 导出， 并导入至 L a b VI E W的图像控件。 通过比较虚拟模型与实际模型，调节机 器人的运动。 运行时利用逆动力学算法持续计 算轨道。 所有六足的关节角度的计算都是并 行完成以确保动态运动，相应地也得到 了所有电动机的 2 4个连续计算所得的 设 置 点 。这 些设 置点 通过 一个 串行 RS 4 8 5网络传递至每只电动机，并 由分 散P D控制器转换为实际执行动作。 通过 o o s钏月_ 一 图 形 化 系 统 设 计 专 栏 同样的网络， 完成所有2 4 只执行装置的 需要团队协作以完成任务
6、。 位置、反馈和温度读数的采集。 智能视觉与距离感测 除了智能运动与 自由移动外，机器 人蜘蛛的特色在于它的 “ 眼睛” 装有一个 智能摄像头和一个距离测量传感器。 目标 通过高性能图像处理算法被定位与跟踪。 通过 编程控制 ，它的 “ 眼睛”还可以识别 其附近范围内的任何颜色。 后续版本将提 供改进的图像处理、 模式匹配和边缘检测 等功能， 从而将B l a c k fi n 处理器的计算能 力和高速图像采集提升到更高层次。 利用蓝牙技术实现无线通信 为实现与机器人的通信，我们提供 了一个蓝牙通信接 口以实现多项功能 ， 其中包括 ： 在开发与测试中调试用于Z Mo b i l e 的快速调
7、试模式的通道。 读入关键参数 ， 如电动机状态和 电池 电量水平 ，以供 系统诊断 。 在线采集重要的算法参数 ， 以供 调节使用。 在操作开始前下载新的任务数据。 在开发过程中，两个机器人蜘蛛通 过无线通信信道相连 ，以实现其移动的 同步。这是更为危急场景的原型构造， 这时接受同一项任务的多个机器人蜘蛛 实时图形化嵌入式软件 机 器人 蜘 蛛应 用 软 件 是 利 用面 向 B l a c k fi n 处理器的L a b VI E W嵌 入式模块 编程实现，后又通过来 自施密德工程公 司的面向 NI L a b VI E W 的 Z B r a i n B S P 进行扩展 。这为高层次编
8、程 、 图形化调 试 、图形化 多任务处理和确定性 的实时 行为，提供了一个理想的嵌入式软件平 台。面向对象的设计模式有助于进一步 控制图形化层次上的复杂度。例如电动 机或传感器等主要对象 ， 通过L a b V I E W 中表示类的功能性全局变量加以抽象。 主要的应用框架由以下多个任务组 成 ： 顶层主循环对由一个经典状态机 表示的动作进行规划 ，而状态机通过软 件队列和同步方法 ( 如信号量)与其他 循环连接。通信任务保持一个与外部世 界的 无线数据连 接。 视觉任务负责低层次的图像处理 和 距离读数 。 运动控制任务管理高层次的运动 模式与低层次的肢体控制 ，并监测电动 机的位置与 状
9、态 。 日常任务充当一个通用错误处理 器。检测事件与异常，并将其及时间记 录列可移动的存储介质，以供后续读 取。Z Mo b i l e充当看门狗的角色一一利 用程序设定的唤醒机制重启和关机，并 为不能成功自我纠错时提供重新启动的 有效措 施 。 这些循环在协作式多任务环境中以 线程的方式同时运行。驱动程序层次上 的毫秒级上下文切换和微秒级实时确定 性 ， 确保了平稳、无故障的移动。 最后， 严格的并行方式要求板卡支持软件包满 足每 一个软件组件和设备驱动程序的线 程安全 性。 现已成功完成功能强大且性能优异 的机 器人的构建 ，而且 ，通过采 用面向 B l a c k f i n处理器的
10、L a b VI E W嵌入式模 块所 提供 的 图形化 编程环境 ，以及 B l a c k f i n处理器的高处理器性能 ，开发 周期也 大为缩短 。施密德工程 公司独创 的图形化快速调试模式在算法的工程实 现过程中非常有用，缩短了5倍的开发 时 间。Z Mo b i l e 不仅对于机 器人设计人 员是 一款用户界面友好 的嵌入式 系统工 程的优秀产品，而且对于任何构建机电 系统的设计 人 员也是如此 。 视觉的提高、更为智能的功率管理 和能量获取设计、传感器融合、模糊逻 辑和GP S数据收集 ， 都是有望添加至通 用机电平台的组件。此外 ，我们计划在 未来的移动、自治机器人中复用这个
11、模 块化软 硬件 系统 。 囝 (I ： 接笫 4 2贝) 简单的电阻加热组件提供控制算法来完 成的。L a b VI E W F P G A用于管理控制 这些设备所需的I O信号之间的接 口。 通过长期研究，我们的方法在破坏 常见肿瘤方面是十分高效的， V2 现在已 置I 今 日电于 2。8年 11月 经在美国的制定中心得到了应用。使用 NI 产品，我们快速有效地为V2 开发了 包 含友好 图形用 户界 面的嵌入式控 制系 统 ，同时还维持了系统的质量，最终确 保 了病人的安全。我们的 C E O 认为 C o mp a c t RI O在 Vi s i c a 2 治疗系统项 目 的成功中起到了关键作用。 由于使用了来 自NI 的图形化系统 设计平台，我们的产品设计、原型开发 和事件发布都得到了lll0 i ll 完成。 圃
