基于Arduino开发AGV小车的设计与实现

0引言

随着人工智能和 自动化技术的发展,AGV小车作为能够实现自动驾驶、环境感知、路径规划、自动控制等多学科技术的综合系统,具有安全可靠性强、自动化程度高、管理调度灵活方便等特点,在特种作业、自动搬运系统、智能运输系统等领域得到了广泛应用,大大提高了物料运输的效率和生产车间的 自动化程度,体现出非常大的应用优势及推广价值。在物流配送行业,人工配送一直占据主导地位,但配送效率较为低下、配送成本较高、人力资源较为紧缺等问题逐渐显露出来。智能AGV属于工业移动机器人范畴,在无人驾驶、物流配送、智能巡检、智能仓储等领域发挥了重要作用,能够在各种复杂的工况下准确、高效、智能地完成一系列物流运输和分拣任务,极大地提高了物料的搬运效率, 自动化程度大幅提升,节省了人力和物力成本,广受智能物流行业的关注,具有较高的应用价值和科学意义。

AGV自诞生以来,已发展了半个多世纪。1953年,美国BarrettElectronics公司研制了世界上第一台 AGV^[1],它是由一辆拖拉机改装而来,通过在空中预布置引导线的方式进行导航,实现了物品搬运功能。到了21世纪,德国KUKA公司研发了KMP600—SdiffDrive移动机器人,通过SLAM方法创建环境地图,系统可以对运行环境改变做出反应,从而实现了仓储环境应用^[2]。美国亚马逊公司设计的Kiva物流仓储机器人,通过扫描二维码实现导航,成为物流仓储领域的佼佼者^[3]。英国成功研制了第一台采用磁导航方式的 AGV^[4]。直至今日,种类繁多的AGV正朝着复杂化、专业化、智能化方向发展,在AGV上安装机械手来配合完成抓取运输工作,已经在各类仓储场合得到应用。

1AGV小车系统的关键技术与模块

开发板是用来进行嵌入式系统开发的工具, 目前流行的主要有51、Arduino、ARM(STM、NXP)、IOT、Linux等几大类。鉴于Arduino的硬件电路和软件开发环境都是完全开源的,可以通过USB直接与PC连接而不需要安装驱动程序,也预留了数字信号和模拟信号的第三方开发接口,在不从事商业用途的情况下初学者可以根据自己的需要使用、修改和分发它^[5],本设计选用Arduino Mega2560芯片作为核心开发板,用于控制各个模块的工作。小车系统的总体设计主要由控制器模块、避障模块、红外巡线模块、电机驱动模块、舵机模块、电源模块等组成,系统结构如图1所示,系统主要零部件参数如表1所示。

1.1 小车的底盘设计

为确保小车稳定行驶并能适应不同地面环境,车身采用铝合金底板(245 mm×220 mm)作为小车 结构主板,在底部四个角安装各一套减速电机和橡胶轮胎,小车的电池仓安装在底部中间位置。构件主要由直流电机、电机支架、带孔平板、联轴器、轮胎组成,如图2所示。

1.2机械臂及抓取设计

机械手常见运动形式包括直角坐标式、关节式、码垛式等,这三种方式都有一定的优缺点,综合考虑机械臂需要实现的功能以及机械臂与物料台之间的协调性,采用码垛式机械手,设计了6轴自由度的机械臂,并用舵机作为机械臂的关节,如图3所示。由于实验抓取的物体为轻物体,因此在电机选型时,机械手驱动电机采用闭环步进电机,其他重要材料选择如表2所示。

1.3电机驱动模块选择

考虑到需要控制四个电机的运行,所以采用L298N四路步进电机驱动模块(图4),该模块具有驱动能力强、发热量低、抗干扰能力强的特点,可以同时驱动4个直流电机(图5),通过正反转及电机速度的控制,实现小车的前进、后退和转向,使巡线更加稳定。

1.4 舵机模块选择

舵机模块的内部结构包括舵盘、电位计、减速齿轮、直流电机和控制电路5个部分。对舵机性能要求是扭矩大、精度高,旋转角度可控,可在水平和垂直方向做2自由度运动,供电电压在4.8~7.2 V,扭矩为9~13 kg/cm,工作电流应在1~1.3 A,控制频率在50~100 Hz。

1.5电源模块选择

由于各模块所需电压不同,本项目小车供电电压分别有3.3、5、7.2V,各模块需要稳压模块转换电压。鉴于小车体积限制,无法携带更多电池,故选用 LM2596S可调电源模块(图6),通过调整蓝色电位器旋钮进行降压转换,实现3.3、5、7.2 V等稳定的直流电压输出,为各模块供电。

2AGV的导航方法与实现

AGV的导航方式可以分为色带导航^[6]、磁条导航^[7]、激光导航^[8]、惯性导航^[9]、复合导航^[10]等,不同的导航技术在某些特定环境下存在一定的局限性和不足,不同导航方式的优缺点如表3所示。

根据实际选择色带导航方式,通过铺设黑色带形成运行轨道,在小车正前方底盘下安装12路灰度传感器,在行进过程中光敏电阻不停读取灰度检测传感器的光通量数值而产生相应信号,如图7所示,实现定位、循迹和运行控制。

3AGV小车循迹避障控制系统的设计

3.1避障流程设计

通过在Arduino IDE平台编写c代码来实现功能模块,利用超声波测距技术和红外传感器分别实现自动避障和自动循迹功能。

3.2 障碍自动检测

AGV小车正前方安装两个超声波探头,分别用于发射和接收超声波。本项目所用模块测量范围为0~2 m,运行时模块内部将发出8个40 KHz周期电平并检测回波。

3.3避障程序设计

避障程序是巡线避障的基础,其流程如图8所示。小车行驶时,通过分析超声波传感器发送的信号来判断前方是否存在障碍物,本设计设定的障碍物距离为20 cm,即当超声波传感器测得前方物体与小车的间距不大于20cm时,则会判断前方存在障碍物,进行相应避障操作。若无障碍物,则通过分析接收到的4个红外传感器的信号,发送小车运动命令给电机模块,使小车做出相应操作,进行巡线;若有障碍物,小车先执行避障操作,同时记录避障方向,直到检测出无障碍物时,向相反方向运动,使小车重新回到线上,继续做巡线运动。

4 实验验证与分析

4.1环境与实验平台搭建

以仓储环境为实验背景进行实验分析,假设在

指定区域放置目标物料,AGV接收到指令并通过导航到达指定地点进行抓取任务,如图9所示。根据实验需求,实验设备可以分为硬件设备、软件和服务器这三类,硬件主要包括:装有机械手的AGV小车1辆、模拟仓储环境地图1套、模拟物料盒1个。

4.2 系统测试

实验验证主要分为导航轨迹精度分析和物体抓取实验分析,在物料抓取实验中,物体的定位精度直接影响了物体抓取的成功率,因此在验证过程中首先对深度信息进行分析评估,如表4所示。为了适应 AGV工作环境,对AGV小车进行循线前进和转弯、避障动作、在指定区域物料抓取、将物料送至指定区域等内容进行测试。经过各个环节的实验测试,功能模块之间配合默契,系统在功能和性能上符合设计的指标要求。导航实验结果表明,平均轨迹误差为5.85mm,平均角度误差为0.65°。抓取物料实验表明,机械手抓取物料的平均成功率达到95%。其中抓取失败的原因主要在于AGV小车对上料区标志位检测不够精准,造成机械手对物料进行空抓取。

5 结论与改进

经过测试和对电路连接、传感器校准、控制算法的优化等,AGV小车可以实现高效、准确的物料运送目标,可用于不同环境下的物料运送、自动搬运和特种作业,具有良好的应用前景和经济效益。为确保小车的稳定性和可靠性,下一步需要从以下几方面着手进行改进和完善:

1)AGV多 目标任务调度研究不够。对不同类型的物料进行分类并确定它们要送达的目标站点研究还需进一步深化。

2)AGV小车自动充电功能尚未实现。当AGV小车的电量即将耗尽时,它会向系统发出请求充电指令,在系统允许后自动到充电的地方“排队”充电。

3)路径规划无法自动完成,需沿规定的路线行进。AGV小车需要规划一条到达目标运输点的无碰撞路径来进行物料的运输。

4)本设计的避障实验所选取的障碍物是静止而非移动的,还未完全能够模拟在真实环境上的避障实验,在这方面还需要进一步的改进实验和完善。

5)由于使用色带导航,AGV小车轨迹柔性有所欠缺,障碍自动识别系统的实时性和精确性还有待

进一步的提高。小车整体还不够美观,也还需进一步优化。

[参考文献]

[1]KOFFGA,BOLDRINB.Automatedguided vehicles[J].Materials Handling Handbook,1985: 273-314.

[2] FILIP D.Systemfor control of autonomous mobilerobots[D].Prague : czechTechnicaluniversityin Prague,computing and Information centre,2023.

[3] SANDER A,WOLFGANGM.Therise of robotics[J/OL]. BcGPerspectives,2014. (2014-08-27)[2024-09-01].https://www.bcg.com/publications/2014/business-unit-strategy-innovation-rise-of-robotics.

[4] SANKARIJ,IMTIAZ R.Automated guided vehicle (AGV) forindustrialsector[c]// proceedingsof2016 10thInternationalconference onIntelligentSystemsandcontrol(IScO),2016:1-5.

[5]DEEMYADT,MOELLERR,SEBASTIANA.chassis designand analysis of an autonomousgroundvehicle(AGV) usinggeneticalgorithm[c]//proceedingsof 2020 Intermountain Engineering,Technologyandcomputing(IETc),2020: 1-6.

[6] CONG V D.Visual servoing control of 4-DOF palletizing robotic arm for vision-based sorting robotsystem [J].International Journal onInteractive Design andManufacturing(IJIDeM),2023,17(2): 717-728.

[7] LEKM,VANHH,JEON J W.Anadvanced closed-loopcontrol to improvethe performance of hybridsteppermotors[J].IEEETransactionsonpowerElectronics,2016,32(9): 7244-7255.

[8] YINLL,WANGF,HANS,etal.Applicationofdrive circuitbasedonL298Nindirectcurrentmotor speed control system[c]//proceedingsofAdvancedLaser ManufacturingTechnology.SpIE,2016,10153:163-169.

[9]BINDURA,ALAMS,NELOYAA.Acost-efficient multipurpose servicerobotusingRaspberrypiand 6DOFrobotic arm[c]//proceedings of the 20192ndInternationalconferenceonServiceRoboticsTechnologies,2019: 16-22.

[10] XIE J,YANX.Robot control systembasedonAndroid mobilevoiceandArduinocontrolboard[J]. InternetofThingsTechnology,2015,5(3): 2.

2025年第1期第9篇