CN108858195A - 一种双足机器人的三层分布式控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种双足机器人的三层分布式控制系统，属于机器人控制技术领域。本发明系统包括交互决策层、运动规划层和硬件驱动层；交互决策层用于人机交互，发送控制指令到运动规划层，运动规划层接收并解析交互决策层发送的控制指令并下发给硬件驱动层，硬件驱动层接收运动规划层的控制指令，同时采集硬件数据并上传给运动规划层。三层分布式控制系统分别运行在两台计算机和驱动芯片上，三层相互协作，互不依赖。本发明的三层系统均独立实现，耦合度低，开发便捷，可以实时采集周围环境数据并且控制机器人做出相应动作，不需要进行大量的编程准备，在一定程度上大大提高了系统效率。

Description

一种双足机器人的三层分布式控制系统

技术领域

本发明涉及机器人及其控制系统技术领域，尤其涉及一种双足机器人的三层分布式控制系统。

背景技术

现有的机器人的控制系统中，通常采用集中式系统，控制功能都高度集中在一台服务器或者主机上，所有的功能及处理任务都由服务器或者主机集中处理。但是，在实际应用中，集中式系统不能满足具有更庞大功能需求的机器人控制领域，客户需要具有分布处理能力的、完整一体化的分布式系统。

分布式系统是若干计算机的集合，内部由通信网络实现，以通信为网络基础。整个分布式系统采用独立工作或者合作工作两种方式，各个操作主机可以并行操作以及分布控制。

分布式系统与传统的通信网络相比具有一定的优越性：

1)分布式系统中各个操作主机并行操作，意味着实现了在物理性质上的独立性以及在逻辑性质上的合作性；

2)分布式系统具有较高的可靠性，当系统中一台或者多台主机发生故障时，其余独立的主机可以自行修复，重新构成和原系统功能一致的系统，使整个分布式系统自动调节恢复到故障前状态。

近年来，双足机器人得到了广泛地应用，传统的技术方法采用操作人员离线编程引导的方式控制机器人，机器人重复地执行存储在内存单元中的程序，完成所要求的操作动作，这种控制方式对机器人限制性极强，不具备实时性，对外界信息变化的感知能力不足，不能够根据环境的变化对操作行为进行相应的调整，同时大量的功能需要大量的编程准备时间，在一定程度上大大降低了系统效率。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种机器人三层分布式控制系统，可以实时采集周围环境数据并且控制机器人做出相应动作，提高了系统效果。

本发明提供的一种双足机器人的三层分布式控制系统，包括交互决策层、运动规划层和硬件驱动层。所述交互决策层用于多模态人机交互，发送控制指令到所述运动规划层，并接收所述运动规划层发送的数据；所述运动规划层用于接收并解析所述交互决策层发送的控制指令并下发给所述硬件驱动层，同时接收传感器的信息并处理后发送给所述交互决策层；所述硬件驱动层用于接收所述运动规划层的控制指令，同时采集硬件数据并上传给所述运动规划层。

所述硬件驱动层包括电机驱动和数据采集，所述硬件驱动层执行以下步骤：

S11，接收所述运动规划层的位置数据，根据PID(比例-积分-微分)控制算法给定电机转速、转动圈数和加速度；

S12，采集硬件的编码器位置、温度、电压和错误信息，反馈数据给所述硬件驱动层。

进一步地，所述的运动规划层，外接激光雷达，获取点云数据；外接姿态传感器，获取机器人质心位置姿态；连接机器人两腿足底的六维力传感器，获取机器人足底受力与力矩；通过以太网口接收交互决策层控制指令；通过CAN总线向硬件驱动层发送指令及接收数据。所述运动规划层实现的功能包括正逆运动学解算、动力学解算、指令解析和导航规划。所述运动规划层执行以下步骤：

S21，开机启动后，所述运动规划层进入自检模式，检测CAN设备、机器人关节ID和查询机器人关节初始状态，若发生错误，则将相应的错误代码发送给所述交互决策层。

S22，接收所述运动规划层发送的指令，并解析指令；

S23，若所述交互决策层发送的为导航指令，则所述运动规划层根据地图信息进行所述导航规划，使机器人在行走路径上合理避障；

S24，根据所述的机器人行走路径进行正逆运动学解算，计算出双足机器人各关节在行走过程中的位置；

S25，根据所述传感器获取的机器人姿态和足底力与力矩的数据，进行所述动力学解算，维持机器人在行走过程中的动态稳定性。

S26，将计算的机器人各关节的位置发送给所述硬件驱动层，并获取所述硬件驱动层反馈的数据。

S27，将所述硬件驱动层反馈的数据和所述激光雷达的点云数据打包后发送给所述交互决策层。

进一步地，所述的交互决策层，外接麦克风阵列，进行语音拾取与语音合成交互；外接深度摄像头，获取彩色图像和深度点云数据；通过以太网口向运动规划层发送指令和接收数据。所述的交互决策层实现的功能包括语音交互、视觉交互、三维仿真、界面交互和建图导航。所述交互决策层执行以下步骤：

S31，计算机启动后，首先接收所述运动规划层上传的数据，检测各设备有无故障；

S32，进行语音交互，识别周围人的声音，以英语和汉语两种语言进行交互；在语音交互过程中，拾取关键词汇，触发储存在交互决策层的任务序列，完成指定操作。

S33，进行视觉交互，采用深度摄像头的RGB图像获取人脸信息，进行人脸识别与人脸动态跟踪。

S34，进行三维仿真，采用ROS操作系统的RVIZ和GAZEBO仿真平台，根据所述运动规划层反馈回的关节角度模拟机器人的实时运动姿态；

S35，进行界面交互，为集成在RVIZ的插件开发实现，在界面展示关节的信息，用户在界面可以控制单关节的运动或者控制机器人按照预定的路线行走；

S36，进行建图导航，使用深度摄像头的点云数据在RVIZ中建立三维仿真地图，用户在地图内用鼠标任意拾取一点为目标点，交互决策层生成路径后下发给运动规划层进行导航规划。

本发明的优点与积极效果在于：

(1)本发明的双足机器人的三层分布式控制系统，分为交互决策层、运动规划层和硬件驱动层，各层能力均独立实现，耦合度低，开发便捷，提高了系统的可靠性与稳定性。

(2)本发明的双足机器人的三层分布式控制系统，可以实时采集周围环境数据并且控制机器人做出相应动作，不需要进行大量的编程准备，在一定程度上大大提高了系统效率。

附图说明

图1是本发明实施例的双足机器人的三层分布式控制系统的功能示意图；

图2是本发明实施例的双足机器人的三层分布式控制系统的结构示意图；

图3是本发明实施例的双足机器人的三层分布式控制系统的任务决策层执行流程图；

图4是本发明实施例的双足机器人的三层分布式控制系统的运动规划层执行流程图；

图5是本发明实施例的双足机器人的三层分布式控制系统的硬件驱动层执行流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明技术方案作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关内容，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图1-4并结合实施例来详细说明本发明。

如图1所示，双足机器人的三层分布式控制系统，包括交互决策层、运动规划层和硬件驱动层。其中，交互决策层实现的功能包括语音交互、视觉交互、三维仿真、界面交互和建图导航；运动规划层实现的功能包括正逆运动学解算、动力学解算、传感器数据获取、指令解析和导航规划；硬件驱动层实现的功能包括电机驱动和数据采集。交互决策层用于多模态人机交互，发送控制指令到运动规划层，并接收运动规划层发送的数据。运动规划层用于接收并解析交互决策层发送的控制指令并下发给硬件驱动层，接收硬件驱动层反馈的数据，同时接收传感器的信息并处理后发送给交互决策层。硬件驱动层用于接收运动规划层的控制指令，同时采集硬件数据并上传给运动规划层。

如图2所示，双足机器人的三层分布式控制系统分别运行在两台计算机和驱动芯片上，三层相互协作，互不依赖。交互决策层的计算机和运动规划层的计算机安装在机器人顶部的控制柜内，相互之间通过以太网口进行通讯。双足机器人的腿部由12个关节进行驱动运动，在每个关节的驱动芯片中固化实现硬件驱动层功能的嵌入式系统，所有的12个关节内的驱动器系统组成硬件规划层，统一通过CAN总线与运动规划层的计算机进行通讯。

交互决策层通过RS232端口外接麦克风阵列，进行语音拾取与语音合成交互；通过USB接口外接深度摄像头，获取彩色图像和深度点云数据；通过以太网口向运动规划层发送指令，接收数据。交互决策层中，所述语音交互使用语音交互模块，能进行中英文对话；所述视觉交互使用深度摄像头实现，所述深度摄像头获取的彩色图像用于人脸识别，所述深度摄像头获取的深度点云数据用于三维地图建立和所述建图导航；所述三维仿真获取运动规划层上传的机器人关节角度并在三维模型中实时显示机器人的姿态；所述界面交互集成于所述三维仿真内，用于控制机器人单关节运动、更改机器人关节ID和设置零点位置，并实时显示机器人的关节角度、电压、温度、错误代码和使能位标志。

运动规划层通过USB端口外接激光雷达，获取点云数据，用于导航规划过程中的避障；通过USB端口外接姿态传感器，获取机器人质心位置姿态；通过两个RS232端口连接机器人两腿足底的六维力传感器，获取机器人足底受力与力矩；通过以太网口接收交互决策层控制指令；通过CAN总线向硬件驱动层发送指令，接收数据。运动规划层获取的机器人质心位置姿态和足底力与力矩的数据，用于动力学解算，保持机器人的动态稳定性和平稳性。

硬件驱动层的嵌入式系统运行在驱动芯片上，通过PWM(脉冲宽度调制)进行电机驱动，控制关节运动；通过SPI(串行外设接口)获取编码器数据，计算出关节的位置；通过ADC(模数转换器)获取传感器的温度和电压信息，并设置关节过温保护的数值；通过CAN(控制器局域网络)总线接收运动规划层的控制指令，并反馈数据。

如图3所示，用户启动交互决策层之后，首先获取运动规划层上传的机器人信息，包含各关节位置、电压、使能位、温度和错误代码等数据，系统进行初始化，初始化成功后开始各分系统运行。

语音交互由语音模块完成，采用麦克风拾取周围的声源进行分析，通过语义分析后合成语音播放完成交互，另外语音模块中储存了特定的关键词汇，当拾取到这些词汇后，会触发对应的任务序列，将该任务序列下发给运动规划层完成特定任务。

界面交互是基于RVIZ的插件进行开发的，实时显示机器人各关节的角度位置、电压、使能位、温度和错误代码，同时用户还可以在界面中对单关节进行控制，如ID修改、使能位、设置零位和目标位置，当用户触发这些操作后，系统根据通讯协议生成相应的控制指令帧。

视觉交互基于深度摄像头的RGB图像，当获取彩色图像后，程序自动识别人脸信息，当人脸信息与储存在数据库中的信息匹配时，标注出人脸名称，动态跟踪显示人脸信息；如果无法匹配，则提示用户更新数据库。

建图导航基于深度摄像头的点云数据，在RVIZ中生成三维地图，当用户在地图中用鼠标拾取一个目标点后，系统根据地图内的情况，自动规避障碍物，规划出合理的行走路径，并将该路径下发给运动规划层。

三维仿真基于RVIZ三维平台完成，系统获取运动规划层上传的关节角度，模拟机器人三维模型的姿态。同时，GAZEBO和RVIZ共用数据接口，可实现联合仿真，用户可直观地看到机器人的实时姿态。GAZEBO是一种机器人仿真软件，主要进行机器人动力学的仿真。

如图4所示，运动规划层启动后，系统首先进行初始化，检测关节的ID序列文档和CAN设备、查询机器人关节初始状态，如果发生错误，则将相应的错误代码发送给交互决策层，提示用户发生故障。

首先，设置500ms定时，运动规划层发送查询指令帧给硬件驱动层，查询各关节当前角度、温度、电压、使能位和错误代码。

交互决策层发送的指令经过解析后分为两种，一是界面交互发送的单关节控制指令，包含对特定关节的位置控制、零位设置、ID修改和使能位修改，按照通讯协议生成指令帧发送给硬件驱动层；二是发送的任务序列和导航路径，运动规划层进行导航规划。在交互决策层生成的基本路径下，根据激光雷达返回的数据信息，确定在当前路径上出现的临时障碍物，系统进行自主规划躲避，当越过障碍物后，回到初始路径继续行进。交互决策层对硬件驱动层反馈的数据进行解析，根据关节返回的当前位置和行进姿态，进行正逆运动学解算，计算出下一时刻机器人各关节的位置。同时，根据六维力传感器和姿态传感器传回的力、力矩和姿态信息，进行动力学解算，在保证机器人动态稳定的基础上对关节的目标位置进行调整，然后生成指令帧下发给硬件驱动层。交互决策层还将硬件驱动层反馈的数据进行解析后，和激光雷达的点云数据打包发送给交互决策层。

如图5所示，硬件驱动层启动后，系统进行初始化，检测各关节驱动器有无过温保护、限位保护和过流保护，若发生系统错误，则将错误代码发送给运动规划层。

运动规划层发送给硬件驱动层的控制指令分为两种，一是查询指令，查询机器人各关节的位置、电压、温度、使能位和错误代码，硬件驱动层接收到查询指令后对数据进行采集，然后生成状态帧发送给运动规划层；二是控制指令，硬件驱动层接收到控制指令后，根据目标位置与当前位置，通过PID控制算法计算出电机的转速、转动圈数和加速度，实现电机驱动，使机器人平稳、快速地运动到指定位置。

本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本发明，而并非是对本发明的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述公开的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本发明公开的范围内。

Claims (8)

1.一种双足机器人的三层分布式控制系统，其特征在于，包括交互决策层、运动规划层和硬件驱动层；

所述交互决策层用于多模态人机交互，发送控制指令到所述运动规划层，并接收所述运动规划层发送的数据；

所述运动规划层用于接收并解析所述交互决策层发送的控制指令并下发给所述硬件驱动层，接收所述硬件驱动层反馈的数据，同时接收传感器的信息并处理后发送给所述交互决策层；

所述硬件驱动层用于接收所述运动规划层的控制指令，同时采集硬件数据并上传给所述运动规划层；

所述硬件驱动层包括电机驱动和数据采集，所述硬件驱动层执行以下步骤：

S11，接收所述运动规划层的位置数据，根据PID控制算法给定电机转速、转动圈数和加速度；PID表示比例-积分-微分；

S12，采集硬件的编码器位置、温度、电压和错误信息，反馈数据给所述运动规划层。

2.根据权利要求1所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的交互决策层、运动规划层分别布置在一台计算机上，计算机安装在机器人顶部的控制柜内，计算机相互之间通过以太网口进行通讯；所述的硬件规划层由双足机器人腿部的所有关节内的驱动器系统组成，通过CAN总线与运动规划层的计算机进行通讯；CAN表示控制器局域网络。

3.根据权利要求1所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的运动规划层，外接激光雷达，获取点云数据；外接姿态传感器，获取机器人质心位置姿态；连接机器人两腿足底的六维力传感器，获取机器人足底受力与力矩；通过以太网口接收交互决策层控制指令；通过CAN总线向硬件驱动层发送指令及接收数据；CAN表示控制器局域网络。

4.根据权利要求1或3所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的运动规划层实现的功能包括正逆运动学解算、动力学解算、指令解析和导航规划；所述运动规划层执行以下步骤：

S21，开机启动后，运动规划层进入自检模式，检测CAN设备、机器人关节ID和查询机器人关节初始状态，若发生错误，则将相应的错误代码发送给所述交互决策层；ID表示识别号；

S22，接收所述运动规划层发送的指令，并解析指令；

S23，若所述交互决策层发送的为导航指令，则所述运动规划层根据地图信息进行导航规划，使机器人在行走路径上避障；

S24，根据机器人行走路径进行正逆运动学解算，计算出双足机器人各关节在行走过程中的位置；

S25，根据姿态传感器和六维力传感器获取的机器人姿态和足底力与力矩，进行动力学解算；

S26，将计算的各关节的位置发送给硬件驱动层，并获取硬件驱动层反馈的数据；

S27，将硬件驱动层反馈的数据和激光雷达的点云数据打包后发送给交互决策层。

5.根据权利要求1所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的交互决策层，外接麦克风阵列，进行语音拾取与语音合成交互；外接深度摄像头，获取彩色图像和深度点云数据；通过以太网口向运动规划层发送指令和接收数据。

6.根据权利要求1或5所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的交互决策层实现的功能包括语音交互、视觉交互、三维仿真、界面交互和建图导航；所述语音交互使用语音交互模块进行中英文对话；所述视觉交互使用深度摄像头，所述深度摄像头获取的彩色图像用于人脸识别，所述深度摄像头获取的深度点云数据用于三维地图建立和所述建图导航；所述三维仿真获取运动规划层上传的机器人关节角度并在三维模型中实时显示机器人的姿态；所述界面交互集成于所述三维仿真内，用于控制机器人单关节运动、更改机器人关节ID和设置零点位置，并实时显示机器人的关节角度、电压、温度、错误代码和使能位标志。

7.根据权利要求1或5所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的交互决策层执行的步骤包括：

S31，计算机启动后，首先接收运动规划层上传的数据，检测各设备有无故障；

S32，进行语音交互，识别周围人的声音，以英语和汉语两种语言进行交互；在交互过程中，拾取关键词汇，触发储存在交互决策层的任务序列，完成指定操作；

S33，进行视觉交互，采用深度摄像头的彩色图像获取人脸信息，进行人脸识别与人脸动态跟踪；

S34，进行三维仿真，采用ROS操作系统的RVIZ和GAZEBO仿真平台，根据运动规划层反馈回的关节角度模拟机器人的实时运动姿态；

S35，进行界面交互，通过集成在RVIZ的插件实现，在界面展示关节的信息，用户在界面控制单关节的运动或者控制机器人按照预定的路线行走；

S36，进行建图导航，使用深度摄像头的点云数据在RVIZ中建立三维仿真地图，用户在地图内用鼠标拾取一点为目标点，交互决策层生成路径后下发给运动规划层进行导航规划。

8.根据权利要求1或2所述的所述的分布式控制系统，其特征在于，所述的硬件驱动层的嵌入式系统运行在驱动芯片上，通过PWM进行电机驱动，控制关节运动；通过SPI获取编码器数据，计算出关节的位置；通过ADC获取传感器的温度和电压，并设置关节过温保护的数值；通过CAN总线接收运动规划层的控制指令，并反馈数据；其中，PWM为脉冲宽度调制，SPI为串行外设接口，ADC为模数转换器。