基于STC15单片机的智能清扫机器人的设计

基于STC15单片机的智能清扫机器人的设计
李海;费丽君;石文强;刘明玉
【摘要】以清扫作业区域环境,减轻劳动力为目的,在清扫机器人上配置信息采集传感器,通过核心处理器STC15单片机将采集接收到的数据进行分析,然后将分析后的数据进行一系列处理,并结合自身姿态选出一条合理路径.在遍历路径时,实时采集路径状况及环境指数,以此执行相应的子程序,直到完成作业.经过仿真实验,清扫面积达98.75％,重复率抵达7％.与目前市场上的清扫机器人相比,在保证效率的同时,降低了成本,提高了可靠性.
【期刊名称】《黑龙江八一农垦大学学报》
【年(卷),期】2018(030)003
【总页数】5页(P72-76)
【关键词】清扫机器人;stc15单片机;信息采集传感器
【作者】李海;费丽君;石文强;刘明玉
【作者单位】黑龙江八一农垦大学,大庆163319;黑龙江八一农垦大学,大庆163319;黑龙江八一农垦大学,大庆163319;黑龙江八一农垦大学,大庆163319【正文语种】中文
【中图分类】TP242
随着生活节奏不断的增快与工作压力的增大,越来越多的人们想从日常的清洁事务中解脱出来[1]。

当前计算机技术、微电子技术、网络技术等方面发展迅速,扫地机
技术在人工智能、计算机和传感器技术的推动下也获得了飞速进展,清扫机器人逐
渐走入人们的家庭。

最早的扫地机器人是2002年由美国公司所推出的“Roomba”[2]。

国内该产品起步较晚,由哈尔滨工业大学研制并取得了一定的成果[3]。

无论国外还是国内,清扫机器人的价格都很昂贵。

因此,本项目就是设计、制作一个针对于室内环境的自动清扫机器人,通过硬件和软件的设计,实现自动清扫、
避障、遍历等一系列功能。

此次设计成本价格低、人为干扰少,实用性强,可靠性较高。

1 系统的整体设计
设计主要研究微控制器、数据采集和机械控制三大部分。

信息采集传感器将采集到的数据经一定的处理之后,传给微控制器STC15,经内部算法处理之后,控制机械工作清扫,根据采集的环境指数,控制机械作用的时间长短。

即打开开关后,机器人会自动根据周围的环境作出相应的判断,之后选出一条最佳路线,完成区域遍历算法,直到作业完成。

在减少人为干涉的情况下,可以自主作业。

系统的整体结构图如图1所示。

图1 系统整体结构图Fig.1 Diagram of system structure
2 系统的硬件设计
2.1 微控制器STC15的特征
在设计中,考虑到针对不同数量类型障碍物的情况下所需算法的复杂性及运算速度
问题,采用STC15作为主控核心芯片。

原因如下：(1)STC15芯片是STC生产的单时针/机器周期(1T)的芯片,是高速、可靠、低功耗、超强干扰的新一代单片机,指令完全兼容的传统8051,但速度快8～12倍。

内部集成高精密R/C时钟(0.3%),ISP
编程时5～35 MHz宽范围可设置,可彻底省掉外部晶振和外部复位电路。

(2)此次
机器人是基于小车模型设计搭建,在其作业的过程中,要想充分体现小车的灵活性及
智能可控性,必须用到PWM算法,STC15芯片自身有6路PWM,8路高速10位
A/D转换,内置2 k字节大容量SPAM,2组超高速异步串行通信端口,而且采用
STC-15超高速CPU内核,在相同的时钟频率下,速度又比STC早期的17系列的速度快20%。

STC15功能芯片如图2所示。

2.2 测距模块
机器人在清扫过程中,避障、姿态调整、路径选择都是依赖超声波采集到的数据来计算的,为了保证采集到数据的可靠性,本次设计采用HCSRO4超声波模块,此模块性能稳定、测定距离精确。

盲区检测为0.1 cm,符合本次设计要求。

超声波原理如图3所示。

HC-SRO4是借助超声波脉冲回波渡越时间法来实现的;经发射器发射出约6 mm,频率为40 kHz的超声波信号。

此信号被物件反射回来由接收头接受,接收头实质上是一种压电效应的换能器,它接受到信号后产生mv级的微弱电压信号,其测距原理如图4所示。

图2 STC15功能芯片图Fig.2 Function chip of STC15
图3 超声波原理图Fig.3 Ultrasonic
图4 超声波测距原理图Fig.4 Ultrasonic ranging principle diagram
2.3 灰尘采集
针对同一环境的不同区域,灰尘浓度是不同的,为了提高作业效率,当低于某一浓度时,机器人只历经该区域,不作业该区域。

设计采用以GP2Y1010AVOF为核心的灰尘传感器Dust sensor,用于检测直径大于0.8 μm灰尘颗粒浓度。

该传感器内部的红外二极管,可以输出一个跟灰尘浓度成线性关系的电压值,通过该电压值即可计算出空气中的灰尘和烟尘含量,其输出线性关系如图5所示。

当单片机给一个开始信号后,打开内部红外二极管,等待0.28 ms后,当系统稳定之后,单片机采集大约0.04 ms的电压值,之后出发停止信号,关闭二极管。

根据电压与浓度的关系可得当前环境中的灰尘浓度。

Dust Sensor与单片机的连接电路如图6所示。

2.4 清扫系统
清扫系统是效率保证的前提。

鉴于麦克纳姆轮的全方位工作,清扫系统由4个正方
向的清扫部件与4个斜方向的清扫部件组成。

正方向上的清扫部件是由一个电机与自制设计的毛刷组成,如图7所示,此部分是正常清扫作业环境区域。

斜方向上的清扫部件是一个立体垂直的旋转毛刷,是为作业死角区域设计的,如图8所示。

此外,在机器人几何中心处安装一个小功率的吸尘器。

图5 输出特性曲线图Fig.5 Output characteristic curve
图6 灰尘传感器电路图Fig.6 Dust sensor circuit
图7 正方向清扫部件设计图Fig.7 Design of positive direction sweeping parts
图8 斜方向清扫部件设计图Fig.8 Design of oblique cleaning parts
3 系统软件设计
3.1 主程序流程图
系统软件部分是基于keil编译环境、C语言设计完成的。

在初始化系统响应之后,机器人处于静止状态,在这段时间内,根据超声波采集到的数据分析处理,选定作业时间,即完成PEM调速设定。

之后开始遍历路径,并实时采集路况及环境信息,直到完成作业。

系统的主程序流程图如图9所示。

图9 系统主程序流程图Fig.9 System main program flow chart
3.2 测距
测距子程序流程图如图10所示,机器人在清扫作业时,测距子程序是保证正常工作的重要组成部分,它的作用不只是避障,更重要的是根据采集到的数据,判断当前所处的位置及自身的姿态,然后经过微处理器处理之后,做出相应的调整,从而保证机器人的正常运行。

图10 测距子程序流程图Fig.10 Flow chart of ranging subroutine
图11 灰尘采集子程序流程图Fig.11 Flow chart of dust collection subroutine
3.3 灰尘采集
灰尘采集子程序是机器人在作业过程中衡量作业结果的子程序,初始化是对本次所用到的控制口、寄存器及标志位进行设置。

在采集测量所得区域的灰尘浓度之后,与标准的环境灰尘浓度进行比较,如果高于标准范围,执行清扫程序;如果低于标准范围,则表明该区域无杂质,无需清扫。

如图11所示：
4 测试结果
在实际测试中,障碍物的分布直接影响了路径规划及效率问题。

研究是以全覆盖率与减少重复性为目的,并做了大量的仿真实验,实验是在windows系统下 编译环境下进行的,选取其中的一组仿真实验结果,如图12所示。

为了便于计算,实验将作业区域分为30*15的方格,在大量的实验数据中,得出这样的数据结论：在障碍物分布密集且存在较多死区的情况下,覆盖率可达98.75%,路径重复率将近7%,相比于其算法,极大地提高了效率。

从而验证了该算法的可行性,证明了该算法的高效性。

图12 清扫前(a)和清扫后(b)Fig.12 Before cleaning(a)and after cleaning(b) 5 结论
设计通过对实际的需求分析,利用STC15单片机与C语言进行了智能清扫机器人的设计与实现,该智能清扫机器人具有自动清扫、避障、路径规划等功能[11-12]。

经过仿真实验,结果表时,在相同清扫面积的情况下,重复率降低了很多。

在实现同样功能的前提下,设计的成本低,可靠性较高,达到了预期的效果。

【相关文献】
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[4] 徐有军,钱晓琳,涂金龙.基于单片机的隧道清洗车避障系统设计[J].中国农机化学报,2014,11(25)：56-60.
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