华中科技大学移动机器人项目申请书.docx

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华中科技大学移动机器人项目申请书

华中科技大学移动机器人项目申请书

OpenHW12开源硬件与嵌入式计算大赛

计划书

【机器人专题】

项目名称：

指导教师：

xxx（职称电话邮箱）

项目组成员：

xxx、xxx、xxx、xxx

Xx大学xx系

Xx年xx月xx日

1

2项目概述

2.1项目背景

移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。

随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展。

根据应用领域的不同，移动机器人主要可以分为四类：

工业机器人、服务机器人、军事机器人、探索机器人。

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文档中没有指定样式的文字。

.1移动机器人的应用

工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。

工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调、频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。

日本EPSON公司生产的六轴机械手，可以完成高速度、高精度的拼装、搬运、传送等操作，提高了产品的性价比。

在激烈的市场竞争中，广泛采用工业机器人实现自动化生产是推动企业发展的有效手段。

服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有意于人类健康的服务工作。

服务机器人的应用范围很广，主要从事维护保养、修理、运输、清洗、保安、救援、监护等工作。

近日，日本NSK公司发布了一款导盲犬机器人，采用微软的Kinect进行探测，掌握周围地形环境之后便指导盲人行走，帮助盲人更有效地避免各种障碍，更好地完成爬楼梯等工作。

随着信息网络、传感器、智能控制、仿生材料等高新技术的发展，以及机电工程与生物医学工程等的交叉融合，使得服务机器人技术发展呈现智能化、网络化、生机电一体化的态势。

军事机器人是为了军事目的而研制的自动机器人。

在海湾战争中，先锋无人机为美军进行空中侦察，拍摄了大量的伊军坦克、指挥中心、及导弹发射阵地的图像，并传送给直升机部队，为战斗提供了决定性的信息。

在未来高技术战争的大环境中，军事装备将向无人化与智能化谋求出路。

未来战场上，军用机器人的应用将不可避免，它既可使作战部队面临的风险降到最小，又可使作战手段多样化，将大大增强作战能力和战场指挥官的应变能力。

探索机器人主要包括行星探测移动机器人、海洋探测机器人、油井故障探恻机器人、井下探测机器人等。

1997年美国国家航空航天局发射的火星探路者号宇宙飞船成功地在火星表面着陆。

探路者登陆器上带有各种仪器及“索杰纳”火星车团。

这是上世纪自动化技术最高成就之一。

人类探索的脚步越走越远，在很多人类无法到达或者很难到达的地方，探索机器人都将起到了举足轻重的作用。

2.2现有应用平台

移动机器人应用领域的不断扩展和电子技术的日新月异，促使移动机器人软硬件平台逐渐丰富。

（1）主控芯片：

根据控制要求可以采用X86、ARM、DSP、PowerPC等架构的CPU；

（2）硬件外设：

传感器、控制器、驱动器、执行机构等等，都提供了数不胜数的元器件选择；

（3）操作系统：

商业化的WinCE、Vxwork，开源的linux、μC/OS等等，都广泛应用在各类移动机器人当中；

（4）开发工具和应用框架：

微软的MicrosoftRoboticsDeveloperStudio，以及开源的Player、OpenJAUS、ROS等等，都大大加速了移动机器人的开发。

2.3基于Zynq平台的移动机器人应用前景

ZED开发系统采用XilinxZynq-7000系列处理器。

Zynq-7000系列处理器基于Xilinx可扩展处理平台，单片处理器拥有双核ARMCortex-A9处理系统和28nmXilinx可编程逻辑单元。

其中ARMCortex-A9双核可以分别移植实时操作系统和通用操作系统实现系统任务实时管理、人机交互以及高性能扩展等功能，可编程逻辑单元通过动态重配置可以实现不同外设接口的连接。

高速片内AXI总线实现信息在Zynq-7000处理单元间的无缝传递，丰富的外部设备接口保证Zynq-7000处理器对系统状态的实时监测。

相比数字信号处理器（DSP,digitalsignalprocessor）和个人电脑（PC,personalcomputer），基于可编程逻辑单元的控制器可以发挥其并行处理的优势，用更短的时间消耗实现复杂的算法。

这样，采用Zynq平台来实现一套架构完整的移动机器人平台设计，从底层的传感器数据采集、图像处理、运动控制等算法，到系统上层的人机交互、基于模型的计算机辅助调试功能，都能在一块芯片中完成。

另外，借助Zynq本身ARMCortex-A9双核加上可编程逻辑单元的异构架构，以及内部高速总线AXI通信机制，采用嵌入式软/硬件协同设计的方式进行开发，可以力求在开发效率、开发成本和系统性能等方面得到全面的优化。

同时，基于Zynq平台的设计与ASIC（application-specificintegratedcircuit）相比，该方案通用性优势明显，且系统成本大幅度降低。

3项目技术基础

3.1飞思卡尔智能车大赛

“飞思卡尔杯”全国大学生智能汽车竞赛是受教育部高等教育司委托，由教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会的赛事。

该竞赛设立光电组、摄像头组、电磁组、创意组等多个赛题组别，吸引了全国30个省市自治区近400所高校广泛参与。

大赛要求在规定的模型汽车平台上，使用飞思卡尔半导体公司的16位或32位微控制器作为核心控制模块，通过增加道路传感器、电机驱动电路以及编写相应软件，制作一个能够自主识别道路的模型汽车，按照规定路线行进，以完成时间最短者为优胜。

飞思卡尔智能车大赛是华中科技大学瑞萨实验室的传统竞赛项目，在2010到2012年三届智能车比赛中，共获得特等奖一项，一等奖五项，处于国内一流水平。

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.22012年参赛作品

3.1.1系统架构

智能汽车是一个完整的系统，既含有硬件也包括软件，属于典型的嵌入式系统。

根据智能车的软硬件需求，我们设计了一套三个赛题组通用的系统架构，增强了软硬件的可移植性。

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.3系统架构

硬件平台包括比赛规定的飞思卡尔车模和基于ARMCortex-M4的电路平台，经过专业的设计和制作，确保整体硬件平台的可靠性和稳定性。

软件平台采用三层结构，自底向上分为设备驱动层、硬件抽象层、应用层。

所有代码采用模块化标准模版设计，降低层与层之间、模块与模块之间的耦合。

3.1.2具体实现

以获得全国总决赛特等奖的电磁直立智能车为例，智能车采用加速度传感器和陀螺仪作为直立传感器，电磁传感器作为循线传感器，根据赛道导线中的交变电流，进行自主导航，具体的实现效果如下图所示。

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.4电磁直立智能车的实现

3.2瑞萨智能车大赛

超级MCU模型车大赛是我国规模最大的大学生技能活动——“全国大学生IT&AT职业技能大赛”的最重要常规赛事，由教育部管理信息中心主办，赛迪顾问承办。

自2007年以来，该项赛事已成功举办了五届，大赛要求参赛队需以瑞萨MCU为核心控制模块，自行设计赛车的机械结构及外围电路，并对控制行车的MCU进行编程，组装制作成具有自动识别功能的MCU汽车模型，最终在赛前未知的赛道上完成自动开闸发车，按照规定路线行进，以完成时间最短者为优胜。

瑞萨智能车大赛是华中科技大学瑞萨实验室的传统竞赛项目，迄今为止已获取四连冠的好成绩。

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.52012年参赛作品

3.2.1系统架构

智能车系统按照模块划分可以分为机械、电路、程序，前两者也可归结为硬件部分。

智能车系统的总体架构如下图示。

机械部分主要包括机械建模、模型仿真、材料选择、加工成型、组装、调试等。

瑞萨智能车采用中轴式转向结构，类似于摩托车或者拖拉机的转向方式，以maxon电机作为转向的驱动电机。

智能车的前进动力来自于四个电机，每个电机驱动一个轮子，以四轮驱动的方式动力更强、反应更迅速。

电路部分采用组委会提供的搭载有R8C/38A芯片（16位微控制器）的最小系统板，按照其引脚分配图自行设计驱动电路板。

驱动板包括电源管理模块、电机驱动模块、人机交互模块、反馈模块、传感器模块等。

软件部分的任务主要是协调硬件资源，对赛道信息进行实时判断并作出最终决策向硬件部分发送行动命令，也就是说，软件部分是智能车系统的指挥部。

其主要分为底层驱动、高层算法、调试程序等。

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.6系统总体架构

3.2.2具体实现

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.7基于光电模拟传感器的智能车实现效果

3.3第三届OpenHW开源硬件与嵌入式大赛

参与比赛项目：

第三届OpenHW开源硬件与嵌入式大赛，项目名称为“基于软硬件协同处理的小型轮式机器人平台”，项目连接：

http:

//www.openhw.org/project/index_view_1945.html。

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.8项目最终成果展示图

该项目中使用Xilinx公司Spartan6系列FPGA芯片XC6SLX16和ARM7处理器NXPLPC2478基本结构，设计一种层次化的处理平台、三种类型协处理架构以及通用协处理片内结构，并在轮式机器人应用中进行具体设计，完成了数字图像处理、双闭环运动控制、点阵液晶显示、智能手机平台控制。

结果显示，软硬件协同处理的架构和设计开发方法不仅大大提升了系统性能，更加快了开发进程。

该平台在工业控制领域具有一定广泛意义和推广价值，该架构下的轮式机器人适合研究自动驾驶、自动泊车、图像处理、智能控制算法等机器人应用。

3.3.1系统架构——软硬件协同设计

该项目提出并设计了一种通用的软硬件协同处理架构，具有良好的综合性能和可扩展性，能满足小型嵌入式系统的诸多需求。

系统架构由低到高可概括为三个层次：

数据平面层（包含传感器与驱动器）、实时控制层、高性能处理层，具体结构如下图2.2所示：

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.9处理平台架构

系统采用串行计算的MCU（ARM7）和并行计算的FPGA（Spartan6）这样的AMP架构，处理器间高效的通信将是提升整个系统性能的关键，基于开发经验，该平台采用了EMC与SSP这样串并结合的通信方式，具体内部结构图如下图2.3所示。

FPGA相对CPU的特点在于并行计算能力和高速，因此适合于处理批量数据流，在该项目中，FPGA负责数字图像处理、运动控制、图像人机接口等典型应用的底层密集数据流。

而CPU相对硬件的特点是复杂函数计算，实时嵌入式操作系统TOPPERS在ARM7上的移植可以丰富系统的应用及加强实时性，同时结合丰富的协议栈及应用支持，系统功能可以得到较大扩展。

利用ARM处理复杂控制流并扩展功能、利用FPGA处理密集数据流，正是该平台最显著的特点。

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.10内部结构框图

3.3.2具体实现

ARM7主控制器方面移植TOPPERS/ASP实时操作系统，并且实现了USB主从协议栈，以太网协议栈，文件系统等组件，ARM通过EMC总线访问FPGA的资源，这样只要定义好访问规则以及含义就像访问一个普通的外设一样方便。

我们在FPGA内部实现了摄像头采集的图像信息的处理，电机的双闭环控制，以及小型黑白字符点阵液晶的控制，数字图像处理部分实现效果如下图示：

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.11FPGA完成数字图像处理效果的液晶显示图

同时由于ARM控制器内部实现了