《自动化卷料搬运机器人电机控制系统的硬件搭建与软件功能开发》13000字（论文）

自动化卷料搬运机器人电机控制系统的硬件搭建与软件功能开发目录TOC\o"1-3"\h\u51771.搬运机器人概述 页共30页1.搬运机器人概述1.1课题来源机器人是一种自动化机器，不同的是这种机器具有一些类似于人类或生物的智能能力，如计划能力、感知能力、协作能力和行动能力。在近几年中，智能化技术的研究与发展取得不小的成就，也应用到了机器人当中，在我们各个领域都开始使用机器人技术了。结合这些领域的应用技能，人们开发出了各种具有感知、决策、行动、互动和自主学习能力的特种机器人和智能机器人（潘致远，汤嘉诚，2022）。虽然现在机器人定义没有那么精准和确切，但我们希望为机器人的本质创造一个特定的方向：机器人是一种自动执行工作的机器；它们不仅能接受人们的统一控制，还能执行人们事先编写的程序，它是先进的集成控制论、机电一体化、计算机、材料和仿生学的产物，鉴于上述理由可知在工业领域有着重要的应用，是先进的集成控制论、机电一体化、计算机、材料和仿生学的产物，医药、农业、服务业、建筑业甚至军事领域（曹雅昕，何文璟，2023）。近年来，在搬运机器人的电机控制系统中存在着一些问题，首先是在控制系统中对于搬运机器人的电机选择，电机有很多种，三项电机，直流电机，步进电机，伺服电机等等，在电机选择上，电机不同，给出的参考数据就不同，对于如何去控制电机就会有不一样的控制方式（陆天宇，马文静，2021）。在另一方面，搬运机器人电机控制系统在如何去控制电机驱动的问题上，具有很大的选择与调整的空间，考虑现有状况电机控制系统一般采用芯片驱动，常见的驱动芯片类型选择包括：STM32、Arduino、51单片机，导致搬运机器人电机控制中编写语言不统一。在这种背景下，有关搬运机器人电机控制系统的设计课题应运而生（孔俊杰，彭雨荷，2021）。1.2本课题的研究目的和意义在互联网时代下，计算机技术与电子信息技术得到了快速发展，单片机技术作为自动控制技术的核心技术，已进入到许多领域。如机器人、无人机、国防军事领域、遥测遥感等，计算机中的数据传输系统与网络通讯系统，工业控制领域的自动化数据实时处理与控制，汽车的安全系统保障等。据此可知一二还有消费类电子产品数码相机、智能穿戴设备、电视、智能音箱、智能手机等越来越呈现出高可靠性、低成本、集成化、微型化、智能化等趋势（黄嘉豪，赵梦婷，2019）。此外，电子互动式玩具已经逐步取代了传统式玩具，并且走向了行业发展的主流，特别是各种智能化机器人的研究、设计、开发、生产等，都离不开单片机控制技术。机器人研究的首要目标是帮助人们摆脱繁重的劳动力和难以克服繁重劳动力的人，代替人们在危险的环境中工作；因此机器人主要应用于汽车和核工业，电子技术和计算机技术极大地促进了智能机器人技术的发展；从这些场景中可以看出一些文化差异而随着智能机器人的发展，越来越多的研究者致力于智能机器人发动机控制系统的开发（段墨，万诗雅，2019）；大量的机器人已经被使用。近年来，机器人研究在国家政策支持下已经取得了不小的发展，对智能机器人的产业发展进行规划，在目前发展的前景下，这在一定范围上展示对于机器人的电机控制系统研究也比较热门，所以对于搬运机器人电机控制系统的研究和单片机智能控制相关技术的研究就显得比较有意义有价值。1.3搬运机器人的电机控制系统现状我国对于机器人的研究，早在20世纪70年代就开始了，发展至今已经有50余年，已经基本掌握了机器人的设计制造技术、控制系统和驱动系统的设计技术和机器人软件于编程等技术（唐文博，程思远，2019）。经过近些年来的发展，这在一定程度上象征着机器人的保有量在我国已经达到了一定的水平，并且在某些研究方向上，我国已经达到了世界先进水平，但是与一些发达国家相比还是有着一些仍不大的差距。对于搬运机器人的电机控制系统，在目前的发展情况下，电气控制系统已经趋向于使用控制器去集中控制机器人的驱动电机以及机器人的其他操作（宋晨曦，冯依娜，2021）。中国企业的机器人控制产品已经成熟，从这些信息中可以看出是与海外机器人产品中最重要、差距最小的部件。国内外产品技术差距主要在于控制算法技术和二次开发平台的实用性控制，高级功能应用程序等（林泽楷，徐浩淼，2019）。基于对已有阶段性研究的深刻反思，本文为后续研究提供了有力的启示。在研究方法方面，本文看到了诸多优化与提升的可能性。前期的研究经历为本文提供了宝贵的教训，指明了哪些方法行之有效，哪些需要进一步改进或放弃。例如，在数据收集过程中，本文应更加重视样本的多样性和代表性，确保所选样本能够准确反映目标群体的整体特征。同时，针对不同的研究问题，灵活运用多种数据收集技术，可以显著提升数据的全面性和可靠性。随着技术和应用经验的积累，用于内部机器人控制的硬件平台与海外产品相比并没有太大差别。这在某种程度上表达出差距主要体现在控制算法和二次开发平台的易用性上。机器人的强大操作性与巨大的市场需求密切相关(许雅萱,陈泽瑜,2022)。2.自动化卷料搬运机器人总体方案2.1车体与运动结构选择搬运机器人车体采用四轮，由电动机直接带动前轮轮进行运动，利用电动机差动来进行方向控制，四轮上方连接基底座，基底座使用可以360°旋转的控制云台，使抓取部分能够充分的活动，从现有的结果来看我们可以推知达到更好的抓取效果(邹天羽,朱静怡,2022)。将底座固定，底座上带有可以活动的腰部、腕部、手部，手部连接用于抓取物料的机械爪子。运动结构选择整车采用(杨凌云,黄振时,2019)：在直接坐标系中，通过位置块将材料搬运机器人的移动区域区分为多个协调区域，通过计算单元区域来实现引导。一般有两种形态：光电式（将小坐标区域划分为两种颜色，包括光电子器件）和电磁式（将小坐标区域划分为金属块或磁块），根据之前具体的分析内容该方法的优点在于路径能够改变，电导可靠性好，并且没有特定的环境要求(胡彦霖,魏泽东,2018)。腰部、腕部使用金属数字舵机TBSN-K20控制，使用金属数字舵机TBSN-K20让其腰部、腕部可以前后伸缩，鉴于上述理由可知对机器人抓取物体提供更多的角度，便于机器人抓取物料，爪子使用金属数字舵机TBSN-K15驱动，金属爪子使用的TBSN-K15可以为其提供15Kg的扭力，让爪子能够牢固的抓起需要搬运的物料，通过舵机让爪子能完成抓取动作(林向阳,何泽光,2017)。2.2物料抓取选择机器人的主流抓取方式有(王浩然,孙锦鸿,2023)：2D平面抓取、6DoF空间抓取、形状补全、人形抓。目前在工业上使用最多的是6DoF空间抓取，其动作灵活性高，工作空间范围大，它能非常灵活地避开障碍物，而且结构紧凑，考虑现有状况占地面积相对较小，与线路的运动部件相比，它易于密封和防尘，广泛应用于装卸机床、取件、起拱知识等，绘画等行业，但其对象的研究和开发具有成本高、周期长等缺点，为了教育和研究的需要，对结构、运动和控制系统的认知理解和研究需要六个自由度，据此可知一二工业机器人认为（韩宝强，马秀丽，2021），该机器人能够完成相应的六自由度运动，具有结构简单、操作安全、成本低、一般不会造成事故等优点，基于对已有阶段性研究的深刻反思，本文为后续研究提供了有力的启示。在研究方法方面，本文看到了诸多优化与提升的可能性。前期的研究经历为本文提供了宝贵的教训，指明了哪些方法行之有效，哪些需要进一步改进或放弃。例如，在数据收集过程中，本文应更加重视样本的多样性和代表性，确保所选样本能够准确反映目标群体的整体特征。同时，针对不同的研究问题，灵活运用多种数据收集技术，可以显著提升数据的全面性和可靠性。因此，有必要研制一种满足科研和教育要求的六自由度机器人。对于物料的抓取，抓取类型选择为最常见的2D平面抓取，2D平面抓取适合工业抓取，从单个角度去抓，抓取通常由平面内的抓取四边形，从这些场景中可以看出一些文化差异以及平面内的旋转角度表示。2D平面抓取工作简单，效率较高。平面抓取是最简单、便捷的，就工业上最基本的一种抓取方式，比较适用于较为简单的物体抓取使用（高鹏，蔡晓刚，2020）。为了保证机械爪子能够准确有力的抓取货物，机械爪子采用TBSN-K15耐烧数字舵机带动，为其提供抓力，机械爪子的角度通过TBSN-K20数字舵机来调整，相较于模拟舵机，数字舵机的优势在于(王嘉涵,刘志明,2023)：发射一次PWM信号就能锁定角度不变；数字舵机控制进度好、线性度好、响应速度快；这在一定范围上展示对于舵机的角度定位使用的是PID算法，相较于模拟舵机的偏置电压法，它原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点。2.3场地地面信息检测场地地面信息检测包括51控制板上的主控芯片AT89C51芯片和地面信息检测模块：灰度传感器与红外线传感器、碰撞传感器。图2.1传感系统框图2.3.1灰度传感器灰度传感器是模拟传感器，当环境中没有严重的光干扰时，它也可以用来区分黑色和其他颜色，它的工作电压范围也很宽，即使在恶劣的环境下也能正常工作电源电压变化很大，它是一个连续的模拟信号(许浩然,郭伟杰,2020)，这在一定程度上象征着而能很容易地通过A/D转换器或简单的比较器实现对物体反射率的判断，它是一种实用的机器人巡线传感器。2.3.2灰度传感器组成及其用途组成灰度传感器的器件一般分为一个发光二极管与一个光导管，将其装在同一侧。灰度传感器的工作原理是，这在某种程度上表达出不同颜色的光在探测表面的反射率不同，不同探测面返回的光的电阻值也不同，在有效探测距离内，LED会发射出光线并在被探测物上辐射。检测表面反射部分光（姜智翔，傅俊霖，2019）。从这些信息中可以看出检测光的强度由光导管负责，并将其转换为机器人可以识别的信号。灰度传感器一般应用于机器人，主要作为机器人的巡线传感器。红外反射率各个物体是不一样的，黑色最低，白色最高（黄志涛，赵雅澜，2023）：它发射红外并测量红外电压对反射物体颜色的输出信号的反射强度，有效范围为3-30mm。实物图如下图2.2所示。图2.2灰度传感器使用灰度传感器注意事项·检测面的材质不同也会引起其返回值的差异。·外界光的强度对其有很大影响，从现有的结果来看我们可以推知直接影响探测效果。在检测特定项目时，应小心包装传感器，以避免外部光线的影响(李瑞彤,王晨阳,2023)。·根据其工作原理，根据检测表面反射的强度来确定检测表面的颜色是光敏的，因此测量单元直接与传感器到检测表面的距离相连。按照当下的背景状况来在运动过程中，机器人会产生震荡，这样也会影响测量精度。本文在研究征途中，对误差的掌控依托于一系列严格的手段与举措，以夯实数据准确与结果可信的基础。本文精心设计了研究蓝图，并对可能滋生误差的多元因素——包括环境变数、操作差异、计算精度等——进行了全面剖析与评估。通过实施标准化操作与运用技术手段，本文确保了数据的一致性与可再现性。为进一步优化数据，本文采取了双重录入与交叉验证机制，有效消除了人为疏忽或输入错误导致的数据偏差。2.3.3灰度传感器的使用灰度传感器利用使光电阻的电阻值根据光强度的变化而变化的特性，灰度传感器通过发光二极管照亮地面，考虑现有状况感光电阻接收地上的反射光(杨怡菲,朱嘉欣,2020)。电阻值随着反射光强度的变化而变化，地面灰度深，感光电阻值小，地面灰度浅，感光电阻值大。然后，将模拟口输入机器人主板的微控制器，将A/D转换器的电信号转换成微控制器，用于程序(郑嘉伟,何婉婷,2023)。执行程序后，将机器人置于光线的反射能力和颜色不同的物体表面，观察数据的变化，数值范围在0～255之间（蔚锦程，顾清风，2021）。据此可知一二返回值越大，灰度值越小（物体表面的颜色越暗）。2.3.4红外线传感器红外线是太阳光线中众多不可见光线中的一种，由英国科学家\t"/item/%E7%BA%A2%E5%A4%96%E7%BA%BF/_blank"赫歇尔于1800年发现，又称为红外热辐射，热作用强。从这些场景中可以看出一些文化差异他将太阳光用\t"/item/%E7%BA%A2%E5%A4%96%E7%BA%BF/_blank"三棱镜分解开，在各种不同\t"/item/%E7%BA%A2%E5%A4%96%E7%BA%BF/_blank"颜色的色带位置上放置了温度计，试图测量各种颜色的光的加热效应。结果发现，位于红光外侧的那支温度计升温最快(雷振邦,褚伊凡,2019)。因此得到结论：太阳光谱中，红光的外侧必定存在看不见的光线，这就是红外线。这在一定范围上展示也可以当作传输之媒介。英语为infrared（缩写为IR），前缀infra-意为意为“低于，在…下”。

\t"/item/%E7%BA%A2%E5%A4%96%E7%BA%BF/_blank"太阳光谱上红外线的频率低于可见光线，波长为1000μm～0.75μm。红外线可分为三部分，即近红外线，波长为(3~2.5)μm～(1~0.75)μm之间；中红外线，波长为(40~25)μm～(3~2.5)μm之间；\t"/item/%E7%BA%A2%E5%A4%96%E7%BA%BF/_blank"远红外线，波长为1500μm～(25~40)μm之间（穆俊驰，余睿德，2023）。红外线传感器介绍利用红外线的物理性质测量的传感器。红外线又称红外光，它具有反射、折射、散射、干涉、吸收等性质。这在一定程度上象征着所有物质只要有一定的温度（绝对零度以上），都能发出红外辐射，红外传感器具有灵敏度高、响应快等优点(汤梓皓,范俊杰,2023)。红外线传感器在有环境光的情况，有较强的的适应性。有两个电子器件，红外线发射器和接收器。发射一定频率的红外线，如果在探测方向上有障碍物（反射面），红外线会被反射回来，由接收管接收（崔启明，苏浩宇，2024）。这在某种程度上表达出参考电路处理后，指示灯亮起绿色，同时向信号输出接口提供数字信号（低电平信号），通过电位器按钮的调节，可以改变传感器的检测距离。有效距离为3-30cm，工作电压为3.2v-5v。图2.3红外线传感器2.3.5碰撞传感器碰撞传感器是通过搬运机器人，从现有的结果来看我们可以推知能够感知碰撞回路上的碰撞信息的传感器。能力岚的个人机器人的左前、右前、左后、右后设置了4个碰撞开关（常开），与碰撞环一起构成了碰撞传感器（林泽楷，徐浩淼，2018）。碰撞回路与底盘连接灵活，受到力后与底盘相对位移，触发固定在底盘上的相应撞击开关关闭。之后，根据之前具体的分析内容在机器人中占据着重要的位置。撞到传感器来感知周围的环境。针对理论框架的验证与修正，本文搜集了丰富且详实的数据信息。这些信息不仅涵盖了广泛的研究对象，还跨越了不同的时间点和社会环境，为理论框架的全面验证提供了有力的数据支撑。通过统计分析工具对数据进行量化分析，本文能够有效检验原理论框架中的各项假设，并揭示其潜在的缺陷。后续研究将考虑引入更多变量或采用更大规模的样本，以进一步提升理论框架的解释力和预测精度。我们把周围的冲突分成8个方向(程思远,孙格,2022)。当机器人碰到障碍物时，该方向的行程开关接触产生电平变化信号，按照当下的背景状况来通过一侧的机器扫描检测，判定为该方向发生了冲突，控制执行模块使机器人旋转以避免障碍物。该碰撞方位图如图2.4所示图2.4碰撞传感器方位2.4运动控制方案自动化卷料搬运机器人的运动控制方案，运动控制由电机驱动模块、直流减速电机、编码器、电池组成。驱动结构如图2.4所示。考虑现有状况其中选择将电机与编码器连接在一起，能较好的操作(赵恩格,徐梦,2023)。电机的选择上，选择使用直流减速电机，即\t"/item/%E7%9B%B4%E6%B5%81%E5%87%8F%E9%80%9F%E7%94%B5%E6%9C%BA/_blank"齿轮减速电机，它基于标准的直流电机，具有相应的齿轮减速箱，据此可知一二齿轮减速箱的作用是提供更低的速度和更大的扭矩，同时，不同的齿轮箱减速配额可以提供不同的速度和扭矩，这大大提高了直流电机在自动化行业的应用(汤俊杰,孟一凡,2020)。这种一体式车身又称为齿轮马达或齿轮箱电机，通常由专业减速器生产厂家进行整体组装，成批交货。从这些场景中可以看出一些文化差异直流减速电机广泛应用于钢铁领域、机械领域、汽车领域等。使用减速电机机的优点是简化设计和节省空间。图2.5驱动系统结构框图利用差速驱动来使搬运机器人完成行进是较好的选择，差速驱动是指两个不同的动作或两个独立的动作在一个动作中的组合，将两个独立运动的电机组合起来，成为一个整体做动作时，就形成了差速驱动，这在一定范围上展示观察搬运机器人底盘，可以看到搬运机器人底部用来驱动的是两个直流减速电机（张明远，黄雅婷，2022）。驱动轮都是由两个电机来控制的。在操作中，我们可以调试两个电机的转速。当两台电机的转速相同时，机器人可以直线移动。当两台直流电机的转速不同时，导致转速不同时，这在一定程度上象征着机器人可以在圆弧上旋转行走，通过不同的组合，原则上可以实现搬运方式，这就是差动驱动(魏佳彤,吴宏远,2020)。搬运机器人只有正确移动到指定的位置，才能执行后面程序设置的任务。例如，举起货物和放下货物(郑伟强,吴雅婷,2020)。搬运机器人采用的移动方式是后驱驱动：也就是将有电机的后轮作为驱动轮，前轮作为辅助轮来配合搬运机器人的动作。从这些信息中可以看出在这种结构中，前轮被用作支撑车体的随动轮，没有任何传导效应。后轮是两个独立的驱动轮，通过转速的控制来用于控制机器人的移动方向(王子和,赵俊杰,2023)。在数据分析进程中，本文使用了多种统计方式来检验数据的有效性，并查找潜在的异常值。通过对数据分布特征的详尽分析，本文能够有效地除去那些明显偏离正常区间的数据点，同时保存具有代表性的样本信息。而且，本文还借助敏感性分析来评估不同参数变化对研究结论的影响状况，确保最终结论的稳定性和普遍性。这在某种程度上表达出这个组合的特征是构造简单，控制简单，而且两个驱动轮以相同的速度、相反方向旋转时，车体只需绕两个驱动轮的连接线的中点即可定位。2.4.1搬运机器人的控制系统自动化卷料搬运机器人的控制系统，主要以51控制板上的AT89c51芯片作为硬件核心，AT89C51是一种带4K\t"/item/AT89C51/_blank"字节FLASH\t"/item/AT89C51/_blank"存储器的低电压、高性能CMOS8位\t"/item/AT89C51/_blank"微处理器。利用传感器模块的灰度传感来来识别地面的颜色，从现有的结果来看我们可以推知从而使机器人能够正确的按照预定的程序进行运动；传感器模块的红外传感器，根据之前具体的分析内容主要用来对周围环境进行检测，确定路线上障碍物的方位，然后进行规避的动作(王思远,陈俊杰,2023)；搬运机器人的运动控制是通过芯片程序给电机驱动模块指令，然后通过调试PWM来控制电机的转动速度，鉴于上述理由可知从而实现搬运机器人的运动与转向；控制系统的程序，通过在KeiluVsion5上编写程序来是实现搬运机器人的各项控制，在KeiluVsion5上编写完成后，按照当下的背景状况来转换成能作用于AT89C51的格式，然后导入进控制板的芯片中，然后测试程序是否可以正常运行、能否完成搬运机器人的基本操作(王锦程,刘雅静,2023)。2.5总体方案框图图2.6总体方案框图3.自动化卷料搬运机器人电机控制系统设计3.1硬件设计3.1.1电机驱动模块搬运机器人电机驱动模块采用L298N电机驱动模块，源自意法半导体集团旗下品牌产品，考虑现有状况是一款可接受高电压、大电流的双路全桥式电机驱动芯片，工作电压可达46V，输出电流最高可至4A，采用Multiwatt15脚封装，接受标准TTL逻辑电平信号，它有两个激活的控制终端，可以在不受输入信号影响的情况下，通过打开盖子动态调整电路的工作模式(王子豪,张宇和,2023)。据此可知一二它有一个逻辑效果登录终端，通过内置电压调节器78mo5，使内部逻辑电路在低电压下工作，从这些场景中可以看出一些文化差异还可以驱动逻辑电压5V到外部。为避免损坏调压芯片，当使用12V以上电压时，一定要使用外部5V接口独立供电。L298N，是一种高压电机，可以驱动直流电机和步进电机。一个驱动芯片可以控制两个直流减速电机同时做不同的动作(李明辉，张慧妍,2022)。这在一定范围上展示它能在5V到46v的电压范围内提供2A的电流，并具有自身过热和检测反馈的功能。L298N可以直接控制直流减速电机，通过向主控芯片输入I/O来设定控制水平，然后驱动电机前进，也可以控制电机反转，操作简单，稳定性好，可满足直流发动机大电流运行条件(李晨光,张晓峰,2020)。L298N通过控制主控芯片上的I/O输入端，直接通过电源来调节输出电压，即可实现电机的正转、反转、停止，由于电路简单，使用方便，这在一定程度上象征着通常情况下L298N可直接驱动继电器（四路）、螺线管、电磁阀、直流电机（两台）以及步进电机（一台两相或四相）。主要特点是：·发热量低·抗干扰能力强·驱动能力强（高电压、大电流）·可靠性高（使用大容量滤波电容，续流保护二极管可过热自断和反馈检测）·工作电压高（最高可至46V）·输出电流大（瞬间峰值电流可达3A，持续工作电流为2A）·额定功率25W（电压X电流）L298N是一款双H桥发动机驱动芯片，每个H桥可以提供2A电流，电源部分的供电范围为2.5-48v，逻辑部分5v供电，从这些信息中可以看出接受5VTTL电平，一般情况下电源部分的电压应大于6V，否则芯片无法正常工作(李思源,张韵洁,2020)。H桥是将负载和输出两端的电压/电流反过来的电子电路，在搬运机器人中可以使用，也可以用于其它情况。这在某种程度上表达出前后直流稳定器、速度控制、供电系统的步进控制（双极步进电机还需要包括两个H桥控制器）、大多数直流转换器（例如逆变器、变频器、直流转换器）等其他电子产品。H桥是典型的直流电机控制电路，从现有的结果来看我们可以推知因为电路形状与字母H相似，所以被命名为“H桥”。由4个三极管构成的H的4个垂直腿，电机是H中的横杠(刘思远,王子凡,2022)。H桥电路可以以分立元件的形式构建，也可以集成到集成电路中，“H桥”这个名字来源于它的电路。根据之前具体的分析内容两个并联支路和一个负载接入/电路输出支路似乎形成了一个类似“H”的电路结构。图3.1L298N电路图L298N的引脚9是逻辑语句电压VSS是逻辑电源电压。引脚4是电源电压，是运行部件的输入电压。VSS的最小输入电压为4.5V，鉴于上述理由可知最大为36V。Vs的最高电压也是36V，但经过实验证明，vs的电压应该高于VSS的电压，否则有时会出现失控现象。它的针脚2,3,13,14为L298N芯片输入到直流减速电机输出，引脚2和3可以控制两相直流电机，可以控制两个电功机。按照当下的背景状况来同样，插脚13和14控制直流电机。插脚6和11是电动机使能接线脚。插脚5、7、10和12是L298N芯片的单个微型计算机的输入插脚。下表是其使能、输入引脚和输出引脚的逻辑关系：图3.2控制逻辑表图3.3L298N引脚图3.1.2电机驱动电路我们知道，搬运机器人需要作出一些动作来进行工作，考虑现有状况这些运动的协调也会产生许多影响，电机在这其中起着关键的作用。我们需要控制电机的因素有：正反转和电机转速的调节，两个电机独立运行，据此可知一二在此基础上设计了一种双电机驱动电路，采用两种驱动系统(王子浩,刘海伦,2023):方案一：使用双极型D/A转换芯片单片机采用8位并口输出数字量，经D/A转换为-5V到+5V的输出电压，驱动电机的正反转和转速控制。电机的正反转由输出电压的极性决定。在数据收集时期，本文采用了多种手段，例如问卷调查、实地访谈和文献综述等，旨在从各个层面获取全面且详实的数据资源。通过对这些数据的专业化分析与处理，本文能够成功地验证研究假设，并发现其中存在的规律性和潜在联系。尽管本研究取得了一定的成果，但本文也深知，任何研究都存在其固有的局限。未来针对该领域的研究可以在现有基础上进一步深入挖掘，尤其是在样本的选择、研究方法的改良以及理论架构的优化等方面，仍有广阔的发展前景。该系统的优点是单片机编程简单，从这些场景中可以看出一些文化差异只需在8位并口上输出相应的数字量，电机驱动部分直接进行D/A转换循环。当输出为0时，反转速度最大，输出128电机不转动，输出255电机具有最大行进速度(王承志,刘若颖,2020)。但是，这个系统的缺点非常明显。一是需要与专用的D/A转换芯片对应的周边电路，电路复杂，模拟电路容易受到环境的干扰，容易造成控制精度低的问题。第二，在本系统中，一个电动机驱动的电路占据一个8个并行端口，即8个MCU引脚，这是对MCU资源的浪费，虽然数据可以通过串口发送，这在一定范围上展示然后用专用的D/A芯片转换成并行数据，这将大大增加硬件电路的成本和复杂性，降低稳定性(林俊杰,许雅婷,2020)。方案二：电机控制由H桥驱动电路H桥电机驱动的工作原理易于理解。使用四个晶体管形成电流H桥。电机与中间的电桥连接，4个晶体管相互结合，这在一定程度上象征着使电动机产生相反的电流，控制电机的正反转。电机的速度由晶体管栅极的导通时间和截止时间的比率来控制。该速度控制方法被称为“脉冲宽度调制”（PWM），电机的旋转速度由PWM波的占空比控制。H桥驱动器有一个专用的驱动芯片，从这些信息中可以看出通常使用的是L298、l293等，直流电机可以由L298N直接驱动，这是一个双H桥驱动芯片，图3.4显示了一个采用L298N驱动的双电机电路(许文博,吴雅静,2022)。在选择数据解析路径时，本文不仅沿袭了传统的统计解析手段，如描述性统计和回归分析，还引入了近年来快速进步的数据挖掘技术与算法。例如，通过聚类分析挖掘数据中的隐藏模式，或利用决策树算法预测未来趋势。这些先进方法为深入探索复杂现象提供了有力武器，有助于揭示海量数据背后的深层次关系。此外，本文特别强调了混合方法的重要性，即结合定量与定性研究，以获得更广阔的研究视角。图3.4L298N电机驱动原理图L298N使用5V电源供电（VCC），电机的驱动电源VS输入范围是4-40V，ENA和ENB分别输入电机1和电机2的驱动PWM信号，IN1,IN2,IN3,IN4为两个电机转动方向的控制。下面以左轮电机示例(李静怡,王子凡,2024)：L298N采用5V电源来供电（VCC），这在某种程度上表达出输入区的电机电源范围为5-40v，ENA和ENB分别为电机1号和电机2号输入驱动的PWM信号，IN1、IN2、IN3、IN4分别为控制两个电机的转动方向，用连接左侧车轮的电机作为示例：ENA=1，IN1=1，IN2=0时，电机正转；ENA=1，IN1=0，IN2=1时，电机反转；ENA=1，IN1=1，IN2=1时，电机急停；ENA=1，IN1=0，IN2=0时，电机不动作；ENA=0时，电机不动作；右车轮电机的转向与左车轮完全相同。从现有的结果来看我们可以推知在该电路中，八个二极管D1、D2、D3、D4、D9、D10、D11和D12的作用是防止电机启动和停止时，电机电枢输出产生的反向电能烧坏芯片或发动机。对于这八个二极管来说，根据之前具体的分析内容它们最主要的作用是快速恢复周期来保证电路能够正常运行，在这种前提下最好的选择就是肖特基二极管，选择功率大于1A的，有利于电路的稳定工作。3.1.3保护电路设计图3.5保护电路鉴于上述理由可知在感性负载电路中，当负载的电源启动或负载必须关闭时，负载容量将产生感应电流，即自感电动势(郭晓燕，韩一飞,2024)。特别是负载关闭时，产生的反向电压比输入电压高n倍，绕组中产生的自感电流和电压对开关构成致命的威胁，考虑现有状况因此在设计中我们试图找到释放它的方法来保护开关。图中大量二极管是发动机绕组自感流的放电通道。在感性负载电路中，当负载的电源需要启动或者是关闭电源时，感应电流就会在负载电感上产生，即自感电动势。据此可知一二自感电流与输入电流的方向正相反，特别是切断负载电流时产生的反电压比输入的电压高N倍，绕组产生的自感电流和电压对驱动器的开关构成致命的威胁。本研究在现有理论体系之上，构建了本次的框架模型，无论在信息流管理还是数据解析方法上，都展现了对前人研究贡献的尊重与继承，并在该基础上进行了创新与深化。在信息流设计上，本文借鉴了传统的信息处理理论，确保了信息从收集、传递到分析的每一步都高效准确。通过严格的数据源筛选和规范化处理流程，本文有效提升了信息品质，同时增强了信息流的透明度与追溯性。在L298N的原理图中，从这些场景中可以看出一些文化差异大量的二极管是用来给电机回路中自感电流用来放电的(沈志辉,黄文君,2022)。由于电机经常要正转与反转，每个绕组两端的正、负自感电压随着正、反旋转交替变化，其自身的感应电流也从1端流向2端，再从2端流向1端。例如，A绕组在电机正转时，从A1到A2的自燃电流A2为正，当电流闭合时，考虑现有状况1为负，感应电流从A2流到A1。通过放电二极管，A2端的正向电流可以通过D2流向+12V，D2和D5接地，因为A1是负压而接通地线，因此D2和D5形成一个自感电流的通道，释放到供电回路。D2、D5这条通道，这在一定范围上展示不但可以释放绕组的感生电流，迅速拉低A2--A1之间的电压、保护功率开关器件，而且还为电源充电（陆天宇，马文静，2021）。当电感线圈被施加并切断时，线圈的两端会产生相当于当前电源电压一倍的反电压，其极性与当前电源电压相反。这在一定程度上象征着该逆电压被施加到L298的开关上，会导致L298的开关关闭。因此，为了建立放电通道并保护开关，应该释放由感应电动势产生的高压和电流。D1、D6、D2、D5这两个组的作用分别是：当电机正转时，A1为正，A2为地，电流流向为A1到A2。当断开电流时，电机停止时，在A绕组上会产生感生电压，感生电压A2为正A1为负（类似电池），与正端（A2）连接的D2沿正向导通。另一方面，与负端（A1）连接的D5反向导通，使负端接地，C3、C2电容，能够为感生电流提供一个泄放的位置 。此时，C3、C2作为能量储存装置吸收自感电流并储存。反转时与正转相反，电机反转电源切断时D1和D6起作用（孔俊杰，彭雨荷，2021）。本文构建的框架模型以其出色的灵活性和扩展性脱颖而出。针对不同研究背景和需求的多样性，本文在模型设计时注重了各组件的模块化，使得在具体情境下能够灵活调整或替换特定部分，而不影响整体架构的稳定性和效能。这种设计理念不仅增强了模型的应用价值，而且为后续研究者提供了一个开放性的研究平台，鼓励他们在现有基础上进行创新性的开发与改进。电路中的二极管提供L298的保护，同时为感应电流向电源电路充电以提供信道。C2、C3不仅是过滤电容，也是能量储存装置。4.系统软件设计4.1避障流程图在搬运机器人中的碰撞传感器，可以看做是机器人外表的一层皮肤。在遇到障碍物之后，搬运机器人就可以做出相应的反应来规避。对于碰撞传感器的软件程序设计，主要是通过主程序中的循环函数，使其一直处于死循环中，PE口电平处于一直被读取状态，然后通过判断函数判断四个开关的开闭状态。中央处理器检测PE端口的规则是，检测二进制数就可以判断搬运机器人的哪个方向上发生碰撞，如果检测出为0010的二进制数，则说明是左侧前方发生碰撞，如果检测出为0001的二进制数，则说明是右侧前方发生碰撞，从这些信息中可以看出如果检测出为1000的二进制数，说明在左侧后方发生了碰撞（黄嘉豪，赵梦婷，2019）。如果检测出为0100的二进制数，则右侧后方会发生碰撞。在其他四个方位上放生了碰撞的话，就需要去计算得到一个数值，然后检测数值，就可以得知是哪个方向上发生碰撞，从而做出下一步动作。通过碰撞传感器的检测后，下一步就是要去实现对于障碍物的避让，如果搬运机器人无法接触到障碍物，那避让程序就无法进行，碰撞传感器不起作用，这是碰撞避障的弊端。执行模拟程序后，系统开始动作，继续扫描传感器的信号。例（段墨，万诗雅，2019）：在模拟中，按下搬运机器人右前方的的碰撞传感器按钮，PE3口电平会因传感器而降低，中央处理器会感受到该处的电平变化，机器人右前方碰撞传感器动作，随后控制电机，驱动轮上的双电机首先实现减速，搬运机器人速度降低，这在某种程度上表达出随后通过加速右轮的电机，左轮电机不做动作，则右轮转速高于左轮转速，机器人开始左转。左转时，两个电机的速度很容易分辨，左右车轮转速不一致时，机器人向左拐，这样就完成了避免障碍的过程。每个方向上的避障过程基本类似，当前方有障碍物时，搬运机器人就会通过降低电机速度来实现刹车，如果是后面有障碍物，机器人撞倒后就会加速，加快驶离障碍物，恢复正常的行驶。对于红外传感器，其作用极其重要，它相当于搬运机器人的眼睛。红外传感器由红外线传输管和红外线接收管两个装置构成，从插针的位置图可以看出红外线接收管正对着搬运机器人（唐文博，程思远，2019）。红外线传输管在红外线接收管的两侧，构成搬运机器人的“眼睛”。搬运机器人最重要的就是红外传感器。从现有的结果来看我们可以推知对于躲避障碍而言，它起到至关重要的作用。红外传感器避障和碰撞传感器有这近乎一样的程序，其中只有一项是不同的，那就是两个传感器中的行程开关的实现机制不一，但是程序的流动是相同的。在正常流程中，如果按下红外传感器位于右前方的按钮，则根据机器人右前方向的红外线传感器检测到障碍物反射的38Khz红外线时、光耦合输出端和非门模拟红外接收管输出的低电平，PA2口电平因传感器降低，电平的变化被传输至单片机上，根据之前具体的分析内容在发现右前方有障碍物之后（宋晨曦，冯依娜，2021）。程序首先做出反应，与碰撞传感器流程一致，第一时间小车的驱动轮上的电机同时减速，搬运机器人的行进速度迅速减低，随后单片机控制机器人开始避障，右电机迅速提速，左电机保持原有速度不变，左右电机行程转速差，控制搬运机器人开始左转，规避障碍物。红外避障程序基本就是这样，与碰撞避障的区别就在于，红外避障是不需要与障碍物接触，这也是红外避障的最大优点。避障系统控制流程图如下：图4.1避障流程图4.2循迹与智能跟随流程机器人在被研究出来后，人们就逐渐想将其智能化，自主化，所以搬运机器人的智能跟随就在其应用当中有重要地位。根据之前具体的分析内容该功能可以实现机器人跟人行走。为了是搬运机器人能够完全的跟人行走，也是为了它的智能化水平的提升。会采用红外传感器来完成这一个项目，在程序运行的开始，按照当下的背景状况来将人或者需要一定的物体放在机器人的跟前，机器人便会上千跟随。参照障碍物的移动，当前方物体移动时，搬运机器人也会跟随移动。如果物体在其他方位移动，例如：物体在右前方进行移动，那搬运机器人就会先选择转向，随后继续向前跟随。灰度传感器作为机器人的最后一个检测模块，也是机器人的第三个眼睛，当红外传感器或者碰撞传感器检测到有障碍物时，就可以进行规避，考虑现有状况而采用灰度传感器是为了获得不同数据，在不同的环境中，根据三个传感器的数据综合，来完成相应的动作，例如：让机器人根据地面的黑色划线行走（林泽楷，徐浩淼，2019）。地面灰度传感器可以根据地上的位置检测不同的颜色和亮度。由发光管和感光电阻构成。以黑白地面为例，搬运机器人探测地面时，据此可知一二首先光线会从发光管中释放出来，用感光电阻检测地面反射的光的强度。我们知道黑色和白色反射光的能力不同。白色地面比黑色地面反射更多的光线。这样，光电阻检测出反射光的强度的话，就会将信息传回“大脑”。“大脑”根据信息判断检测出的地面是黑还是白(许雅萱,陈泽瑜,2022)。机器人沿着地面的黑线移动。这是智能机器人的循迹功能。其流程图如图4.2所示：图4.2循迹与智能跟随流程图5.仿真或实物制作及测试Proteus仿真，通过KeiluVision5编写AT89C51程序，使搬运机器人能够按照设定的程序完成相应的动作与任务，单片机AT89C51通过源程序命令驱动模块L298N来驱动两个直流减速电机，来完成搬运机器人的运动，下面是驱动仿真，通过电机的转动可以看出，程序与电路仿真成功，芯片通过程序可以驱动两个直流减速电机运动(邹天羽,朱静怡,2022)。从仿真结果能够看出，该仿真能够使搬运机器人具备有基本的运动能力。图5.1proteus仿真下面部分为小车前进的部分程序，通过编写程序，通过芯片传输出相应的指令，让连接的两个直流减速电机达到同速运转，从而推动搬运机器人小车前进。图5.2搬运机器人前进程序图5.3搬运机器人PMW调速程序参考文献[1]

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