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工程设计学报  2026, Vol. 33 Issue (3): 359-369    DOI: 10.3785/j.issn.1006-754X.2026.05.174
机器人与机构设计     
楼宇垃圾桶搬运机器人设计研究
李志刚(),邹骏鹏,杨翔
华东交通大学 机电与车辆工程学院,江西 南昌 330013
Research on design of building trash bin handling robot
Zhigang LI(),Junpeng ZOU,Xiang YANG
School of Mechatronics and Vehicle Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China
 全文: PDF(8490 KB)   HTML
摘要:

现代楼宇垃圾清理主要依赖人工,劳动强度大、工作效率低,而通用移动机器人在狭窄走廊等复杂环境中存在路径平滑性差、计算效率低等问题。为此,设计了一种楼宇垃圾桶搬运机器人。首先,设计机器人的机械结构,包括由两轮差速驱动的底盘运动模块、提升模块以及由舵机驱动的夹持模块,以保障垃圾桶的稳定抓取。其次,搭建基于ROS与μC/OS操作系统的分层控制系统。进一步地,提出一种改进A*算法,采用分层定向邻域搜索策略提升搜索效率,引入自适应双权重启发函数以规避局部最优解,并利用关键节点提取策略剔除冗余节点,从而实现路径优化。仿真结果表明,改进算法的搜索时间最大降幅达到44%,搜索节点数量减少了50%~80%。所设计的机器人在样机测试中成功完成了自主导航、巡检与垃圾桶搬运任务,验证了其在楼宇环境中的可行性与有效性。

关键词: 楼宇机器人控制系统A*算法路径规划    
Abstract:

Trash cleaning in modern buildings mainly relies on manual labor, which suffers from high intensity and low efficiency. Meanwhile, general mobile robots face issues such as poor path smoothness and low computational efficiency in complex environments like narrow corridors. To address these issues, a building trash bin handling robot was designed. First, the mechanical structure of the robot was designed, consisting of a two-wheel differential drive chassis module, a lifting module, and a servo-driven clamping module to ensure the stable grasping of trash bins. Then, a hierarchical control system was built based on ROS and μC/OS. Furthermore, an improved A* algorithm was proposed, which adopted a hierarchical directional neighborhood search strategy to optimize search efficiency, introduced an adaptive dual-weight heuristic function to avoid local optimal solutions, and utilized a key node extraction strategy to remove redundant nodes, thereby achieving path optimization. Simulation results showed that search time was reduced by up to 44%, and the number of search nodes was reduced by 50%- 80%. The designed robot successfully completed autonomous navigation, inspection, and trash bin handling tasks in prototype testing, verifying its feasibility and effectiveness in building environments.

Key words: building robot    control system    A* algorithm    path planning
收稿日期: 2025-08-25 出版日期: 2026-06-27
CLC:  TP 242.6  
基金资助: 国家自然科学基金资助项目(52265046)
作者简介: 李志刚(1971—),男,教授,硕士生导师,博士,从事机电系统设计研究,E-mail:2623@ecjtu.edu.cn,http://orcid.org/0009-0002-2726-9766
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李志刚
邹骏鹏
杨翔

引用本文:

李志刚,邹骏鹏,杨翔. 楼宇垃圾桶搬运机器人设计研究[J]. 工程设计学报, 2026, 33(3): 359-369.

Zhigang LI,Junpeng ZOU,Xiang YANG. Research on design of building trash bin handling robot[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2026, 33(3): 359-369.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/10.3785/j.issn.1006-754X.2026.05.174        https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/Y2026/V33/I3/359

参数数值
最大宽度/mm< 700
轮直径/mm> 60
自身质量/kg60
最大装载质量/kg40
最大运行速度/(m·s-1)0.5
最大加速度/(m·s-2)0.25
续航/h> 2
表1  机器人主要参数
图1  楼宇垃圾桶搬运机器人整体结构
图2  驱动轮组件示意图
图3  底盘运动模块整体结构
图4  夹持驱动机构示意图
图5  夹持模块整体结构
图6  夹持模块总变形图
图7  夹持模块等效应力图
图8  垃圾桶应变与应力云图
图9  楼宇垃圾桶搬运机器人工作流程
图10  楼宇垃圾桶搬运机器人控制系统架构
图11  下位机通信流程
图12  巡检任务工作流程
图13  目标识别与定位任务工作流程
图14  8邻域搜索示意图
图15  24邻域搜索示意图
θ/(°)内层搜索邻域
[337.5, 360.0)∪[0, 22.5)7, 8, 9, 13, 16, 17, 18
[22.5, 67.5)8, 9, 12, 13, 16, 17, 18
[67.5, 112.5)7, 9, 12, 13, 16, 17, 18
[112.5, 157.5)7, 8, 12, 13, 16, 17, 18
[157.5, 202.5)7, 8, 9, 12, 16, 17, 18
[202.5, 247.5)7, 8, 9, 12, 13, 16, 17
[247.5, 292.5)7, 8, 9, 12, 13, 16, 18
[292.5, 337.5)7, 8, 9, 12, 13, 17, 18
表2  内层搜索引导向量对应的搜索邻域
QxQy外层扩展邻域
4, 10, 19, 23
10, 19, 21, 23
15, 19, 21, 23
6, 15, 21, 23
2, 6, 15, 21
2, 4, 6, 15
2, 4, 6, 10
2, 4, 10, 19
表3  外层扩展引导向量对应的扩展邻域
地图大小算法搜索时间/ms

路径长度/

栅格数

20×20传统A*68.4830.38
24邻域A*109.1128.78
11邻域A*78.3030.49
30×30传统A*107.8744.53
24邻域A*221.1843.15
11邻域A*146.3944.68
50×50传统A*264.4574.57
24邻域A*518.1272.07
11邻域A*292.8574.01
表4  传统A* 、24邻域A* 和所提11邻域A* 算法的性能对比
图16  优化启发函数的11邻域A* 算法与对比算法在简单环境中规划路径
图17  优化启发函数的11邻域A* 算法与对比算法在复杂环境中规划路径
地图大小w2对比算法搜索节点数/%搜索时间/%路径长度/%
20×200.1传统A*-76.49-78.47+6.00
11邻域A*-77.78-81.78+7.29
0.4传统A*-51.07-31.78+8.27
11邻域A*-37.12-42.740
50×500.1传统A*-83.45-88.09+3.96
11邻域A*-85.36-90.31+4.43
0.4传统A*-51.13-38.38+4.32
11邻域A*-55.17-54.47+2.33
表5  优化启发函数的11邻域A* 算法与对比算法在不同环境中的性能对比
图18  关键节点提取流程图
图19  传统A* 算法应用关键节点提取策略前后的规划路径
图20  楼宇垃圾桶搬运机器人样机
图21  实验场地
图22  实验场地地图
图23  导航与避障功能测试结果
图24  巡检功能测试
图25  垃圾桶搬运功能测试
  
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