2. 厦门大学嘉庚学院 嘉庚-微柏工业机器人创新实验室, 福建 漳州 363105
2. VIBOT Industrial Robot Innovation Lab, Tan Kah Kee College, Xiamen University, Zhangzhou 363105, China
智能循迹小车能够针对特定的路径使用特定的传感器进行路径识别,并按一定的算法使车体沿指定的路径行走。该类型小车已经在日常生活中和工业现场得到了广泛的应用[1-2]。特别是近几年,伴随着工业4.0而再次兴起的厂间物流使智能循迹小车应用成为了研究热点。
智能循迹小车常用的路径识别传感器主要有:红外对管、光电对管、激光对管、线阵CCD(charge coupled device)、摄像头和电磁传感器。文献[3]和[4]分别采用红外对管和激光传感器进行路径识别,对管类传感器受外界的干扰小,但是需要路径具有非常高的对比度(比如黑、白色),同时对现场的光线非常敏感。文献[5]和[6]分别采用线阵CCD和摄像头进行路径识别,这2种传感器具有方法直接、识别精度高、路径识别范围大的特点,但对主控芯片的运算性能和现场光线要求比较高。文献[7]设计了采用电磁引导式的循迹小车,具有硬件简单、成本低廉的优点,但是对工厂电磁环境要求比较高。为进一步提高路径识别传感器对工厂环境的适用性,本文提出一种基于电感数字变换传感器的智能小车自动循迹系统。电感数字变换传感器对应用场景的光环境、电磁环境和主控芯片的运算性能要求均不高,且具有抗干扰能力强、不受介质影响的优点[8-9],该传感器在路径具有油污、灰尘、泥土、水分等情况下仍然可以正常使用,能较好适应工厂的实际生产环境。
1 电感数字变换传感器的设计 1.1 传感器原理LDC1000是美国德州仪器公司生产的电感数字变换器,它通过线圈产生交流磁场,该磁场接触到导体的时候,会在导体上产生涡流。导体上的涡流使导体产生一个与线圈磁场相反的磁场。在磁场的作用下,线圈和导体如同变压器的两级线圈。由于互感作用,线圈上就会产生相应的互感电阻R(d)和互感电感L(d)。图 1为LDC1000电感数字变换器的工作原理,其中Rs为变换器的电阻,Ls为变换器的电感[10]。
![]() |
图 1 LDC1000电感数字变换器工作原理 Fig.1 Working principle of LDC1000 inductance-to-digital converter |
在线圈的两端并联一个电容构成LC并联谐振电路可以大大减少线圈感抗消耗的能量。从LDC1000电感数字变换器串联工作等效电路图(图 2)可以看出,LDC1000电感数字变换器工作过程中能量损耗基本都集中在Rs(d),其中Rs(d)为Rs和R(d)的等效电阻。因此只需检测Rs(d)的能量损耗就可以间接测量到金属与线圈的距离d。实际工作过程中,LDC1000电感数字变换器检测的是并联等效电阻Rp(d),而不是串联等效电阻Rs(d)。LDC1000电感数字变换器并联工作等效电路图如图 3所示。
![]() |
图 2 LDC1000电感数字变换器串联工作等效电路图 Fig.2 Equivalent circuit diagram of LDC1000 inductance-to-digital converter in series operation |
![]() |
图 3 LDC1000电感数字变换器并联工作等效电路图 Fig.3 Equivalent circuit diagram of LDC1000 inductance-to-digital converter in parallel operation |
根据串、并联电阻的转换公式推导得并联电阻为[11]:
$ {R_{\text{p}}}\left( d \right) = \frac{{{L_{\text{s}}} + L\left( d \right)}}{{\left[{{R_{\text{s}}} + R\left( d \right)} \right] \times c}} $ | (1) |
在实际应用中,单片机采集到的数据是LDC1000中寄存器的数值[12],它和Rp的关系为:
$ Y = \frac{{{R_{{\text{pmax}}}} \times {R_{{\text{pmin}}}}}}{{{R_{\text{p}}}({R_{{\text{pmax}}}}-{R_{{\text{pmin}}}})}} + \frac{{{R_{{\text{pmin}}}}}}{{{R_{{\text{pmax}}}}-{R_{{\text{pmin}}}}}} $ | (2) |
式中:Rpmax和Rpmin是需要设置的Rp的最大值和最小值。Rpmax和Rpmin这值决定了数据采集的精度[12]。
在实际应用中还需要验证轨道与线圈的距离d和Y之间的关系,将在下文的实验中对它进行具体探究。
1.2 传感器设计传感器由LDC1000电感数字变换器、SN74LV4052A模拟开关和电感线圈三个部分组成[13],如图 4所示。LDC1000电感数字变换器通过简单的外围配套电路即可正常工作,通过SPI总线与单片机进行通信。在实际应用中感应面积的增加可以提高传感器的精度和反应速度[14],增加线圈的个数可有效扩展传感器感应的面积。而LDC1000电感数字变换器是单通道数字变换器,只支持单个线圈的连接,因此系统中采用SN74LV4052A四通道模拟开关芯片进行感应信号的轮流切换,从而实现支持3个线圈的连接。系统中采用的3个电感线圈是规格相同的双层PCB线圈,其外半径为20 mm,内外径比为0.4。
![]() |
图 4 电感数字变换传感器设计示意图 Fig.4 The design schematic of inductance-to-digital conversion sensor |
智能循迹小车的系统硬件框图如图 5所示,其实物图如6所示。该系统以MSP430单片机为主控模块,由电感数字变换传感器模块、电机驱动模块、电机测速模块、键盘模块、显示模块和电源模块构成。智能循迹小车的工作过程是:单片机通过模拟开关轮流采集3个PCB线圈的数据,从而进行路径情况检测;电机测速模块通过I/O口将测得的当前车速传送至单片机;单片机对采集到的路径信息和车速进行分析处理并作出逻辑判断和寻迹控制决策后输出2路PWM(pulse modulation width)电机调速信号。输出的PWM信号经过电机驱动模块分别控制2个主动轮上直流电机的转速,从而实现小车转向和速度的控制;显示模块实时显示3路PCB线圈与路径的相对位置的Y值、小车运行的时间;键盘模块包括小车启动、复位、停止、调试等的功能键[15]。
![]() |
图 5 智能循迹小车的系统硬件设计框图 Fig.5 The block diagram of system hardware design of intelligent tracking car |
![]() |
图 6 智能循迹小车实物图 Fig.6 Physical map of intelligent tracking car |
LDC1000电感数字变换器通过四线(SDI, SDO, SCLK, CSB)硬件SPI(serial peripheral interface)与MCU进行通信[16],具体电路连接图如图 7所示。MCU通过SPI总线实现对LDC1000电感数字变换器的控制和寄存器数据的读取,MCU和LDC1000电感数字变换器分别是主机和从机[17]。
![]() |
图 7 LDC1000电感数字变换器与智能循迹小车MCU的电路连接图 Fig.7 Circuit connection between LDC1000 inductance-to-digital converter and the MCU of intelligent tracking car |
为扩展LDC1000电感数字变换器连接线圈的数量,减小感应盲区,本文采用SN74LV4052A四通道模拟开关进行线圈的轮流切换,具体连接电路如图 8所示。3个PCB线圈分别连接至模拟开关的3个通道,模拟开关的公共管脚1COM和2COM分别连接至LDC1000电感数字变换器的信号输入脚INA和INB。模块开关的控制引脚A,B和INH则分别连接至单片机的GPIO管脚。单片机通过对A,B和INH三个引脚的控制即可实现1Yn,2Yn和1COM,2COM的连通。
![]() |
图 8 SN74LV4052A模拟开关与线圈的连接图 Fig.8 The connection between SN74LV4052A analog switch and coils |
模拟开关会对线圈的导通电阻和电容产生影响,因此在选择线圈的时候需要考虑该因素。在室温下, SN74LV4052A模拟开关的导通电阻约为25 Ω,影响较小;导通电容大约为20 pF,至少需要选择大于200 pF的电容才能减小模拟开关对导通电容的影响[18],本文采用的是电容为1 000 pF的线圈。
3 智能循迹小车系统软件设计智能循迹小车的软件包括单片机初始化、信息采集与处理、循迹控制策略、电机速度与方向控制等功能模块。单片机每隔1 ms通过SPI采集传感器的数据。单片机每隔10 ms启用模拟开关轮流切换机制,实现3个PCB线圈的轮流切换[19]。单片机采集到数据后,将新的传感器数据与阈值进行比较,并根据比较结果进行相应的处理。若左边线圈的Y值大于金属轨道的阈值,则右轮加速,小车左转弯;若中间线圈的Y值大于金属轨道的阈值,则保持左右轮的速度相同,小车直行;若右边线圈的Y值大于金属轨道的阈值,则左轮加速,小车右转弯;若3个传感器均未检测到信号,则进入丢线处理程序。软件的核心部分为信息采集与处理和循迹控制策略,其流程如图 9所示。
![]() |
图 9 智能循迹小车信息采集与处理和循迹控制策略的流程图 Fig.9 The flow of information acquisition and processing and tracking control strategy of intelligent tracking car |
智能循迹小车实现循迹的第1步是实现轨道感应特征的提取,从而确定下一步运动状态。轨道感应特征提取指的是通过采集传感器的数据得到线圈和循迹轨道的相对位置。从上述传感器的原理可得,影响传感器的水平距离感应特性的主要因素是循迹轨道与线圈的垂直距离。因此本文设置3组不同循迹轨道与线圈的垂直距离实验,用于研究传感器对循迹轨道与线圈的水平距离的感应情况。
传感器对金属的感应实验的模型简化图如图 10所示,2代表地面上的循迹轨道,1代表线圈, X表示循迹轨道距线圈中心的偏移量。实验的过程中线圈是固定的,通过移动循迹轨道得到不同X。实验中循迹轨道使用的是宽度为5 mm的锡箔纸,垂直距离分别取2.5,4.0和5.5 mm。实验测得的3组Y值如表 1所示。
![]() |
图 10 传感器对金属的感应实验的模型简化图 Fig.10 Simplified model for sensor-to-metal sensing experiment |
X/cm | 垂直距离/mm | ||
2.5 | 4.0 | 5.5 | |
1.5 | 2 427 | 3 388 | 3 389 |
1.0 | 3 421 | 3 510 | 3 510 |
0.5 | 4 183 | 3 932 | 3 780 |
0.0 | 4 526 | 4 274 | 3 920 |
-0.5 | 4 274 | 4 096 | 3 640 |
-1.0 | 3 780 | 3 780 | 3 510 |
-1.5 | 2 427 | 3 510 | 2 289 |
根据表 1的数据绘制出X—Y曲线,如图 11所示。从图 11可以看出,随着垂直距离的减小,感应的特征越明显,灵敏度增高,感应效果变好。在水平距离上,循迹轨道位于线圈中心时感应强度最大,循迹轨道往两边移动时感应强度逐渐衰减,整体大致呈对称分布。因此在垂直距离固定的实际应用中,可以通过感应强度来判断循迹轨道与线圈的水平距离,并进一步判断车头的方向,从而决定下一步小车的运动方向。
![]() |
图 11 传感器对锡箔纸的感应实验结果 Fig.11 Results of sensor-to-foil sensing experiment |
系统采用12 V,2 200 mAh锂电池供电,在如图 12所示路径上铺设宽度为5 mm的锡箔纸作为小车的循迹路径。预期设计的目标是:在测试轨道上能以50 cm/s以内的速度持续准确循迹,直到电池电量发出低压警报,小车自动停止。在路径上设置计时点,记录小车跑完1圈所需的时间及稳定运行的圈数。在不同的设定速度下,以5 cm/s为间隔递增进行多次重复测试,记录供电电流、运行速度、稳定运行圈数及稳定运行时长等数据,结果如表 2所示。
![]() |
图 12 智能循迹小车循迹测试轨道示意图 Fig.12 The tracking testing route diagram of intelligent tracking car |
测试次数 | 速度/ (cm/s) | 供电电流/A | 稳定运行圈数 | 稳定运行时长/min |
第1次 | 15 | 0.23 | 69 | 473 |
第2次 | 20 | 0.33 | 67 | 380 |
第3次 | 25 | 0.43 | 61 | 300 |
第4次 | 30 | 0.50 | 63 | 250 |
第5次 | 35 | 0.57 | 62 | 211 |
第6次 | 40 | 0.66 | 64 | 193 |
第7次 | 45 | 0.72 | 69 | 177 |
第8次 | 50 | 0.84 | 67 | 140 |
第9次 | 55 | 0.90 | 50 | 135 |
第10次 | 60 | 0.96 | 32 | 120 |
从表 2可知,采用LDC1000电感数字变换器配合PCB线圈作为传感器的智能小车,在锡箔纸循迹轨道运行时具有良好的循迹效果。在保证循迹精度的前提下,最高运行速度小于50 cm/s时,均能够稳定运行直至电池电量发出低压警报。在速度大于50 cm/s后,小车稳定运行的圈数减少,整体稳定性降低。可见,最终的测试结果符合设计的预期目标。
5 结论本文提出了一种基于电感数字变换传感器的智能循迹小车的方案,采用LDC1000电感数字变换器和MSP430单片机实现对路径信息的实时采集和小车控制。金属感应实验表明该传感器可实时检测到轨道与线圈的水平距离和垂直距离的变化,保证智能循迹的实现。循迹实验表明,该小车在锡箔纸循迹轨道上运行可以得到良好的循迹效果,循迹的精度和速度可以达到工业AGV(automated guided vehicle)智能物流小车的要求。基于LDC1000电感数字变换器自身的优点,该方案具有适用性强、检测技术稳定的特点,未来可以广泛应用于工业现场智能循迹。
[1] |
宁慧英.
基于光电传感器的智能小车自动寻迹控制系统[J]. 仪表技术与传感器, 2012(1): 108–110.
NING Hui-ying. Automatic rail guided control system for intelligent small car based on optoelectric sensors[J]. Instrument Technique and Sensor, 2012(1): 108–110. |
[2] |
朱艳杰, 宜亚丽, 景常海, 等.
全向车测量轮导引方式的设计与仿真[J]. 工程设计学报, 2016, 23(4): 333–337.
ZHU Yan-jie, YI Ya-li, JING Chang-hai, et al. Design and simulation of measuring wheel guidance mode for omnidirectional vehicle[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2016, 23(4): 333–337. |
[3] |
高振新, 孙建红.
基于MSP430的智能循迹运料小车设计[J]. 实验室研究与探索, 2016, 35(8): 71–74, 97.
GAO Zhen-xin, SUN Jian-hong. Design of intelligent tracking material car based on MSP430[J]. Research and Exploration in Laboratory, 2016, 35(8): 71–74, 97. |
[4] |
陈顺平, 梅德庆, 陈子辰, 等.
激光导引AGV的自动引导系统设计[J]. 工程设计学报, 2003, 10(5): 279–282.
CHEN Shun-ping, MEI De-qing, CHEN Zi-chen, et al. Design of intelligent navigation system for laser assisted automated guided vehicle[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2003, 10(5): 279–282. |
[5] |
王子辉, 叶云岳.
基于CMOS传感器的智能循迹小车图像识别技术研究[J]. 传感技术学报, 2009, 22(4): 484–488.
WANG Zi-hui, YE Yun-yue. Research on image acquisition of the self-tracing car based on CMOS camera sensor[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2009, 22(4): 484–488. |
[6] |
高云波, 季聪, 汉鹏武, 等.
基于摄像头识别路径的智能车系统设计[J]. 兰州理工大学学报, 2013, 39(6): 97–102.
GAO Yun-bo, JI Cong, HAN Peng-wu, et al. Design of smart car system with camera-based path recognition[J]. Journal of Lanzhou University of Technology, 2013, 39(6): 97–102. |
[7] |
张云洲, 杨兵, 李龙, 等.
基于电磁效应的轮式智能车导航控制[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2013, 34(7): 917–921.
ZHANG Yun-zhou, YANG Bing, LI Long, et al. Navigation and control for wheeled intelligent car based on electromagnetic effect[J]. Journal of Northeastern University (Natural Science), 2013, 34(7): 917–921. |
[8] |
陈颖莹.
TI电感数字转换器为传感设计带来无限可能[J]. 电子技术应用, 2013(10): 2.
CHEN Ying-ying. TI inductance-to-digital converter created more possible for sensor design[J]. Application of Electronic Technique, 2013(10): 2. DOI:10.3969/j.issn.0258-7998.2013.10.002 |
[9] |
杨维祎, 郭颖, 王雪峰, 等.
基于TI杯电子竞赛的金属探测系统设计[J]. 国外电子测量技术, 2015, 34(2): 54–57.
YANG Wei-yi, GUO Ying, WAN Xue-feng, et al. Design of metal detection system based on TI cup electronic contest[J]. Foreign Electronic Measurement Technology, 2015, 34(2): 54–57. |
[10] |
柳文强, 谢景卫.
基于电感数字转换器的金属探测小车设计[J]. 微型机与应用, 2015, 34(20): 90–92.
LIU Wen-qiang, XIE Jing-wei. Design of metal detecting car based on inductive digital converter[J]. Microcomputer & Its Applications, 2015, 34(20): 90–92. DOI:10.3969/j.issn.1674-7720.2015.20.030 |
[11] |
马贝, 田瑞明, 周野, 等.
基于电感感测的自动循迹小车的设计[J]. 计算机与数字工程, 2017, 45(7): 1422–1425.
MA Bei, TIAN Rui-ming, ZHOU Ye, et al. Design of freight robot based on LDC1000 sensor[J]. Computer & Digital Engineering, 2017, 45(7): 1422–1425. |
[12] |
德州仪器. AY-LDC1000用户手册[EB/OL]. (2015-05-14)[2016-10-08]. http://www.ti.com.cn/cn/lit/ug/snou136/snou136.pdf.
Texas Instrument. AY-LDC1000 user guide[EB/OL]. (2015-05-14)[2016-10-08]. http://www.ti.com.cn/cn/lit/ug/snou136/snou136.pdf. |
[13] |
刁双林. 无线传感器网络通用终端节点设计与实现[D]. 成都: 电子科技大学自动化工程学院, 2013: 20.
DIAO Shuang-lin. The design implement of the general terminal wireless sensor network node[D]. Chengdu: University of Electronic Science and Technology of China, School of Automation Engineering, 2013: 20. https://wenku.baidu.com/view/3cd2a66d48d7c1c708a145c4.html |
[14] |
赵旭, 雷师节, 邬杨波, 等.
基于电涡流效应的AGV导引传感器设计[J]. 传感器与微系统, 2016, 35(12): 1–4.
ZHAO Xu, LEI Shi-jie, WU Yang-bo, et al. Design of guided AGV sensor based on eddy current effect[J]. Transducer and Microsystem Technologies, 2016, 35(12): 1–4. |
[15] |
张菁, 赵鹏.
一种电感数字传感器的循迹小车控制系统设计[J]. 计算机测量与控制, 2017, 25(5): 84–86.
ZHANG Jing, ZHAO Peng. Control system design of tracking car with digital inductance sensor[J]. Computer Measurement & Control, 2017, 25(5): 84–86. |
[16] |
李艳红, 李自成, 孙仕琪, 等.
基于STM32单片机的金属物体探测定位器系统的设计与实现[J]. 仪表技术与传感器, 2016(4): 63–66.
LI Yan-hong, LI Zi-cheng, SUN Shi-qi, et al. Design and realization of metal object detection and locating system based on STM32 MCU[J]. Instrument Technique and Sensor, 2016(4): 63–66. |
[17] |
王剑锋.
基于LDC1000电感到数字转换器的金属探测器[J]. 电子设计工程, 2015, 23(18): 167–169.
WANG Jian-feng. The metal detector based on LDC1000 sensor[J]. Electronic Design Engineering, 2015, 23(18): 167–169. DOI:10.3969/j.issn.1674-6236.2015.18.051 |
[18] | Texas Instrument. Using multiple sensors with LDC1000 application[EB/OL]. (2015-03-02)[2016-10-08]. http://www.ti.com.cn/cn/lit/an/snoa924/snoa924.pdf. |
[19] |
李珂, 郭颖, 付玉祥, 等.
基于MSP430智能金属检测定位系统设计[J]. 电子设计工程, 2016, 24(6): 149–151, 154.
LI Ke, GUO Ying, FU Yu-xiang, et al. Design of intelligent metal detecting and positioning system based on MSP430[J]. Electronic Design Engineering, 2016, 24(6): 149–151, 154. |