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物流搬运机器人 2017 年 9 月

AGV 机器人迎发展机遇

应用领域被不断挖掘

文\/新战略机器人产业研究所

近 年来，随着工 业自动 化 与 智能 制造 成 为主 流 趋 势，AGV 行业 迎 来了重 要 的发

展 机 遇。目前为止，AGV 已逐渐 普及化，在 工 厂搬 运、仓储 物流等诸多领域 实现了深

度 应用。不仅 如此，在 技术持 续升级、应用不断成熟的情况下，AGV 还将 获得更 大的

发展空间。

工厂内的物料转运或是作为装备移动平台，是 分拣工作是内部物流最复杂的一环，往往人工

AGV 最早的“工作”之一。在许多工厂里，由于需 工时耗费最多，2012 年 3 月，亚马逊收购了自动化

要重复性搬运物料或是产品，因而 AGV 就有了“用 机器人公司 Kiva Systems，大大提升分拣流程的

武之地”。在这些工作中，AGV 基本功能是从 A 点 智能化水平。Kiva Systems 主要生产 Kiva 机器人，

到 B、C、D 点等间的往复输送，以节省人工与时间 是典型的货架分拣式 AGV，使用 Kiva 机器人只需

成本，并提升搬运效率。 机器人主操作系统，选定进行分拣包装的产品类型，

下达命令后，机器人能够通过最优路线找到其所需的

未来，AGV 有望实现全面提速，不仅能提高精 产品所在的货架，然后将货架整体移动到机器人主所

准度，还能更为快速地在各种任务间进行切换，同时 在的工作台，方便机器人主进行扫码分拣包装工作，

对于装载物的识别能力也将增强，并有可能具备自主 “货到人”模式有效提升分拣效率。目前，AGV 在

记忆、自主学习的拟人功能。

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M 市场数据

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有望超万亿，这些，似乎都预示着智能仓

储时代大潮已来，而智能 AGV 将是推动

大潮涌动的主要推手。

近两年来，停车场的自动化、智能化

也得到了快速发展，而 AGV 正是其中的

“主角”。不少停车设施通过采用 AGV

机器人，不仅实现了停车过程的高度自动

化，同时还优化了有限的停车空间，规划

了更多的停车位，以解决城市停车难问题。

不过，由于建设成本、运营成本和发展理

念等问题，未来 AGV 停车场能否得到广

泛普及还是个问号。但是不可否认的是，

AGV 为停车设施的变革提供了新的选择，

是一个绝对值得尝试的新方向。

仓储物流领域主要应用于货物的分拣和搬运。国内这一领域应 与工厂和仓储中心的工作类似，AGV

用 AGV“一炮而红”的就是申通的“小黄人”。此前，采用 在港口的主要工作也是自动化运输。不过，

人工分拣的方式，仓储中心往往需要配备大量的员工，而且分 AGV 在港口的应用也才开始不久，随着

拣效率难以提高，遇到重要活动期时，往往忙不过来。而应用 港口自动化的发展，AGV 才逐步应用于

了 AGV 机器人后，不仅大幅削减了人工成本，还提高了快递 这一场景。目前，全球最大的集装箱自动

分拣效率，实现了双赢。 化码头——上海国际航运中心洋山深水港

区四期工程已经进入建设晚期，今年 12

因此，未来仓储物流领域将是 AGV 的主要应用场景之 月就将开港试运营。与传统码头相比，洋

一，并在是被、分拣、运输等领域获得进一步升级，持续提升 山四期工程最大的亮点就是首次采用了自

工作效率，甚至参与到短程派送的业务当中。相关数据显示， 动化设备和控制系统，由电脑控制桥吊来

2016 年智能物流市场规模已达 2000 亿元，预计到 2025 年 装卸集装箱，用无人驾驶的 AGV 来运输

集装箱。

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据新战略机器人产业研究所的测算，

单个码头 AGV 小车的需求量约 70 台，

中国主要的单个大型港口的总需求量保守

估计在 1500 台，市场产值在 5-10 亿元

人民币。截止 2016 年中国吞吐量过亿的

大型港口就有十五个，如果按照每个大型

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港口平均 500 台（保守）AGV 的需求量来算，就是

7500 台 AGV 产品，市场产值将是 20-60 亿人民币。

这仅仅是吞吐过亿的十五大港口，中国货运码头港口

总共超过 500 个。该市场需求将在较短时间内呈直

线上升趋势，5 年后逐步趋向稳定。可以预测，未来

的几年，正因为巨大的经济和社会效益，港口应用将

是 AGV 在中国最富前景的行业。

随着人工智能技术的发展，具备语音识别、人 浙江大立科技、杭州申昊科技等六家公司中标变电站

脸识别等功能的服务机器人逐渐占领了大片市场。目 智能巡检机器人分包。山东鲁能根据近年来国家电网

前在服务领域应用的 AGV 主要有清洁机器人、餐饮 的中标地区，其具有绝对资源优势的地区是山东省，

机器人、迎宾机器人、导购机器人等，为多个行业带 而北京、天津、内蒙古、陕西、广东、广西、云南等

来了重要改变。未来，机器人的应用普及还将进一步 全国 20 多个省、自治区和直辖市也有覆盖其巡检机

加速，而随着 AGV 逐渐迈向更高智能化，巨大的基 器人。浙江国自机器人的绝对资源优势地区在江浙一

础性优势，将成为其持续拓宽应用场景的坚实助力， 带，朗驰欣创的巡检机器人产品则覆盖至北京、内蒙、

必将创造更为广阔的市场空间。同时，从这一现象中 宁夏等 11 省。

可以看出，提高对于人工智能知识的宣传力度十分有

必要，这对于人们了解人工智能，避免“胡思乱想”，

有着重要的作用。

电站巡检机器人主要应用于室内外变电站代替 我国 110kv 及以上的传统变电站（约为 2 万

巡视人员进行巡视检查。机器人系统携带红外热像 座）将要进行智能化改造，同时新建智能化变电站数

仪、可见光 CCD 等有关的电站设备检测装置，以自 量将达到 1.5 万座。假设 3.5 万座智能变电站中，

主和遥控的方式，代替人对室外高压设备进行巡测， 60% 使用变电站智能巡检机器人，以一个机器人覆

以便及时发现电力设备的内部热缺陷、外部机械或电 盖 4 个变电站，单套机器人系统在 100 万左右，未

气问题如异物、损伤、发热、漏油等等，给运行人员 来 3~5 年，变电站巡检机器人领域将有 52.5 亿元

提供诊断电力设备运行中的事故隐患和故障先兆的 市场容量。其中国家电网省级服务器机房共 497 个，

有关数据。 挂柜式巡检机器人的需求在 1500-2000 台，整体

的市场容量可达 10-20 亿。

据新战略机器人产业研究所调研发现，2016 年

前电力巡检车市场，主要分布为国网和南网应用。

据国家电网 2016 年电源项目第五次招标中标公示

显示，有鲁能智能、国自、朗驰欣创、江苏亿嘉禾、

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美的推出智慧物流 要与海尔日日顺“赛跑”

美的正在颠覆自己传统家电制造商的形

象。 在 8 月 23 日 的 媒 体 开 放 日 上， 美 的 集 团

(000333.SZ) 在顺德全球创新中心首次发布像

亚马逊 KIVA 的搬运机器人 ( 无人搬运车 )，剑

指无人仓储业务。

这只是美的发展智慧物流的一个缩影。正如

海尔将旗下日日顺发展为第三方物流一样，美的

全资子公司安得智联科技 ( 原名安得物流 ) 欲成

为智慧物流集成解决方案提供商

未来物流机器人使用密度将达到每万人 5 台左右

美的推出智慧物流 要与 8 月 1 日，在商务部发布的

海尔日日顺“赛跑” 《2016 年中国国内贸易发展回顾

与展望》中，两家物流企业获赞。

日物流业严重缺工 企业 回顾报告称，2016 年，京东物流、

着手打造机器人仓库 菜鸟物流等一批现代物流企业采

用 信 息 化、 智 能 化 手 段， 创 新 合

苏 宁S实 验 室 联 合 作模式，不断提高物流配送效率，

Geek+ 发 布 M100 机 “当日达”已成为配送领域新航标。

器人

作为获赞的两家物流企业之

国内最大智能机器人仓 一，菜鸟网络智慧仓相关人士表

库启用 示，在菜鸟位于广东惠阳的智慧

仓，装备了上百台 AGV 搬运机器

人，它们既能相互协作执行同一个订单拣货任务，也能独自执行不同的拣货任务。菜鸟网络物

流专家游育泉表示，菜鸟网络与合作伙伴将会在多个仓库内复制这一模式，全国多地的消费者

都可以享受机器人提供的高效优质服务。另一方面，京东物流相关人士也表示，目前京东装备

了物流机器人的仓库存储效率是传统横梁货架存储效率的 5 倍以上，并联机器人拣选速度可达

3600 次 \/ 小时，相当于传统仓储作业效率的 5-6 倍。此外，京东还不断挖掘智慧物流机器人

在商用领域的需求，衍生发展出京东植保无人机、巡检机器人等多种场景下的商用机器人机型。

基于当前机器人在物流仓储行业中的应用现状，专家预计，智慧物流未来将通过连接升级、数

据升级、模式升级、体验升级、智能升级、绿色升级等，全面助推物流供应链升级。未来 5-10

年，预计物流机器人使用密度将达到每万人 5 台左右。

降低物流成本是全社会高度关注的热点问题，也是交通运输供给侧结构性改革的重中之重。

抓好这项工作，意义十分重大。当前情况下，目标已经明确，路径选择成为决定成效如何的关

键问题。

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日物流业严重缺工 企业着手打造机器人仓库 Geek+ 进军日本市场

日本物流业和仓储面临 Geek+（ 极 智 嘉 ） 物 流 机 器 人

严重人力短缺问题，为了改 日 前 正 式 进 入 日 本 市 场。 日 本 ACCA

善困境，许多企业除了增聘 INTERNATIONAL 公 司 7 月 24 日 表 示

人力外，也开始进用机器人。 将在仓库中引进该款人工智能 (AI) 物流机

虽然机器人并非万能，但稳 器人。ACCA 是日本知名的电商服务企业，

定的质量和工作效能，得到 目前与 400 多家服装品牌建立有长期合作

许多企业青睐，甚至出现以 关系，包括 PUMA、UGG 等国际知名厂商。

机器人为主的仓库。日经新 除物流之外还提供客户支持、商品摄影工

闻 (Nikkei) 报 导， 日 本 经 作室、网站创建等第三方服务。据日媒报道，

济产业省指出，日本电子商 ACCA 社长加藤大和在参观阿里巴巴物流

务规模每年以 10% 幅度成长，2016 年市场规模达 151 兆日圆 ( 约 1.35 仓库之后，感受到物流机器人处理业务时

兆美元 )。但人口结构却走向高龄化社会，劳动人口持续减少。日本家具 效率之高、数量之大，从而决定引进。

大厂宜得利 (Nitori) 正面临仓库人力短缺问题。宜得利旗下子公司 Home

Logistics 为了摆脱此困境，自 2016 年 2 月起于川崎市物流据点设立机 ACCA 表示，AI 物流机器人在商品入

器人仓库「Auto Store」。Auto Store 内设有 60 台自动搬运机器人， 库及拣选等方面的工作效率相当于人工的

可将仓储人员处理好的商品搬运至适当位置出货。机器人能搬运约 1 万种 6 倍以上。人工平均每小时最大拣选量在

产品，且效率不输人类。 50 件左右，而机器人预计可超过 300 件。

该款机器人充电 30 分钟可以运行 10 个小

今年快递需求进入降速期 同比增速降低 时，可大大节省人力，引进费用预计两年

56.7% 内可以回本。另外，AI 系统可以优化仓库

内业务，通过分析商品库存数据以及出库

2016 年上半年，工信部、国家发改委、财政部联合发布的《机器人 数据等，机器人能够自动将人气商品的货

产业发展规划（2016-2020 年）》指出，未来我国仓储物流机器人的发 架移动至出库位置附近。储存的数据还可

展，一要推进工业机器人向中高端迈进；二是大力发展机器人关键零部 应用于新商品需求预测、店铺销售商品缺

件；三是发展机器人共性关键技术。但如何具体落实这些规划，提升物流 货预测等营销方面。

机器人的水平，或许可以借鉴一下国外企业的做法，比如亚马逊。为了找

到更好的机器人解决方案，亚马逊又一次举办机械分拣挑战赛。7 月 27 www.xzlrobot.com 新战略机器人网 73

日，该比赛在日本名古屋举办，并作为今年的机器人行业大赛 RoboCup

的一部分。参赛队伍需要先拿起毛巾、马桶刷等物品，然后将其移入储存

箱和储存盒中。表现最优异的参赛者将从奖池中拿走全部 250,000 美元

的奖金。其实早在两年前，亚马逊就已经举办过这类赛事。今年，亚马逊

修改了规则使比赛更加困难。澳大利亚卓越中心的机器人视觉小组负责人

JuxiLeitner 说：我认为，这更加符合真实的仓库环境，机器人使人们致

力于完成他们需要解决的问题，在不需要雇用任何的人的情况下保持其竞

争力。除了在名古屋展出的创新想法，亚马逊也许还保留了一些部署机械

分拣器的方法。

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室外无轨导航重载 AGV 苏宁 S 实验室联合 Geek+ 发布 M100 机器人

为 2017 年科技部重点

近日，苏宁物流 S 实验室联合 Geek+ 曝光了一款新型仓储机器人

为 落 实《 国 家 中 长 期 科 学 和 技 M100，这个机器人的特别之处在于完全自主的无轨导航，不需要二维码、

术发展规划纲要（2006-2020 年）》 色带、磁条等人工布设标志物，一个面积动辄数万平方的仓库里，这个仓

和《 中 国 制 造 2025》 等 规 划， 国 储机器人可能只需 10 分钟就可“轻松逛完”。M100 机器人无疑是仓储

家重点研发计划启动实施“智能机 机器人运行方式的一大进步。

器人”重点专项。根据本重点专项

实施方案的部署，现发布 2017 年 M100 所使用的 SLAM 导航方式通过激光雷达对场景的观测，实时

度项目指南。本重点专项总体目标 创建地图并修正机器人位置，无需二维码、色带、磁条等人工布设标志物，

是：突破新型机构 \/ 材料 \/ 驱动 \/ 传 真正实现对作业环境的零改造。另一方面，通过激光雷达对障碍物的实时

感 \/ 控制与仿生、智能机器人学习与 检测，有效规划轨迹避开障碍物，提高人机混合场景的适用和安全性。

认知、人机自然交互与协作共融等

重大基础前沿技术，加强机器人与 AGV 机器人市场新添玩伴，SESTO Robotics

新一代信息技术的融合，为提升我 正式进军中国市场

国机器人智能水平进行基础前沿技

术 储 备； 建 立 互 助 协 作 型、 人 体 行 新 加 坡 HOPE Technik

为增强型等新一代机器人验证平台， 集团下辖子公司赛思托机器人

抢占“新一代机器人 ”的技术制高 （SESTO Robotics）在广州设

点；攻克高性能机器人核心零部件、 立中国首个办事处，宣告正式进

机 器 人 专 用 传 感 器、 机 器 人 软 件、 军中国市场。

测试 \/ 安全与可靠性等共性关键技

术，提升国产机器人的国际竞争力； 赛思托机器人私人有限公司

攻克基于外部感知的机器人智能作 的服务宗旨：提供完善的移动机

业技术 、新型工业机器人等关键技 器人（AGV））产品和解决方案，

术，推进国产工业机器人的产业化 帮助企业优化生产流程，提升智

规模及创新应用领域；突破服务机 能制造水平，解放生产力。

器人行为辅助技术、云端在线服务

技术及平台，创新服务领域和商业 广 州，2017 年 8 月 21 日

模 式， 培 育 服 务 机 器 人 新 兴 产 业； – 新加坡 HOPE Technik 集团

攻克特殊环境服役机器人和医疗 \/ 康 很高兴地宣布，正式开通位于中国广州 – 中新广州知识城（SMIC）的

复机器人关键技术，深化我国特种 首个海外办事处。HOPE Technik 集团会通过其子公司赛思托机器人更

机器人的工程化应用。本专项协同 近距离服务中国市场，提供更完备的产品和技术支持，实现集团公司业务

标准体系建设、技术验证平台与系 在国际市场上的增长。

统 建 设、 典 型 示 范 应 用， 加 速 推 进

我国智能机器人技术与产业的快速 赛思托机器人是自主机器人研发领域中全球领先的企业，致力于为全

发展。 球客户和合作伙伴提供专业的移动机器人解决方案。中国正处于由一个制

造业大国迈向制造业强国的过程之中，其中许多企业也开始积极探讨采用

74 新战略机器人网 www.xzlrobot.com 创新科技和智能技术以配合这个趋势。我司的自动导引车（简称 AGV）

产品是基于工业 4.0 和中国智造 2025 战略研发的新一代产品，是有效提

升自动化和智能化生产的智能装备，从而提高个别企业的生产率，并达到

新经济的目标。

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国内最大智能机器人仓库启用 动归巢充电。据了解，传统货仓内，消费者下单后，拣

货员需跑步到货架前将货物拣出。人工拣货通常一个小

菜鸟网络高级算法专家胡浩源日前接受科技日报记 时拣 100 多件，而在智慧仓内，一小时拣货可达 3000 件。

者采访时表示，由菜鸟网络打造的我国最大机器人仓库 “这个数值还不是智慧仓的最高值。”胡浩源说。

已在广东惠阳投入使用。该仓库内有上百台机器人，使

天猫超市商品上午下单下午即可送达。目前国内不少智

能仓库内搬运机器人仅十几、二十台。“几十台和上百

台机器人一起工作的难度大不相同。”胡浩源介绍说，

更多机器人意味着分配任务难度大大增加，合理地将每

个任务分配给对应机器人，从而实现整体任务完成效率

最优，还要防止机器人之间可能的碰撞、防止部分区域

出现机器人拥堵、死锁等。据菜鸟网络物流专家游育泉

介绍，每台机器人能顶起的重量可达 500 斤，同时还能

灵活旋转，可将货架的四面调配到拣货员跟前，方便拣

货员工作。“这等于一个货架，四个面都能存储商品，

仓库储量被提升了一倍还多。”机器人缺乏电力时会自

智慧物流助推阿里一季报业绩增长 唯品会二季度加速布局物流网络

财报显示，本季度菜鸟网络的平台平均每日协助阿 唯品会选择自建自营物流，自主购置土地、设计、

里中国零售平台投递 5500 万个包裹，去年同期这一数 投资、运营，在确保服务质量的同时，一定程度上保障

据为 4200 万个，同比增长 30%。天猫的物流服务正在 了物流能力覆盖的深度和广度。另外，自营物流也意味

全面提速的过程中，今年以来，当日达、次日达、天猫 着唯品会具备将物流业务从成本中心升级为利润中心的

超市 1 小时送达、盒马 30 分钟送到家、两小时极速上 可能。

门取退等一系列物流提速动作不断。业内人士表示，物

流效率提升给天猫平台上的品牌商家带来了更高的用户 技术的作用也至关重要。“唯品会继续加大对仓储

忠诚度和全新的供应链模式。 “比如盒马鲜生打通了线 物流的智能化、自动化投入。”唯品会高级副总裁唐倚

上线下的交易和物流系统，密集涌入的线上订单通过分 智介绍，智能 AGV 搬运机器人、堆垛机、履带输送等

布式算法，实现了 3 分钟拣选、3 分钟流转、3 分钟包 技术，让分拣和输送效率有效提高，能够将仓库货品占

装，从下单开始最快 30 分钟内就可以送到消费者家中。” 位时间缩短至二至四个小时。

菜鸟网络相关负责人介绍。该人士还谈到，目前，天猫

已经在全国 1000 多个区县实现了物流当日达和次日达。 除了智能物流普及率的提升，唯品会也在试图控制

消费者在天猫平台购买超市类快消品、消费类电子产品、 能源上的消耗。唯品会已在肇庆建设了 14 万平方米的

美妆等商品时，购买带有“当日达”或“次日达”标识 分布式光伏电站项目。在物流端，通过重新设计运输过

的产品，就可以体验上午下单、下午收货，或者是下午 程和优化运输路线，减少运输里程。同时，唯品会向全

下单、第二天收货的服务。 国投入 286 辆物流电动汽车和新型快递袋。

“因为到货更快，也对各店铺销量有了相当的刺激， 业内人士指出，唯品会电商为物流提供情景和流量

对天猫现在的时效，我们是认可的。” 入口与物流反哺电商服务升级，两大板块将相互作用。

唯品会在今年第二季度的布局，虽然在短期内在财报上

表现不会特别显著，但从长期来看，将直接提升其未来

的行业地位。

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Technology

基于Arduino的轮式移动机器人速度控制

模式比较

王凯正，林棻，张华达，张会琪

( 南京航空航天大学车辆工程系，南京210016)

摘要 : 目前对于 Arduino 平台的轮式移动机器人的控制都是基于硬件自带的 IDE 环境，

但在该环境下程序可读性差、调试困难，且很难采用高级控制算法。针对以上问题，提出了 2 种基于 Arduino 平台的轮

式移动机器人速度控制模式。第 1 种控制模式为离线模式，即将上位机中的控制模型下载至 Arduino 控制器进行离线运

算，并将返回的数据通过 Simulink 的图形处理界面进行实时监控 ; 第 2 种控制模式为在线模式，即将 Arduino 控制器采

集的速度等信号返回上位机处理运算，将经过处理运算的数据反馈至 Arduino 控制器对轮式移动机器人进行在线控制。

通过 PID 算法对 2 种控制模式进行了实车试验对比。结果表明 : 此两种模式均能对速度进行精确控制，在线模式具有更

好的速度跟踪精度和响应速度。

关键词 : 轮式移动机器人 ; Arduino; 速度控制 ; PID 算法

轮式移动机器人可以工作在各种恶劣危险环境 大的数据处理和监控功能也是 IDE 环境所不能比拟

中，具有成本低、试验方便、试验重复性好、不易受 的。Matlab 可以离线仿真调试，还可以硬件在环调

到外界环境的干扰等优点，在许多领域得到了广泛应 试，提高了研究效率、缩短了开发周期，可快速完成

用。因此，为了使轮式移动机器人在最佳状态工作， 设计任务。从 2013 版 Matlab 开始可以从官网下载

研究其速度控制方法是非常有必要的。Arduino 是一 Arduino 支持包，这使得将 Simulink 作为 Arduino

款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台，其显著 的软件开发平台变得更加便捷和规范。

特点是价格低廉，并具有丰富的功能引脚，能够简单

地与各类传感器、电子元件和诸多扩展功能模块结合， 利用 Simulink 和 Arduino，将 Simulink 控制

实现系统级应用。 系统框图下载至 Arduino 控制器，使框图在控制器

中独立进行离线运算，自行对速度进行控制，并将返

通常轮式移动机器人对速度的控制是应用脉冲宽 回的数据通过 Simulink 的图形处理界面进行实时监

度调制 ( pulse width modulation，PWM) 技术和 控。本文称这种方法为离线模式。第 2 种方法是采用

PID 控制策略直接编写成程序代码来实现的。这种 Arduino 控制器采集速度等数据，并通过串口返回数

方法对编程能力和逻辑思维能力要求高，存在控制算 据至上位机，利用 Simulink 进行运算处理。将经过

法复杂、程序调试不便、容易出错等缺点。Matlab 运算处理的数据反馈至 Arduino 控制器对轮式移动

已有高级算法集成工具箱，采用 Matlab 来编写控制 机器人进行在线控制。本文称这种方法为在线模式。

算法，无需编程人员从底层编写。此外，Matlab 强 本文应用这两种思路，分别设计出了适合于两种处理

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Technology 技术园地

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器的速度 PID 控制框图，并进行了实物调试。 用的是光电编码器，所以这里仅介绍增量式编码器。

增量式编码器的工作原理 : 将角位移转换成周期性的

本文采用的控制器为 Arduino UNO。该控制板 电信号，再把电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数

的 I \/O 接口分为数字和模拟两种，有专门的 PWM 表示位移的大小。增量式编码器输出为方波脉冲相位

输入和输出，可以与 Matlab 进行交互式联合仿真， 差 90°的 A、B 相，根据两相脉冲的上升下降沿可

从而可以将复杂控制系统模型下载至控制器芯片中进 方便判断出电机旋转的方向。

行离线控制。

在 Simulink 中建立如图 1 所示的离线模式控制

1.1 电机正反转判定 系统框图。电机通过 Enable Motors 模块控制。H

轮速控制可以通过测速传感器实现。本设计所使 型全桥式电路是最常见的、也是相对简单的直流电机

驱动控制电路。当使用 L293D 芯片来对直流电机进

行驱动时，可通过施加电压的方向和电流的方向实现

电机正反转，因此电机控制模块包含 4 个数字输出端

图 1 离线模式控制系统框图

图 2 encoder 测速模块

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Technology

口，通过给定的高电压和低电压来进行电机正反转控 的 PWM 数值输入到 Arduino 控制器的 PWM 引脚。

制。 直流电机的 PWM 控制是通过调节驱动送到电机电

枢电压的幅值达到改变直流电机转速的目的。PWM

1.2 轮速测量模块设计 的取值范围为 0 ～ 255，当输入为 0 时，输出占空

离线模式控制系统框图有 2 个输入信号，分别 比为 0 的 PWM 信号 ; 当输入为 255 时，输出占

对应电机的 2 个相位转速传感器信号，通过转速传感 空比为 1 的 PWM 信号。在驱动过程中，通过改变

器传回的相位差判断电机的正反转。经过反复测试， PWM 占空比等参数即可实现车速大小、方向的改变，

Arduino 支持包提供的算例中测速模块有较大的误 从而实现对车速的控制。

差，因此本文采用自主编写的 encoder 测速模块来

采集固定时间的脉冲数，如图 2 所示。由于相位转速 由 Simulink 编 写 的 控 制 系 统 框 图 可 完 全 在

传感器有 2 个，因此可以采用平均值来减小误差。若 Arduino 控制器中运行，并通过 Arduino 支持包里

采集的时间过短，采集周期内所采集的脉冲数过少， 自带的 Serial Transmit 模块将控制器的数据通过

随着速度变化，脉冲数变化幅度比较小甚至不变，导 串口发送至上位机。由于控制器传回的数据为当前速

致脉冲数和 PWM 值对应关系不明确，容易产生较大 度对应的 PWM 值，并非速度值，所以需要进行相应

误差 ; 若采集周期过大，则无法满足机器人对速度的 的转化。上位机将数据进行接收后转化为对应的速度

实时性的要求。因此，经过反复尝试，本文采集 0． 在示波器中显示，并存储数据以便后期处理，如图 4

1 s 内的脉冲个数。 所示。由此可实现对电机转速的实时监控。

由于硬件传感器以及外界扰动等因素，转速传感

器和控制器采集的 0． 1 s 内的脉冲数会在稳定值附 图 4 上位机数据接收框图图

近波动。此误差会因多级转换运算而被放大，造成控

制器难以对速度进行精确跟踪，轮速控制也无法快速

收敛到稳定值。另外，轮速测量会产生毛刺，使控制

器重新参与速度运算，造成转速频繁抖动。

为了使小车能平稳运行和变速，本研究增加了

change 模块 ( 如图 3 所示 ) ，滤除掉幅值为 1 的

波动误差，旨在不影响机器人自主数据采集以及数据

运算精度的前提下，减小甚至消除处理器采集脉冲数

据时产生的误差。

图 3 误差消除 change 模块 2.1 PID 控制原理

PID 控制是发展较为成熟的控制策略之一，它将

1. 3 轮速控制与实时监控 偏差的比例 ( P) 、积分 ( I) 和微分 ( D) 通过线性组

通过脉冲数和 PWM 对应转化模块计算出相应 合综合构成控制量，对被控对象进行控制。在控制系

78 新战略机器人网 www.xzlrobot.com 统建模仿真中，该算法简单实用，并有较高的可靠性，

因此在生产过程中是一种普遍采用的控制方法。PID

控制系统原理如图 5 所示。

1) 比例部分的作用是为了及时成比例地反映控

制系统的偏差信号，以最快速度产生控制作

用，使偏差减小。

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也可以写作

5 PID 控制系统原理框图 2.2 PID 控制模型调试

本 文 研 究 的 轮 式 移 动 机 器 人 如 图 6 所 示， 由

2) 积分部分的作用主要是为了保证被控量在稳 Arduino 控制器、直流减速电机、超声波传感器、

态时对设定值的无静差跟踪。 速度传感器等几个部分组成，只需要将 Simulink 中

的相关控制程序下载至 Arduino 控制器中，就可以

3) 微分部分的作用主要是为了改善闭环系统的 离线驱动小车进行前进、后退、转弯、避障、循迹等。

稳定性和动态响应的速度。以微处理器为硬件核心的

控制系统为离散时间控制系统。PID 控制采用的差

分方程表示如下 :

式中 : u( n) 为第 N 采样周期时的输出 ; en 为 图 6 轮式移动机器人实物模型

第N

需 要 注 意 的 是， 实 物 中 设 置 的 采 样 时 间 和

采样周期的偏差 ; N 为采样周期。 Simulink 串口接收模块必须保持一致，并且上位

令 Δen = en － en － 1，则有 机和控制器必须采用同样的通信串口。本文选取 0.

005 s 作为的 Arduino 控制器和 Simulink 控制系

令 Ki = Kp \/Ti，Kd = Kp \/Td，则有 统的采样时间，即控制器端和上位机每隔 0． 005 s

传输和接收 1 次数据，因此选取离散化的 PID 控制

为了避免在求取控制量 u( t) 时对偏差求和运 器。将 Arduino 控制器与 Simulink 进行仿真交互，

算，在实际应用中通常采用增量式 : 实时监控串口返回的数据，改变 PID 参数进行调试。

经反复尝试，当参数 P = 10，I = 35，D = 0 时，

由于 控制效果最好。

并且

所以有

图 7 离线模式下 PWM 曲线

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图 8 离线模式下速度曲线 这种情况设计如图 9 所示的控制结构在上位机中进行

运算，同时设计控制器信息接收模块仅用于接收和传

图 7 和图 8 为当参数 P = 10，I = 35，D = 0 递数据，如图 10 所示。该部分仍需下载至控制器。

时的 PWM 曲线和对应的速度曲线。

在线模式下处理 PID 控制系统模型与离线模式下

由图 7 和图 8 可以看出 : 采用离线模式能对电机 有区别，因此串口接收模块采用能读取二进制数据的

转速进行良好的控制。本文预设 PWM 参数稳定值为 Serial Ｒ eceive 和 Serial Send 模块进行数据传

200，对应速度值为 0.838 m\/s。在此参数下 PWM 输。由于上位机和 Arduino 控制器默认字符类型分别

峰值为 209，对应速度值为 0.855 m\/s。电机在 0.4 为 double( 双精度十进制 ) 和 unit8( 无符号二进制 )

s 时间内从静止达到预定的转速并保持稳定，最终 ，所以将数据传入串口前需要进行字符类型转换。同

稳 定 值 为 196， 对 应 速 度 为 0.821 m\/s， 超 调 量 为 时因为 uint8 字符类型的范围为 0 ～ 255，所以为了

6.63%，稳态误差为 2%。由此可见，此控制器将 0.1 防止数据溢出，要在数据传输之前进行相应减小，并

s 作为脉冲数的采集周期，符合图 7 和图 8 所示的每 在控制器接收数据后进行还原。

0.1 s 速度发生变化的曲线规律。

图 10 控制器信息接收模块框图

3.1 数据采集模块设计

因上位机和 Arduino 采用不同的处理器进行运 根据图 10 中的 Serial Ｒ eceive 串口接收数据

算，并且涉及到串口接收和发送数据的同步问题，在 模块的使用特性，当有数据输入时，Status 口判定为

该模式下，控制器采集数据，上位机处理数据。针对 1，Data 口输出串口数据 ; 当无数据输入时，Status

口判定为 0，Data 口输出 255。上位机选取的采样

时间为 0． 005 s，数据传输并非连续，且在真值和

图 9 上位机处理 PID 控制系统原理框图

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图 11 未处理的接收数据 图 12 处理后的输入数据 图 13 在线模式下 PWM 曲线

255 之间跳动，如图 11 所示。这主要是因为上位机和 控制器将 0． 1 s 作为脉冲数的采集周期，符合图 13

控制器建立连接需要时间，以及数据的测量精度问题。 和图 14 所示的每 0． 1 s 速度发生变化的曲线规律。

当 Status 状态为 0 时，需要将 Data 口输出的 将图 7 和图 13 以及图 8 和图 14 对比可以看出 :

255 滤掉，防止干扰对正确速度的判断和计算。处理 在相同参数下离线模式和在线模式均能在 0． 4 s 达

后的数据如图 12 所示。 到稳定速度 ; 但是在线模式下超调量仅为 3． 5%，

低于离线模式下的 6． 63%，且静态误差只有 0．

3.2 PID 控制模型调试 01%。与离线模式相比，在线模式更能精确地对速度

将图 10 中的控制系统框图下载至控制器中进行 进行控制。

实车试验。确认采样时间相同、串口匹配，将 Arduino

与上位机相连，改变 PID 参数进行调试。为方便比较， 由于采用在控制器独立运行的方法，存在每次参

本方法采用与离线模式相同的参数，即 P = 10，I = 数调整都要重新对框图进行下载烧录以及控

35，D = 0，采样时间为 0． 005 s。图 13 和 14 分

别为在线模式下 PWM 值和对应转换的速度。 制器对 Matlab 个别框图支持不到位的缺点，使

由图 13 和图 14 可以看出 : 采用在线模式能对电 得用上位机进行运算处理的方法更胜一筹。随着算法

机转速进行良好的控制。在线模式与离线模式采用同 研究的不断深入和控制框图容量的增大，对处理器性

样的参数，即 PWM 参数稳定值为 200，对应转速为 能要求也逐渐增加，因此采用上位机进行在线运算处

0． 838 m\/s。在线模式在此参数下的 PWM 峰值为 理的方法对大型控制算法的运算能力要强于 Arduino

207，对应速度值为 0． 838 m\/s，能使机器人在 0 处理器单独运算的方法。

． 4 s 时间内从静止达到预定的转速并保持稳定，最

终稳定值为 199． 98，对应速度为 0. 838 m\/s，超 本文提出了 2 种基于 Arduino 的轮式移动机器人

调量为 3． 5%，稳态误差为 0． 01% 由此可见，此 速度控制模式，即离线模式和在线模式。以轮式移动

机器人速度为控制对象，分别编写两种模式下的 PID

图 14 在线模式下速度曲线 控制框图，并进行实车对比和验证。

实验结果表明 : 采用相同控制参数，在线模式对

于速度控制的超调量更小、稳态误差也低于离线模式。

因此，在线模式具有更好的速度跟踪精度和响应速度。

采用此两种方法，只须将精力放在控制算法上，

大大缩短设计和调试周期，有着传统 c 语言程序编写

算法无法比拟的巨大优势，可为以后更高级的控制算

法开发奠定基础。

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