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摘要
自动循迹机器人是一种能够根据地面上预设轨迹自动行驶的智能设备。该机器人广泛应用于物流、工业生产和服务等领域，其设计的关键在于实现高效、稳定的路径跟踪能力。
本文设计的智能循迹避障机器人的控制系统主要由四个模块组成：最小系统模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块。该机器人能在规定的场地上按指定路线行走，实现各种直走、转弯、调头、加速、减速、爬坡、探测障碍的能力。
关键词：机器人；循迹；单片机；传感器
Abstract
Automatic tracking robot is an intelligent device that can drive automatically according to the preset trajectory on the surface. The robot is widely used in logistics, industrial production and services, and the key to its design is to achieve efficient and stable path tracking capabilities.
The control system of the intelligent obstacle avoidance robot designed in this paper is mainly composed of four modules： minimum system module, tracking module, obstacle avoidance module and motor drive module. The robot can walk on the specified route on the specified field, realizing the ability of straight walking, turning, u-turn, acceleration, deceleration, climbing and detecting obstacles.
Keywords： robots, tracking, microcontrollers, sensors
自动循迹机器人作为智能机器人领域的重要分支，近年来受到了广泛关注。随着科技的迅猛发展，自动化和智能化已成为各行业转型升级的趋势，尤其是在物流、生产线自动化、智能交通等领域，自动循迹机器人以其高效、灵活的特点，逐渐成为不可或缺的设备。
针对自动循迹机器人的设计,有许多相关的研究和实例。以下分别列出国内和国外研究现状。
（1）中国科学技术大学的"智能循迹小车"。该小车采用STM32单片机作为主控,通过灰度传感器识别路面颜色变化,实现自动循迹。它还具有蓝牙通信功能,可以通过手机APP进行远程控制。该小车利用灰度传感器检测路面颜色变化,结合算法实现自动循迹[1]。主要功能有：自动循迹、蓝牙通信、手机APP控制。该小车适用于室内、室外环境,具有较高的定位精度和稳定性。
（2）东南大学的"自适应巡航控制小车"。该小车以ARM Cortex-M3为核心,通过激光雷达和灰度传感器实现环境感知和目标跟踪。它还搭载了无线通信模块,可以实现远程遥控和数据传输。该小车利用激光雷达和灰度传感器获取环境信息,结合自适应巡航控制算法实现目标跟踪。具有目标跟踪、无线通信、远程遥控等功能。适用于多种场景,如高速公路、城市道路等,具有较高的跟踪精度和稳定性[2]。
（3）哈尔滨工业大学的“四轮全向移动小车”。该小车采用STM32F4系列单片机控制四个电机驱动器，实现四轮独立控制和全向移动。这款汽车拥有多种感知器，其中超声波传感器、红外传感器，可以帮助驾驶者进行精准的定位、跟踪、避让，而且可以通过四个单元的自主操纵，并配备先进的路线规划算法，从而实现完美的全方位行驶。具有全向移动、避障、路径规划、传感器数据采集等功能。适用于多种场景，如室内、室外、复杂地形等，具有较高的机动性和稳定性[3]。
（1）美国的"自动驾驶汽车"。自动驾驶汽车是近年来国外研究的重要方向之一。它们通常搭载多种传感器和计算单元,如激光雷达、摄像头、GPS等,以实现环境感知、目标识别和路径规划等功能。该自动驾驶汽车利用多种传感器获取环境信息,结合机器学习和人工智能算法实现自动驾驶。具有自动驾驶、避障、路径规划、导航等功能[4]。适用于多种场景,如城市道路、高速公路等,具有较高的自主性和安全性。
（2）日本的"智能护理机器人"。智能护理机器人通常用于老年人护理和辅助生活。它们具有人机交互功能,可以识别人的姿态和需求,并作出相应的反应。此外,它们还可以进行简单的家务活动,如打扫卫生、取物等。该机器人利用多种传感器和机器学习算法实现人机交互和智能辅助生活。具有人机交互、家务活动、娱乐互动等功能。适用于家庭护理和辅助生活场景,具有较高的智能性和实用性[5]。
（3）德国的"工业机器人"。德国是工业机器人技术的领先者之一,其工业机器人技术一直处于世界领先地位。它们通常用于自动化生产线上,以提高生产效率和降低成本。该机器人利用机械臂和控制器实现自动化操作和生产。具有自动化生产、装配、检测等功能。适用于工业生产场景,具有较高的稳定性和效率性。
根据国内外研究现状可以看出,随着技术的不断进步和应用需求的不断增长,自动循迹机器人的研究和应用也在不断发展和深入。未来几年,自动循迹机器人的发展将主要集中在以下几个方面：
（1）传感器技术的不断提升：随着传感器技术的不断发展,未来自动循迹机器人将使用更加精准、可靠的传感器来感知环境信息,实现更加精准的定位和导航。
（2）人工智能和机器学习的应用：人工智能和机器学习技术在自动循迹机器人领域的应用也将越来越广泛,未来将有更多的研究工作集中在如何利用这些技术提高机器人的自主性和智能化程度[6]。
（3）多机器人协同工作：随着机器人技术的不断发展,未来将有更多的机器人被应用到各种场景中,实现多机器人协同工作将是未来的一个重要研究方向[7]。
（4）应用领域的拓展：目前自动循迹机器人主要应用于工业、农业等领域,未来其应用领域将进一步拓展到医疗护理、救援等领域。
本文主要的研究内容有：
1.主控模块的设计与实现：主控模块是整个循迹机器人的核心,它负责处理各种输入信息,并控制机器人的行为。需要研究STM32单片机的特性和使用方法,以及如何通过编程算法实现机器人的自主控制。
2.电机驱动模块的设计与实现：电机驱动模块负责驱动机器人移动。需要研究L298N驱动器和MG310直流减速电机的特性和使用方法,以及如何通过驱动电路实现对电机的控制。
3.灰度循迹模块的设计与实现：灰度循迹模块负责识别路线灰度,从而实现循迹功能。需要研究光敏电阻的工作原理,以及如何通过稳压电路实现颜色深浅的检测。
通过对循迹机器人运动模型的建立、控制系统结构的设计、主控制器模块的选择、硬件以及软件的设计原理的阐述、最后进行调试和仿真结果模拟分析。
2 方案设计
2.1 设计需求分析
（1）自动循迹功能：机器人必须能够精确沿着不超过2cm宽的引导线行驶。这要求配备高灵敏度的传感器，如红外传感器或光电传感器，以实时检测并追踪引导线，同时需结合高效的控制算法（如PID控制）来调整行驶轨迹，确保在不同情况下的稳定性。
（2）远程遥控功能：为提升操作的灵活性，机器人应支持通过遥控器进行多种操控，包括前进、后退、左转和右转等。这要求设计一个稳定的无线通信模块，以确保遥控信号的及时传输，同时要考虑信号干扰的影响，保证操控的准确性。
（3）工作参数显示：机器人需要具备显示当前工作状态的功能，包括当前位置、速度和电量等信息。这可通过LCD屏幕或LED指示灯实现，用户可以实时监控机器人的运行状态，提高其可操作性和安全性。
（4）环境适应性：机器人应具备在不同光照条件和地面类型下稳定工作的能力。这需要选用高质量的传感器，并通过调整软件算法以适应不同的环境变化，例如在明亮与昏暗环境中的表现。
（5）性能与效率：为了满足实际应用需求，机器人需具备低功耗、高速度和高稳定性的性能。选用高效的电机和合理的电源管理系统，有助于延长机器人工作时间并提升整体效率。
2.2 设计方案
根据设计要求，我认为此设计属于多输入量的复杂程序控制问题。据此，拟定了以下两种方案并进行了综合的比较论证，具体如下：
设计方案1采用的EPM7128LC84-15是一款Altera（现为英特尔）生产的CPLD器件，具有128个宏单元和高达100 MHz的工作频率。其主要优点包括灵活的逻辑配置、低功耗和多种输入/输出标准，适合复杂数字电路设计。此外，EPM7128LC84-15支持JTAG接口，简化了编程和调试过程，非常适合需要快速迭代的开发环境。
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
因此，我们决定放弃这种做法，并且推荐第二种解决办法。
图2-1 EPM7128LC84-15流程设计图
此次自动循迹机器人的设计选择P89C51RA的原因主要在于其强大的处理能力和丰富的外设接口。该单片机能够轻松处理来自传感器的数据，同时控制电机驱动，实现精准的路径跟踪。此外，8051架构的广泛应用和成熟的开发工具，使得开发过程更加高效，减少了开发时间和成本。这些优点使得P89C51RA成为自动循迹机器人设计的理想选择，流程设计方案如图2-2所示。
图2-2 P89C51RA流程设计图
本设计采用由单片机最小系统、电机驱动电路模块、避障模块、寻迹模块、液晶显示模块和电源模块、声音启动模块组成。单片机实时检测寻迹模块在黑线跑道上的状态，并自主调整智能循迹机器人的方向。在寻迹的跑道上检测前方的距离，当前方距离小于20厘米时，智能循迹机器人避开障碍物往回继续寻迹。智能循迹机器人把前方障碍物的距离显示在LCD1602液晶上，智能循迹机器人的驱动是采用驱动芯片驱动寻迹避障智能循迹机器人行走。系统总体框图如图3-1所示；
图3-1系统总体结构框图
表3-1 元件清单表
| 元件清单 |
数量 |
元件 |
数量 |
元件 |
数量 |
| 直流电机 |
2只 |
电阻 |
1只 |
集成电路芯片 |
2只 |
| 单片机 |
1块 |
二极管 |
2只 |
电容 |
2只 |
| 红外对管 |
3只 |
蜂鸣器 |
1只 |
电位器 |
3只 |
| 12M晶振 |
1只 |
杜邦线 |
1只 |
玩具小车 |
1个 |
| 排钍 |
1只 |
||||
3.1.1 控制系统模块
3.1.2 显示模块
3.1.3 电源模块
3.1.4 避障模块
3.1.5 驱动模块
3.1.6 按键模块
3.1.7 存储模块
本项目旨在设计和实现一个自动循迹小车系统，主要包含五个核心模块。
通过这五个模块的有机结合，构建了一个高效、智能的自动循迹小车系统，具有良好的操作性和适应性，能够在多种环境中稳定运行。系统总体结构如图3-10所示；
图3-10自动循迹机器人总体结构图
初始化液晶显示及定时器，然后再初始化显示界面。进入while主循环，间隔300ms测量一次温度，并显示在LCD1602上。间隔300ms检测左右超声波测得的距离值，并判断是否小于最小距离，如果小于，则报警提醒，并且自动调整行驶方向，躲避障碍物。具体流程如下图4-1所示。
图4-1 主程序设计流程图
这一方法通常采用红外传感器、超声波传感器或激光传感器来检测地面或障碍物的特征。在路径循迹中，机器人通过安装在底部的传感器阵列检测地面的反射光或地面标记的颜色变化。例如，使用灰度传感器，机器人可以通过比较传感器读取的灰度值来判断是否偏离路径，并实时调整运动方向。这种方法简单、有效，适合多种地面条件，设计流程图如图4-2所示。
图4-2跟踪算法流程图
通过在前方车头左右两边分别各安装一个超声波测距传感器，利用该传感器的特性，测量前方障碍物与车辆距离，从而判断如何躲避障碍物。当左侧检测到障碍物与车辆距离小于30分米，也就是3米的时候，报警系统开始启动，并且车辆自动向右侧转，避开障碍物；如果测到障碍物与车辆距离小于10分米，也就是1米的时候，车辆自动停止，防止碰撞。右侧同理。具体流程如下图4-3所示。
图4-3 避障功能设计流程图
自动循迹机器人需要能够通过编程进行控制和配置。因此,需要研究和设计机器人的主控模块和编程接口,以实现机器人的可编程性。
进行软件开发和算法设计：编写基本的主控程序,实现灰度循迹算法,暂不涉及复杂的路径规划算法和遥控接收算法。
在软件方面,专注于实现基本的循迹算法,避免复杂的编程挑战,基于我的编程基础,实现这些基本功能是可行的。
本设计所用到的编程软件为Keil5，其界面如图5-1所示：
图5-1 Keil5开发界面
本文采用Keil5作为开发平台，与其它的开发环境相比，Keil5具有更轻、速度更快、更简便的特点；受到了众多的嵌入式开发人员的青睐。Keil5支援种类繁多的单片机，包括51 MCU,STM32,HC32等；如 NXP等，所产生的 HEX格式，可以用烧录器将其写入 MCU，使用十分便捷。此外，Keil5的编译分为三种类型，分别为一次编译和一次半编译；另一种方法则是将所有内容都进行编辑，让开发者有更多的选项，而所得到的结果也会出现在接口的底部，让开发者能够找到问题所在。
图5-2 机运行结果仿真图
图5-3 四路光电传感器输入仿真图
图5-4 小车直行时的PWM波形
经过精心设计和制造，我们R&D的智能循迹避障机器人可以在任何与地面颜色不同的路径上平稳行进，而且它配备的避障模块可以准确识别障碍物，迅速做出反应。实验结果表明，这款机器人的性能卓越，为我们的创新思维和实践技能带来了极大的提升。
在本次自动循迹机器人的设计中，首先通过对研究背景与意义的探讨，明确了该项目在智能移动设备领域的重要性。国内外的研究现状分析为设计提供了理论依据和技术参考，特别是对国内外现有技术的比较，使我们能够明确自身的创新点和不足之处。
在方案设计阶段，通过对设计需求的深入分析，制定了多种方案并进行评估，最终选择了最优的设计方案。硬件设计部分涉及了控制系统、显示模块、电源模块、避障模块等多个方面，每个模块的设计都经过详细的考虑，以确保系统的稳定性和可靠性。
在软件设计与算法实现中，通过跟踪算法与避障算法的有效结合，使机器人能够在复杂环境中进行自主导航，展示了良好的适应性。系统调试和仿真测试为设计的实际应用提供了重要支持，使得机器人在不同场景中表现出色。
未来，自动循迹机器人可以在多个领域得到更广泛的应用，包括教育、物流、家庭清洁等。随着人工智能和传感器技术的不断进步，机器人的智能化水平将进一步提升。我们可以考虑在机器人中集成更多先进的传感器，如激光雷达和超声波传感器，以提高其环境感知能力和导航精度。
此外，深度学习算法的引入将为循迹和避障算法带来新的机遇，使机器人能够在更复杂和动态的环境中自我学习与优化。未来的研究可以关注机器人与人类的协作，探索人机交互的新方式，从而提升机器人的实用性和智能水平。
总之，自动循迹机器人设计的成功为未来更智能的自主移动设备奠定了基础，期待在技术发展和应用领域的突破带来更大的创新与便利。
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