基于時間片法的多任務智能小車實驗設計

劉 恒，黃曉鈺，李昊汶，吳朝陽

基于時間片法的多任務智能小車實驗設計

劉 恒1，黃曉鈺1，李昊汶2，吳朝陽1

（1. 南京信息工程大學 電子與信息工程學院，江蘇 南京 210044；2. 南京信息工程大學 自動化學院，江蘇 南京 210044）

針對電子信息類大類一年級新生構建了專業認知綜合性實驗。該實驗選用基于Arduino UNO開源硬件平臺的車形機器人套件為實驗對象，以模擬火山島營救為主題任務，針對單線程處理多任務，采用時間片法分配使用CPU。教學實踐表明，基于開源的圖形化編程的該實驗平臺入門簡單、趣味性強，能有效拓展學生思維空間，增強學生學習興趣和專業認同感，對培養學生解決復雜工程問題能力具有積極意義。

實驗設計；時間片法；多任務；專業認同感

大學一年級是學生從高中到大學的轉折期，也是大學生發展非常重要的時期。研究表明，大學生的成功與否在一定程度上取決于其在大一階段的情況[1]。對于以實踐為根本特征的高等工程教育，大一階段獲取的專業知識和早期工程體驗，不僅可以加強學生對專業的認同感，而且可以有效地激發學生的專業學習興趣，促使其完成從以追求好成績為目標的被動式學習，向以探究科學知識、解決復雜工程問題為目標的主動式學習轉變[2]。

我校自實行電子信息類大類招生以來，試點構建了電子信息類大類一年級學生創新實踐體系，包括綜合性專業認知實驗、1個學分的開源Arduino軟硬件平臺編程、集中式開源平臺命題比賽（智能爬蟲）等，其中綜合性專業認知實驗是關鍵一環。面向大學一年級新生，認知實驗內容的選擇至關重要。由于學生基礎知識儲備不足，理論深度較高、軟硬件平臺復雜的認知實驗，往往效果不理想[3]。認知實驗的內容應能夠快速吸引學生興趣，開發軟硬件平臺也不應太復雜。同時，認知實驗應具有較好的擴展性和張力，那些機械重復性的驗證性實驗，難以給學生提供實驗拓展的空間[4]。

本文選擇車型機器人mBot為實驗硬件平臺，以模擬火山島營救故事為機器人任務，增加了綜合實驗的趣味性和吸引力。針對被困人員營救、路障清除、特定區域數據采集、能量補給等多重任務，采用時間片法來分配單片機CPU的工作，從而在最短時間內可靠地完成任務。

1 專業認知綜合性實驗任務

共有2項任務，第1項是營救被困隊員（紅色），第2項是搜集營區內的數據資料（黃色），場地尺寸為1.8 m×2.6 m，如圖1所示。

圖1 多任務火山島營救場地平面圖

營救被困隊員時，車型機器人從啟動區出發，需要將沿途的障礙物色塊（A、B、C、D、E）移動到對應的區域（a、b、c、d、e）內。色塊完全移入對應區域（投影面全部在區域內）可得20分，色塊沒有完全進入對應區域得10分，色塊投影面全部不在區域內，得5分。

順利通過落石道路X得10分，順利通過倒下樹木Y 區域得10 分。

營救被困人員時，機器人需要靠近被困人員（紅色圓形區域，共有1、2、3、4、5 等5處），所攜帶的傳感器每感應到一個人員所在位置，LED屏上的數字相應加1，成功營救一位隊員得20分。

搜集數據時，機器人需推動障礙物D通過營區大門放入到對應的d區域，順利通過大門得10分，碰倒大門不得分。通過傳感器識別道路上的黃色數據采集區，順利通過每一個黃色數據采集區，并播放不同音調聲音，可用主控板上的蜂鳴器完成此過程，可得20分。

數據采集盡頭有一個補給區，車輛到達補給區需停止不低于5 s。完成停止5 s得20分，否則不得分。只要車輛的投影面接觸到補給區，就算停在了補給區。

車輛行駛過程中，需碰倒路邊2處樹木障礙，每碰倒一處得20分，否則不得分。

每項任務開始時，機器人需要從啟動區出發，完成任務后，需要回到啟動區，成功回到啟動區得20分，否則不得分。車輛的投影面只要接觸到啟動區，就算停在了啟動區。

比賽給每支隊伍40 min的調試時間，每提前1分鐘完成，可獲得額外的1分加分，20分封頂。

2 車型機器人及圖形化編程

mBot車型機器人平臺包括Arduino UNO系統板、紅外模塊、底板、左右電機驅動板、左右側輪軸、RGB巡線傳感器、LED顏色傳感器、LED點陣顯示屏、金屬舵機、機械擺桿，如圖2所示。模塊利用螺絲緊固裝配，電源模塊供電，底盤下固定電機及車輪，RGB巡線傳感器感應賽道位置和形狀，LED顏色傳感器感應模擬救人的紅色圈和黃色數據區，LED點陣顯示屏顯示待救援人數，固定在金屬舵機上的擺桿用來推倒路邊的2處模擬樹木。

圖2 mBot車型機器人硬件結構

mBlock是一款基于Scratch 3.0的積木式編程軟件，中文名“慧編程”，主要面向青少年用戶。用戶不僅可在軟件中使用積木編程語言創作各種有趣的故事、游戲、動畫等，還可對Makeblock體系、micro:bit等硬件進行編程，還支持一鍵切換Python等代碼語言，支持Python輸入模式，并可融入AI（人工智能）和IoT（物聯網）等前沿技術[5-7]。mBlock允許利用圖形化的編程方式來對Arduino進行編程，尤其是學習過Scratch之后，用Scratch給Arduino編程相對比較容易。在軟件里，加載5個驅動庫：Me Color Sensor（顏色傳感器）、RGBLineFollower、RGBLineFollowerAdvanced（RGB巡線傳感器）、Arduino（系統板）、 Makeblock。

利用mBlock軟件平臺圖形化編程環境，根據賽道任務，結合時間片法進到圖形化編程，程序編譯后利用USB線將程序代碼下載到主控單片機程序存儲器中[8-9]，脫機按復位鍵即可啟動車型機器人上賽道完成任務。

3 多任務的時間片實現策略

RGB巡線傳感器模塊包括4個RGB補光燈和4個光敏接收管，該模塊可用于深色背景淺色賽道巡線，也可用于淺色背景深色賽道巡線，只要背景與賽道色差灰度值大于閾值（背景與賽道在RGB域的色差越大，巡線效果越好）即可。該模塊具有檢測速度快、可通過按鍵學習場地功能、適應性良好等優點。當賽道寬度與兩個RGB間距相等且在傳感器水平方向4個RGB補光燈與賽道垂直時，對應的4個傳感器檢測值為“1001”。RGB燈在賽道上是0，在背景上是1，RGB巡線傳感器負責檢測賽道情況。

顏色傳感器（Me Color Sensor）是一款可識別黑、黃、紅、藍、綠、白6種顏色的傳感器。主動探測（開補光LED）時，色板越大可測范圍越大，一般取1~3 cm；被動檢測（關閉補光）時，測環境光需要足夠的光照強度，無距離要求。實驗中，顏色傳感器負責檢測被困人員的紅圈和數據采集區的黃色區域。

機器人的運行狀態包括前進、后退、轉向，具體到賽道，有直線前進運行、直線后退、原地轉向。轉向是通過左右兩輪差速實現的，左輪快、右輪慢，機器人右轉；左輪慢、右輪快，機器人左轉；轉向角度與差速持續時間長短有關。直線運行時，通過RGB巡線傳感器感測的機器人位置偏移來對運行方向進行細微調整，實現沿賽道的巡線行進[8]。

3.1 路口判斷及轉向

在如圖3所示的比賽場地中，主要有半T型、T型、Y型、十字型路口，其中十字型路口是T型路口的延伸。當巡線傳感器檢測到“1000”或“0001”，則對應半T型路口；當檢測到“1001”再檢測到“0000”，則對應T型路口；當檢測到“1001”，則對應Y型路口的轉折處過窄，車型機器人可以選擇沿Y型路口兩個分支中的一個路口前進。此條件下可根據賽道布置，結合時間行程設定車型機器人轉向路口分支。賽道共有8個半T型和T型路口（紅色圈）、5個Y型路口（紫色圈）、5個十字型路口（淡藍色圈），其中T型路口側面也是半T型路口。Y型路口交叉處過窄，在處理時按照單一路口處理，應預先結合車速及時間設定Y型路口的巡線轉向。在營救人員的5個半T型路口，當車型機器人最前端的RGB巡線傳感器探測到路口后，在速度為100 r/min下繼續直行0.4 s，然后原地右轉0.5 s；在Y路障處，當第一次探測到“1000”時，直接結合速度保持直行0.3 s，穿過Y路障處再進行巡線判斷。

圖3 賽道路口類型

3.2 清除道路障礙物（A、B、C、D、E）

根據速度計算公式（時間=距離/速度），以100 r/min轉速向前運行0.5 s，剛好可以將障礙物推進指定區域，然后再以100 r/min轉速后退0.5 s，添加一個左轉彎程序即可使機器人回到主跑道，如圖4所示。

圖4 清除路上5處障礙物程序

3.3 營救被困人員

初始方案為，機器人巡線直到顏色傳感器識別為紅色后停下。然而，在實際操作中發現，顏色傳感器識別紅色會有一定誤差，而且需要一定時間，使得機器人在巡線過程中無法準確識別紅點。因此采用如下替代方案：RGB巡線傳感器在檢測到紅點時仍標識為1，檢測到待救援人員后標識為“1111”，以此為機器人停止的標志。由于LED顏色傳感器比RGB巡線傳感器位置靠后，再向前行駛0.4 s后LED顏色傳感器才可檢測到紅點。

經上述步驟，LED顏色傳感器已經位于紅點正上方，但是由于LED顏色傳感器的靈敏度和識別時間問題，一次性識別是不夠的，需在識別到紅色前讓機器人停留在原地反復識別，如圖5所示。

3.4 通過路障X

到達路障X時，RGB巡線傳感器會識別到“0000”，以此為標志點，停止小車的巡線，開始通過X。由于X路段為較短直道，在停止巡線后，可以直接讓小車以150 r/min轉速前進0.7 s通過X路段。在實操中發現，由于X道路之前是一左轉彎道，小車在識別到X時會因為轉彎的原因車身不正，車頭向右偏移。所以在通過X道路后增加一個左轉彎，直到RGB傳感器識別到“1001”以擺正車身，如圖6所示。

圖6 通過路障X程序

3.5 通過路障Y

在小車巡線遭遇Y區域時，RGB巡線傳感器狀態為“1000”，可類比通過X區域的方法，前進一段距離后向左擺正小車，并根據區域穿過長度，結合車速確定直行時間，如圖7所示。

圖7 通過路障Y程序

4 基于時間片的多任務實施

由于mBot機器人未裝配攝像頭等傳感器實時采集車身和賽道位置情況，一旦采集到特征路口就直接直行一定時間，中間沒有反復巡線，從而實現了CPU的時間分片。圖8為裝配好的車型機器人，兩輪驅動，前輪為受控轉向輪。顏色傳感器突出在車身外，便于有充分的時間在顏色采集后對機器人位置進行調整；舵機連接的金屬桿用于推倒路邊的2處障礙物；RGB巡線傳感器固定于車頭正中間，便于控制車身中心線與賽道中心線重合；機器人通過鋰電池供電，傳感器通過主板上的電源接口獲得供電電壓；車頭前的突出金屬鉸鏈片用來夾持和移動道路上的方形障礙物塊。

圖8 mBot機器人

打開主板電源開關，mBot機器人從啟動區出發，沿著右向賽道巡線完成任務。要求賽道平整，沒有折疊凹凸不平和灰塵。一旦一個基于車速和時間配合完成的任務出現問題，就會累積影響后續任務完成，不同最大轉速的電機影響時間分配和任務完成時間。為了減少結構的復雜性，對于障礙物塊的推動沒有采用電動可控設備，所以障礙物的位置擺放也影響任務得分。

實驗按3人一組分組進行，硬件套件提前發放給各組學生，在學院教工活動中心（木地板）布設多塊比賽場地。實驗中，教師示范演示mBot完成任務，在直流電機空載轉速為312 r/min、1800 mAh電池滿載時，無差錯完成任務時間為2 min 50 s。由于任務完成方式的多樣性，不同小組學生針對同一任務會采用不同策略，完成任務所需時間和得分不盡相同[10]。該實驗的學生參與度高，積極性高，課后又選拔出部分學生參加了中國機器人大賽，與更多的校外學生同場競技交流，提高了專業認知，激發了學習熱情[11]。在后續基于開源平臺的智能爬蟲校級比賽中，學院電子信息類一年級學生參與度達到70%以上，說明有趣的學科實驗及相關賽事，能夠很好地引導學生的專業知識學習[12]。

5 結語

面向電子信息大類一年級學生的機器人綜合性實驗，選用了基于Arduino開源硬件平臺，底層封裝簡單易懂，采用了圖形化編程模式開發環境，直觀簡潔。以模擬多任務火山島營救為實驗內容，具有較好的故事性和吸引力。教學實踐表明，該項實驗不僅提高了大一學生對專業的認知度、認同感和學習興趣，而且給學生提供了一種早期工程體驗機會，有助于他們明確專業學習方向和學習方法，從而為畢業要求的達成和培養目標的實現奠定良好基礎。

感謝“軟銀機器人杯”中國機器人技能大賽組委會對本實驗工作的支持，本實驗獲得中國機器人技能大賽全國一等獎。感謝美科科技（北京）有限公司對本實驗設計的資助。

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Design of multi-task intelligent car experiment based on time slice method

LIU Heng1, HUANG Xiaoyu1, LI Haowen2, WU Zhaoyang1

(1. College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information and Technology, Nanjing 210044, China; 2. School of Automation, Nanjing University of Information and Technology, Nanjing 210044, China)

Acomprehensive experiment of professional cognition is constructed for the first-year students of electronic information majors. For this experiment, the vehicle model robot suite based on Arduino UNO open source hardware platform is chosen as the experimental subject. The task of simulating the rescue of volcanic island is the main task, and the time slice method is used to allocate CPU for the single threading multitask. The teaching practice shows that the experimental platform based on open source graphical programming is simple and interesting, which can effectively expand students’ thinking space, enhance their interest in learning and professional identity, and has positive significance in cultivating their ability to solve complex engineering problems.

experiment design; time slice method; multitask; professional identity

TN911.71

A

1002-4956(2019)12-0186-05

10.16791/j.cnki.sjg.2019.12.044

2019-03-30

江蘇高校品牌專業建設工程資助項目（PPZY2015B134）；2018年江蘇省研究生實踐創新計劃項目（SJCX18- 0323）；教育部產學合作協同育人項目（201802149023，201802212012）

劉恒（1980—），男，湖北黃岡，工學博士，副教授，碩士研究生導師，主要研究方向為傳感器設計、數字信息處理。E-mail: ghost80boy@163.com