基于樹莓派的預防性輕型除冰機器人行走控制系統設計

（華南理工大學電力學院，廣東 廣州 510640）

國內外在除冰機器人領域已有相關研究，加拿大魁北克研究院設計出HQ LineROVer遙控小車[1]清除線路覆冰，日本學者Hisato Kobayashi等人提出多車連接結構的蛇形巡檢機器人[2]。上述兩種機器人行走結構復雜、較難應用于工程實際。國內除冰機器人的研制也取得一定的研究成果[3-6]。文獻[3]設計了一種PLC控制多電機配合，依據不同覆冰厚度選擇不同行走除冰方案的除冰機器人，該設計考慮覆冰狀況調整行走除冰方案，但其難掛載、重量大，事后式除冰設計無法進行預防性除冰；文獻[4]設計了一種“防冰為先，防除兼備”的新型高壓除冰機器人，通過覆冰前采取防冰措施以降低覆冰概率、達到更好的除冰效果，但其無法結合線路狀況實現協調控制，且采用的電機數多、機構復雜；文獻[5]設計了一種基于單片機控制可根據光強檢測線路覆冰情況調整行走除冰方案，該方案受光照影響較大，且未考慮仰俯角影響以及預防性除冰方案。文獻[6]分析了機器人攀爬行走受力情況，未考慮線路覆冰狀況對行走控制的影響，也未提出預防性除冰的方案。此外，湖南大學、哈爾濱工程大學等高校均有相關研究，研制出相應的樣機進行測試[7-9]，但均為事后式除冰方案，裝有厚重除冰裝置，且厚冰情況下的除冰效果差。

綜上所述，現有除冰機器人普遍存在機體結構復雜且重量大，掛卸載、維修困難等問題；基于事后式除冰的思路，即線路覆冰嚴重后再除冰，忽略了預防性除冰的重要性，往往導致線路發生嚴重受損的事故；且無法結合線路阻力和覆冰情況進行協調控制，難以適應復雜的除冰環境。

針對上述問題，本文基于往復式、預防性除冰的思路設計了一種基于樹莓派（raspberry pie，RPI）和各種檢測模塊共同搭建的行走控制系統，可根據作業環境對預防除冰方案進行自主決策，使得機器人兼備預防性除冰與事后除冰的功能，可根據線路仰俯角、覆冰情況協調、調整行走與除冰策略，并自主判斷線路折返點實現桿塔間往復式行走，機器人整體結構簡潔、重量輕。

1 行走控制系統總體設計

除冰機器人行走控制策略如圖1所示，行走控制系統主要由微型計算機RPI、仰俯角檢測模塊、超聲波模塊、圖像采集模塊、溫濕度檢測模塊和電源模塊共同組成。

圖1 行走控制策略框圖Fig.1 The block diagram of the travel control strategy

機器人上線作業時，地面PC通過WiFi與RPI進行數據、圖像傳輸，實現遠程控制；溫濕度檢測模塊負責監測作業的周圍環境從而對預防性除冰動作進行決策；為獲取線路阻力裝設仰俯角檢測模塊，周期性采集線路仰俯角數據傳輸給RPI；圖像采集模塊采集線路覆冰狀況并傳輸給處理器進行覆冰厚度分析；采用超聲波模判斷是否改變電機轉向實現桿塔間往復行走；RPI分析處理各模塊反饋信息，調節行走、除冰電機轉速與力矩，實現行走控制與除冰控制的協調性。為保證導線與輪之間有效接觸，另設電動推桿增大線輪間摩擦力兼備輔助制動功能；電源模塊可為系統供電。

2 行走控制系統硬件電路設計

2.1 微處理器介紹

本文設計的硬件核心是基于RAM7的微型電腦RPI，搭載運行頻率1.4 GHz的64位四核處理器，設有kMB以太網和雙頻WiFi可實現遠程通信，設有40個端口允許訪問27個通用輸入與輸出（GPIO），I2C，3.3 V和5 V電源，可外拓各種傳感器。本文GPIO均采用功能物理引腳編號。本文使用的RPI 3B+支持遠程圖形化操作界面且可對機器人行為實時圖像捕捉[10]，相對于單片機能運行Linux等操作系統且運算性能更高，可完成復雜多重的任務監控管理與調度。

2.2 仰俯角檢測電路設計

本系統采用RPI中wiringPi庫的中斷，周期性采集除冰機器人行走時線路仰俯角，仰俯角檢測電路圖如圖2所示。

圖2 仰俯角檢測電路圖Fig.2 The circuit diagram of the pitch angle detection

本系統采用了集成三軸MEMS陀螺儀和加速度計的MPU6050模塊，擁有3個16位的ADC，能夠滿足精度的要求，寄存器通過I2C總線與RPI建立數據傳輸通道。地址數據總線SCL，SDA分別與 RPI的 GPIO3（SCL.1），GPIO2（SDA.1）相連接，工作電壓采用3.3 V供電模式。

2.3 超聲波模塊及溫濕度檢測電路設計

圖3為溫濕度及超聲波模塊原理圖。如圖3所示，本設計采用的超聲波模塊選用HC-SR04模塊，該模塊性能穩定、測度距離精確滿足需求。模塊接口TRIG，ECHO分別與RPI的GPIO38，GPIO40相連。溫濕度檢測模塊選用DTH11，它是集成溫度濕度測量二合一的傳感器，具有超小體積的特點。數據總線DATA與GPIO37相連。

圖3 溫濕度及超聲波模塊原理圖Fig.3 The schematic of the temperature & humidity and ultrasonic module

2.4 行走電機驅動電路設計

行走除冰電機均選用直流電機，采用L298N雙路H橋路模塊驅動，可實現正反轉、PWM脈寬平滑可調。圖4為行走電機驅動電路圖。如圖4a中RPI的GPIO25與ENA相連，GPIO23，24分別與IN1，IN2相連控制電機轉向。為真實地反映機器人在線行走速度，采用如圖4b中的EC11增量式旋轉編碼器檢測行走電機的位置與轉速。編碼器安裝于被動輪上防止主動輪打滑。通過RPI的GPIO12，GPIO1213檢測A，B輸出脈沖超前與滯后相位關系判斷電機轉向和碼盤光柵間距弧度求取位移角速度。

圖4 行走電機驅動電路圖Fig.4 Circuit diagram of travel motor drive

2.5 電源電路設計

機器人在高空執行任務需要可靠電能供應。本設計電源采用能量密度大的24 V∕1 kW·h鋰電池。圖5為電源模塊電路原理圖。

圖5 電源模塊電路原理圖Fig.5 Circuit schematic diagram of power module

考慮到系統存在多種電平，鋰電池輸出電壓24 V，RPI需5 V供電，設24 V轉5 V降壓電路，如圖5a采用LM2596S芯片，電路最大電流輸出3 A滿足RPI 5 V∕2.5 A的正常工作需求。RPI最大允許輸入電壓3.3 V，而傳感器一般為5 V電壓信號，本設計采用的AP2306MOS管可實現5 V-3.3 V電壓雙向變換，如圖5b所示，S1，S2分別為變換電壓信號。

3 行走控制系統軟件設計

系統程序是基于Python語言在RPI的Linux系統下實現的，行走控制總流程框圖如圖6所示，初始化地面監控PC與RPI建立遠程通信；機器人根據作業環境自主決策預防性除冰動作，滿足預防性除冰條件后對線路仰俯角、覆冰圖像等多維信息進行周期性采樣。結合力學建立電機轉速與仰俯角模型，得到滿足驅動力需求下轉速n1；通過圖像采集獲取線路當前覆冰情況并計算覆冰厚度，在有效除冰情況下協調控制行走電機輸出最大不打滑速度n2；因此行走電機理論轉速n=min(n1,n2)。超聲波對行走方向作出判斷后，調用PWM轉速調整程序實現閉環控制。

圖6 行走控制總流程圖Fig.6 General flow chart of travel control

3.1 預防除冰動作判斷程序設計

除冰機器人被掛載在線路上處于待機狀態，作業前需進行預防除冰動作自主決策。圖7為預防除冰動作判斷流程圖。如圖7所示在接受到作業指令后，系統中溫濕度檢測模塊周期性測量作業環境的溫度值TM、濕度值HM，當檢測值滿足預設范圍時，產生并發送預防除冰任務指令觸發RPI執行桿塔間預防除冰任務以及采取相應的除冰措施，包括：涂抹憎水性涂料和噴灑抗凍化學試劑，實現自主決策預防除冰動作。

圖7 預防除冰動作判斷流程圖Fig.7 The flow chart of the preventive deicing action judgment

3.2 仰俯角檢測程序設計

為獲取機器人行走時所受阻力，需對線路的仰俯角進行檢測。圖8為仰俯角檢測流程圖。線路的仰俯角檢測系統由RPI和MPU6050共同完成。如圖8所示，首先初始化I2C總線并與PU6050建立數據通道；接收到觸發指令后，內嵌指令I2cdetect捕捉MPU6050的地址并用i2cdump指令讀取寄存器中三軸的加速度和角速度AD值。采用四元數法[11]即利用DMP庫將6個數據轉換為四元數，從而測出仰俯角Pitch，通過主程序周期性觸發實現不間斷檢測。

圖8 仰俯角檢測流程圖Fig.8 Flow chart of line elevation angle acquisition

3.3 覆冰圖像采集程序設計

本設計采用500萬像素的排線攝像頭，能高清晰度檢測線路覆冰情況。圖9為覆冰圖像采集流程圖。如圖9所示，接收到采集指令后對線路覆冰圖像采集并儲存。處理過程包括圖像灰度化、對圖像進行去噪和去除背景等預處理，只保留圖形前景，提取覆冰前后線路像素值，計算線路覆冰厚度[12]。并在有效除冰條件下計算出除冰電機的轉矩與轉速。

圖9 覆冰圖像采集流程圖Fig.9 Flow chart of ice image acquisition

3.4 超聲波折返判斷程序設計

實現桿塔間往復式行走需對折返點做出判斷，利用超聲波對前后障礙物測距判斷，進而調整電機轉向。圖10為超聲波折返判斷流程圖。如圖10所示，RPI的GPIO口輸出脈沖給Trig觸發模塊測距并開始計時。若有信號返回，Echo端口電平由高變為低，RPI端口記錄高電平持續時間tH，測試距離D1=tHv∕2，v為聲速取340 m∕s，比較D1與允許距離D2決定是否產生并發送轉向信號，本文采用的超聲波避障模塊為HC-SR04模塊。

圖10 超聲波折返判斷流程圖Fig.10 Flow chart of ultrasonic reentry judgment

3.5 行走電機PWM轉速控制程序

行走電機是通過PWM波控制L298N模塊進行調速的，圖11為PWM調速程序流程圖。如圖11a所示，主程序先初始化PWM，設置GPIO18為PWM輸出端口，然后周期性查詢是否接收到控制指令，若接受到，則調用中斷子程序如圖11b所示，根據當前機器人對線路狀況分析處理后的轉速，將其對應的脈寬數列更新寄存器脈寬值，并設計判斷行走電機轉速控制是否采用閉環控制，本文采用PID控制行走電機轉速穩定跟蹤結合線路仰俯角和覆冰情況計算出的轉速，經運算后的脈寬占空比儲存在脈寬寄存器中，最后輸出控制行走電機轉速。

圖11 電機PWM調速程序流程圖Fig.11 Flow chart of motor PWM speed regulation program

4 行走試驗

4.1 除冰機器人整體機構

除冰機器人的整體為“T”型架構，機身采用鋁合金焊接而成，在滿足剛度需求下盡可能降低自重；頂部搭載“M”型無人機掛卸載機構，可實現掛卸載動作的遙控；單電機驅動簡化行走機構、降低裝置自重；采用多種除冰方式的綜合除冰機構以適應復雜的作業環境，結合線路覆冰情況采取不同的除冰方案；底部機箱搭載供電電源和各種轉接電路模塊。

圖12為除冰機器人的機械結構設計示意圖，裝置總重12 kg。

圖12中各數字代表器件名稱如下：1為架空線；2為“M”型鉤架；3為“T”型支架；4為主動輪；5為夾緊輪；6為電動推桿；7為螺旋導軌；8為步進位移電機；9為機箱；10為除冰電機；11為除冰錘和旋轉直桿；12為行走電機；13為攝像頭；14為固定電機鋁板；15為引流條；16為覆冰；17為噴灑管；18為聯軸器及固定槽裝置。

圖12 除冰機器人設計示意圖Fig.12 Design sketch of deicing robot

4.2 樣機試驗

考慮到實地試驗條件苛刻且存在安全問題，因此在地面上進行模擬行走除冰試驗，試驗測試內容包括：遙控無人機掛卸載，上下坡行走測試，線路仰俯角與圖像采集測試。測試表明無人機可通過“M”支架平穩地將除冰機器人掛卸載在輸電線上。經如圖13所示的行走試驗分析，除冰機器人啟動和加速時機身擺動幅度較大，但勻速旋轉敲冰和行走時，擺幅較小，能夠穩定行走在輸電線上；RPI實時檢測線路仰俯角度和覆冰狀況，并對行走電機進行無極調速，調速范圍：0～0.21 m∕s；機器人爬坡角度極限為20°；模擬除冰機器人執行除冰作業實驗如圖14所示，除冰電機轉速260 r∕min，預防性除冰作業中可清除5 mm以內的覆冰并可很好對線路采取防冰措施。可較好地判斷線路轉折點完成架空線路往復式除冰任務。綜合評價上述所測性能參數，機器人行走機構基本滿足各項設計指標。

圖13 除冰機器人行走測試圖Fig.13 Walking test chart of deicing robot

圖14 除冰機器人除冰測試圖Fig.14 Deicing test chart of deicing robot

5 結論

本文分析了現有除冰機器人的研究現狀，針對當前研究的除冰機器人存在結構復雜、重量大，采取覆冰后除冰方式除冰難，忽略了防冰的重要性，無法結合線路狀況協調行走除冰策略等問題，設計了一種基于樹莓派的預防性輕型除冰機器人行走控制系統，該系統可根據作業環境自主決策預防除冰任務，包括行走除冰和防冰措施，極大地降低線路除冰難度和線路因覆冰導致停電事故的概率；預防除冰作業中周期性檢測線路仰俯角和采集線路覆冰情況，保證在有效除冰的情況下，控制行走電機輸出轉速與力矩；同時利用超聲波檢測塔間折返點，實現覆冰前機器人可在兩桿塔間進行往復式預防性除冰；設計出除冰機器人樣機，行走驅動采用單電機，簡化機構、降低了整體重量；最后樣機的行走除冰試驗驗證了設計的可行性。