基于单片机的室内智能吸尘平台设计
摘 要
目前，随着科学技术的飞速发展，人们对智能机器人研究有增无已，各种各样的服务型机器人应用于人们的日常生活中，帮助人们从事着与生活息息相关的服务工作，智能机器人已然成为科学技术发展的新思路和新方向，加上现在人口老龄化日益严重，很多老年人希望可以从处理繁琐家务中解脱出来，这不仅极大地改善了人们的生活质量，而且解放了大量劳动力，节约人力物力和财力。室内智能吸尘器就是在这种条件下诞生的一种服务型家用机器人。本系统采用STC89C51单片机为控制的核心，并再通过光电开关探测障碍，采用了L293D为电机驱动芯片，从而电机受到控制加以转向，实现躲避障碍的功能。同时移动吸尘，在规定的时间内完成工作任务。整体系统的电路设计结构简单，可靠性高。设计了该系统的电路原理图，通过计算机软件的仿真和实物在房间环境中进行测验，验证了该设计的可行性，有效地提高了生活质量。本文重点叙述了该设计的硬件设计思路、软件设计方法及测试结果的分析。
关键词：STC单片机 、光电开关 、电机驱动、避障
1 背景
随着现代化进程不断加快、社会的迅速发展，人们生活的水平已经有了很大的提高。机器人在各个行业都起到了关键作用，不仅使人们从繁琐的工作中解脱出来，还节约了时间成本和人工成本。智能吸尘机器人是当今服务机器人领域的研究热点，我国已有很多相关的研究工作，社会的发展日益趋于智能化方向，因此智能小家电在未来也具有非常大的潜力。传统的家用吸尘器需要人力操作，还受到电源位置等因素的制约，存在着很多弊端。智能吸尘器从理论和技术上比较具体全面地体现了移动机器人的多项关键技术，大大降低了人工劳动强度，提高了工作效率，对一些清洁死角和需要大面积人工清洁的场地，智能吸尘器都可以很好地解约问题，节约大量的人力物力财力，工作效率是传统吸尘器无法比拟的。因此开发智能吸尘平台既具有科研上的挑战性，又具有广阔的市场前景。
2 相关研究
文献[1]介绍了针对室内清洁机器人尽可能充满室内的可达区域执行清扫任务的需求，提出了一种基于传感器信息的清洁机器人的路径规划算法。在室内清扫环境未知的情况下，这种算法比较简单，清扫的效率高，具有自主避障的功能。文献[2]从应用的角度，详细地介绍了MCS-51单片机的硬件结构、指令系统、各种硬件接口设计、各种常用的数据运算和处理程序、接口驱动程序以及MCS-51单片机应用系统的设计，并对MCS-51单片机应用系统设计中的抗干扰技术以及各种新器件也作了详细的介绍。本书突出了选取内容的实用性、典型性。书中的应用实例，大多来自科研工作及教学实践，且经过检验。内容丰富、详实。文献[3]这本书讲了51单片机基础知识, C程序设计基础,单片机系统资源扩展等;基于51单片机的模块设计部分讲了A/D,D/A转换器,单片机与脉冲驱动控制,单片机串行通信等,综合系统设计部分讲了语音存储与回放系统,数控直流恒流源,智能电动小车等。文献[4]讨论了智能移动机器人研究的某些进展, 涉及移动机器人控制系统的结构,环境建模,路径规划及故障诊断等;概述智能控制的研究领域, 包括智能机器人规划与控制,生产过程的智能监控,自动加工系统的智能控制,智能故障检测与诊断,飞行器的智能控制和医疗过程智能控制等, 并提出智能控制有待进一步研究的若干问题。文献[5]介绍了一款红外线遥控小车，以AT89C51单片机为核心控制器，用L289驱动直流电机工作，控制小车的运行。此款小车具有红外线遥控手动驾驶、自动驾驶、寻迹前进等功能。
文献[6]对51单片机综合学习系统的使用方法及学习方式有所介绍,讲述了红外线遥控的基本知识,介绍了综合学习系统的易用性与易学性,和步进电机控制的基本原理与使用方法。文献[7]本书介绍了微型计算机的基础知识和单片机的基本结构、指令系统、汇编语言设计、系统扩展与接口技术等。文献[8]采用STC公司16位单片机STC89C52作为核心控制单元,通过单片机控制传感器模块检测信号,并根据程序控制小车电机运行,实现玩具小车自动循迹,避障,语音播报行驶状态信息,光电显示等功能.实验结果表明,该智能玩具小车设计符合实用要求,具有一定的应用参考价值。文献[9]介绍了传感器的种类和工作原理，让我对红外传感器有了新的学习和认识。文献[10]对清洁机器人的研究发展现状及其关键技术进行了系统的综述.电源技术,机器感知技术,路径规划与定位技术是清洁机器人的关键技术。传感器技术则是制约智能机器人发展的瓶颈,增加机器人的专家知识可以弥补机器人获取信息量不足的缺憾,并可提高机器人的智能化水平。文献[11]系统地介绍了智能扫地机器人的发展背景和过程，以及工作原理和解决办法。文献[12]引入直方图运动中映射（HIMM）作为使用移动机器人运动进行实时地图构建的新方法。 HIMM以二维数组（称为直方图网格）表示数据，该数据通过车载范围传感器的快速运动采样进行更新。 快速的运动采样产生的地图表示非常适合对不准确且嘈杂的范围传感器数据（例如由超声传感器产生的数据）建模，并且所需的计算工作最少。
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