一、毕业设计主要内容、研究意义及预期目标

1.1 研究内容

本设计使用 solidworks 建模软件建立履带底盘的三维模型，并使用机加工或 3D 打印等加工方法制作出履带模型。其次通过树莓派单片机为主控，控制电机驱动模块、陀螺仪模块、激光测距模块、摄像头模块等固定安装在履带底盘上，设计出一款基于树莓派的履带式机器人。此设计在激光 SLAM 视觉传感共同作用下实现自主定位、路径规划、目标识别等功能。

主要研究内容：

（1）履带模型设计

（2）SLAM 算法的实现

（）Can 总线电机通讯

1.2 研究意义

针对人工巡检工作量大、巡检效率低、恶劣天气下易发生安全隐患，无法及时报送微量气体泄漏、温度、声音等故障信息，设计了一款智能井场巡检机器人，包括控制模块﹑行走机构、GPS 定位模块、避障模块和摄像模块，能够实现 24 h 对井场实现声音、温度、有害气体的检测，通过无线传输系统将数据反馈至控制系统实现油井故障的实时反馈。该机器人系统代替人工工作，   解决了人工巡检效率低、恶劣天气下无法巡检等问题。

1.3 o 预期目本毕设从三维模型设计、电机控制和计算机视觉的即时定位与地图构建。实现履带底盘整体组装，并结合使用树莓派驱动电机正常工作，完善计算机视觉即时定位与地图构建。

二、拟采用的技术路线、研究方法及步骤

2.1 技术路线

2.2 研究方法

文献研究法：查阅履带式机器人设计和 SLAM 算法相关文献，并掌握 SLAM 算法完成本次设计信息研究方法：根据设计题目，对 SLAM 算法的相关信息进行调研，学习相关信息。

实验法：使用 solidworks 建模，通过一次次实验测试履带机器人的整体模型的布局合理性

2.3 步骤

履带式机器人建模思路

履带小车在地面行进过程中，通过电机带动驱动轮转动，驱动轮通过轮上的轮齿和履带齿之间进行啮合传动，在驱动转矩的作用下，带动履带不断向后翻卷。履带与地面充分接触产生向前的摩擦力，从而驱动小车向前、向后和转向运行。在行驶过程中，当小车需要转向时， 通过控制电机转速和转向来实现驱动轮方向的改变，带动履带转向变化，实现小车转向。

主控选型

选用树莓派 4B 单片机，可以安装 linux 系统运行 opencv 及 python，使用 hector 算法构建 slam地图、karto 算法构建 slam 地图。

电机选型

选择 M3508 直流无刷减速电机。M3508 减速电机套装拥有业界领先的功率密度，在提供大功率的同时，体积和重量仅为同等级设备的 20%，节省大量空间，输出更多动力。内置多种传感器，可自动感应高温、断线等异常状况并及时报警,快速定位故障，使用更安全。M3508 减速电机套装支持 PWM 信号输入控制和 CAN 总线指令控制*，CAN 总线还可实时读取电机转子位置等状态信息。

M3508 减速电机套装最大功率高达220W，最大扭矩5N-m*;最大持续功率150W，持续扭矩2.8 N-m*。

SLAM 算法设计

视觉 SLAM 工作流程主要可以分为五大部分:信息采集、前端视觉里程计、后端优化、闭环检测、

建图。前端视觉里程计通过提取、匹配图像数据中的特征点从而得到路标点并估计出相机当前的位姿，实现实时定位。这期间存在的累积误差由后端优化部分根据帧间的共视关系等方法进行消除，提高跟踪与建图的精度。在位姿估计期间如果有两帧图像的相似度达到一定标准则认为形成了闭环，对两帧图像之间的所有路标点和位姿进行一次优化，经过优化处理过的路标点最终用于建图，建图的精度将直接影响后续动态路径规划、实时避障等工作的效果。

二、毕业设计进度计划

2022	年 11月 1 日-2022 年 11 月 5 日，资料采集与调研，进行文献查阅等。
2022	年11 月6 日-2021 年11 月10 日，分析整理材料，并依据数据进行有效分析。
2022	年 11 月 11 日-2022 年 11 月 20 日，完成设计开题报告。
2022	年11 月21 日-2023 年1 月10 日，进行硬件材料的选型以及软件的学习。
2023	年1 月11 日-2023 年2 月10 日，完成分类垃圾桶的流程设计，各模块程序设计。
2023	年2 月11 日-2023 年3 月13 日，设计整体设备。
2023	年3 月14 日-2023 年3 月31 日，根据整体设备对程序进行优化。
2023	年	4	月	1 日-2023 年 4	月 7 日，完成可行性分析并开始撰写论文。
2023	年	4	月	8 日-2023 年 4	月 20 日，完成论文初稿。
2023	年	4	月	21 日- 2023 年	5 月 10 日，完成论文修改和定稿工作，准备答辩。

四、所需条件及落实措施

4.1 所需条件树莓派

摄 像 头         M3508 直流无刷减速电机实验室

4.2 落实措施

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五、参考文献

[1]董康兴,包振山,任智慧,温鹏云.智能井场巡检机器人结构设计[J].机械设计,2022,39(S2):31-34.DOI:1 0.13841/j.cnki.jxsj.2022.s2.003.

[2]林彬炜,张雯娟,李庆霖.基于 ROS 系统的工训赛智能配送无人机设计[J].信息技术与信息化,2022(10):

200-204.

[3]张旭焱,胡君岚,朱帅宇.基于Wi-Fi 通讯的履带式爬楼运载小车[J].科技与创新,2022(03):107-110.DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2022.03.033.

[4]刘辉,王川,徐荣.基于 PROE 和 ADAMS 的履带小车设计与仿真[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版),2 020,36(04):43-47.

[5]高力,王庭有,张江,张彬.基于 STM32 的无线实时监控智能履带小车设计[J].新技术新工艺,2016(08):1 2-14.DOI:10.16635/j.cnki.1003-5311.2016.08.004.