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龙源期刊网单片机的智能送餐机器人设计与实现作者：李泽琛石付才来源：《电子技术与软件工程》2016年第18期摘要设计并实现了一款基于STC89C52单片机的智能型送餐机器人，介绍了该机器人的工作原理和设计实现方法。智能型送餐机器人主要包括电源电路、循迹模块系统以及依次连接的循迹模块、单片机最小系统、电机驱动模块、电机、三轮小车、黑线轨道等。实验样机表明，智能型送餐机器人具有电路简单、成本低，送餐速度快、平稳性和工作效率高等优点，可避免人为摔倒造成碗碟打碎等问题的出现。【关键词】STC89C52单片机智能送餐循迹模块声光提醒系统1引言中国社会老龄化的加速到来不可避免的带来了劳动力严重短缺等问题，将会对中国经济的增长带来巨大影响。这导致我国对可替代一定劳动力的智能机器人的需求非常迫切。其中移动机器人是智能机器人的重要一类，移动机器人需要自主地在动态环境下移动，因此它往往具有一定的智能，可以利用传感器来感知环境和自身状态，实现在有障碍物环境下从起点至目标点的移动，以便完成任务。近年来，可替代餐厅服务员的送餐机器人受到了越来越多机器人研究者的关注。本文以智能送餐机器人为研究对象，成功的设计研发了一款基于STC89C52单片机的智能送餐机器人，并从软件和硬件设计两个方面阐述本款机器人具体方案设计和实施过程，给出实验结果分析及结论。2方案设计2.1工作原理智能送餐机器人采用三轮车智能小车底盘为载体，三轮小车由电机驱动，在单片机控制下沿着送餐预定线路（黑线）轨道行驶。该智能送餐机器人包括电源电路、声光提醒系统以及依次连接的循迹模块、单片机最小系统、电机驱动模块、电机、三轮小车、黑线轨道。电源电路分别与单片机最小系统、循迹模块连接。单片机最小系统与声光提醒系统连接。其工作原理如图1所示。2.2硬件设计龙源期刊网为控制器，总共由五个模块组成。单片机控制中心接受光电检测模块和锂电池供电组的信号，并依此给出控制输出以实现电机控制模块和和声光提醒系统的控制。锂电池供电组由2节3.7V电池（18650）串联组成，经过LM7805将7.4V降压成5V供单片机与光电检测模块使用。循迹模块为光电检测模块，由五个TCRT5000红外反射式光电传感器连接三个比较器LM358组成，五个TCRT5000红外反射式光电传感器一字按等间距排开，用来识别别地上的黑线轨道轨迹位置，通过检测当前检测到的黑线轨道两端传感器信号来判断小车的位置，从而通过单片机发出前进、左转、右转等命令。单片机STC89C52最小系统其电机驱动模块采用L298驱动模块，根据单片机发出的运动命令进行左右两个电机的快慢控制，从而控制小车是向左转还是向右转。声光提醒系统由超声波、喇叭、LED灯组成，当在送餐的过程中有人站在黑线轨道上挡住了机器人的前进，通过超声波模块接口反映到控制器，机器人（小车）自动停止，同时通过语音、光提醒让道。2.3软件设计智能送餐机器人的软件设计采用C语言来完成，开发环境采用功能强大的微控制器软件开发平台Keil。该机器人系统软件可实现如下功能：系统上电话进行自检并初始化模块；初始化后机器人将确认是否检测到黑线轨道，如果检测到黑线轨道，机器人将根据光电传感器的信息来确认机器人当前的位置信息，如果机器人没有检测到黑线轨道，则会持续进行找黑线的行为，以便确认机器人的位置；机器人位置确认好后，会利用传感器来实现障碍物的检测，如果检测到障碍物，机器人则启动声光系统来与人类交互，以提醒人类主动避让，若没有检测到障碍物，则机器人会根据当前位置信息和目标位置信息来实现下一步运动的确定，并最终确定对电机的控制输入，以驱动机器人运动至目标点。3实验分析基于STC89C52单片机的智能送餐机器人设计方案，目前已经完成小型样机的研发。在对该机器人样机进行了大量测试与调试后，可以获得智能送餐机器人稳定可靠的自主运行，该智能送餐机器人有能力完成工作环境信息的获取与分析，并可根据工作环境的动态性来自适应调整机器人的行为，同时可以成功的进行人机交互，主动提醒阻挡机器人前行的人员对其进行避让，从而实现该机器人的智能送餐服务。该智能型送餐机器人设计电路简单、成本低，送餐速度快、工作效率高、工作平稳，同时可以避免出现人为摔倒造成碗碟打碎等问题。4结束语随着机器人应用领域的拓展，机器人面临着日益复杂的工作环境，为了完成任务，需要针对不用的应用需求选择合理的机器人设计方案。本文针对送餐机器人的运行环境高度动态性以及需要友好人机交互的特殊需求，设计了一款高效可靠的智能送餐机器人，并从硬件和软件两龙源期刊网个方面进行了设计方案的阐述。根据该机器人的设计方案，已成功完成智能移动送餐机器人样机的开发，本论文的工作是对送餐机器人真正实用化的一个积极有效的探索。参考文献[1]王田苗，陶永，陈阳.服务机器人技术研究现状与发展趋势[J].中国科学：信息科学，2012（09），pp.1049-1066.[2]靳国强，陈小平.面向智能服务机器人任务规划的行动语言扩展[J].软件学报，2013，24（07）：1614-1625.