起动时主要考虑惯性负载，恒速运行进只要考虑摩擦负载。一般情况下，静力矩应为摩擦负载的2- 3倍，静力矩一旦选定，电机的机座及长度便能确定下来。
③、电流的选择
静力矩同样的电机，由于电流参数不同，其运行特性差别很大，可依据矩频特性曲线图，判断电机的电流(参考驱动电源、及驱动电压)。
本文选用的是南京希曼得自动化设备有限公司生产的86BYG4501型步进电机，二相四线，驱动电压为直流60V，步距角0.9/1.8度，重1.2KG。本文步进电机的步进角选择1.8度，步进电机的驱动器选择ST-28H。
86BYG4501步进电机及ST-28H驱动器实物图
图1.1.为二相步进电机的工作原理示意图，它有2个绕组，当一个绕组通电BBAABB后，其定子磁极产生磁场，将转子吸合到此磁极处，若绕组在控制脉冲的作用下，通电方向顺序按照AABBAABB四个状态周而复始进
行变化，电机可顺时针转动；通电时序为AABBAABB时，电机就逆时针转动。控制脉冲每作用一次，通电方向就变化一次，使电机转
BBAABB动一步，即90度。4AA个脉冲，电机转动一周。脉冲频率越高，电机转动越快。
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两相异步电机原理图
2.具体设计与实现
步进电机必须有驱动器和控制器才能正常工作。驱动器的作用是对控制脉冲进行环形分配、功率放大，使步进电机绕组按一定顺序通电，控制电机转动。
步进电机控制系统
本文选择ST-28H模块作为步进电机的驱动器，它的驱动电压为交流AC20V-50V，直流DC36V-80V，适配5.0A以下、外径42-86mm的二相混合式步进电机。该驱动器设有16档细分选择，最高12800Pluse/rev。内部采用类似交流伺服控制原理电路，使电机运行几乎没有噪音，高速特性好、低速无爬行。采用原装进口模块，控制输入信号光电隔离，具有很强的抗干扰性。
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拨码开关设定脉冲模式、相电流、细分数12345678ERRTIMPWRCP+/CW+CP-/CW-DIR+/CCW+DIR-/CCW-ENA+ENA-ST控制器ST-MOTORA+A-B+B-AC220V~~AC20V~AC50V~~DC60V
驱动器结构示意图
本驱动器的输入信号共有六路，它们是CP+/CW+,CP-/CW-,DIR+/CCW+,DIR-/ CCW-,ENA+,ENA-。它们在驱动器内部分别通过270欧姆的限流电阻接入光耦的负输入端，且电路形式完全相同。三路输入信号可共阳、共阴或分开接法，如果输入是+5V则可直接接入；如果VCC不是+5V则须外部另加限流电阻R，保证给驱动器内部光耦提供5-15mA的驱动电流，内部结构如上图。本文采用共阳接法将此驱动器与控制器连接，驱动模块与S7-200（CPU224）型PLC的接线如下图所示：
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步进电机86BYG4501A+A-B+B-步进电机驱动模块ST-28HDIR+/CCW+DIR-/CCW-ENA+ENA-DC60VCP+/CW+CP-/CW-R12KΩR22KΩR32KΩ1L+(24V)0.00.10.2M(OV)S7-200 (CPU 224)NPN型三极管ML+DC (24V)
步进电机与S7-200的连接示意图
CP：步进脉冲信号输入，下降沿有效，最高相应频率100KHZ，信号电平稳定时间不低于5us。
DIR：方向信号输入端，高低电平控制电机正/反转，信号电平改变错开CP下降沿5us以上。
ENA：脱机信号，低电平有效，当为低电平时驱动器关断电机电流，电机处于脱机自由状态。
4. 3. 1.1 红外感知模块设计
1.基本原理
根据使用场合的具体情况，传感器要感知的对象是物体的有无和物体的接近程度，与精确的测距系统有相似之处，但又有不同，本文只要求判断出简单的阈值或提供远、近分档的距离。因此使用较简单的接近传感器实现小车避障是有依据可循的并且是可行的。
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反射式光电传感器的光源有多种，常用的有红外发光二极管，普通发光二极管，以及激光二极管，前两种光源容易受到外界光源的干扰，而激光二极管发出的光的频率较集中，传感器只接收很窄的频率范围信号，不容易被干扰但价格较贵。理论上光电传感器只要位于被测区域，并且反射表面可受到光源照射同时又能被接收管接收到，那么光电传感器在这个范围就能进行检测，然而这是一种理
发射Vout 4反射表接收X面光强度相应曲线 红外发射接收原理10X/mm
想的结果。因为光的反射受到多种因素的影响，如反射表面的形状、颜色、光洁度，日光、日光灯照射等不确定因素。如果直接用发射和接收管进行测量将因为干扰产生错误信号，采用对反射光强进行测量的方法可以提高系统的可靠性和准确性。红外反射光强法的测量原理是将发射信号经调制后送红外管发射，光敏管接收调制的红外信号，原理如上图示。 2.具体设计与实现
对于5V的直流电供电，本文采用LM2576-5.0V，这个是开关稳压电源模块，可将直流12V转化为直流5V供给红外传感器使用，用起来也很方便，只要几个零件就可以了，这里我们需要LM2576-5.0V、二极管1N5822、100uH的电感各一个，电源模块有5个引脚，有一个是ON/OFF引脚，可以控制关闭输出。这里我们使用的是它的典型应用，实现其功能的电路如下图示：
+12V转换为+5V电路图
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摘要
导盲机器人是为视觉障碍者行动提供导航帮助的一种服务机器人，它利用多种传感器对周围环境进行探测，将探测的信息进行处理然后做出相应的反馈提供给驱动装置和视障者，以帮助使用者有效地避开障碍。
世界上视觉障碍者数量众多，而他们只能用60%的感觉来获取经验。因而设计一款实用的导盲机器人来帮助视觉障碍者是十分必要的。
本文在综述国内外现有导盲辅助工具特点的基础上，确定了导盲机器人的总体方案。机器人行走机构采用1个万向轮和2个差动轮的轮式结构，在两个差动轮中，有一个是由驱动电机，从而控制车体行进方向，机器人前进的动力由使用者自身提供。机器人采用西门子S7-200控制，配备射频传感器、红外传感器、超声波传感器等检测环境信息，并具有语音提示功能。机器人的主体控制思想为BP神经网络算法，基于这种算法，机器人可以选择合适的转动角度，确定最优运动路径。
关键词: 导盲机器人；避障；传感器；BP神经网络算法
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Abstract
As one of serving robots, The blind guiding robot is a novel device designed to help blind or visually impaired users navigate safely. it detects the environment information by the many kinds of sensors. And it sends the information to the blind
and robot, and helps him/her know the environment and avoid the obstacle efficiently.
Throughout the world, the number of blind is numerous, and the blind have to use 60% abilities of sensory. Designing a sort of practical blind guiding robot to help thevisual impaired persons has great significance.
According to the characters in the blind guiding robot at home and abroad, a portable and reasonable general scheme is designed. The walking mechanism of the robot is the wheel-structure. It has one steering wheel and two universal wheels. and one of universal wheels is driven by the motor. The steering wheel controls the marching direction of the robot. The progressive power of robot is provided by the user. A PLC is used to control the behaviors of the robot. And the robot detects the environment with three types of sensors including Ultrasonic Sensor, Infrared Sensor, and a RFID sensor. The main program of robot is based on BP neural network algorithm, And the robot can select the appropriate rotation angle, to determine the optimal motion path.
Key words: The blind guiding robot；Avoiding Obstruction；Sensor；BP neural
network algorithm
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第一章 绪 论
1.1 引言
世界卫生组织估计全世界有盲人4000万到4500万，低视力人数是盲人的3倍，约1.4亿人，我国曾在上世纪80年代进行过视力残疾状况调查。结果显示，我国有视力残疾患者近1300万，其中盲约550万，低视力约750万。
据报道，我国每年会出现新盲人大约45万，低视力135万，即约每分钟就会出现1个盲人，3个低视力患者。如果不采取有力措施，到2020年我国视力残疾人数将为目前的4倍，即将达到5000余万。
对于视障人士来说如何掌握行走的方式和特性是日常生活的重要部份，他们可以依赖一定的辅助设施，比如传统的盲杖、加入声波探测障碍物的电子盲杖，还有其他的盲人导航设备等等，这一切都有它们的优点和缺点。80%的视力残疾人士觉得，现时所能提供的辅助设施实际上不能满足他们的活动需要，它们不能给用户提供正确的路径和躲避障碍。
几乎所有的视力残疾人士都希望有一个辅助导航设施可以让他们和正常人一样的，能确保他们在路上感觉方便和安全。中国在2006年4月将第一批导盲犬交于第一人使用。但是，导盲犬的日常费用是相当昂贵的，对一般普通盲人来说是相当大的开销，因此，发明一款适合于中国盲人的导盲机器或者行动辅具是十分有必要的。
1.2 国内外发展概况
在导盲机器人的发展历程中，人们首先是以室内环境为背景，开始了移动机器人的探索性研究。此时并没有针对具体的任务或应用背景，而是面向室内结构化环境的基本技术的初步研究，包括机器人结构设计，控制技术，传感器技术，信息融合，路径规划和不确定性处理等。一些国外大学和研究机构的早期研究得到很多重要的结论。此外，对多传感器信息融合在机器人上的运用，积累了大量宝贵经验。进入八十年代后，人们根据前一阶段的研究技术基础，开始了对室内自主式移动机器人的研究。一直持续到今天，目前来看，导盲机器类型大致可分
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为以下3类:
一. 手杖类导盲辅具
视觉障碍者使用最普遍的辅助工具就是白手杖(White-cane)。由于在行动上有诸多受限，所以他们在生活上面临很大的挑战。正因为白手杖的设计简单使用方便，所以便一直被普通盲人所使用。
2010年5月20日，日本公开了一种新发明的电子导盲杖，该种导盲杖能够让使用者感受到脸部高度处的障碍物。这种新型导盲杖装有2个超声波感应器，能够感应到前方2米脸部高度处的障碍物，并通过震动手柄通知使用者。该导盲杖重量也控制在300克左右，与传动导盲杖基本相当。
二. 穿戴式导盲辅具
美国大学机器人实验室Shoval以其所设计的避障系统Obstacle Avoidance System(OAS)为基础开发出了腰带式行动辅具。该辅具在实际使用上可分为引导模式(Guidance Mode)及全景模式((Image Mode)等两种模式。引导模式是带领使用者在不发生碰撞的情况下绕过障碍物，全景模式是以超声波试图描绘出区域内的全景地图，在转变成声音的大小、频率及左右方位差异等发音方式，告知使用者所在区域内障碍物的大小、远近等信息，让视障者判断出周围环境情况。
三. 移动式导盲辅具
Rentschle研发了一款行动辅具VA-PAMAID(Veterans Affairs Personal Adaptive Mobility Aid)其续航力可以达到10.9公里(充满电时)在行程速度达到1.2m/s时，可正确的避开障碍物。此产品主要适用于老年人，可辅助行动者身体的平衡。虽然，该系统的功能比较强大，但是，其体积过于庞大，对于视障者而言将不适合。
日本山梨大学(University of Yamanashi)研制了一种智能手推车ROTA (Robotic Travel Aid)。这款小车高lm，重60kg，配备视觉系统以及视觉传感器和声音传感器。它可以引导人穿过马路，当它移动的时候，能够意识到周围的环境，并且能够识别路标，例如斑马线，交通信号灯。当它探测到交通信号灯变红或者车和其他步行者的时候，它将会停下来。如果遇到问题，它将与服务中心取得联系，并且允许在轨道上给出额外的信息和命令。
目前国内的研究普遍落后于国外。国内的研究重点基本是在拐杖方面下功
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夫，如北京理工大学研制的“导盲杖”。在导盲机器人上的研究相对而言有所不足。
1. 3 发展趋势
目前对服务机器人的初步定义为：服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类健康的服务工作，但不包括从事生产的设备。服务机器人往往是可以移动的，在某些情况下，服务机器人可以由一个移动平台构成，在它上面装有一只或几只手臂，其控制方式与工业机器人手臂的控制方式相同。我们这里所指的室内导盲机器人是在室内工作环境能够自主移动的智能机器人。
随着机器人技术的不断成熟和发展，人们对机器人的需求已经不再仅仅满足于工业自动化生产，而把更多的注意力转移到为人类的生活服务上来。机器人的智能化是机器人的发展趋势，各种控制算法的开发与应用也为智能化提供了更多的实现方式。.其中，模糊控制方法在机器人的智能控制中得到了广泛的应用。
导盲机器人作为服务机器人的一种，在外界复杂的情况下，要想使其控制方案更加优化、行进轨迹更加合理，模糊控制应用在导盲机器人上是发展的必然趋势。模糊控制是以模糊集合理论为基础的一种新兴的控制手段，它是模糊系统理论和模糊技术与自动控制技术相结合的产物。将模糊集合理论运用于自动控制而形成的模糊控制理论，在近年来得到了迅速的发展，其原因在于对那些时变的非线性的复杂系统，无法获得精确的数学模型的时候，利用具有智能的模糊控制器能给出有效的控制。例如，在炼钢，化工，人文系统，经济系统以及医学心理系统中，要得到正确而且精密的数学模型是相当困难的。对于这些系统却具有大量的以定性的形式表示的极其重要的先验信息，以及仅仅用语言规定的性能指标。同时，要求过程的操作人员是系统的基本组成部分等。所有这些都是一种不精确性，应用一般的控制理论是很难实现控制的，但是，这类系统由人来控制却往往容易做到。这是因为过程操作人员的控制方法是建立在直观的和经验的基础上，他们凭借实践积累的经验，采取适当的对策完成控制任务，于是，人们把操作人员的控制经验归纳成定性描述的一组条件语句，然后运用模糊集合理论将其定量化，使控制器得以接受人的经验，模仿人的操作策略，这样就产生了以模糊集合理论为基础的模糊控制器。模糊控制理论的提出是控制思想的一次深刻的变革，
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从上面的输出结果可以看出改变隐层的神经元数目对网络的逼近效果也有影响，一般来说，隐层的神经元数目越多，则BP网络逼近非线性函数能力越强，但也并非隐层的神经元数目越多，网络性能就越好，而同时训练时间有所增长。
当导盲机器人的传感器有多个同时对主控单元产生输入时，我们可以利用BP神经网络算法来处理多输入，并以单一信号输出，从上面结果可以看出，此算法对初始的权值很好的进行模拟并输出新的值，继而可以将其输入主控单元对其处理，使之对于多输入情况的判断方法更加接近人脑思维模式。选择一条更加合理的路径，做出最优化的判断。
第4章 控制系统硬件电路设计
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4. 1电子硬件设计
导盲机器人设计的目的是要实时处理当前周围信息的变化，并及时做出相应动作，实现实时控制系统。本文选择西门子公司的S7-200（CPU224）型PLC作为本导盲机器人的主控单元。各个传感器模块均与之相接，将传感器取回来的信息送至S7-200（CPU224）中，经过主控单元的处理，形成对环境的感知并做出实时判断，从而实现数据的交流，并将处理结果反馈于驱动模块，与此同时，射频识别模块也可以判断出障碍物，并将所获取的信息反馈给S7-200（CPU224），然后主控单元将信息输入语音模块，给视障患者语音提示。具体系统硬件原理图如图4.1所示。
+12V语音模块DC 60V舵机稳压LM2576-5+5V红外传感器探测模块`S7-200超声波探测模块射频识别模块
4. 2主控系统的设计
导盲机器人主控系统硬件结构设计主要是包含对S7-200（CPU224）外围电路的设计以及与各个传感器的接口电路的设计。需要将S7-200（CPU224）的功能和优势全部利用上，而且还要考虑与传感器模块的接口兼容，以及对于各个传感器返回信号的处理形式和强度的问题。
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4.2.1主控PLC简介
本文采用西门子公司的S7-200（CPU224）作为主控可编程序控制器。S7-200 是一种小型的可编程序控制器，适用于各行各业，各种场合中的检测、监测及控制的自动化。S7-200系列的强大功能使其无论在独立运行中，或相连成网络皆能实现复杂控制功能。因此S7-200系列具有极高的性能/价格比。
S7-200系列出色表现在以下几个方面：
1、极高的可靠性：性能稳定将给予使用者和导盲机器人自身以较大的安全保证和优越的实用性能；
2、易于掌握：对于开发人员可以省去许多不必要的麻烦； 3、便捷的操作：可以节约开发成本；
4、丰富的内置集成功能：使得对于开发者来说，可以使得任务减轻，外围硬件结构更为简化；
5、实时特性：增加了使用者和导盲机器人的反应时间，使得机器人的实用性增加；
6、强劲的通讯能力：对于需要无线通信的模块来说特别重要，比如射频识别模块；
7、丰富的扩展模块：现阶段我们使用的传感器有限，对于将来我们需要扩充其功能会非常的方便。
S7-200系列在集散自动化系统中充分发挥其强大功能。使用范围可覆盖从替代继电器的简单控制到更复杂的自动化控制。应用领域极为广泛，覆盖所有与自动检测，自动化控制有关的工业及民用领域，包括各种机床、机械、电力设施、民用设施、环境保护设备等等。
基于以上诸多的优越性，本文选用的S7-200系列中的CPU 224型PLC，它集成14输入/10输出共24个数字量I/O点。可连接7个扩展模块，最大扩展至168路数字量I/O点或35路模拟量I/O 点。13K字节程序和数据存储空间。6个独立的30kHz高速计数器，2路独立的20kHz高速脉冲输出，具有PID控制器。1个RS485通讯/编程口，具有PPI通讯协议、MPI通讯协议和自由方式通讯能力。I/O端子排可很容易地整体拆卸。是具有较强控制能力的控制器。
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S7-200实物图
4. 3外围功能模块设计
控制系统采用模块化设计，各个传感器都有相应的探测方式，并且把数据采集的结果传输给主控单元，由主控单元做出相应判断，并且将相应的结果反馈到驱动模块，形成稳定的控制系统。
对于周围环境的感知探测，多数采用红外传感器或者超声波传感器作为探测手段。本文利用超声波传感器对车体正前方进行障碍探测，同时利用红外传感器对部分空间进行补充探测，以弥补超声波传感器的不足，使探测效果更加明显。
驱动系统也采用模块化的设计，将各个传感器采集的信号送至主控单元进行分析，将相应的指令送至驱动芯片，控制整个机器人的运动。另外，为了加强用户对室内物体的理解，本文增设射频模块和语音提示模块，采用RFID技术识别物体，将识别结果反馈于主控单元，再将响应的信号作为语音模块的输入，提供相应的语音提示，使用户可以方便的理解室内各个物体。
4. 3. 1.0 步进电机模块设计
1.基本原理
步进电机是一种将电脉冲转化为角位移的执行机构，它是数字控制电机，区别于其他类型的控制电机的最大特点是：通过输人脉冲信号来进行控制，即电机
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的总转动角度由输人脉冲数决定，而电机的转速由脉冲信号频率决定。主要优点是定位精度高、无位置累积误差。并且与闭环控制系统相比，其特有的开环运行机制能够降低系统的成本、提高系统的可靠性，因此被广泛应用于对精度要求较高的运动控制系统中，如机器人、打印机、软盘驱动器、绘图仪和机械阀门控制器等。
步进电机的驱动电路根据控制信号进行工作，控制信号由相应的控制器来产生，控制换相顺序和通电换相。这一过程称为“脉冲分配”。当步进驱动器接收到一个脉冲信号，便驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度(称为“步距角”)。其旋转是以固定的角度一步一步运行的，可以通过控制脉冲个数来控制角位移量，从而达到准确定位的目的；同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而达到调速的目的。
目前，能够对步进电机进行控制的主要有由分散器件组成的环形脉冲分配器、软件环形脉冲分配器和专用集成芯片环形脉冲分配器等。分散器件组成的环形脉冲分配器体积比较大、可靠性较低;软件环形分配器运行速度低；专用集成芯片环形脉冲分配器集成度高、可靠性好，但适应性差、开发周期长、费用较高。
虽然步进电机已被广泛地应用，但步进电机并不能像普通的直流电机，交流电机在常规下使用。它必须由双环形脉冲信号、功率驱动电路等组成控制系统方可使用。步进电机的选择主要考虑如下三个因素：
步进电机由步距角、静转矩、及电流三大要素组成，步进电机的选择就围绕着三大要素进行。
①、步距角的选择
电机的步距角取决于负载精度的要求，将负载的最小分辨率(当量)换算到电机轴上，每个当量电机应走多少角度(包括减速)。电机的步距角应等十或小十此角度。目前市场上步进电机的步距角一般有0. 36度/ 0. 72度(五相电机)、0. 9度/1.8度（二、四相电机)、1. 5度/3度(二相电机)等。
②、静力矩的选择
步进电机的动态力矩一下子很难确定，我们往往先确定电机的静力矩。静力矩选择的依据是电机工作的负载，而负载可分为惯性负载和摩擦负载二种。单一的惯性负载和单一的摩擦负载是不存在的。直接起动时二种负载均要考虑，加速
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导盲机器人机械结构分解图
4.色彩设计
色彩能引起人的情绪变化，合理的色彩搭配可使人心情愉快，保持良好的精神状态；杂乱而刺目的色彩影响人正常的心理情绪，对人的健康产生损害。色彩会引起人们心理、情绪、情感及认知上的变化，所以可用色彩调节来避免不利的影响。本文采用淡绿色作为整个导盲机器人的机身颜色。在室内室外工作的时候虽然操纵者自身看不到，但是周围的人可以看到车体的美观与色彩的亮丽，在引起众人注意的同时，也给使用者的出行带来了一定方便。这种以人机工程学理论为指导设计的机械结构，不仅在功能上完成的相当出色，而且在人性化和美观性都很好的得到了体现。
2. 5车体运动学分析
机器人利用三轮轮式结构来进行支撑车体前行与导向，如图2.10三轮结构大致可分为三种，导盲机器人采用第二种设计，它可以减轻车体本身的重量且行动灵活便于使用者掌控。这种结构使得车体运动的复杂程度得到大幅的简化，从而使得设计工作量减轻很多。
V舵轮万向轮万向轮驱动轮从动轮差动齿轮装置控制轮VV
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车底结构布置
导盲机器人的自身不存在前进动力，通过手推杆连接点来提供给车体。通过这个支点将动力分别作用到各个轮子上，相当于三个轮子自身可以提供自转动力，但是行进方向是由右轮掌控。由于机器人不具有侧向移动机构，机器人一次实现侧向的移动是不切实际的。为了实现侧向移动，可以把这种移动分解为自转与直线前进的方式来实现。利用自转、直线前进的运动方式，能够实现任意曲线的行走。
使用者推动导盲机器人一起行进，当遇到障碍物时，导盲机器人向使用者发出警报，使用者会停下来，这时主控单元（S7-200）将接收到的信息予以处理，然后将信号输入驱动模块，此时步进电机驱动右轮转动，与左轮形成差速，于是小车开始转动。
1 导盲机器人自转
假设机器人自转的角速度为φ(以逆时针方向为正)；V1表示左侧轮子移动的速度矢量；V2表示右侧轮子移动的速度矢量。如图2.11中所示，d表示两侧轮子与中心的横向距离； b表示两侧轮子距连接点的纵向距离；?1表示垂直于右侧轮子中心与原点0的连线的垂线与Y轴的纵向的夹角；?2表示垂直于左侧轮子中心点与原点O的连线的垂线与Y轴的纵向的夹角。他们的关系如下： 错误！未找到引用源。=错误！未找到引用源。 错误！未找到引用源。=错
误！未找到引用源。
推导出 错误！未找到引用源。= 错误！未找到引用源。
车体与车轮的运动关系如下：
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?2d重心?V2驱动轮1V1bR手推杆接点
小车运动分析
2导盲机器人直线行进
设机器人前进的速度为Y。则车体的运动与驱动轮的运动之间的运动关系如下：
行进速度相一致。
直线行进时，导盲机器人所有车轮的速度均相同，它的行进速度与使用者的
以上两种情况的计算结果可以得到车体运动的所有情况下的大小和方向。由以上两种情况可以看出重心点的行进轨迹
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第3章 基于matlab的导盲机器人的控制逻辑仿真
3. 1 仿真的必要性
虽然导盲机器人在室内工作，但是它所处的工作环境也是不确定的，所以根据不同情况的变化而进行伺服控制就显得很有必要。在不确定的环境中，系统始终是在安全状态与不安全状态下相互转换工作的，如下图所示：
外界变化安全状态非安全状态系统自适应调整逻辑系统工作模式
系统处于安全状态下时，使用者可以放心的前行。当外界环境发生变化时，如果不满足系统的触发条件，则认为系统还是处于安全状态。如果满足系统的触发条件，也就是危及使用者的行进安全，那么系统将进入不安全的状态。系统根据触发的条件做出相应的判断，然后调整自身，修正方向和轨迹，告知使用者。最后使得车体系统和使用者重新回到安全的状态。
在众多触发条件下，导盲机器人需要进行相对精确的控制，这就需要对整个导盲机器人控制逻辑进行研究。外界的触发条件是随着环境的改变而改变的，不同的触发条件将产生不同的控制逻辑。因而对其进行逻辑系统进行仿真是必要和可行的。
3. 2 仿真工具概述
本文选用MATLAB作为仿真工具，MATLAB是一种图形化建模和仿真环境，在这种环境下，可以实现基于BP神经网络算法的仿真，构建出BP神经网络算法的模型，导盲机器人的仿真模型原理是基于BP神经网络算法。
1.BP神经网络
1986年D.E.Rumelhart和J.L.McClelland提出了一种利用误差反向传播训练
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算法的神经网络，简称BP（Back Propagation）网络，是一种有隐含层的多向前馈网络，系统的解决了多层网络中隐含单元连接权的问题。
如果网络的输入节点数为M，输出节点数为L，则此神经网络可看成是从M维欧氏空间到L维欧氏空间的映射。这种映射是高度非线性的。主要用于以下几个方面：
（1）、模式识别与分类：用于语言、文字、图像的识别，医学特征的分类和诊断等。
（2）、函数逼近：用于非线性控制系统的建模、机器人的轨迹控制及其它工业控制等。
（3）、数据压缩：编码压缩和恢复，图像数据的压缩和存储，以及图像特征的抽取等。
2,、BP算法原理
BP学习算法的基本原理是梯度最速下降法，它的中心思想是调整权值使网络总误差最小。也就是采用梯度搜索技术，以期是网络的实际输出值与期望输出值的误差均方差为最小。网络学习过程是一种误差边向后传播边修正权系数的过程。
多层网络应用BP学习算法时，实际上包含了正向和反向传播的两个阶段。在正向传播的过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
将一层节点的输出传送到另一层时，通过调整连接权系数Wij来达到增强或削弱这些输出的作用。除了输入层的节点外，隐含层和输出层节点的净输出是前一层接点输出的加权和。每个节点的激活程度由它的输入信号、激活函数和节点的偏值（或阈值）来决定。但对于输入层，输入模式送到输入层节点上，这一层节点的输出即等于其输入。注意，这种网络没有其反馈的存在，实际运动仍是单向的，所以不能将其看成一种非线性动力学系统，而只是一种非线性映射关系。具有隐含层BP网络的结构如图所示，图中设有M个输入节点X1，X2，??Xm,L个输出节点Y1，Y2，??Yl，网络的隐含层共有q个神经元。
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误差反传ikx1输入x2模式x3jy1输出模式xm...MWij输入层......WkiqL输出层y2...yl隐含层BP网络的结构
BP网络结构与多层感知机结构相比，二者是类似的，但差异也是显著的。首先，多层感知机结构中只有一层权值可调，其他各层权值使固定的、不可学习的；BP网络的每一层连接权值都可通过学习来调节。其次，感知机结构中的处理单元采用了阶跃限幅函数，其单元输出为二进制的0或1；而BP网络的基本处理单元（输入层除外）为非线性的输入/输出关系，一般选用S型函数，其单元输出可为0~1间的任意值。、
3. 2 整体工况的逻辑分析
根据导盲机器人的整体工作状况做出相应的逻辑分析，这就包括导盲机器人的总体工作模式逻辑建模以及各个子模块工作模式的逻辑建模。并且得到相应的逻辑曲线用来分析逻辑结果的合理性。
导盲机器人主要是针对外界环境的改变来做出相应的调整。本文中限定人的活动空间主要是室内。对于盲人来说主要是对这种空间的信息获取比正常人少很多，所以对这个空间进行探测与感知是导盲机器人的主要任务。
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3. 3. 2逻辑模块相关参数定义
导盲机器人所有的事件及数据定义如表3.1所示。
名称 Power alarm left right turn 含义 电源 语音提示 左转 右转 转弯开关 类型 double double double double 作用范围 Input from simulink Output from simulink Output from simulink Output from simulink Input from simulink Alarm代表语音提示动作，可以用来检测语音模块的工作状况。Left与right分别代表左转弯动作与右转弯动作，用来检测电机左右动作的监控量。
3. 3. 2 BP神经网络算法仿真
本文选用11个传感器（9个超声波传感器，2个红外传感器），对于多传感器的信息融合分析和单一的输出，我们通过BP神经网络算法加以模拟。
利用神经网络工具箱进行设计和仿真的具体步骤：
1)确定信息表达方式：将实际问题抽象成神经网络求解所能接受的数据形式；
2)确定网络模型：选择网络的类型、结构等； 3)选择网络参数：如神经元数，隐含层数等；
4)确定训练模式：选择训练算法，确定训练步数，指定训练目标误差等； 5)网络测试：选择合适的训练样本进行网络测试。 第一步 问题的提出
设计一个简单的BP网络，实现对非线性函数的逼近，通过改变BP网络的隐层神经元的数目，采用不同的训练方法来观察训练时间和训练误差的变化情况。
X = [0 1; 0 1]; % 限制类中心的范围 clusters = 5; % 指定类别数目
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points = 11; % 指定每一类的点的数目 std_dev = 0.05; % 每一类的标准差 P = nngenc(X,clusters,points,std_dev); plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); title('输入样本向量');
输入样本向量
第二步 网络建立
应用newff ()建立两层的BP网络，隐层神经元数目可以改变，此时S=3,输出层11个神经元，隐层和输出层的传递函数分别为tansig和purelin，学习算法采用Levenberg- Marquadt (tlainlm)。用sim0观察初始化网络输出如图3所示。
xlabel('p(1)'); ylabel('p(2)'); %建立网络
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net=newc([0 1;0 1],11,0.1); %设置神经元数目为11 %得到网络权值，并在图上绘出 figure;
plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); w=net.iw{1} hold on;
plot(w(:,1),w(:,2),'ob'); hold off;
title('输入样本向量及初始权值');
未训练的输出结果
xlabel('p(1)'); ylabel('p(2)'); figure;
plot(P(1,:),P(2,:),'+r');
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hold on;
第三步 网络训练
将训练时间设为7，用train()函数进行训练。 net.trainParam.epochs=7; net=init(net); net=train(net,P); 第四步网络测试
用sim（）观察训练后的网络输出如图5所小。
w=net.iw{1}
plot(w(:,1),w(:,2),'ob'); hold off;
title('输入样本向量及更新后的权值'); xlabel('p(1)');
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本文选用2个E18-D80NK传感器，作为一种NPN常开型红外线反射式接近开关传感器，它的工作电压为直流5V，正常的工作电流为50mA，其最大的负载能力为100mA，数字量输出，不需要进行A/D转换，可直接接PLC的I/O口，通过后面的可调电位器调整检测距离(3-80CM有效)，检测到目标是低电平，正常状态是高电平。用于物体的反射式检测，如：障碍物检测，流水线计数，门禁系统，自动冲水系统等。该传感器具有体积小，功耗低，应用方便，稳定可靠等优点。2个E18-D80NK红外传感器在车体的布置如下图示：
15o30o45o60o0o15o30o45o60o90oE18-D80NK红外传感器的分布图
90o
红外传感器的电路有多种形式，在保证其工作可靠性的基础上，为了安装调试方便，我们采用了下图的电路形式。
S7-200 (CPU 224)(24V)NPN型三极管0.0L+M1M0.1红外传感器5VDC红外传感器
红外光电传感器电路
按照图示连接好电路后，通过旋钮给传感器设定一个距离参考值，本文设定的参考值为10cm，即最小的安全距离为10cm。当红外传感器处在正常的状态时，即没有检测到障碍时，那么它输入到S7-200的为高电平，此时驱动模块不输出驱动信号；当遇到障碍物时，那么输入的高电平就会变为低电平，此时就形成一个低电平信号，那么PLC通过检测到这个信号，配合相应的软件程序，判断出是哪一边传感器的输出，然后给步进电机输入正反转的信号，控制电机的转向，实
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现导盲机器人的左右转弯一个步距角，此动作执行完成后，S7-200继续读红外传感器的输入信号，若还在危险的距离内，那么此信号必定还是低电平信号，那么PLC继续判断是哪一边红外传感器的输出，然后给步进电机相应的指令，以此产生相应的动作，实现导盲机器人的再次转过一个步距角；若此时不在危险的距离内，那么输入到PLC的信号是高电平信号，那么PLC不会给驱动模块输入动作的信号，此时视障用户可以直线行进。PLC不停的检测信号，不断的循环执行上面的步骤，直至使使用者和导盲机器人处于安全区为止，这样便可以达到避障的目的，给使用者安全导航。具体的流程如下：
开始S7-200电机正转左边电机反转右边N高电平否Y语音提示内部程序处理 红外传感器工作流程图
4. 3. 1.2 超声波感知模块设计
1构成及设计原理
本文选用2个DYP-ME007超声波探测模块，分别布置在中心线左右30度的底盘前端。DYP-ME007超声波探测模块的工作频率是40 kHz。工作时第一个探头先发出16个周期的超声波信号，之后开始接收回波信号，回波信号先经比例放大后得到较大的信号，再进入自动增益控制部分，将信号放大为S7-200能够识别的信号，然后再对信号低通滤波后送入S7-200，然后第二个探头再发送16个周期的超声信号，以同样的方式接收处理,如此循环发送接收。
当输入一个短期10μs的脉冲信号时，该模块内部将发出8个40kHz周期电平并检测回波。一旦检测到有回波信号则输出回响信号。回响信号是一个脉冲，
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它的宽度与距离成正比。可通过发射信号到收到的回响信号时间间隔计算得到距离。建议测量周期为60ms以上，以防止发射信号对回响信号的影响。
10us的TTL触发信号循环发出8个40KHZ的脉冲模块内部发出信号输出回响信号回响电平输出与检测距离成正比
DYP-ME007超声波模块的时序图
本文需要DYP-ME007超声波模块将两次电压信号反馈与S7-200，不过本文并不需要计算出距离，只需编程时设定一个时间值，将发射信号到收到的回响信号时间与之对比输出数字信号即可，比如本文设定的安全距离为15cm，小于这个距离的话，那么时间的测量值势必小于设定值，就是说明在人和车已经在危险的距离了，那么这个信号经过软件处理输出控制信号给小车的驱动单元来避开障碍。
2.具体设计与实现
本文选用2个超声波传感器模块，分别位于中心线两侧30度角的底盘前端，超声波模块通过发射和接受超声波信号的时间差来计算物体的距离，发射出信号后，电压开始衰减，当超声波反射回来后，模块接收并形成一个电压信号，这个信号与初始信号对比便可以用来计算时间了，而当距离小于某一个值时，电压信号衰减不够，即没有小于某一个范围，那么超声波检测电路会误以为是自己发射的信号而不予处理，从而无法得出时间差，也就无法测出距离，这种无法工作的距离被称为是死区，本超声波传感器模块的死区为3cm，由于此模块存在测量死区，即在这个3cm的区域内超声波模块是无法正常工作的，所以我们为了避免这种情况发生，可以将超声波传感器布置在距离小车边缘5cm的位置，这样便可以消除死区对测距传感的影响，从而有效的解决这个问题了。超声波传感器模块的
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具体布局如下图所示：
15o30o45o60o5cm0o15o30o45o60o
超声波模块布置图
超声波传感器的输出信号电平比较低，不足以使S7-200识别，为此需要对这个输入的信号进行放大处理，故在将信号输入前需要接入一个放大电路，本文选用9011NPN硅晶体管作为主要器件。配合其他的元器件，电路的连接示意图如下图示:
DC24V输入R12KΩR210KΩ输出R32KΩ
信号放大电路
当超声波传感器检测到距离小于设定值时，即导盲机器人和使用者处在危险的区域内时，此时超声波模块的输出电压将增大（当处于安全距离时，超声波模块的输出电压在零点几到一点几伏特，此时电压尚不能打开三极管），电容瞬间短路，为二极管快速提供基极电流，这样加速了晶体管的导通，此时输出地信号变为直流24V，作为PLC的输入信号。当使用者和导盲机器人位于危险的区域外时，此时超声波传感器输出的信号电压降低，晶体管突然关断(输入信号突然发生跳变)，电容也瞬间导通，为卸放基极电荷提供一条低阻通道，这样加速了晶体管的关断。电容通常取值几十到几百皮法。这里取100PF，电路中的R1、R2电阻是为了保证没有输入高电平时二极管保持关断状态；R3是为了保证有输入高电平时可以将高电平信号放大为+24V输出，另外R1还做基极电流限流用。
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DYP-ME007超声波测距模块电气参数如下： ● 工作电压 DC 5V ● 工作电流 15mA ● 工作频率 40KHZ ● 最远射程 3.5m ● 最近射程 3cm
● 输入触发信号 l0US的TTL脉冲
● 输出回响信号 输出TTL电平信号，与射程成比例
超声波模块实物规格
超声波测距模块的引脚接线如下图所示，使用上只需要5V电源供应、DV地线连接、触发信号输入、与回响信号输出等四支接脚。此模块不宜带电连接，若要带电连接，则先让模块的GND端先连接，否则会影响模块的正常工作。
按照图示连接好电路后，就可以给超声波传感器设定一个距离安全值了（即大于这个距离的区域才是安全区），超声波传感器开始对外界发射检测脉冲。本文设定的参考值为15cm，即最小的安全距离为15cm。当超声波传感器处在正常的状态时，即障碍处在安全区域时，那么它接受到的反馈电压为低电平，此时尚
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DYP-ME007超声波传感器模块VCCTrigEchoOutvvGNDvDYP-ME007超声波传感器模块VCCTrigEchoOutvvGNDv2KΩR1010KΩR910KΩR199011100PFC510KΩR112KΩR129011100PFC610KΩR132KΩR149011100PFC710KΩR152KΩR169011100PFC8R2010KΩR2110KΩR2210KΩML+0.20.30.4S7-200 (CPU 224)NPN型三极管0.30.40.51M
超声波模块的接线图
不足以打开三极管，即信号并不可以放大输入主控单元，所以此时无信号输入PLC；当遇到障碍物即处在安全区域之外时，那么脉冲反馈输出的电压就会比较高，此时这个反馈电压就可以打开三极管，那么信号就可以被放大，这样就对PLC形成一个输入，那么PLC通过检测到这个信号，配合相应的软件程序，判断出是哪一边传感器的输出，然后给步进电机输入正反转的信号，控制电机的转向，实现导盲机器人的左右转弯一个步距角，此动作执行完成后，S7-200继续读取超声波传感器的输入信号，若还在危险的距离内，那么此信号必定还是高电平信号，那么PLC继续判断是哪一边超声波传感器的输出，然后给步进电机相应的指令，以此产生相应的动作，实现导盲机器人的再次转过一个步距角；若此时不在危险的距离内，那么输入到PLC的信号是高电平信号，那么PLC不会给驱动模块输入动作的信号，此时视障用户可以直线行进。PLC不停的检测信号，不断的循环执行上面的步骤，直至使使用者和导盲机器人处于安全区为止，这样便可以达到避障的目的，给使用者安全导航。其流程图大致与红外传感器的流程图相似，具体的流程如下：
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开始S7-200电机正转左边电机反转右边Y高电平否N语音提示内部程序处理 超声波传感器模块工作流程图
4. 3. 1.3 射频模块设计
1. 基本原理
射频识别技术（Radio Frequency Identification，缩写RFID）是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术，射频识别技术是一项利用射频信号通过空间耦合(交变磁场或电磁场)实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。从信息传递的基本原理来说，射频识别技术在低频段基于变压器耦合模型(初级与次级之间的能量传递及信号传递)，在高频段基于雷达探测目标的空间耦合模型(雷达发射电磁波信号碰到目标后携带目标信息返回雷达接收机)。1948年哈里斯托克曼发表的“利用反射功率的通信”奠定了射频识别技术的理论基础。
RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。RFID是一种简单的无线系统，只有两个基本器件，该系统用于控制、检测和跟踪物体。系统由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成。
RFID技术的基本工作原理并不复杂：标签进入磁场后，接收解读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息（Passive Tag，无源标签或被动标签），或者主动发送某一频率的信号（Active Tag，有源标签或主动标签）；解读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。
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以RFID 卡片阅读器及电子标签之间的通讯及能量感应方式来看大致上可以分成, 感应偶合(Inductive Coupling) 及后向散射偶合(Backscatter Coupling)两种, 一般低频的RFID大都采用第一种式, 而较高频大多采用第二种方式。 阅读器根据使用的结构和技术不同可以是读或读/写装置，是RFID系统信息控制和处理中心。阅读器通常由耦合模块、收发模块、控制模块和接口单元组成。阅读器和应答器之间一般采用半双工通信方式进行信息交换，同时阅读器通过耦合给无源应答器提供能量和时序。 2. 具体设计与实现
本文选用深圳市汇睿微通科技开发有限公司生产的XL105-232AP1射频识别模块，它是DART接口半双工无线传输模块，可以工作在2400M公用频段。符合欧洲ETSIC(EN300-220和EN300-440)，满足无线管制要求，无需申请频率使用许可证。
本模块专为用于各种串口设备之间的无线线通讯，如电脑，单片机，各种机器设备串口等，可以直接在原来的有线连接上升级为无线链接，无需额外编程，完全兼容有线通讯串口协议，使用简单方便灵活。
XL105-232AP1的各项参数如：输出功率、串口速率、工作频率、产品ID等相关参数可以通过软件设置，如无特别说明，模块在出厂时，默认的工作电压是5V，默认参数为9600 8N1。电气特性参数如下： ● 工作频率 2400-2483M ● 调制方式 FSK ● 发射功率 0dBm ● 接收灵敏度 -95dBm ● 工作电压 +5V ● 谐波 <-60dBc ● 发射电流 24mA ● 杂散 <-60dBm ● 接收电流 16mA ● 接口数据格式 8N1
● 串口速率 1.2K/2.4K/4.8K/9.6K/19.2K/38.4K/57.6K/115.2K(默认9.6K) ● 用户接口电平 TTL(如果是连电脑等232串口，请连接232转换电路)
当有更改相应参数的需要的时侯，可用相关的设置软件来做相关参数的设置，设置成功后数据保存在模块内部，掉电保存相关设置，以后模块就会按新参数来通讯。设置前请先把模块的SET竹脚拉低按地，连上电脑串口，然后给模块上电。
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关于模块各个接口的详细说明，如下图所示。电源VCC：+5V，两根地线GND军接地，SET：设置时拉低，平时悬空，RXD：模块数据输入（接用户的TXD），TXD：模块数据输出（接用户的RTXD）。
此模块与S7-200的485端口通信，为此需要接入232电平转换电路。本文选用MAX232芯片，其外形图如下图所示：
MAX232外形图
S7-200有一个485接口，为了让此模块与之实现通信，我们需要接入DB9插槽，配合一些其它元器件，那么XL105-232AP1射频识别模块与PLC的连接电路如下图所示：
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射频模块识别单元接线图
4. 3. 1.4 语音模块设计
本文选用EM2218C模块，它是一个具有播放WINDOWS.WAV声音功能的语音播放器。它的格式相当于不经压缩的8-bit单音PCM音档以8, 11, 1G或22KHZ取样再加以数字化，此音档再经由连结在计算机上的“Flash Card Reader”拷贝到“Compact Flash （C.F）Card”。
Flash Card通常运用在数码相机上，有多种容量可供选择。相当于一个小时以上的上百个语音段落可录制在一个Flash Card内。
因为EM2218C的播放是不须经过解压缩而直接播放，所以在所有的数字播放卡中，它的声音质量是最佳的。大部分其它的音质，比如MP3，几乎都是经过压缩，所以无法像DM2218C这样完整的保存声音质量。因为C.F.Card成本相当低，所以在工业应用上音档的压缩变成是没有必要的事。
EM2218C是一个独立的设计，它使用单一电压源，内含1瓦放大器，所以输出直接可连接喇叭。声音的触发可经由按键、感应器或PLC等。标准的触发接口包括RS232串行端口和8个接点输入，而由键盘或其它客户提供的接口等触发方式亦可经由特别设计实现语音触发。本文直接使用PLC触发，模式定义如何由T1到T8并联接口去触发放音。所有的输入点皆经由lOK电阻并接到+5V。所以在没有接受外部触发点联线时T1到T8都在高电位“1”。这个并联触发模式在模
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板连接到串行端口接口时是不存在的。它与S7-200的连接如下图示：
语音模块的接线图
此模块配合上文的XL105-232AP1射频识别模块共同使用，由射频模块将从外部标签读取到的信息输入控制单元生成一个地址，然后后将此地址反馈于语音模块，根据查表取出相应的语音段，再将语音信号处理后输入发音装置，提示盲人所遇到物体的名称和性质，这里我们把T6、T7、T8三个引脚悬空，这样其它5根线接入PLC，可以有32个地址，对于室内的环境而言，已经足够使用，其工作的流程图如下图所示：
射频信号PLC处理语音输出语音模块
射频语音模块工作流程图
事实上，随着研究的深入，我们可以将悬空的三个引脚T6、T7、T8接入PLC，这样芯片中可以调用的语音就更加的丰富了，我们可以充分利用其存储空间，这对后续功能的扩充十分有利。
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第5章 设计总结
5.1 总体设计过程概述
本文对导盲机器人的研究做了详尽的分析，总体的设计思想是将导盲机器人的整体设计划分单元模块化设计分阶段开展工作，各个传感器的选取方式都是按照现有的传感器模块进行选择，这样可以增强传感器的可靠性，降低干扰，减小实验过程中可能出现的不必要的麻烦，使得导盲机器人在实验过程中的故障率大为降低。由于S7-200扩展能力强，使用方便，所以为了保证导盲机器人的圆满成功，为了使导盲机器人在实验过程中产生的问题易于解决，本文的导盲机器人的设计与研究工作分为两个阶段展开：
第一阶段：
本文对导盲机器人的分析与研究都是按照完整的理论模型展开的。但是先期工作本文并没有全部展开，像本文电路硬件原理图以及PCB板的设计，均是第一阶段的工作内容，到第二阶段时，第一阶段的电路板依旧可以使用，硬件电路几乎不需要有多大的改进，非常方便。本文的原理图设计是按照2个超声波传感器模块接入而设计的（完整的是9个），其它的传感器模块不变，2个红外传感器模块，2个超声波传感器模块，1个射频识别模块，1个语音模块设计的。接下来的工作是按照本文所设计的电路，将导盲机器人模型做出来，并将相应的软件程序写入调试。如果调试中出现问题，也好着手解决。
第二阶段：
当把出现的问题解决完后，就可以着手展开第二阶段的工作了。由于第一阶段在设计时模块间的连接均采用插槽的形式，所以拆卸非常方便。首先可以在S7-200接入扩展模块，以此来增加I/O口的数目，这样可以接入后续的功能模块。与第一阶段类似，可以很快的设计出扩展模块的电路板，与原来的电路板可以用插槽也可以焊接，这样将传感器分在两个板子上还可以避免相邻模块间的电磁波的干扰。接好板子后便可以写入程序（只需要对原来的程序稍作修改便可以）调试，如果第二阶段的工作开展顺利的话，那么接下来的工作便是优化导盲机器
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人的结构，包括机械硬件结构和电路结构，机械结构在试验中产生的问题加以修正，然后将导盲机器人的主电路板设计出来，形成一块完整PCB电路板，继而导盲机器人成品模型便可以产生。
5.3 可能存在的不足
根据目前从理论分析的结果来看，暂时还没有发现有什么明显的不足之处，估计等到样品模型出来后，才可以根据实际的测试效果看出导盲机器人有什么不足。据目前的情况来看，人机的这种适应性有些不够完善，使用者与本文的导盲机器人在短时间内难以很好的配合，若想人机很好的配合，尚需时间训练。
再者，各传声器模块间是否会有干扰，整个电路是否会有电磁干扰，现在也不太清楚，详细的情况将在模型制作出以后方可得知。
5.3后续功能强化
本文导盲机器人的研究仅限室内，将来若进一步研究的话，可以将它的活动范围扩展到室外，这样范围一扩大，不安全因素就会一下增加许多，与之相伴许多新的问题就将产生。现有的传感器模块已经无法达到要求。我们可以对导盲机器人在未来阶段的设计中加入如下扩展模块：
1.视频识别模块
视频识别主要包括前端视频信息的采集及传输、中间的视频检测和后端的分析处理三个环节。视频识别需要前端视频采集摄像机提供清晰稳定的视频信号，视频信号质量将直接影响到视频识别的效果；再通过中间嵌入的智能分析模块，对视频画面进行识别、检测、分析，滤除干扰，对视频画面中的异常情况做目标和轨迹标记。其中智能视频分析模块是基于人工智能和模式识别原理的算法。
在室外交通的话，最基本的需要对斑马线、红绿灯等一些必要的标识加以识别并且能够正确的判断，并将信息及时反馈于使用者。再者，盲人有自己的专属通道，导盲机器人带领盲人行走时不能偏离盲道，这就需要导盲机器人具有寻线功能。所以为了对这些图像上的一些特征进行提取与分析，我们可以在设计时候
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加入视频识别模块。
2.GPS导航模块
为了方便使用者出行，我们可以在导盲机器人上加入GPS导航模块，它的核心功能如下： 1) 地图查询
◎可以在操作终端上搜索你要去的目的地位置。
◎可以记录你常要去的地方的位置信息，并保留下来，也和可以和别人共享这些位置信息。 2) 路线规划
◎GPS 导航系统会根据你设定的起始点和目的地，自动规划一条线路。 ◎规划线路可以设定是否要经过某些途径点。 ◎规划线路可以设定是否避开高速等功能。 3) 自动导航 ◎语音导航： ◎画面导航： ◎重新规划线路：
基于以上特点，当给导盲机器人安装了此模块后，我们可以对使用者经常去的地方进行路径规划，设定沿途经过哪些地点，主动避开高峰期，自动记忆路径。同时还可以下载地图，对自己经常活动的区域了如指掌，到达每一个地方都可以通过语音给使用者以提示，这样将给使用者出行提供很大的便利。
3.刹车模块
为实现多用途，在密集杂乱的环境中前进，也为了防止使用者和导盲机器人遇到一些突发情况，比如前方突然出现了障碍物，或者走进了一条没有任何可以回避的死胡同，我们可以为两个后轮配备机载计算机控制的刹车，使用者和导盲机器人的行进速度太快，这时传感器将车轮的速度信息反馈于主控单元处理，并向导盲机器人发出刹车指令，这样就可以减缓行走速度。制动系统可利用碟刹模型，类似于赛车用的制动器伺服驱动盘模型等。这些刹车功能强大并且尺寸也不大，适合用在导盲机器人上。
另外，也可以使用现有模块对其功能进行强化，当导盲机器人的活动范围扩
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大到室外时，路面的情况会比室内恶劣的多，所以我们可以在导盲机器人的底部加上一个超声波传感器，用来检测路面的状况，遇到凹凸不平的路面时，可以及时报警，给使用者提示以避开障碍。还有就是在使用者面部的高度时，如果遇到障碍，比如像广告牌之类的障碍物，导盲机器人可能无法检测到，这是我们可以制作一个类似于眼镜的设备，上面加上超声波传感器以此来模拟视觉。这样做的好处是，使用者的头部比较灵活，可以对外界情况做出迅速的反应，不需要程序的优化，当然人的这种灵活性也是程序所模拟不出来的。配合相应的语音提示，这个眼镜就可以很好的起到导盲作用，对于脸部高度的障碍物将可以有效地避开，使得导盲机器人的避障效率大大提高，效果也会更加明显。
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