一种爬梯机械人的设计
综合上述条件公式(2.1)(2.2)(2.3)(2.4)，可得到轮组结构的主要参数（R，r以及 t）,所设计出来的轮组是以最小楼梯为基础，并满足最高楼梯尺寸的要求，当在更宽尺寸楼梯行驶时，一次翻滚发生滑移便接着进行二次翻滚爬行，所以能够自动适应各种规格的楼梯，具有强适应性。
（2）机器人零件组成及设计
机器人结构中，轮组单元包括3套模数相同的直齿圆柱齿轮（为减轻重量，可考虑采用密度较小的材料）、橡胶轮、轮辐板等；中间主车架部分包括直流电机、蜗轮、蜗杆、锥齿轮、齿轮齿条和各类控制卡板等。 3.3爬楼机器人小车三维实体建模 3.3.1 Pro/E软件介绍
本课题研究的爬楼机器人结构复杂，本文选用三维设计软件Pro/E 5.0对机器人进行三维建模，验证各项设计的合理性。
Pro/E 5.0是由美国参数技术公司（PTC公司）开发的一款三维CAD参数化设计软件。美国参数技术公司（PTC公司）1985年成立。1989年上市即引起机械CAD/CAM/CAE界的极大振动，其销售额及净利润连续45个季度递增，现成为CAID/CAD/CAE/CAM/PDM领域最具代表性的软件公司。
目前在我国普遍使用的三维CAD软件有Pro/E、SolidWorks、SolidEdge、UG等。而是Pro/E公认的易学、易用、界面友好、操作过程直观、简单、功能强大的三维设计软件。具体说Pro/E软件的主要有以下特点：（1）、菜单少，使用直观、简单，界面友好；（2）数据转换接口丰富，转换成功率高；（3）、独特的配置功能；（4）、曲面设计工具。 3.3.2三维实体建模
三维实体造型是验证各项设计的基础，本设计运用Pro/E软件建立三维示意模型，装配完成的机器人三维模型如图3.10所示。
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图3.10 Pro/E中完成装配的爬楼机器人模型
3.4 爬楼机器人小车行驶性能分析
我们的机器人小车不属于严格的越野车辆，例如其可靠性准则、经济性准则不像一般的越野车辆那样必须考虑周全。下面我们来阐明车轮组机器人的越障通过性指标以及其爬楼时稳定性分析。 3.4.1可跨越最大垂直障碍高度
爬楼机器人小车除具有强劲的爬楼能力外，当然也具备一定的越障能力，下面我们分析一下车轮组的越障能力，如图3.11。
图3.11 车轮组机构尺寸关系图
图中：a-障碍物高度；b-障碍物宽度；r-车轮组小车轮半径；R-为车轮组中心轴到小车轮圆心的距离；
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车轮组要攀爬上障碍物，必须满足以下关系：
a?3R2?r2 （3.5）
为保证越障时，障碍物不致卡死于两车轮之间，并且越障后的前轮能与障碍物可靠接触，障碍物的宽度[21]要满足如下要求：
?r?b?2?a2?3R2
即： b?2R2?a2?r （3.6） 我们确定了机器人车体及车轮组的各个几何尺寸以后，由式(5.1)就可以确定机器人轮组的最大越障高度amax；且由式(3.6)计算可得机器人轮组越障宽度要求bmax。
通过在机器人车体上安装的红外测距传感，或功能更强的CCD摄像头识别系统，检测出障碍物的三维位置、大小、形状及动作等特征，如果障碍物的高度超amax或宽度没达到 bmax，则机器人执行避障绕行的规划。 3.4.2最小转弯半径
最小转弯半径在很大程度上表征了车辆绕开不可逾越的障碍物和在最小空间内回转的能力，因而它对越障性有很大影响。由前面我们对本机器人小车模型的分析，小车能实现直线前进、圆弧前进这二组基本的运动，可以实现任意曲线的行走。如图3.12，由三维实体模型可知，后轮组摆杆的摆动角度为±60°，轴距L为800mm，因此，易算得机器人车体的最小转弯半径R=1600mm。
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图3.12 小车转弯示意图
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第四章 爬楼机器人控制系统设计
4.1 机器人爬楼梯的控制目标
机器人爬楼梯的复杂性主要有两方面[26]的原因，一是楼梯形式的多样性，二是机器人爬楼梯过程中所固有的不稳定性，因此必须根据楼梯的形式，选择合适的环境感知和运动控制方法，控制机器人爬楼梯的过程。
据课题安排，时间关系，我们采取程序导航的控制系统，验证方案的可行性。假定楼梯两侧都是有墙壁的，机器人具有利用传感器和执行机构完成和外界环境交互的功能，并且能够实时地对外界环境的激励做出反应；在到达楼梯转弯处平台时，通过执行固定的程序进行转弯、移动和对准下一层楼梯台阶；对于不可预测的事件，如检测到形状、大小不同的障碍物，应该进行相应的应对措施，确定机器人的越障或者避障行为。本文的爬楼机器人系统的控制目标是：使机器人按照操作员编制的程序，进行爬楼、越障及避障，顺利到达目的地。 4.2 机器人的体系结构及系统组成
移动机器人的体系结构是由三类基本模块：感知模块，规划模块，执行模块的组织方式所决定的。目前具有代表性体系结构可分为三大类型，即基于知识的体系结构(又称为水平分解型)，基于行为的体系结构(又称为垂直分解型)和混合体系结构。
基于知识的体系结构是目前自主移动机器人的控制体系结构之一，如图4.1所示。这种移动机器人控制体系结构强调带有环境模型的中央规划器是机器人智能不可缺少的组成部分，而且该模型必须是准确的、一致的。因此，传感器信息的校验具有与模型本身同等的重要性。基于知识的体系结构是一种按信息流向将功能模块依序分解排列的结构。在这种系统中，感知、建模、规划、任务执行和驱动控制等模块次序分明，前者的输出结果即为后者的输入，所以又称为SMPA(Sense—Model—Plan—Act)结构。这种
图4.1基于知识体系结构原理图
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