群体机器人的设计是对蚁群和蜂群等的群体行为的模拟。这些自主机器人需要了解它们的电源系统，特别是电池寿命。在这类机器人中电源分配非常重要，因为需要给无数的板载传感器、致动器和通信模块供电(图1)。
图1：硬件架构设计表明，所有部件都要由典型群体机器人的板载电池系统供电。(图片摘自参考文献1)
本文选择了可充电的镍氢(NiMH)电池和锂聚合物电池作为群体机器人的供电源。这类电池具有尺寸小、重量轻并且容易安装进机器人体内的特征。
设计师计算总功耗时需要考虑传感器、致动器、微控制器、摄像机和机器人中使用的所有其它电子元件在完成各自任务时所消耗的电流。
对一个高效的电源系统来说，还必须仔细考虑工作环境、地形地貌、海拔以及夹持器闭合起来拖拉物体多少次之类的动作。
设计师必须判断和测量传感器与致动器的工作时间，再将这个时间乘以它们的工作电流。举例来说，如果超声波传感器加电后的工作电流是20mA，并且80%的时间是加电的，那么所耗电流可以这么计算：0.8 x 20mA = 16mA。让我们看一个参考文献1中的例子。见表1。
表1：某个群体机器人的总功耗。群体中每个机器人可能有不同的传感器组合。(图片摘自参考文献1)
在这个例子中，由一个2000mA·h的锂聚合物电池供电，这个特定机器人群体的总功耗是650.5mA。电池寿命可以这样计算：
电池寿命=电池容量/这个机器人消耗的总功率=2000mA·h/650.5mA=3.07h。
表2：另一个群体机器人的总功耗。(图片摘自参考文献1)
第2个例子用了一个2200mA·h的锂聚合物电池供电，这个机器人消耗的总功率=815.1mA。其电池寿命计算如下：
电池寿命=电池容量/这个机器人消耗的总功率=2200mA·h/815.1mA = 2.69h。
部署机器人群体时可以利用控制算法判断特定机器人的具体任务，只有在完成分配的特定任务时才给必要的传感器和致动器供电，其它传感器和致动器则处于睡眠模式，这样可以优化工作时间和任务性能(参考文献1)。
Figure 2 A typical battery capacity vs. operating time for an individual robot in the swarm with its
set of sensors
图2：群体中配置有整套传感器的单个机器人的电池容量与工作时长的关系。(图片摘自参考文献1)
由于锂聚合物(LiPoly)化学电池具有很高的能量密度和输出电流能力，因此应该适合小型机器人使用(参考文献2)。其它优势包括体积小(有些案例中只有信用卡大小)，不受电池形状限制的柔性外形，重量轻(使用凝胶电解质可以消除所需的金属外壳)，安全性高(因为能够防止过充，电解液泄漏可能性小)。然而，锂聚合物电池仍然应该防止出现过压/欠压和过流情况。
为了部署大的机器人群体，人工给机器人充电是很不实际的。应该考虑与单个或多个充电站自动对接的技术。机器人可以设计为自动寻找充电站并自动对接，不过这对机器人来说是一个比普通任务更高级的任务，因此应该设计智能的电源模块(参考文献2)。然而，电源模块设计时应该使用可行的机械设计实现与充电站的匹配连接，方便对接充电。建议采用安全/最优的充电方案，即在机器人上再做一组接点，用于与充电器主处理器进行双向高速通信，实现正确/安全的充电。
Swarmrobot.org还简要介绍了在机器人内部或者外部安装充电管理电路的一些优缺点，同时提供了一些充电电路例子和IC(图3)。
图3：使用凌力尔特公司(很快要和ADI合并)LTC4054ES5-4.2 IC的一种可行的电源管理设计。(图片摘自参考文献2)
机器人视觉是机器人群体的一个重要方面(参考文献3)。没有视觉，群体中的机器人将很难执行它们的任务而不发生碰撞。当然，也可以使用激光雷达(LIDAR)和/或无线雷达，但使用嵌入式视觉有它的优势，特别是类似于蝗虫群检测正以高速接近的物体(其它蝗虫和障碍物)的仿生视觉。蝗虫使用宽视野的小叶大运动侦察器(LGMD)神经元能够正确地响应即将发生的碰撞。
本文将只讨论这种视觉系统所需的电源管理设计。在机器人设计中使用了参考文献3介绍的Colias群体机器人平台，该平台提供运动、短距离接近传感器和电源管理以及视觉处理模块，如图4所示。
图4：这幅图显示了Colias机器人平台(非常微型！)(a)及其框图(b)。下层电路板在框图中用红色矩形框了出来，在参考文献3的研究中有用到。(图片摘自参考文献3)
图4a中的下面一块电路板(图4b中的红框部分)负责管理功耗，并给电池充电。
在正常条件下，机器人在有围档的平台上利用短距离低功耗红外发射器通信时的功耗约为2W。使用一个3.7V、600mA·h的锂聚合物电池作为主电源时允许典型2h的工作运行时间。
机器人的运动电机是两个微型直流电机，采用脉宽调制(PWM)技术分别加以控制，每个电机由H型桥直流电机驱动器驱动，根据负载不同功耗在120mW到550mW之间,非常高效。
由于在微型封装中使用了低压CMOS图像传感器，因此3.3V的电源仅消耗60mW。图5显示了与Colias机器人平台连接的视觉模块，图6显示了系统的硬件架构。最后，表3对该机器人系统的功耗进行了总结。
图5：微型机器人，其中红色Colias平台上方的绿色部分就是视觉模块。(图片摘自参考文献3)
图6：完整的机器人硬件架构系统框图。(图片摘自参考文献3)
表3：机器人系统的功耗特性。
由于图中所示的视觉系统体积小、功耗低，因此可以在机器人中集成两个视觉模块，实现双眼视觉系统。机器人视觉系统中还有效使用了较高功耗的FPGA，但正是大功率使得在小型群体机器人中无法使用这种方案。
因此在机器人群体应用中，除了重点关注功能外，还要关注低功耗设计。当然这是很艰巨的挑战，电路设计师在做出机器人功能和运行时间决策时需要采取一定的平衡措施。
I will have more articles like this one, and the EDN Astrobotics article for space exploration, coming soon.
今后我还会写更多这方面的文章，针对太空探索领域的航天机器人的文章即将在EDN上发表。
《电子技术设计》2016年11月刊版权所有，谢绝转载。
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