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文檔簡(jiǎn)介
1、<p> 編 號(hào): </p><p> 審定成績(jī): </p><p><b> 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)</b></p><p> 課題 移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境勘測(cè)與繪圖 </p><p><b> 二○一四年五月</b></p>
2、;<p> 專業(yè)年級(jí) 機(jī)械工程及自動(dòng)化 </p><p> 學(xué) 號(hào) </p><p> 姓 名 </p><p> 指導(dǎo)教師 </p><p> 評(píng) 閱 人
3、 </p><p><b> 摘 要</b></p><p> 移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境勘測(cè)與繪圖</p><p> 移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境勘測(cè)與繪圖是機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問題。超聲傳感器和紅外傳感器在移動(dòng)機(jī)器人中的應(yīng)用大大提高了機(jī)器人探測(cè)環(huán)境的能力。利用傳感器采集到的大量數(shù)據(jù)可以進(jìn)行環(huán)境地圖的創(chuàng)建。</p&
4、gt;<p> 本文主要研究在上位機(jī)中如何處理觀測(cè)數(shù)據(jù)的問題。本文介紹的環(huán)境勘測(cè)主要是采用1個(gè)超聲波傳感器和6個(gè)紅外傳感器協(xié)同工作,超聲波傳感器的數(shù)據(jù)用來進(jìn)行地圖創(chuàng)建,紅外傳感器主要輔助機(jī)器人進(jìn)行有效的避障。采用了NI公司的Lab Windows/CVI虛擬儀器軟件建立環(huán)境地圖,并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。</p><p> 由于超聲傳感器本身存在測(cè)距誤差、散射角度大、鏡像點(diǎn)多等問題,因此在數(shù)據(jù)處理時(shí),通過
5、C語言算法對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行有效控制,去除大量不確定數(shù)據(jù)。在直線走廊、L形墻角、U形環(huán)境等實(shí)驗(yàn)條件下進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理測(cè)試。取得了比較好的效果,對(duì)環(huán)境仿真程度比較逼真。</p><p> 【關(guān)鍵詞】 移動(dòng)機(jī)器人 環(huán)境勘測(cè) 地圖創(chuàng)建 Lab Windows/CVI</p><p> ENVIRONMENT EXPLORATION AND MAP BUILDING</p>
6、;<p> BY MOBILE ROBOT</p><p><b> Abstract</b></p><p> Environment exploration and map building by mobile robot is a hot issue in the robot research field. Ultrasonic sensor
7、 and infrared sensor are used by mobile robot and they increase robot’s ability of environment exploration. Using a lot of data gathered by sensors, we can build the environment map. </p><p> This paper res
8、earch how to deal with the observation data in the PC. In this paper , single ultrasonic sensor cooperated with 6 infrared sensors to explore the environment. The data by ultrasonic sensor is used for map building, and i
9、nfrared sensors is help robot to avoid obstacles effectively. Using NI company’s virtual instrument software Lab Windows/CVI to build the environment map and treat with the data. </p><p> The ultrasonic sen
10、sor has some problems, such as measuring error, big dispersion angle, mirror image. so in the data process, we control the data point by C arithmetic and delete lots of uncertainty data. In the experiments of beeline ais
11、le, encoignure of L shape, U form, we collect environment data and do the test of data treatment. Form these experiments, we achieve the purpose. </p><p> 【Key words】 mobile robot environment exploration
12、map building Labwindows/CVI</p><p><b> 目 錄</b></p><p><b> 第一章 前言1</b></p><p> 1.1 課題背景與意義1</p><p> 1.2 代表性的研究工作2</p><p>
13、; 第二章 研究的主要內(nèi)容3</p><p> 2.1 機(jī)器人的自定位4</p><p> 2.2 移動(dòng)機(jī)器人探測(cè)環(huán)境的傳感器技術(shù)5</p><p> 2.3 多傳感器信息的融合7</p><p> 第三章 傳感器的介紹8</p><p> 3.1 超聲波傳感器8</p>
14、<p> 3.2 紅外傳感器12</p><p> 3.3 多傳感器的數(shù)據(jù)融合與控制決策13</p><p> 第四章 環(huán)境地圖的表示方法15</p><p> 4.1 拓?fù)鋱D16</p><p> 4.2 特征圖16</p><p> 4.3 網(wǎng)格圖17</p&
15、gt;<p> 4.4 直接表征法17</p><p> 第五章 環(huán)境地圖創(chuàng)建設(shè)計(jì)方案18</p><p> 5.1 障礙點(diǎn)位置的推算19</p><p> 5.2 軟件設(shè)計(jì)23</p><p> 5.3 不確定信息處理26</p><p> 第六章 實(shí)驗(yàn)仿真29<
16、/p><p> 6.1 直線走廊環(huán)境29</p><p> 6.2 L型環(huán)境30</p><p> 6.3 U形環(huán)境31</p><p> 第七章 結(jié)論與研究展望32</p><p> 7.1 多智能機(jī)器人協(xié)調(diào)探測(cè)32</p><p> 7.2 實(shí)時(shí)在線探測(cè)33<
17、;/p><p> 7.3 多傳感器信息融合33</p><p> 7.4 三維環(huán)境地圖構(gòu)建33</p><p><b> 致 謝34</b></p><p><b> 參考文獻(xiàn)35</b></p><p> 第一章 前言 </p><
18、;p> 1.1 課題背景與意義</p><p> 移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境勘測(cè)與地圖創(chuàng)建是機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。對(duì)于已知環(huán)境中的機(jī)器人自主定位和已知機(jī)器人位置的地圖創(chuàng)建已經(jīng)有了一些實(shí)用的解決方法。然而在很多環(huán)境中機(jī)器人不能利用全局定位系統(tǒng)進(jìn)行定位,而且事先獲取機(jī)器人工作環(huán)境的地圖很困難,甚至是不可能的。這時(shí)機(jī)器人需要在自身位置不確定的條件下,在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖,同時(shí)利用地圖進(jìn)行自主定位和導(dǎo)航。這就是
19、移動(dòng)機(jī)器人的同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建(SLAM)問題。SLAM也稱為CML(Concurrent Mapping and Localization),最先是由smithself和Cheeseman提出來的。由于其重要的理論與應(yīng)用價(jià)值,被很多學(xué)者認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)真正全自主移動(dòng)機(jī)器人的關(guān)鍵。在SLAM中,機(jī)器人利用自身攜帶的傳感器識(shí)別未知環(huán)境中的特征標(biāo)志,然后根據(jù)機(jī)器人與特征標(biāo)志之間的相對(duì)位置和里程計(jì)的讀數(shù)估計(jì)機(jī)器人和特征標(biāo)志的全局坐標(biāo)。這種在線的定位
20、與地圖創(chuàng)建需要保持機(jī)器人與特征標(biāo)志之間的詳細(xì)信息。近幾年來,SLAM的研究取得了很大的進(jìn)展,并已應(yīng)用于各種不同的環(huán)境,如:室內(nèi)環(huán)境、水下、室外環(huán)境。</p><p> 探測(cè)環(huán)境與構(gòu)建地圖是移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域中發(fā)展起來的一個(gè)研究方向,受到了研究人員的日益關(guān)注??臻g和危險(xiǎn)場(chǎng)合是機(jī)器人的一個(gè)很重要應(yīng)用領(lǐng)域。很多情況下,作業(yè)空間的信息是未知的,這樣在派機(jī)器人進(jìn)入該環(huán)境時(shí),就需要它對(duì)作業(yè)環(huán)境能進(jìn)行有效地探測(cè),構(gòu)建出作業(yè)環(huán)
21、境的地圖來。只有在了解了環(huán)境的基礎(chǔ)上才可能進(jìn)行導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、避障策略和其他操作的設(shè)計(jì)。</p><p> 1.2 代表性的研究工作</p><p> 從移動(dòng)機(jī)器人構(gòu)建地圖方面公開發(fā)表的文章來看,多數(shù)研究工作尚處于模型或設(shè)計(jì)/模擬階段。多是在仿真條件下研究相應(yīng)的算法。這里僅列出了比較有代表性的一些研究工作。</p><p> 美國(guó)Ohio State Uni
22、versity建立的GPSVan系統(tǒng),采用了GPS、INS、輪式計(jì)數(shù)器、CCD與彩色視頻攝像機(jī)等傳感器。</p><p> 德國(guó)U.Armed Forces建立的KISS系統(tǒng),采用了GPS、INS、測(cè)距儀、高度計(jì)、CCD與彩色視頻攝像機(jī)等傳感器。</p><p> 德國(guó)Tech.School Aachen建立的Surveying Vehicle系統(tǒng),采用了GPS、輪式傳感器、氣壓計(jì)、視
23、頻CCD等傳感器。</p><p> 加拿大的Geofit Inc.建立的VISA系統(tǒng),采用了GPS、INS、CCD與彩色攝像機(jī)等傳感器。</p><p> 美國(guó)CMU建立的Ambler和Navlab系統(tǒng),分別采用了激光雷達(dá)掃描儀、推測(cè)定位法和視頻CCD、Doppler、聲納傳感器。</p><p> 參與ARPA工程的幾家公司和大學(xué)建立了UGV系統(tǒng),采用了紅
24、外彩色立體視頻攝像機(jī)、激光雷達(dá)、GPS、傾斜計(jì)、流量羅盤等傳感器。</p><p> 上述幾種系統(tǒng)主要是用來構(gòu)建道路圖的,因?yàn)槎际褂昧薌PS。利用立體視覺可以得到環(huán)境特征的相對(duì)位置,從而能構(gòu)建出部分三維地圖來。</p><p> 在以前的研究基礎(chǔ)上,美國(guó)CMU用一個(gè)名為Minerva的交互式導(dǎo)游機(jī)器人在一座博物館中為游人做向?qū)?。他們利用Monte Carlo定位器得出用最大概率值表示的
25、地圖來。在他們的研究中也運(yùn)用了多種理論進(jìn)行地圖構(gòu)建,包括貝葉斯理論、馬爾可夫方法、卡爾曼濾波算法、概率論算法等。</p><p> Cai和Pagac分別用范圍傳感器進(jìn)行了單個(gè)機(jī)器人和多個(gè)機(jī)器人對(duì)簡(jiǎn)單環(huán)境的探測(cè)。Hans用基于特征的方法產(chǎn)生擴(kuò)展卡爾曼濾波器對(duì)機(jī)器人的定位與環(huán)境圖繪制加以合成。Ducket將模糊ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及預(yù)測(cè)性軌跡過濾方法引入到機(jī)器人的學(xué)習(xí)中,實(shí)現(xiàn)環(huán)境信息的更新;Yamauchi利用Fr
26、ontier_cell理論研究了環(huán)境的探測(cè)問題,而Shanahan對(duì)這一問題的研究則側(cè)重于用邏輯公式描述智能體與環(huán)境的關(guān)系,他采用的是事件積分法;Moorehead的研究中引用了Greedy Search Algorithm來搜集環(huán)境信息。由于機(jī)器人準(zhǔn)確地知道其相對(duì)位置,使得問題集中在如何感知環(huán)境信息,如何將感知的環(huán)境信息合理地融合,以及如何有效地協(xié)作和避障,從而較準(zhǔn)確地畫出環(huán)境地圖來。</p><p> 第二
27、章 研究的主要內(nèi)容</p><p> 早期的許多系統(tǒng)是由操作者手動(dòng)指揮機(jī)器人在環(huán)境中運(yùn)動(dòng),要么是依靠預(yù)先存儲(chǔ)的地圖,要么是采用被動(dòng)機(jī)構(gòu)來構(gòu)建地圖。而在另外的系統(tǒng)中,構(gòu)建地圖所需要的傳感器-計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)是由機(jī)器人在人工控制下采集到的,然后再采用離線的學(xué)習(xí)算法來找到與數(shù)據(jù)匹配的最好的地圖來。盡管這些方法有一定的優(yōu)點(diǎn),但是人工干預(yù)代價(jià)太大,而且易于產(chǎn)生人為誤差。同樣的,盡管反應(yīng)式行為通常具有很好的魯棒性,但卻不能保證
28、在復(fù)雜大環(huán)境下建造出完整的地圖來。因此最靈活的方法是讓機(jī)器人通過基于地圖的自動(dòng)搜索來自行構(gòu)造地圖,也就是說機(jī)器人能夠自動(dòng)標(biāo)識(shí)出未探測(cè)的區(qū)域來,根據(jù)自己構(gòu)建的地圖導(dǎo)航到這些區(qū)域,同時(shí)也不斷地更新它所構(gòu)建的地圖?,F(xiàn)在該方向的研究主要集中在機(jī)器人的自定位、傳感器技術(shù)和信息融合三方面。</p><p> 移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境勘測(cè)與繪圖領(lǐng)域中存在一些關(guān)鍵問題及難點(diǎn):</p><p> ·機(jī)器
29、人地圖創(chuàng)建中的導(dǎo)航問題。在完全未知的環(huán)境里,機(jī)器人沒有任何的參照物,只能依靠自己并不十分準(zhǔn)確的傳感器來獲取外界信息,由于計(jì)算實(shí)時(shí)性的限制,如同一個(gè)盲人在建筑物里摸索的情況,這種情況下,定位是比較困難的。實(shí)際上目前機(jī)器人地圖創(chuàng)建的一個(gè)主要難點(diǎn)也正是難以解決機(jī)器人自身精確定位的問題。</p><p> ·環(huán)境特征不夠明顯時(shí)。例如比較空曠的室外環(huán)境中,很難提取到合適的環(huán)境特征。</p><
30、;p> ·傳感器信息比較少,難以從一次感知信息中獲得環(huán)境特征。例如使用聲納或紅外傳感器。</p><p> ·動(dòng)態(tài)干擾。大多數(shù)研究都是假設(shè)機(jī)器人所在的環(huán)境是一個(gè)靜態(tài)環(huán)境,當(dāng)環(huán)境中存在動(dòng)態(tài)障礙物(例如走動(dòng)的人)時(shí),機(jī)器人可能會(huì)給出錯(cuò)誤的結(jié)果,即地圖中出現(xiàn)不存在的靜態(tài)障礙物。為去除動(dòng)態(tài)干擾,可以借助其他傳感器(例如視覺)識(shí)別出環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物,也可以通過冗余信息的融合將干擾濾掉。<
31、;/p><p> ·綁架問題(kidnapping problem),即機(jī)器人的位置由于外力的作用發(fā)生了突然變化,但機(jī)器人自己并不知道發(fā)生了變化,而環(huán)境的變化使得機(jī)器人信息混亂,得到的地圖也變得不可靠。</p><p> ·大規(guī)模循環(huán)環(huán)境,例如環(huán)形走廊,這樣的環(huán)境缺乏局部特征,定位算法則由于失去參照而產(chǎn)生越來越大的積累誤差。對(duì)于以上問題,一方面需要提高機(jī)器人個(gè)體的感知能
32、力,另一方面也需要在現(xiàn)有的機(jī)器人感知能力限制下,設(shè)計(jì)更好的不確定信息處理算法,提高系統(tǒng)的可靠性。</p><p> 2.1 機(jī)器人的自定位</p><p> 關(guān)于機(jī)器人的自定位研究對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人來說,為了能高效率地從環(huán)境中穿行并到達(dá)目的地,或者要構(gòu)建出環(huán)境的地圖來,就必須找到一種方法,使它能根據(jù)環(huán)境中已知的一些特征而判斷出它自身的位置來。這就是機(jī)器人的定位問題。機(jī)器人要想能在未知環(huán)境
33、中自動(dòng)行走,定位是最基本的問題。</p><p> 通常,最基本的定位方法是推測(cè)定位法。這種方法是通過對(duì)機(jī)器人的速度進(jìn)行時(shí)間積分而確定機(jī)器人距離起始位置發(fā)生的位置變化。但是,單純用推測(cè)定位法容易產(chǎn)生隨時(shí)間無限增大的誤差,這就需要在此基礎(chǔ)上再采用另外一些附加措施,來周期性地糾正機(jī)器人的位置誤差。通常情況下是用擴(kuò)展的卡爾曼濾波器將附加的定位技術(shù)與推測(cè)定位法相結(jié)合,來更為準(zhǔn)確地更新機(jī)器人的位置。有許多方法可以實(shí)現(xiàn)基于
34、傳感器的定位技術(shù),而這些技術(shù)往往是通過確定一些探測(cè)到的環(huán)境特征與已知的環(huán)境地圖間的對(duì)應(yīng)附和性而實(shí)現(xiàn)定位的。有了地圖中一些特征物的已知位置和被感知到的這些特征物距機(jī)器人的位置,就可以確定出機(jī)器人的當(dāng)前位置。</p><p> 2.2 移動(dòng)機(jī)器人探測(cè)環(huán)境的傳感器技術(shù)</p><p> 無論是定位還是行走,機(jī)器人都是靠傳感器收集環(huán)境信息來實(shí)現(xiàn)的。目前,機(jī)器人進(jìn)行環(huán)境探測(cè)所用的傳感器主要有范
35、圍傳感器(包括聲納、紅外、激光等)和視覺傳感器。早期的研究集中在傳感器硬件的改進(jìn)上,現(xiàn)在逐漸轉(zhuǎn)移到算法開發(fā)上。任何傳感器都有其固有的局限性,會(huì)產(chǎn)生信號(hào)噪聲。探測(cè)環(huán)境信息的信息噪聲可以通過補(bǔ)償算法加以消除,而定位產(chǎn)生的噪聲則會(huì)對(duì)定位產(chǎn)生直接的誤差。而且傳感器的范圍和分辨率限制使得一些很重要的環(huán)境性質(zhì)無法被檢測(cè)到。而機(jī)器人與環(huán)境的模型本身就具有模糊性的,也會(huì)對(duì)傳感系統(tǒng)探測(cè)帶來額外的不確定性。下面是對(duì)探測(cè)環(huán)境所采用的傳感器技術(shù)進(jìn)行的總結(jié):&l
36、t;/p><p> 2.2.1 測(cè)距法</p><p> 測(cè)距法在短時(shí)間內(nèi)的探測(cè)結(jié)果有很高的準(zhǔn)確度,但傳感器需要極高的采樣率。而且誤差隨時(shí)間的積累會(huì)使最終的位置誤差很大。實(shí)際誤差分為兩類:系統(tǒng)誤差和非系統(tǒng)誤差。系統(tǒng)誤差是由機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)上的不完善引起的;非系統(tǒng)誤差是機(jī)器人與環(huán)境地面之間因打滑、撞擊等引起的。</p><p> 2.2.2 慣性導(dǎo)航</p&g
37、t;<p> 慣性導(dǎo)航用陀螺儀和加速儀的測(cè)量結(jié)果積分合成得到機(jī)器人位置。這種方式不需要外在的參考系。但是慣性傳感數(shù)據(jù)會(huì)隨時(shí)間產(chǎn)生偏差,每次積分后原先的微小誤差都會(huì)無限制地增大。光纖陀螺儀(又稱為激光陀螺儀)用來檢測(cè)和修正系統(tǒng)產(chǎn)生的位置誤差,其檢測(cè)非常準(zhǔn)確。</p><p> 2.2.3 磁性羅盤</p><p> 從對(duì)推測(cè)定位累積誤差的影響來說,機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)朝向在導(dǎo)航
38、參數(shù)(坐標(biāo)與運(yùn)動(dòng)朝向)中是最重要的。磁性羅盤就能夠檢測(cè)出機(jī)器人的絕對(duì)運(yùn)動(dòng)朝向來。其不足是在電源線或輪子的結(jié)構(gòu)附近地球磁場(chǎng)往往會(huì)被扭曲。根據(jù)與地球磁場(chǎng)有關(guān)的物理影響不同,可以分為機(jī)械式磁羅盤、流量控制磁羅盤、大廳效應(yīng)羅盤、磁致阻抗羅盤和磁致彈性羅盤。對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人而言,流量控制羅盤較為適用。</p><p> 2.2.4 主動(dòng)燈塔</p><p> 主動(dòng)燈塔可以很可靠地被檢測(cè)到,并且只
39、需要最少的處理就可以提供精確的定位信息。它可以容忍很高的采樣率,從而產(chǎn)生很高的可靠性,其不足是會(huì)導(dǎo)致很高的安裝和維護(hù)費(fèi)用。探測(cè)方法有三邊法和三角法。</p><p> 2.2.5 全球定位系統(tǒng)</p><p> 全球定位系統(tǒng)由若干衛(wèi)星和地面接收器組成,主要適用于室外環(huán)境的地圖建造。用一種很先進(jìn)的三邊算法地面接收器可以計(jì)算出衛(wèi)星的位置來,已知地面接收器與三個(gè)衛(wèi)星間的距離,從理論上就可以
40、計(jì)算出接受器的緯度、經(jīng)度和高度。由于樹木和山地的影響帶來的周期性信號(hào)阻滯、多路徑干擾、初步導(dǎo)航系統(tǒng)定位精度不夠等是這類系統(tǒng)的不足之處。</p><p> 2.2.6 路標(biāo)導(dǎo)航</p><p> 在路標(biāo)導(dǎo)航中,一般來說,路標(biāo)都有固定的已知位置,機(jī)器人參照路標(biāo)可以進(jìn)行相對(duì)定位。為了使問題簡(jiǎn)化,經(jīng)常假設(shè)機(jī)器人的當(dāng)前位置和朝向已經(jīng)劃定,機(jī)器人只需在有限的區(qū)域內(nèi)尋找路標(biāo)。為了成功檢測(cè)出路標(biāo)來,
41、需要很高的測(cè)距精度。</p><p> 2.3 多傳感器信息的融合</p><p> 由于越來越多的研究采用了多種或多個(gè)傳感器,就出現(xiàn)了多傳感器信息的融合問題。多傳感器信息融合系統(tǒng)把從多個(gè)傳感器得到的信息結(jié)合起來,可以更好地描述探測(cè)對(duì)象。多傳</p><p> 感器比單種或單個(gè)傳感器能提供冗余和互補(bǔ)性的信息。冗余信息可以用來降低某類傳感器信息的不確定性,使系
42、統(tǒng)在某一傳感器失效時(shí)仍保持穩(wěn)定性,或者說具有魯棒性?;パa(bǔ)性信息可以更為完整地提供被探測(cè)對(duì)象的狀態(tài)。盡管遇到的具體問題困難各異,但最終目標(biāo)是一樣的,就是利用所有能得到的數(shù)據(jù)來更好地理解被研究的現(xiàn)象。</p><p> 2.3.1 融合結(jié)構(gòu)</p><p> 關(guān)于融合結(jié)構(gòu)可分為3類:集中式結(jié)構(gòu)、分層式結(jié)構(gòu)和分布式結(jié)構(gòu)。</p><p> 傳統(tǒng)的融合結(jié)構(gòu)是集中式的
43、,來自不同傳感器的數(shù)據(jù)被送到一個(gè)中央元件,即融合節(jié)點(diǎn),在這里完成數(shù)據(jù)的融合。集中式融合結(jié)構(gòu)有如下缺點(diǎn):計(jì)算和通信的負(fù)載過重,融合節(jié)點(diǎn)可能失效,對(duì)系統(tǒng)和傳感器的變化不具有適應(yīng)性。</p><p> 在分層式結(jié)構(gòu)中,有若干個(gè)融合節(jié)點(diǎn)可以完成間接的數(shù)據(jù)融合,還有一個(gè)中央融合節(jié)點(diǎn),作最后的融合。由于各融合節(jié)點(diǎn)可以在不同的處理器中,這樣計(jì)算負(fù)荷就減小了。但是它存在通信瓶頸和中央融合節(jié)點(diǎn)的問題。</p>&l
44、t;p> 而分布式融合結(jié)構(gòu)是由多個(gè)融合節(jié)點(diǎn)組成,各融合節(jié)點(diǎn)處理與其相應(yīng)的傳感器提供的數(shù)據(jù),并將所得的信息發(fā)送給其他的節(jié)點(diǎn),使其可以在相應(yīng)的融合處理過程中使用該信息。根據(jù)融合節(jié)點(diǎn)的連接方式,可以給分布式結(jié)構(gòu)定義出不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來。在完全連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,所有的融合節(jié)點(diǎn)都與其他的融合節(jié)點(diǎn)相連接,并接收信息,從而可以在融合過程中使用所有能得到的數(shù)據(jù)。而在不完全連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,融合節(jié)點(diǎn)只能使用不同傳感器的部分信息。分布式融合結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)
45、在于其具有模塊化、適應(yīng)性和可擴(kuò)展性,以及對(duì)一些節(jié)點(diǎn)的失效具有魯棒性。</p><p> 2.3.2 融合算法</p><p> 關(guān)于融合算法基本上有2種理論:決策或檢測(cè)理論與估計(jì)理論。前者主要用來做決定,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)或分類。其基礎(chǔ)理論為人工智能技術(shù),如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊邏輯,貝葉斯方法,基于規(guī)則的方法,Dempster-Shafer方法。后者是要找到與所觀察到的數(shù)據(jù)較吻合的狀態(tài)。估計(jì)
46、理論問題可以分為以下3類:過濾、預(yù)測(cè)和消除不確定性,分別指:上一次感知的時(shí)間、將來的某一時(shí)間和過去的某一時(shí)間,在當(dāng)前所能得到的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,估計(jì)系統(tǒng)的狀態(tài)。三者的結(jié)合則可以用全部的信息來估計(jì)系統(tǒng)在任何時(shí)間的狀態(tài),并且能處理異步數(shù)據(jù)的融合。但是由于其計(jì)算量太大,因此在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中并非十分適用。</p><p> 第三章 傳感器的介紹</p><p> 3.1 超聲波傳感器</p&g
47、t;<p> 超聲波是一種只有少數(shù)生物(如蝙蝠、海豚)才能感覺到的機(jī)械波,其頻率在20kHZ以上,波長(zhǎng)短,繞射小,能定向傳播。它具有縱波(在氣、液、固體中傳播)、橫波(在固體中傳播)和表面波(沿固體表面?zhèn)鞑?三種波型,而且遇到雜質(zhì)或傳播介質(zhì)分界面會(huì)產(chǎn)生明顯的反射,這種反射不是嚴(yán)格定向的,具有散射性。</p><p> 以超聲波作為檢測(cè)手段,必須產(chǎn)生超聲波和接收超聲波。完成這種功能的裝置就是超聲波
48、傳感器,習(xí)慣上稱為超聲換能器,或者超聲探頭。 超聲波探頭主要由壓電晶片組成,既可以發(fā)射超聲波,也可以接收超聲波。小功率超聲探頭多作探測(cè)作用。它有許多不同的結(jié)構(gòu),可分直探頭(縱波)、斜探頭(橫波)、表面波探頭(表面波)、蘭姆波探頭(蘭姆波)、雙探頭(一個(gè)探頭反射、一個(gè)探頭接收)等。</p><p> 在移動(dòng)機(jī)器人中應(yīng)用的超聲波傳感器,是利用超聲波在空氣中的定向傳播和固體反射特性(縱波),通過接收自身發(fā)射的超
49、聲波反射信號(hào),根據(jù)超聲波發(fā)出及回波接收時(shí)間差及傳播速度,計(jì)算出傳播距離,從而得到障礙物到機(jī)器人的距離。從發(fā)射波束特性知,由于擴(kuò)散角的原因,使超聲測(cè)距的角度分辨率較低,但距離分辨率較高(lcm左右),目前最大探測(cè)距離為15米,最小盲區(qū)0.3--0.4米。超聲波傳感器具有反映靈敏、探測(cè)速度快(一個(gè)測(cè)量周期僅需幾十毫秒)的優(yōu)點(diǎn),而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,體積小,成本低,因而在目前己知的實(shí)驗(yàn)型和應(yīng)用型移動(dòng)機(jī)器人中,多數(shù)都安裝了它,用于室內(nèi)和室外近距離避(停
50、)障。通常,以多個(gè)傳感器組成陣列形式,根據(jù)單個(gè)傳感器擴(kuò)散角及反射特性,確定合理的密度,己覆蓋要求的探測(cè)區(qū)??偟膩碚f,超聲波傳感器的造價(jià)低廉、速度快、距離分辨率較高,但其方向性茶、鏡面反射嚴(yán)重、測(cè)距范圍小,因此,比較適合于室內(nèi)環(huán)境的距離測(cè)量,在室外場(chǎng)合下無法滿足應(yīng)用的要求。</p><p> 3.1.1 超聲波傳感器的性能指標(biāo) 超聲探頭的核心是其塑料外套或者金屬外套中的一塊壓電晶片。構(gòu)成晶片的材料可以有許
51、多種。晶片的大小,如直徑和厚度也各不相同,因此每個(gè)探頭的性能是不同的,我們使用前必須預(yù)先了解它的性能。超聲波傳感器的主要性能指標(biāo)包括: </p><p><b> (1)工作頻率</b></p><p> 工作頻率就是壓電晶片的共振頻率。當(dāng)加到它兩端的交流電壓的頻率和晶片的共振頻率相等時(shí),輸出的能量最大,靈敏度也最高。 (2)工作溫度</p>
52、<p> 由于壓電材料的居里點(diǎn)一般比較高,特別時(shí)診斷用超聲波探頭使用功率較小,所以工作溫度比較低,可以長(zhǎng)時(shí)間地工作而不失效。醫(yī)療用的超聲探頭的溫度比較高,需要單獨(dú)的制冷設(shè)備。 ?。?)靈敏度</p><p> 主要取決于制造晶片本身。機(jī)電耦合系數(shù)大,靈敏度高;反之,靈敏度低。</p><p> 3.1.2 超聲波測(cè)距原理</p><p> 由
53、物理學(xué)知,聲波屬于彈性機(jī)械波,按振動(dòng)頻率的不同,分為次聲波(小于20),聲波(20~20)及超聲波(以上)。由于超聲波反射能力很強(qiáng),而且波長(zhǎng)也遠(yuǎn)比一般的平面反射物表面粗糙度大,所以通常對(duì)堅(jiān)硬物質(zhì)表面都能反射,利用這一特性,可以將超聲波用于物體定位。</p><p> 人們?cè)O(shè)計(jì)了各種各樣的超聲波定位裝置。這里使用的測(cè)量方法是“回波法”,其基本原理如圖3.1所示。</p><p> 超聲波
54、傳感器將固定頻率的超聲波發(fā)射出去。聲波在傳播過程中,遇到障礙物后被反射回來。由于發(fā)射出去的超聲波及反射回來的超聲波頻率相同。因此超聲波傳感器可將反射回來的超聲波與環(huán)境中其他頻率的聲波信號(hào)區(qū)別開來,從而捕獲回波信號(hào)。</p><p> 令超聲波發(fā)射時(shí)刻為,返回時(shí)刻為。則超聲波傳感器與障礙物距離d為:</p><p><b> 式中表示聲速</b></p>
55、<p> 聲波在傳輸及反射過程中會(huì)有損耗,幅值變化程度與探測(cè)距離成反比。障礙物越遠(yuǎn),反射回來的超聲波能量越低。當(dāng)距離大到一定程度,反射回的超聲波信號(hào)非常微弱,不被檢測(cè)到,超聲波測(cè)距模塊達(dá)到測(cè)量閾值上限。目前基于“回波法”的超聲波測(cè)距模塊測(cè)量閾值上限一般為3~10米。對(duì)于給定的超聲波傳感器探頭,閾值上限主要是由發(fā)射功率決定的。超聲波發(fā)射能量越大,幅值越高,其探測(cè)的距離就越遠(yuǎn)。</p><p> 3
56、.1.3 超聲波頻率的選取</p><p> 前文已經(jīng)提到超聲波是大于的聲波。不同頻率的聲波在大氣中的傳播速度是相等的。但聲波頻率越高,衰減地就越厲害,傳播距離就越短。因此頻率較低的超聲波傳播距離較長(zhǎng);但由于其波長(zhǎng)較長(zhǎng),因此測(cè)量精度較低。例如當(dāng)頻率為時(shí),波長(zhǎng)為0.85厘米,當(dāng)頻率為時(shí)波長(zhǎng)為1.7厘米。所以雖然的聲波傳播距離較遠(yuǎn),但是精度卻降低了一倍。因此在設(shè)計(jì)超聲測(cè)距模塊時(shí)應(yīng)該綜合考慮,在既不影響接收時(shí)強(qiáng)度,
57、又具備所需精度情況下,對(duì)測(cè)距儀選用頻率。在本實(shí)驗(yàn)中,要求超聲波測(cè)量距離為3米,因此選用的超聲波探頭較為合適。</p><p> 3.1.4 超聲波測(cè)距的優(yōu)、缺點(diǎn)</p><p><b> 超聲波測(cè)距的優(yōu)點(diǎn):</b></p><p> 1.超聲波對(duì)色彩、光照度不敏感,可適用于識(shí)別透明、半透明及漫反射性差的物體(如玻璃,拋光體)。</
58、p><p> 2.超聲波對(duì)外界光線和電磁場(chǎng)不敏感,可用于黑暗、有灰塵或煙霧、電磁干擾強(qiáng)、有毒等惡劣環(huán)境中。</p><p> 3.超聲波傳感器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,體積小,費(fèi)用低,信息處理簡(jiǎn)單可靠,易于實(shí)現(xiàn)。</p><p><b> 超聲波測(cè)距的缺點(diǎn):</b></p><p> 1.由超聲波原理可知,它是以聲波速度不變?yōu)榛A(chǔ)的
59、,然而在實(shí)際環(huán)境中,聲波速度會(huì)受環(huán)境中各種因素例如氣體密度、溫度、濕度、分子成分等的影響,從而給測(cè)量帶來誤差。</p><p> 2.此外由于超聲波能量較強(qiáng),即使在給定空間中只有一個(gè)超聲波發(fā)射源,仍然可能因?yàn)槌暡ㄔ诳臻g中反復(fù)彈射而帶來干擾誤差。</p><p> 3.超聲波測(cè)距模塊在近距離有盲區(qū),且方向性較差。</p><p> 3.1.5 超聲傳感器的構(gòu)
60、架方案</p><p> 目前國(guó)內(nèi)外類似的環(huán)境探測(cè)移動(dòng)機(jī)器人,采用的多是利用多超聲傳感器按不同角度組成</p><p> 陣列的方式對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行探測(cè)。而我們研制的移動(dòng)機(jī)器人獨(dú)創(chuàng)性的采用了一個(gè)超聲傳感器</p><p> 加轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)的方式來實(shí)現(xiàn)同樣的功能。缺點(diǎn)是實(shí)時(shí)性不高,行駛速度有限。但由于我們采取了根據(jù)環(huán)境信息自動(dòng)調(diào)節(jié)行駛速度的控制策略,很好的解決了這個(gè)問
61、題。在保證精度的前提下,最高速度達(dá)到了1m/s,在目前移動(dòng)機(jī)器人中屬于速度較高的類型。</p><p> 圖3.2 超聲傳感器轉(zhuǎn)動(dòng)角度位置圖</p><p> 優(yōu)點(diǎn)是由于使用較少的高精度超聲波傳感器,一方面成本顯著降低,另一方面大大縮小了我們的移動(dòng)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)尺寸,體形輕巧。 </p><p> 3.2 紅外傳感器</p><p>
62、 紅外線也是一種只有少數(shù)生物(如響尾蛇)才能感覺到的光波,其波長(zhǎng)為lam- 1000nm,具有定向傳播和反射能力。盡管自然環(huán)境中各種物體均能不同程度的釋放出紅外能量,但由于其波長(zhǎng)及大小很難準(zhǔn)確分辨,故移動(dòng)機(jī)器人上的紅外傳感器,工作原理與超聲波傳感器類似,同樣采用發(fā)射固定波長(zhǎng)的紅外線并接收同一回波的主動(dòng)方式,其探測(cè)特性與超聲波傳感器恰好相反,即角度分辨率高,而距離分辨率低。當(dāng)然,它同樣具有靈敏度高,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,成本低等優(yōu)點(diǎn),因此在移動(dòng)機(jī)器
63、人中,常用作接近覺傳感器,探測(cè)臨近或突發(fā)運(yùn)動(dòng)障礙,便于機(jī)器人緊急停障。</p><p> 目前市場(chǎng)上提供的紅外線傳感器多只提供一個(gè)量程,且體積較大,不適合作為我們移動(dòng)機(jī)器人的測(cè)距傳感器。因而我們自行研制了紅外線測(cè)距模塊。為了能有效判斷障礙物與移動(dòng)機(jī)器人的距離范圍,我們的紅外線測(cè)距模塊可以將測(cè)量結(jié)果分成4段,最大測(cè)量范圍為80cm。適合作為我們移動(dòng)機(jī)器人的測(cè)距傳感器,同時(shí)此模塊還具有體積小巧的優(yōu)點(diǎn),測(cè)量頭只有1.
64、5×1.5×1cm。 </p><p> 紅外分布式接近傳感器測(cè)量結(jié)果分成4段,最大測(cè)量范圍為80cm,如表3.1 所示。這樣,移動(dòng)機(jī)器人便可以感知其周圍障礙物的接近程度,并采取相應(yīng)的避障控制算法,很大程度上提高了移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的能力和效率。</p><p> 表3.1 紅外傳感器的探測(cè)距離分布</p><p> 3.3
65、 多傳感器的數(shù)據(jù)融合與控制決策</p><p> 移動(dòng)機(jī)器人配備了多種傳感器,包括1個(gè)超聲波傳感器、6個(gè)分段式紅外線傳感器、加速度計(jì)、里程計(jì)和角速度陀螺儀。這些傳感器采集的信息有些是冗余的,有些是互補(bǔ)的。將多傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,以充分利用傳感器資源,從而使系統(tǒng)做出更優(yōu)的控制決策,如圖3.3。</p><p> 圖3.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合與控制決策</p><p&
66、gt; 其中,超聲波傳感器和一個(gè)紅外線傳感器可旋轉(zhuǎn),對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行探測(cè)。超聲波傳感器每隔讀取一次值,用黑色的長(zhǎng)線表示;紅外線傳感器每隔讀取一次數(shù)值,用紅色的短線表示,為超聲波傳感器的波束角,如圖3.4所示。</p><p> 圖3.4 超聲波與紅外線掃描示意圖</p><p> 如圖3.5所示“探索者”環(huán)境感知系統(tǒng)由6個(gè)分段式紅外線傳感器(圓圈),</p><p
67、> 1個(gè)超聲波傳感器(三角形)和一個(gè)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)組成。車輛前進(jìn)時(shí),超聲波傳感器以及1、2、3號(hào)紅外線傳感器提供環(huán)境信息。車輛后退時(shí)4、5、6號(hào)紅外線傳感器提供環(huán)境信息。</p><p> 第四章 環(huán)境地圖的表示方法</p><p> 創(chuàng)建地圖必須解決三個(gè)基本的問題</p><p> 1)如何表示環(huán)境地圖,即地圖的表示方法。</p><
68、p> 2)怎樣獲得環(huán)境信息,機(jī)器人在環(huán)境中漫游并記錄傳感器的感知數(shù)據(jù),這就涉及到機(jī)器人的導(dǎo)航問題。</p><p> 3)怎樣表示獲得的環(huán)境信息并根據(jù)環(huán)境信息更新地圖,這里需要解決對(duì)不確定信息的描述和處理方法。</p><p> 可以提出很多用于表示環(huán)境地圖的方法,但這種方法應(yīng)滿足下面三個(gè)要求:</p><p><b> ·便于計(jì)算
69、機(jī)的處理</b></p><p> ·容易加入新的信息更新地圖</p><p> ·機(jī)器人可以依靠該地圖信息完成特定的任務(wù),如導(dǎo)航、搜索等等。 </p><p> 構(gòu)造地圖的目的是用于絕對(duì)坐標(biāo)系下的位姿估計(jì)并指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃。環(huán)境預(yù)存地圖可以是CAD模型圖、手工繪制的結(jié)構(gòu)圖或者由傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)造的模型圖。地圖的表示方法有四種
70、:拓?fù)鋱D、特征圖、網(wǎng)格圖及直接表征法。拓?fù)鋱D把室內(nèi)環(huán)境表示為帶結(jié)點(diǎn)和相關(guān)連接線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖,其中結(jié)點(diǎn)表示環(huán)境中的重要位置點(diǎn)(拐角、門、電梯、樓梯等),邊表示結(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系,如走廊等。特征圖用有關(guān)的幾何特征(如點(diǎn)、直線、面)表示環(huán)境。網(wǎng)格圖則是把環(huán)境劃分成一系列網(wǎng)格,其中每一網(wǎng)格給定一個(gè)可能值,表示該網(wǎng)格被占據(jù)的幾率。直接表征法省去了網(wǎng)格或特征表示這一中間環(huán)節(jié),直接用傳感器讀取的數(shù)據(jù)來構(gòu)造機(jī)器人的位置空間。幾種方法各有自己的特點(diǎn)和適用范
71、圍,其中特征圖和網(wǎng)格圖應(yīng)用最普遍。</p><p><b> 4.1 拓?fù)鋱D</b></p><p> 拓?fù)鋱D通常是根據(jù)環(huán)境結(jié)構(gòu)定義的,由位置結(jié)點(diǎn)和連接線組成。環(huán)境的拓?fù)淠P途褪且粡堖B接線圖,其中的位置是節(jié)點(diǎn),連接器是邊。拓?fù)鋱D可組織為層次結(jié)構(gòu)。例如在最底層,一個(gè)位置可能就是一個(gè)房間,但在更上一層時(shí)則可能是一棟建筑物或一座城市。地鐵、公交</p>
72、<p> 路線圖均是典型的圖形結(jié)構(gòu)實(shí)例,其中??空緸楣?jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)間的通道為邊。拓?fù)鋯卧睦佑凶呃群头块g等,而打印機(jī)、桌椅等則是功能單元。連接器用于連接對(duì)應(yīng)的位置,如門、樓梯、電梯等。拓?fù)鋱D把環(huán)境建模為一張線圖表示,忽略了具體的幾何特征信息,不必精確表示不同節(jié)點(diǎn)間的地理位置關(guān)系,圖形抽象,表示方便。當(dāng)機(jī)器人離開一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí),機(jī)器人只需知道它正在哪一條邊上行走也就夠了。在一般的辦公環(huán)境中,走廊的岔道處成90°角,因而只有
73、四個(gè)方向需要識(shí)別。這通常應(yīng)用里程計(jì)就可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的定位。為了應(yīng)用拓?fù)鋱D進(jìn)行定位,機(jī)器人必須能識(shí)別節(jié)點(diǎn)。因此節(jié)點(diǎn)要求具有明顯可區(qū)分和識(shí)別的標(biāo)識(shí)、信標(biāo)或特征,并應(yīng)用相關(guān)傳感器進(jìn)行識(shí)別。拓?fù)鋱D易于擴(kuò)展,但難于可靠、精確地識(shí)別具體位置。</p><p><b> 4.2 特征圖</b></p><p> 利用環(huán)境特征構(gòu)造地圖是最常用的方法之一,大多數(shù)城市交通圖就是采用這
74、種方法繪制的。指示房間位置的門牌號(hào)是最易接受的特征實(shí)例。在室內(nèi)結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,最常見的特征是直線段、角、邊。這些特征可用它們的顏色、長(zhǎng)度、寬度、位置等參數(shù)表示?;谔卣鞯牡貓D一般用如下的特征集合表示:,其中是一個(gè)特征(邊、線、角等),n是地圖中的特征總數(shù)。Chatila最早應(yīng)用多邊形地圖來表示環(huán)境結(jié)構(gòu),并根據(jù)激光測(cè)距傳感器的讀入值預(yù)測(cè)機(jī)器人所在位置。Drumhellor用線段構(gòu)造全局地圖,并用超聲波傳感器進(jìn)行定位。Arras和Tomati
75、s用激光雷達(dá)提取水平直線特征,用視覺系統(tǒng)提取垂直線段特征,使地圖結(jié)構(gòu)更加豐富。應(yīng)用人工標(biāo)識(shí)的定位方法是比較常用的特征定位方法。該方法需要事先在作業(yè)環(huán)境中設(shè)置易于辨別的標(biāo)識(shí)物。當(dāng)應(yīng)用自然標(biāo)識(shí)定位時(shí),自然信標(biāo)的幾何特征(如點(diǎn)、線、角等)得事先給定。特征法定位準(zhǔn)確,模型易于由計(jì)算機(jī)描述和表示,參數(shù)化特征也適用于路徑規(guī)劃和軌跡控制,但特征法需要特征提取等預(yù)處理過程,對(duì)傳感器噪聲比較敏感,只適于高度結(jié)構(gòu)化環(huán)境。</p><p&
76、gt;<b> 4.3 網(wǎng)格圖</b></p><p> 特征參數(shù)法的一個(gè)缺點(diǎn)是對(duì)所應(yīng)用的特征信息必須有精確的模型進(jìn)行描述。另一種替代的方法是應(yīng)用網(wǎng)格圖。網(wǎng)格圖把機(jī)器人的工作空間劃分成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),網(wǎng)格中的每一單元代表環(huán)境的一部分,每一個(gè)單元都分配了一個(gè)概率值,表示該單元被障礙物占據(jù)的可能性大小。網(wǎng)格法最早由Moravec和Elfes提出,在機(jī)器人的路徑規(guī)劃、導(dǎo)航、避障控制、位姿估計(jì)中均&
77、lt;/p><p> 得到了廣泛應(yīng)用,并已成為一種通用的移動(dòng)機(jī)器人定位方法。網(wǎng)格法是一種近似描述,易于創(chuàng)建和維護(hù),對(duì)某個(gè)網(wǎng)格的感知信息可直接與環(huán)境中某個(gè)區(qū)域?qū)?yīng),機(jī)器人對(duì)所測(cè)得的障礙物具體形狀不太敏感,特別適于處理超聲測(cè)量數(shù)據(jù)。但當(dāng)在大型環(huán)境中或網(wǎng)格單元?jiǎng)澐直容^細(xì)時(shí),網(wǎng)格法計(jì)算量迅速增長(zhǎng),需要大量?jī)?nèi)存單元,使計(jì)算機(jī)的實(shí)時(shí)處理變得很困難。</p><p><b> 4.4 直接表征
78、法</b></p><p> 直接表征法是直接應(yīng)用傳感器讀入的數(shù)據(jù)來描述環(huán)境。由于傳感器數(shù)據(jù)本身比特征或網(wǎng)格這一中間表示環(huán)節(jié)包含了更豐富的環(huán)境描述信息,因此直接應(yīng)用原始傳感器數(shù)據(jù)的環(huán)境表示法并不是一種離奇的想法。通過記錄來自不同位置及方向的環(huán)境外觀感知數(shù)據(jù),這些圖像中包括了某些坐標(biāo)、幾何特征或符號(hào)信息,利用這些數(shù)據(jù)作為在這些位置處的環(huán)境特征描述。這與識(shí)別拓?fù)湮恢盟捎玫姆椒ㄔ砩鲜且粯拥?,差別僅在于
79、該法試圖從所獲取的傳感器數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)關(guān)系以便更精確地確定機(jī)器人的位置。由于在不同的方位所獲得的外觀圖像不同,如果在局部地圖中傳感器數(shù)據(jù)到機(jī)器人位置間具有一一對(duì)應(yīng)關(guān)系,那么將當(dāng)前位置獲取的圖像與原來的參考圖像進(jìn)行比較,則可以跟蹤機(jī)器人的位置。對(duì)該函數(shù)經(jīng)過一定的轉(zhuǎn)換,可進(jìn)行全局定位。 </p><p> 直接表征法數(shù)據(jù)存貯量大,環(huán)境噪聲干擾嚴(yán)重,特征數(shù)據(jù)的提取與匹配困難,其應(yīng)用受到一定限制。</p>
80、;<p> 第五章 環(huán)境地圖創(chuàng)建設(shè)計(jì)方案</p><p> 畢業(yè)設(shè)計(jì)中所用的移動(dòng)機(jī)器人是基于指導(dǎo)老師改裝的智能小車。該智能小車具有較高的自主導(dǎo)航定位精度,利用超聲傳感器和紅外傳感器進(jìn)行環(huán)境探測(cè)與識(shí)別,能夠?qū)崿F(xiàn)自主避障和多點(diǎn)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃功能。</p><p> 圖5.1 移動(dòng)機(jī)器人實(shí)物圖</p><p> 圖5.2 移動(dòng)機(jī)器人的控制結(jié)構(gòu)&l
81、t;/p><p> 圖5.3 移動(dòng)機(jī)器人數(shù)據(jù)采集流程</p><p> 5.1 障礙點(diǎn)位置的推算</p><p> 系統(tǒng)具有了較高精度的導(dǎo)航定位和較強(qiáng)的環(huán)境探測(cè)能力之后,就可以進(jìn)行環(huán)境繪制,畫出環(huán)境的二維地圖。如圖5.4所示,移動(dòng)機(jī)器人位置為,障礙物相對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的距離為,相對(duì)移動(dòng)機(jī)器人正前方夾角為(障礙位于移動(dòng)機(jī)器人正前方的左邊時(shí)為正,位于移動(dòng)機(jī)器人正前方的
82、右邊時(shí)為負(fù))。障礙物相對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人所在方向逆時(shí)針為正,順時(shí)針為負(fù)。</p><p> 圖5.4 小車位姿及障礙示意圖</p><p> 根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人的位姿和障礙物相對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的位置,便可推算出障礙物的坐標(biāo),實(shí)時(shí)地進(jìn)行地圖繪制。障礙點(diǎn)坐標(biāo)可由式5.1 得出:</p><p><b> ?。?.1)</b></p>&l
83、t;p> 假設(shè)超聲傳感器的最大有效值為MAX,當(dāng)超聲的讀數(shù)大于最大有效值時(shí),認(rèn)為超聲沒有返回讀數(shù).最大有效值越大,機(jī)器人就“看”得越遠(yuǎn),但是傳感器的讀數(shù)也就越不精確.為了保證較好的精確度,將MAX設(shè)定為2. 5m.如果超聲的讀數(shù)小于最大有效值,那么就認(rèn)為超聲讀數(shù)有效,也就是檢測(cè)到了障礙物.圖為沒有設(shè)定MAX值,超聲傳感器認(rèn)為超過3米遠(yuǎn)的地方就返回一個(gè)距離為3米障礙點(diǎn),那么整個(gè)圖形顯示就非常的雜亂,很難辨別出環(huán)境的輪廓。</
84、p><p> 局部特征地圖是根據(jù)連續(xù)幾次超聲掃描獲取的機(jī)器人當(dāng)前位置的幾何特征地圖.在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過程中,首先根據(jù)當(dāng)前的超聲數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)可能的特征,然后通過特征匹配,最后獲得局部特征地圖。</p><p> 圖5.5 超聲波傳感器設(shè)定MAX值前、后得到的環(huán)境地圖對(duì)比</p><p> 在實(shí)驗(yàn)中,常常會(huì)在墻角后方比較遠(yuǎn)處標(biāo)出一個(gè)障礙點(diǎn),這個(gè)點(diǎn)實(shí)際上是個(gè)鏡像點(diǎn),是一個(gè)虛假
85、的障礙點(diǎn),在實(shí)驗(yàn)中,我們必須要把此類障礙點(diǎn)排除掉,使描繪出來的地圖更加逼真,且不顯得累贅。</p><p> 進(jìn)入墻角后小車速度會(huì)降低,在障礙物前徘徊,此時(shí)超聲傳感器繼續(xù)掃描周圍環(huán)境,采集到的數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)不斷增加,如果把這種情況下的障礙點(diǎn)描繪出來,在地圖中會(huì)增加大量的重復(fù)點(diǎn),而且有些點(diǎn)屬于鏡像點(diǎn)。</p><p> 圖5.6 幻影產(chǎn)生示意圖</p><p> 結(jié)
86、合我們實(shí)驗(yàn)用的移動(dòng)機(jī)器人現(xiàn)有數(shù)據(jù)和裝備,我們可以利用速度來判斷小車是否陷入了類似墻角的障礙中,也就是說當(dāng)小車速度非常低的時(shí)候我們就認(rèn)為小車前方遇到了墻角,那么此時(shí)小車采集到的障礙物數(shù)據(jù)我們就不在圖上表現(xiàn)出來,那么許多鏡像點(diǎn)就消除了。墻角的圖形實(shí)際上在小車還沒陷入的時(shí)候已經(jīng)基本繪制出來了,因此我們把小車陷入墻角時(shí)采集到的障礙點(diǎn)剔除掉,這對(duì)整個(gè)環(huán)境的圖形繪制沒有太大影響。 </p><p> 計(jì)算移動(dòng)機(jī)器人的即
87、時(shí)速度需要知道機(jī)器人在相鄰兩個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的自身坐標(biāo)位置改變和采集兩個(gè)相鄰數(shù)據(jù)所用的時(shí)間,是機(jī)器人超聲傳感器的探頭一從左至右掃描一次所用的時(shí)間,中間一共有8個(gè)間隔,那么相鄰兩個(gè)采集點(diǎn)之間的時(shí)間間隔,根據(jù)測(cè)量,,</p><p> 機(jī)器人自身坐標(biāo)變換的距離計(jì)算公式為</p><p> 因此機(jī)器人即時(shí)速度為</p><p> 那么移動(dòng)機(jī)器人每采集一次數(shù)據(jù),我們可以直
88、接得到6個(gè)信息,包括小車橫坐標(biāo)、小車縱坐標(biāo)、小車方位(旋轉(zhuǎn)分量)、超聲傳感器角度代碼、障礙物距離、紅外傳感器的信息,見表5.1。</p><p> 表5.1 移動(dòng)機(jī)器人采集數(shù)據(jù)變量 </p><p> 為了便于數(shù)據(jù)處理,我們采用結(jié)構(gòu)體來保存?zhèn)鞲衅鞑杉降臄?shù)據(jù)變量,如下所示:</p><p> str
89、uct Envir_Inf </p><p><b> {</b></p><p> short x_car; //小車x坐標(biāo),坐標(biāo)1cm為單位</p><p> short y_car; //小車y坐標(biāo),坐標(biāo)1cm為單位 </p><p> short angle_car; //
90、小車當(dāng)前指向角度,0.1度為單位 + -1800 </p><p> unsigned char us_id;//超聲發(fā)送角度代碼(0-8)</p><p> unsigned char us_dis; //超聲測(cè)距信息,0.002743m為單位</p><p> unsigned char infar_data[4]; //當(dāng)前紅外信息</
91、p><p><b> } </b></p><p><b> 5.2 軟件設(shè)計(jì)</b></p><p> 我們需要設(shè)計(jì)一個(gè)二維直角坐標(biāo)圖作為環(huán)境地圖的示意圖,把移動(dòng)機(jī)器人采集到的數(shù)據(jù)在地圖上描繪出來,包括移動(dòng)機(jī)器人自身的運(yùn)行軌跡與環(huán)境障礙圖。數(shù)據(jù)是通過移動(dòng)機(jī)器人和上位機(jī)之間的通信模塊發(fā)送到上位機(jī)(筆記本)的。在上位機(jī)上
92、我們采用虛擬儀器軟件Lab Windows/CVI設(shè)計(jì)一個(gè)可視化的界面。</p><p> Lab Windows/CVI是National Instruments 公司(美國(guó)國(guó)家儀器公司,簡(jiǎn)稱NI公司)推出的32位面向計(jì)算機(jī)測(cè)控領(lǐng)域的軟件開發(fā)平臺(tái)。以ANSI C為核心,將功能強(qiáng)大、使用靈活的C語言平臺(tái)與數(shù)據(jù)采集、分析和表達(dá)等測(cè)控專業(yè)工具有機(jī)的結(jié)合起來。</p><p> 虛擬儀器面板
93、設(shè)計(jì)如圖5.7所示:</p><p> 圖5.7 采用Labwindows/CVI設(shè)計(jì)的程序面板</p><p> 在儀器面板中,我們?cè)O(shè)置了兩塊地圖面板,一塊用于顯示數(shù)據(jù)處理前的地圖,另一塊用于顯示數(shù)據(jù)處理后的地圖和整合后的地圖。下面簡(jiǎn)要介紹一下面板中各控件的功能。</p><p> 圖5.8 地圖處理軟件操作面板設(shè)計(jì)框圖</p><p
94、> 地圖面板:X軸向、Y軸向分別代表地圖中的X、Y坐標(biāo),初始設(shè)定其范圍為X軸向(-1000~1000cm),Y軸向(-1000~1000cm),在實(shí)際看圖時(shí),可根據(jù)需要對(duì)地圖進(jìn)行縮放。</p><p> 視場(chǎng):用于調(diào)整地圖面板可視范圍,通過設(shè)定其中參數(shù)值來調(diào)整地圖X、Y軸向的范圍,從而達(dá)到地圖的放大、縮小,便于觀察。</p><p> 清空地圖:當(dāng)?shù)貓D面板上已有圖形時(shí),如果需要
95、重新畫圖,則可以通過此按鈕清空地圖面板上的圖形。</p><p> 環(huán)境讀?。河捎谝苿?dòng)機(jī)器人采集到的數(shù)據(jù)傳到上位機(jī)后是按照數(shù)據(jù)文件(*.DAT)保存的。通過環(huán)境讀取,我們可以把存檔的數(shù)據(jù)文件調(diào)入程序中進(jìn)行各種處理。</p><p> 原始地圖:通過算法分析*.DAT文件中的原始數(shù)據(jù),然后把原始障礙圖信息和小車自身移動(dòng)軌跡在處理前的地圖面板上描繪出來。</p><p&
96、gt; 處理地圖:通過算法分析,從原始數(shù)據(jù)中提取對(duì)建立精確的環(huán)境地圖有價(jià)值的信息,并把提取后的地圖描繪出來。</p><p> 整合地圖:在處理后的地圖上再次進(jìn)行分析,把環(huán)境特征更逼真的描繪出來,便于將來指導(dǎo)移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃。</p><p> 退出程序:結(jié)束所有操作,退出整個(gè)程序。</p><p> 時(shí)間控件(TIMER):設(shè)定每隔0.005秒觸發(fā)一次
97、數(shù)據(jù)處理程序,每次處理一組數(shù)據(jù)。通過時(shí)間觸發(fā)可以看到移動(dòng)機(jī)器人整個(gè)環(huán)境勘測(cè)的過程。</p><p> 圖5.9 地圖繪制程序框圖</p><p> 5.3 不確定信息處理</p><p> 從實(shí)驗(yàn)初步結(jié)果來看,整個(gè)環(huán)境的大致地形是能夠在在圖上反映出來的,但還存在不少干擾因素,致使地圖不夠逼真。主要問題是超聲傳感器的信息具有高度的不確定性.其中包括:<
98、/p><p> 1、超聲傳感器存在測(cè)距誤差;</p><p> 2、不能確定障礙物位置的問題;</p><p> 3、檢測(cè)不到障礙物;</p><p><b> 4、出現(xiàn)虛假障礙物</b></p><p> 5.3.1 超聲波波束角過大</p><p> 圖5.1
99、0 超聲波的波束角</p><p> 圖5.10中,為超聲波傳感器的波束角,為障礙點(diǎn)相對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的的距離。由圖可知,當(dāng)超聲波傳感器由左向右掃描時(shí),波束右邊緣首先探測(cè)到真實(shí)障礙點(diǎn)。系統(tǒng)將會(huì)認(rèn)為在波束圓錐軸上存在一個(gè)障礙點(diǎn)。顯而易見,為虛障礙點(diǎn),應(yīng)該剔除。具體方法為:當(dāng)探測(cè)過程中發(fā)生從無障礙到有障礙這一變化時(shí),則剔除第一個(gè)障礙點(diǎn)。當(dāng)超聲波傳感器由右向左掃描時(shí),算法類似。</p><p>
100、 5.3.2 超聲波鏡面反射</p><p> 圖5.11 超聲波的鏡面反射</p><p> 如圖5.11所示,超聲波在兩個(gè)物體表面反射,又被超聲波傳感器接收,從而產(chǎn)生了鏡像點(diǎn)。一般來說,鏡像點(diǎn)的距離比較大,可以根據(jù)超聲波傳感器具體的測(cè)距范圍,設(shè)置一個(gè)閾值,濾除鏡像點(diǎn)。</p><p> 我們已經(jīng)由公式5.1計(jì)算出障礙點(diǎn)的坐標(biāo)位置,那么計(jì)算相鄰障礙點(diǎn)的距離
101、相當(dāng)容易,直接用公式:</p><p> 如果超出了設(shè)定值,那么舍去點(diǎn)。這個(gè)設(shè)定值是根據(jù)小車的行駛速度與傳感器探測(cè)頻率來確定的,移動(dòng)機(jī)器人正常行使速度在20cm/s~70cm/s。那么我們確定當(dāng)相鄰兩個(gè)障礙點(diǎn)距離超過100cm或者小于15cm時(shí),舍去。處理后的數(shù)據(jù)點(diǎn)我們可以做簡(jiǎn)單的線性處理,使環(huán)境特征更加明顯。</p><p> 5.3.3 超聲波無法接受回波</p>
102、<p> 圖5.13 超聲波無法接收到回波</p><p> 當(dāng)障礙物表面比較平坦光滑時(shí)(如粉刷過的墻壁),而且超聲波入射角小到一定值,超聲波傳感器將接收不到回波,如圖5.13所示。在這種情況下,系統(tǒng)會(huì)誤認(rèn)為沒有障礙物存在。我們將超聲波傳感器安裝在移動(dòng)機(jī)器人前方的轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)上。轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)旋轉(zhuǎn)并帶動(dòng)傳感器對(duì)周圍進(jìn)行掃描,并且我們將超聲傳感器的掃描角度從到擴(kuò)大到到,掃描位置從5個(gè)增加到9個(gè),從而獲得較多的環(huán)
103、境信息。同時(shí),較好地解決了超聲波傳感器接收不到回波這一問題。</p><p> 經(jīng)過上述方法對(duì)超聲波傳感器探測(cè)到的障礙點(diǎn)進(jìn)行過濾處理,可以有效剔除干擾點(diǎn),提高繪制環(huán)境地圖的質(zhì)量。</p><p><b> 第六章 實(shí)驗(yàn)仿真</b></p><p> 為了驗(yàn)證采集的數(shù)據(jù)與實(shí)際環(huán)境特征是否符合,我們做了大量的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)。</p>
104、;<p> 6.1 直線走廊環(huán)境</p><p> 我們?cè)谥行臉嵌菍?shí)驗(yàn)室外的走廊上做了走廊環(huán)境的實(shí)驗(yàn)。真實(shí)的環(huán)境見圖所示:</p><p> 圖6.1 走廊環(huán)境真實(shí)圖片</p><p> 走廊比較平直,兩側(cè)為比較光滑的涂料粉刷墻面。我們讓移動(dòng)機(jī)器人沿著走廊走了一段直線距離。傳感器采集了一系列的數(shù)據(jù)。我們把原始數(shù)據(jù)稍作處理得到的地圖反映在下
105、面。其中黑點(diǎn)代表機(jī)器人掃描到的障礙點(diǎn),紅線代表機(jī)器人的行走軌跡。</p><p> 圖6.2 走廊地圖繪制</p><p><b> 6.2 L型環(huán)境</b></p><p> 圖6.3 L形環(huán)境真實(shí)圖片</p><p> L形實(shí)際上是由兩條直線連接而成的,我在中心樓一樓大廳找了兩面互相垂直的墻,構(gòu)成了一個(gè)
106、L形的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,如圖6.3所示。</p><p> 圖6.4為軟件處理后的地圖,左邊為經(jīng)過第一次處理后的地圖,右邊為經(jīng)過第二次處理后的地圖,效果比較明顯。</p><p> 圖6.4 L形地圖繪制</p><p><b> 6.3 U形環(huán)境</b></p><p> U形對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人來說是一個(gè)比較復(fù)雜的環(huán)境
107、,因?yàn)閁形中包含兩個(gè)墻角一樣的環(huán)境,機(jī)器人在U形里自身的路徑規(guī)劃會(huì)出現(xiàn)問題,容易陷入“U形陷阱”。導(dǎo)致機(jī)器人不能全面的掃描到整個(gè)環(huán)境障礙情況。在中心樓二樓的大廳中我們自己用木板搭建了一個(gè)U形實(shí)驗(yàn)環(huán)境,采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),如圖:</p><p> 圖6.5 U形環(huán)境真實(shí)圖片</p><p> 下圖是U形環(huán)境的地圖繪制,左邊的是初步處理的地圖,其中有大量的重復(fù)點(diǎn),右圖中是處理后的點(diǎn),圖象明顯簡(jiǎn)
108、潔很多,輪廓比較分明。</p><p> 圖6.6 U形環(huán)境地圖繪制</p><p> 第七章 結(jié)論與研究展望</p><p> 移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境勘測(cè)與地圖創(chuàng)建為機(jī)器人導(dǎo)航奠定基礎(chǔ).本文比較全面詳細(xì)地論述了該領(lǐng)域的主要理論方法及我們自己所做的一點(diǎn)探索.國(guó)外學(xué)者在這方面做了大量的研究工作.近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)的發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人的定位技術(shù)取得了較
109、大的進(jìn)展,針對(duì)的環(huán)境也從靜態(tài)的結(jié)構(gòu)化室內(nèi)環(huán)境向非結(jié)構(gòu)化室內(nèi)環(huán)境和自然環(huán)境延伸.綜合近年來的相關(guān)文獻(xiàn),以下幾個(gè)方面將是今后研究的熱點(diǎn)。</p><p> 7.1 多智能機(jī)器人協(xié)調(diào)探測(cè)</p><p> 目前許多工作是采用單個(gè)機(jī)器人進(jìn)行環(huán)境信息的探測(cè),其不足是:探測(cè)速度慢,感知環(huán)境信息欠完整。而用多機(jī)器人協(xié)作進(jìn)行地形探測(cè)則提高了效率與準(zhǔn)確度。如何使用多個(gè)機(jī)器人互相協(xié)調(diào)對(duì)環(huán)境進(jìn)行探測(cè),協(xié)調(diào)方
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