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    第七章 移动机器人避障与追踪

    7.1 移动机器人避障

    7.1.1 移动机器人常规避障

    避障控制一直以来都是机器人路径规划中的难点,根据机器人对环境信息知道的程度不同,可分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划。对于已知环境下的避碰问题,已经提出了许多有效的解决方法。其中,Khatib提出的人工势场法,还有栅格法、人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法、蚂蚁算法等。

    与在已知环境中相比,机器人在环境完全未知、部分未知或动态环境情况下实现避障更加困难,很多学者对这一具有重要意义的课题进行了研究。Takeshi采用三层模糊控制的方法调节机器人的运动速度和方向,实现了动态避障;Tang等将一段时间内的动态障碍物看成静止的,用栅格法搜索最优路径并通过该路径来进行动态避障;Rude采用空间时间坐标将二维动态环境转化为三维空间里的静态环境,进而转化为静态环境下的避障问题;Fiorinio提出了速度障碍的观点,即根据相对速度在线规划路径,实现动态环境下的避障和导航控制问题。以上策略都实现了动态避障,但在一定程度上都存在着系统实时性与环境建模精度及运算量之间的矛盾。

    下面将介绍一种动态环境下移动机器人避障的例子,对于环境信息完全已知的全局路径规划将在下一章进行介绍。

    本例采用了分布式的结构设计,通过双层模型的协作完成了在动态环境中的导航。在底层中采用反应式避障算法以保障系统的实时性要求,在高层对动态环境进行建模分析,采取相应的避障策略指导底层来实现对动态障碍物的避障。通过这种双层模型的设计很好地解决了动态环境建模及分析的复杂性和避障所要求的实时性之间的矛盾。该导航策略在自行研制的移动机器人MORCS21上进行了验证。

    (一)系统结构

    设计系统是由两台工控机组成的分布式系统(图7. 1。激光雷达、环境建模、障碍物的检测分析和动态避障策略等??樵诵性诠た鼗?(IPC1上,由于该层信息处理较多,运算量大,故采用性能较高的工控机。运动控制???包括运动控制卡和步进电机、反应式避障??樵诵性诠た鼗?(IPC2上。两台工控机采用RS232 串口通讯,监控端通过无线网桥与机器人实现无线通讯。

    在静态环境下通过反应式避障??榛魅四芡瓿纱蟛糠智榭鱿碌谋苷瞎?,但是对于较复杂的环境特别是存在动态障碍物的情况下,则需要高层的指导完成导航。因此本例采取了两层结构:底层是反应式避障??槭迪侄跃蔡习锏谋苷?;高层通过对障碍物的分析并采取相应的避障策略,提前指导底层反应式避障??槔词迪侄远习谋苷?。

    (二)环境建模

    1、动态环境下的激光雷达的误差分析

    采用SICK公司的LMS291型激光雷达作为主要的环境感知传感器。选择0.5°的解析度,每个周期返回其前方180°范围内的361个数据,完成一次线扫描的周期时间为26.67ms,系统处理时间大约为23ms。直接由激光雷达获得的距离数据需要标定。由于激光雷达测量数据的误差和测量距离有很大的关系,因此需要通过实验统计得出不同距离范围下的标准差取值(见表7. 1。

    表7. 1不同距离范围下标准差取值

    图7. 1系统结构图

    其中表示探测的距离;为针对同一目标多次测量均值的标准差;为针对不同类物体测距时的系统误差估计值,取的3 倍。所以可以把作为静止目标的测量均值估计误差,作为在动态环境下单次测量下的估计误差。

    在动态环境下,对动态障碍物的测量误差是由激光雷达的测量误差和由机器人与障碍物相对运动引起的运动误差组成的,可由下式求出:

    其中可由表7. 1确定;为由机器人与障碍物相对运动引起的运动误差,表示机器人的运动速度,表示障碍物的运动速度,为激光雷达传感器的采样周期(为26.67ms,为计算机处理周期(约为23ms。

    在本移动机器人实验系统中,机器人最大前进速度为20cm/s,设定障碍物速度在60cm/s以内,则的最大值为4.0cm。

    2、环境建模

    采用二维笛卡儿矩形栅格地图来表示雷达探测到的环境。栅格大小的选取直接关系到控制算法的精度,考虑到机器人的物理尺寸及激光雷达精度较高且速度快的优点,选择10cm×10cm 为一个栅格,这样环境模型可以达到较高的精度和实时性。

    通过下式可把激光雷达测量的距离信息映射到机器人的环境坐标系(世界坐标系中:

    其中,表示障碍点在世界坐标系中的坐标,表示机器人中心在世界坐标系中的坐标。表示激光雷达探测到的距离,表示机器人的航向角,表示探测障碍物的激光束方向与机器人航向之间的夹角,如图7. 2。

    图7. 2雷达信息到环境坐标的转换

    通过式

    可以将障碍点坐标映射到栅格地图中相应的栅格上。其中,为栅格在世界坐标系中的坐标,为栅格的宽度。

    为了简化模型,将栅格地图中的障碍物向外扩张,为移动机器人外切圆半径,这样机器人可以简化为一个质点进行考虑。在实验中为54cm,同时在机器人正前方开辟一个半径为20m的半圆作为检测窗口,进入这个窗口中的障碍物需要进行动静态检测,对于检测窗口之外的区域可以暂时不予考虑以降低系统的计算量。

    3、动静态障碍物的检测

    在动态环境下动态和静态障碍物的检测是十分重要的问题之一。由激光雷达的特点可以看出,激光光束为发散的射线状,并且扫描点的间距随距离的增加而扩大,因此对于距离较远的障碍块在栅格地图中就是一些离散的障碍栅格,并且离机器人越远障碍栅格间的间距越大。

    在设计的系统中,激光雷达设置了0.5°的解析度,在11.5m时扫描间距为10cm,在20m时扫描间距为17.5cm。在检测窗口中由于最远距离是20m,扫描点最大间距小于障碍物扩张距离,所以经过障碍物扩张后,建立的栅格地图中的检测窗口里表示障碍块的各栅格都是连通的。通过对连通栅格块内的搜索可以确定探测到障碍块的扫描点的集合,设有个扫描点,由式

    求出该障碍块中心的估计位置。其中,分别为中的扫描点在世界坐标中的坐标;,分别为障碍物的估计坐标。由于每次扫描到的障碍物信息是不完全的,所以该估计坐标只能大致反应障碍物的位置。同时为了便于分析,取障碍物的外切圆代替障碍物。

    激光雷达每个周期只能采集到当前周期局部环境信息,因此对于动态环境的检测必须采样多个周期进行分析。本例取多个周期的检测窗口中的环境信息,分析并建立障碍物链表,链表中每个节点都记录一个障碍物的估计位置、外切圆半径、障碍物的标志位、障碍物运动的速度以及方向。其中标志位反应该障碍物的类型有静态障碍物、动态障碍物和未知的障碍物。

    基本分析算法如下:

    步骤1:读取探测到的检测窗口的实时环境信息,建立并保存该检测窗口的栅格地图。对栅格地图中的障碍物进行扩张,计算出各障碍物的估计坐标和外切圆半径,以此建立周期的障碍物链表。

    步骤2:读取下一个周期检测窗口的实时环境信息,建立周期的障碍物链表(同步骤1。

    步骤3:搜索周期障碍物链表,并和周期障碍物链表进行配对,匹配标准是两个障碍物节点的估计坐标之间的距离小于一个域值。每对配对的障碍物可以认为是同一个障碍物。

    步骤4:在周期的两副栅格地图中,对每对障碍物的所在的局部栅格地图进行地图匹配,匹配出这个两个周期内障碍物移动的,,。并计算出障碍物移动的距离,障碍物的速度和方向。

    步骤5:确定各障碍物的状态,通过是否小于一个域值来判断该障碍物是静态还是动态障碍物。判断后记录信息并插入障碍物链表中。

    步骤6:返回步骤2。

    其中,由于系统采样周期很短,为了便于障碍物分析和计算,的时间间隔取8倍采样周期,为0.1s。试验中取20cm,取5cm。由于该算法每次只是计算检测窗口中的信息,所以可以减少计算量。

    步骤5中局部地图匹配算法是在周期的两副栅格地图中,对于每对障碍物,取以障碍物为中心的40×40个栅格的区域为其局部栅格地图,对这两副局部地图进行以栅格为单位的地图匹配。找到最大的匹配点时所对应的,,。该算法对障碍物的大小和速度有一定的限制,障碍物太大和太快时需要调整栅格的分辨率或扩展局部栅格地图的大小。

    (三)避障策略

    采取两层避障策略,高层动态避障策略和底层反应式避障策略相结合。

    1、反应式避障策略

    反应式避障策略是直接根据激光雷达采集到的环境信息进行可行性方向评估,选择一个最优可行方向实现避障,实用于静态障碍和速度相对于机器人速度较低的动态障碍环境。

    反应式避障??樵诵性贗PC2上。由于该??樗璧募す饫状镄畔⒅唤斜苷洗?,所以设计系统中在IPC1中就对发送到IPC2中的激光雷达信息进行压缩,每个采样周期只取每5°一个数据,这样每个周期的数据由原来的361个压缩到37个。这37个距离数据所在的方向称为37个候选方向,分别用表示。针对各候选方向进行可通过性评估。在移动机器人前方开辟半圆形活动窗口称为反应式避障窗口,类似于Borenstein提出的VFH方法中的当前窗口,37个候选方向类似于VFH中的扇面。本例把活动窗口按到机器人中心的距离远近分成7层,最内层是?;げ?,如果障碍物进入该层时,激活反射式行为,直接后退或停止。外面的6层称为影响层,影响层的划分由移动机器人的机械结构决定,当障碍物出现在影响层时会影响候选方向的选择。

    设激光雷达压缩后的数据为,,。影响层距离机器人中心的距离为。为?;げ愕陌刖?如图7. 3所示。

    由图中可以看出,激光雷达探测到障碍物A的距离数据为,它们都位于第5层。探测到障碍物B的距离数据为,分别位于第5、4、3、3、4 层。其他距离数据为反应式避障窗口的最大半径,不影响候选方向。

    对于每一个它能产生一个不可通过区域的左边界和右边界。左右边界所在方向的角度用表示,可由式

    求出。其中,所在的候选方向的序号;所在影响层的序号;,由机器人机械结构决定。

    图7. 3候选方向的评估

    每个周期的37个距离数据,,都可由式计算出所影响的边界角度,若为反应式避障窗口的最大半径则不影响候选方向。故机器人的可选方向可由式

    确定。其中,为集合。

    如图7. 3,灰色部分为受到影响的候选方向,白色部分为可选的候选方向??梢钥闯?,当障碍物越靠近内层时其影响的候选方向越多。

    要确定机器人下一时刻最佳方向还需对各可选的方向进行评估。选取式

    为评估的代价函数。式中表示待评估的方向。表示方向和目标方向的夹角,表示方向和机器人航向的夹角。为调节参数常数。越大表示机器人越以目标方向为导向,越大表示机器人方向的变化越平滑。计算每一个可选方向的,选取最小值的方向作为移动机器人下一个时刻的方向。在本例的实验中选取分别为8、3,表现出良好的性能。

    2、动态障碍避障策略

    在当前检测窗口中探测到有动态障碍物时,需要分析动态障碍物与机器人碰撞的可能性。本例假设动态障碍物的运动速度和移动机器人速度相差不是很大,并且动态障碍物只做匀速直线运动。由于动态障碍物作匀速直线运动,故本例将机器人和动态障碍物的位置关系分成两类情况:(1 机器人与动态障碍物的运动轨迹在同一条直线上;(2 机器人与动态障碍物的轨迹相交。每种情况下如果机器人和障碍物相撞,就选择合适的策略来实现动态避障。由于对障碍物进行了扩张,因此可以把机器人看作质点进行分析,同时为了简化模型,取障碍物的外切圆代替障碍物。

    (1)机器人与动态障碍物的运动轨迹在同一条直线上

    设机器人运动方向和障碍物运动方向的夹角为。若,移动机器人和动态障碍物相向而行,必定相碰。若并且移动机器人速度大于动态障碍物的速度也会相碰。

    图7. 4机器人和动态障碍轨迹在同一条直线上

    如图7. 4所示,、分别代表机器人和动态障碍物。表示障碍物的点和机器人相撞时的碰撞点,表示障碍物外切圆圆心点和机器人相撞时的碰撞点。,分别表示障碍物外切圆圆心坐标和机器人坐标。,表示机器人和障碍物的速度,,分别表示其速度方向角,表示障碍物外切圆半径。,分别表示机器人完成动态避障时所规划的子目标点。

    时,,的坐标由式

    确定。当并且时,,的坐标由式

    确定。其中

    当机器人选择了规划的子目标后,把该子目标点发送给反应式??樽魑湎乱桓鲎幽勘甑?,可以避开在一条直线上运动的动态障碍物。

    2、机器人与动态障碍物的轨迹相交

    时,表明机器人和动态障碍物是以一定角度相交而行的,需要计算相碰的可能性。本例通过调节机器人的速度的策略来避开这种类型的障碍物。

    图7. 5机器人和动态障碍轨迹相交

    如图7. 5,障碍物和机器人速度方向的夹角为;,分别为动态障碍物外切圆圆心坐标和机器人在环境地图中的坐标。它们的速度为,,方向角为,?;魅撕驼习锿馇性苍残墓旒O嘟挥?img src="//wkrtcs.bdimg.com/rtcs/image?w=600&md5sum=4d6b7362bc5348aaee7b4bf84a03e33d&sign=bff3d5dff4&rtcs_flag=1&rtcs_ver=3&l=webapp&bucketNum=107&ipr=%7B%22t%22%3A%22img%22%2C%22r%22%3A%22r_1%22%2C%22w%22%3A%22553.53%22%2C%22h%22%3A%22415.13%22%2C%22dataType%22%3A%22jpeg%22%2C%22c%22%3A%22word%2Fmedia%2Fimage96.png%22%7D" onerror="this.style.display='none'">点,其坐标为,且有

    设机器人和障碍物会碰撞时,机器人的速度范围,由式

    可以求出。其中

    由图7. 5可以看出, 如果机器人的当前速度在中,机器人和动态障碍物肯定会相撞,所以需要控制机器人的速度在该速度范围之外。

    如果在当前动态窗口中探测到多个障碍物,可通过式

    求出机器人可选速度范围集合。式中,表示机器人会与动态障碍物相碰时的速度集合,表示动态障碍物集合。

    为了便于控制机器人,所选择的速度要有一定的变化冗余。本例设定速度可变的最小范围是5cm/s,这样对进行过滤,得到可选速度集合。对于该速度集合同样需要定义一个代价函数来选择最佳的速度,选取式

    作为代价函数。式中,是被评价的可选速度,,是当前时刻机器人的速度和上一个周期机器人的速度。,是对应的参数,表示机器人所选方向变化的平滑程度。在本例的实验中,,分别取5,3,表现出良好的性能。把选择好的速度控制信息发送给反应式控制???,可以实现对这种类型动态障碍物的避障。

    (四)实验结果

    1、实验系统

    控制算法在自行研制的移动机器人MORCS21上实现。MORCS21是一个矩形车,尺寸为800mm×700mm×1100mm。该移动机器人有6个驱动轮,使用3台通用工控机(IPC作为系统载体,采用SICK公司的LMS291 激光雷达作为主要环境感知传感器,由ADT2850运动控制卡驱动步进电机来实现运动控制。为了达到实时控制的要求,反应控制层和运动控制卡在同一台工控机IPC2上。由于通讯数据量较大,所以激光雷达???、环境建模??橛胝习锓治龊投习呗源砟?樵谕惶üた鼗鶬PC1上。为了实现两台工控机之间的快速通讯,IPC1和IPC2采用RS2232串口通讯。图7. 6为MORCS21 实验平台。

    图7. 6移动机器人MORCS21

    2、实验结果分析

    本文设计的系统中,当机器人前方没有障碍物时机器人以高速运行,需要避障时,机器人切换到低速状态。高速时机器人速度为20cm/s,低速时为5cm/s。

    如图7. 7所示,在设计验中,实验室摆放了多个静态障碍物?;魅瞬捎梅从κ侥?槌晒Ρ芸司蔡习?,同时探测到动态障碍物,由于其速度较慢,机器人以较快的速度成功避开,随后又探测到动态障碍,其速度较快,故机器人减慢车速避开,最后探测到动态障碍物和一个静态障碍?;魅搜∪∽幽勘甑?img src="//wkrtcs.bdimg.com/rtcs/image?w=600&md5sum=4d6b7362bc5348aaee7b4bf84a03e33d&sign=bff3d5dff4&rtcs_flag=1&rtcs_ver=3&l=webapp&bucketNum=107&ipr=%7B%22t%22%3A%22img%22%2C%22r%22%3A%22r_1%22%2C%22w%22%3A%22553.53%22%2C%22h%22%3A%22415.13%22%2C%22dataType%22%3A%22jpeg%22%2C%22c%22%3A%22word%2Fmedia%2Fimage114.png%22%7D" onerror="this.style.display='none'">,运行到子目标后成功避开了该障碍物,然后成功到达终点。实验过程验证了该策略的有效性。

    图7. 7动态环境下移动机器人避障实验

    7.2.2 移动机器人紧急避障

    RoboCup 小型组机器人比赛中一条很重要的规则,即不允许机器人小车发生恶意碰撞。如果一方的机器人小车蓄意碰撞对方的机器人小车,使对方机器人小车的速度方向或速度大小发生较大的改变,就要被黄牌警告或红牌罚下。

    由于 RoboCup 小型足球机器人是根据策略子系统发出的无线指令运动的,每秒钟接受和执行约 30 帧运动指令。因此,当机器人根据前一帧指令向目标位姿运动过程中,若前方突然出现其它机器人等障碍物,在没有接到下一帧指令之前,机器人只能按原规划路径前进从而造成碰撞。

    频繁的碰撞不仅可造成机器人损坏,还经?;嵋虺遄卜腹娑艿酱Ψ???梢栽诮性硕呗怨婊辈扇∫欢ǖ拇胧┘跎倥鲎驳姆⑸?,但因不可能准确预测对方机器人的运动参数,因而无法完全避免碰撞的发生。此外在策略决策过程中过多考虑碰撞问题,也将大大加重计算负担。

    目前机器人小车运动速度已相当快(1~2m/s),场上形式瞬息万变,使得视觉系统与策略系统实时设计问题已变得相当艰难。再加之比赛环境中常常存在光、色等干扰,仅靠视觉信息完成避障任务已显得有些力不从心。

    为了解决紧急避障问题,学者们已提出几种办法。人工势场法:实时控制困难,适宜于静态障碍物回避;模糊避障法:无论远近一律经过模糊推理处理,效果欠佳;C 空间法:计算量大;栅格法,缺乏长远规划,信息储存量大。在 RoboCup F2000 中型机器人等较大型机器人上,已广泛采用超声波、红外传感器等进行避障。

    下面给出一个例子,采用加装红外传感器的方法来解决紧急避障问题,包括传感器选择、传感电路设计以及紧急避障策略研究等。

    (一)足球机器人传感器的选择

    足球机器人避碰控制特点:1)足球机器人属于可碰机器人,它以碰击球为控制方式,设计时已充分考虑碰撞的存在。2)足球机器人避碰控制是最少碰撞控制,尽管可碰,但其精密的机械传动系统在频繁的猛烈撞击下将缩短寿命。3)避碰动作尽量稳速及时间最短。电机的频繁调速特别是起停对电机协调控制的要求更加苛刻,易产生误动作。

    机器人测距传感器一般分为两种:其测量距离在几十厘米到数米远的称为距离觉传感器;而探测距离为零点几毫米到几十毫米的称为接近觉传感器。其作用一般为:(1 发现前方障碍物,限制机器人地运动范围,以避免与障碍物发生碰撞。(2 在接触对象物前得到必要信息,如与物体的相对距离,相对倾角,以便为后续动作做准备。(3 获取对象物表面各点间的距离,从而得到有关对象物表面形状的信息。本设计将近距离的测量范围内为紧急避障区,选用接近觉传感器。

    接近觉传感器可以在近距离范围内,获取执行器和对象物体间的空间相对关系的信息。它用于确保安全、防止物体地接近或碰撞、确认物体的存在或通过与否、检测物体的姿态和位置、测量物体的形状,进而为操作规划和行动规划的制定,为躲避障碍、避免碰撞提供信息,结构简单、工作可靠,和非接触检测距离等优点。一般分为两类,一种检测距离较小,但检测精度较高,另一种检测距离较长,但一般检测精度较低。

    常用的接近觉传感器有光学接近觉传感器,采用发光二极管(LED)作为光源,光源经过透镜聚焦于空间的一点。如果该点有障碍物,光就会被反射回来经另一个透镜照射在光敏传感元件上。其中,红外线传感器抗干扰能力强、易于产生、可以避免阳光和电灯等光线中红外线成分的干扰。所以采用近红外光作为发射的光源?;魅舜邢低秤玫木褪墙焱夤?。

    由于近红外光具有可见光的反射特性,当红外??仄髟谑夷谑褂檬?,发射管不必面对接收管,靠室内墙壁及机器人对近红外光的反射作用,将红外光反射到接收管,这是红外光的一种重要特性。其测量模型简化为传感器在一定的射线开放角度范围内,通过在不同方向、不同位置安置多个红外传感器,检测出某一方向上的障碍物。显然,其测量值与反射物的位置及传感器的数目以及在机器人上的安装位置有关。为测量避障区的障碍,可以得出共安装五个红外传感发射器和接收器。分别位于前面、左侧和右侧的中部。

    (二)传感器硬件系统

    1、传感器硬件系统可靠性设计

    硬件系统的可靠性设计是系统本质可靠性和可靠性控制的基础。硬件总体方案设计中的可靠性原则有利于系统可靠性的实现。

    总体方案的可靠性设计:

    (1采用硬件平台的系统设计方法

    采用基于软硬件平台的系统设计方法,是应用系统的基本设计方法。一个良好的硬件平台应具备:标准化,系列化,规范化设计的电路系统。柔性特性的基本应用系统体系结构,有良好的适应性及满足最大系统集成的能力。有丰富的软件支持,有可靠性测评记录。本设计是在单片机 80C196KC 的硬件平台上进行设计的。

    (2最大的系统集成

    最大的系统集成可最大限度地简化系统构成,有利于减少系统硬件失误概率。即尽可能用集成电路器件代替分离元件。采用 OEM 厂家提供的专家设计的系统集成,可最大限度保证硬件的可靠性。

    (3采用 CMOS 电路系统

    CMOS 电路有优异特性,特别是满足数字系统可靠性方面。具有较高的逻辑电平噪声容限,抗噪声干扰能力强。输出电平摆幅大,即使在电压较低的条件下,也能满足逻辑电平要求。电源电压范围宽,在电源变化较大范围内仍可正常工作。在 CMOS 电路独有的低功耗运行(静态)方式下,对噪声失敏,有利于减少系统的失误概率。

    (4采用数字电路

    尽可能采用数字电路。数字信号抗干扰能力强,易远传,易处理。

    2、基本器件与电路设计

    (1)一体化红外发光二极管光敏三极管组件

    一体化组件将红外发光二极管光敏三极管制作在一起,一般是红外发射及光敏接收在一个平面上,实际上是将红外发光二极管及光敏器件并排在一起,两器件的引线分别引出,体积较小。在其前方有障碍物时,反射光照到光敏三极管,适合构成反射式光电检测器。它的发射窗口及接收窗口在塑料封装的顶部,之间由不透光的挡片隔开。

    光敏二极管光电流较小,但输出特性线性度好,响应时间快;光敏三极管光电流大,但输出特性线性度差,响应时间慢。在机器人小车的控制中,如果在机器人前方有障碍,要求其响应速度更快,所以采用光敏二极管。

    红外传感系统按频率调节来划分有频率可调和不可调之分;按发射和接收可分为对射式和反射式。其中反射式也有一体式和分离式。小型足球机器人比赛是对障碍物的识别,所以采用反射式的红外传感系统。

    (2)频率不可跟踪的红外传感系统

    1)采用脉冲直流的红外发射器驱动方式

    红外发光二极管直流平均工作电流 IF与峰值工作电流 IP之间有下列关系:

    式中为脉冲电流空度比??杉斩缺冉洗?,允许的峰值电流也越大。为了减小发射系统电源消耗,(机器人控制电池容量不能太大)减轻机器人重量,延长发光二极管使用寿命以及提高??胤⑸渚嗬?,在红外传感发射系统中,红外发光管采用脉冲直流驱动方式。

    由于受红外发光二极管响应时间的限制,脉冲电流的上平顶宽度不能太窄,否则,红外发光管来不及响应,脉冲电流就消失了。实际电路中,一般脉冲驱动电流的空度比在设计时为:

    然后再根据计算出空度比。其中是驱动脉冲电流的周期,为发射频率的倒数。

    采用脉冲直流驱动方式还有一个优点,就是提高了红外传感系统的抗干扰能力,保证红外传感器在日光、日光灯等光线下能够正常工作。

    2)红外发射电路

    CMOS 与非门 D1、D2及 RP、R、C 等组成可控脉冲振荡器,振荡频率约为 38KHz。与非门 D2输出的脉冲信号作用于 VT1基极,由 VT1驱动红外发光二极管 VD 发出红外光脉冲。发射电路中,VD 用 SE303A5mm 圆型红外发射管。VT 用 CS9013,β≥100。此电路发射脉冲占空比可调,频率可调。缺点是需要单独的发射电路和独立的接收电路。图7. 8(b)为电路的工作波形。

    图7. 8空度比可调的红外发射可控电路

    3)采用微分电路减小频率编码脉冲的宽度

    采用微分电路是对已得到的方波脉冲电压进行加工,来减小脉冲宽度 Td。选取不同的微分参数,就可得到不同的脉冲宽度。

    如图7. 9所示,从振荡电路引出的方波脉冲信号,经非门D4隔离后,加到 R、C 构成的微分电路。当非门D4输出端升高时,由于电容两端电压不能突变,则非门D5输入端得到一个正向尖脉冲。当D4输出端降低了VDD时,非门D5输入端也下降,产生一个负向尖脉冲。VD1将负脉冲短掉。

    图7. 9微分电路减小脉冲宽度

    当非门D4输出为高电平时,非门D5输入端立即响应,经D5和D6两级反向后,输出为高电平。随着电容 C 充电的进行,R 上的电压由 VDD不断降低,当降到CMOS非门的转换电压时,D5输出高电平,D6输出为低电平,得到边沿陡直的矩形脉冲。D5 和D6两级非门的作用是短掉负向尖脉冲,同时将微分电路和驱动电路进行隔离,以免驱动电路的输入电阻影响微分电路的时间常数。

    要使矩形脉冲上平顶宽度窄,则,由于CMOS 门电路输入电阻大,所以R可以大些,C可以小些,有利于电路工作的稳定。

    4)采用CMOS 非门构成的前置放大器作为红外接收电路

    红外线发射器发出的红外线指令信号,首先由红外线接收器件构成的光电转换器转换为电信号。由于电信号非常弱,要通过前置放大器放大到一定幅度后,才能送信号处理电路进行处理。这些环节可以采用分离元件构成,也可以由集成电路或红外接收组件完成。

    CMOS 集成电路以其功耗低、电源电压范围宽、抗干扰能力强、输入阻抗高等一系列独特的优点,使它的应用得到了迅速发展,并且常常应用于数字电路中。

    CMOS 单非门的开环增益只有20~30倍,而红外线接收前置放大器的要求电压增益在1000倍以上,必须采用多级门电路构成高增益放大器。三级非门放大器,三级非门串联后还是一个非门,但其放大倍数可达到运算放大器的数值,且计算方法也与反向运算放大器相同。

    用 CMOS 非门构成的前置放大器,具有输入阻抗高,功耗低,成本低等优点。但这种放大器的输出驱动能力较差,在其输出端再加一级晶体管放大器,既使电路具有一定的驱动能力,又提高了电压增益。实际应用中采用此方法的较多。CMOS 集成电路的其余非门与微分电路可以减小脉冲的上平顶宽度,降低能耗。

    (3)锁相环路(PLL)

    在机器人足球比赛中,有时会把敌方的信号当成己方信号,该防守时而进攻,该进攻时却防守,造成致命的失误。为了提高对己方和敌方发出的信号进行识别,提高机器人的识别能力,故采用音频锁相环来实现。

    LM567 是美国半导体公司(NSC)产品。图7. 10是LM567的内部框图,它由相位比较器、压控振荡器、正交相位鉴波器、逻辑输出放大器等几部分组成。LM567集成锁相环不含环路滤波器,这是因为环路滤波器的构成简单,并且其特性在很大程度上决定锁相环路的性能,通过外接不同RC元件构成的环路滤波器,可以使锁相环路具有不同的性能。LM567的第5脚和第6脚外接定时电阻和电容决定锁相环内部压控振荡器的中心频率。其中心频率为:

    第2脚对地接电容C2为相位比较器输出的低通滤波器。电容C2对锁相环的捕捉带宽BW有影响。其带宽为:

    由上式可见,C2及压控振荡器中心频率越高,捕捉带宽BW越窄。所以,在输入信号幅度及压控振荡器频率已确定的情况下,可通过改变低通滤波电容C2来扩展或收缩捕捉带宽。

    图7. 10中1脚接的电容C1为正交相位鉴波器的输出滤波,其电容值应不小于2脚所接的电容C2的两倍。即C1≥2C2。3脚为信号输入端,要求输入信号的幅度大于25mV,最佳值为200mV左右。

    当 LM567 的输入信号的频率落在其内部压控振荡器中心频率附近时,逻辑输出端8脚将由原高电平变为低电平,输出一个负脉冲。改变R3可以非常方便的改变选频频率。由于8脚为集电极开路输出,所以8脚应外接一电阻R1接至电源正极。利用LM567不仅可以实现选频,而且还有脉冲形成功能,在本红外传感系统运用了此电路。

    如果在LM567的2脚即内部压控振荡器的控制端,加入音频信号,则它将使压控振荡器的5脚输出受2脚信号调制的调频信号。利用这一信号可以实现对信号的频率调制。如果在3脚输入一个用音频信号调制的调频信号,且调频信号的中心频率与LM567内部压控振荡器中心频率相同时,2脚输出调频信号的解调信号。

    图7. 10LM567 的内部结构

    LM567可以构成低频振荡器作为红外传感系统的编码电路,本红外传感系统利用了此功能,即利用了其内部的压控振荡器来产生低频信号,5脚输出方波信号,改变电阻R3可非常方便地改变振荡频率,振荡频率同中心频率。

    LM567的主要参数如下:电源电压4.75V-9V;静态工作电流8mA;最高工作频率500kHz;8脚最大吸收电流为100mA;静态功耗30mW。

    4、锁相环路(PLL)红外传感系统

    图7. 11足球机器人红外??氐缏?p>本系统设计的红外传感器具体电路如图7. 11所示,工作波形如图7. 12所示。采用锁相环LM567集成电路,当LM567工作时,其5脚输出频率为的方波信号。此方波信号通过非门D4缓冲后,作用于C4、R4构成的微分电路,使方波信号变为正、负双向尖脉冲,VD3的作用是将负向尖脉冲短路掉。正向尖脉冲经非门D5和D6整形后,变为具有较大空度比的矩形脉冲,此脉冲和单片机控制信号经与门使VT工作于开关状态,驱动红外发光二极管VD1,发出红外光脉冲。VD2为光电二极管,它将VD1发出的红外光脉冲变为电脉冲,经C1耦合和非门D1—D3构成的三级放大器放大后,由C2送至音频锁相环LM567的输入端3脚。当输入信号的频率与内部压控中心振荡器中心频率相同时,8脚由高电平变为低电平,将检测脉冲送入单片机。R5、C5为电源退耦电路。非门D1~D6用74HC04集成电路。R7、R8、R9、T2组成电池电压监测电路,当电源电压降到一定值时,T2截止,单片机相应口为高电平,欠压报警。

    图7. 12工作波形

    由于LM567既产生振荡信号,又能接收信号,所以它比发射器和接收器分开的电路有优势,免去了接收电路的频率调整过程。当锁相环 LM567的锁相中心频率发生变化后,经非门D4作用于微分电路的脉冲频率也同时发生变化,从而使红外发光二极管所发射的红外光脉冲的频率和接收电路的频率也跟随变化,这样就实现了红外发射和接收电路频率的自动跟踪。在机器人控制中,可以将本方机器人频率与敌方机器人频率区分开。

    (三)紧急避障策略

    1、紧急避障的硬件系统

    在集中式控制方案中,主机控制机器人避障区域外的路径规划。在避障区内,为了快速实现避障,检测信号直接与单片机相连而不用通信系统到达主机,由单片机控制紧急避障方案。传感系统测量在避障区内障碍物的位置和方向,作为反馈信号;在了解电机的现行转速和方向,根据障碍物所在位置的不同,控制机器人的运动路线和电机的转速和方向。

    图7. 13红外发射和接收电路与控制系统的联接

    编码器可用来测量机器人电机的运行位置。提供机器人的位置和速度。产生2个脉冲序列,给出增量型的位置记数。在给定的采样周期内,测得记数的增量,可以计算出速度和加速度。

    由于加速度在运动过程中不可变,所以紧急避障时,单片机根据传感器的检测信号以原加速度对左(右)LM629运动参数控制左(右)电机减速,从而完成避障。系统电路如图7. 13所示。

    2、紧急避障的软件系统

    人类驾驶员驾驶车辆时,当有障碍物近距离威胁驾驶员所开车辆,人类驾驶员首先判断其方向、速度以及周围环境的状况,而后决定旋转方向盘是向左还是向右,幅度大小,减速多少,持续时间的长短以使汽车避开障碍物?;魅嗽诰哂芯蔡驮硕锾宓幕肪持斜苷?,障碍物的运动预测是一个很重要的环节。当机器人执行计算机的前一帧指令,按规划路径向目标方向运动中,在避障区域近距离中突然出现障碍物,但下一帧指令尚未来到,机器人必须进行自主安全紧急避障?;魅嗽硕言谏喜阕隽斯婊?,在避障区域内突然遇到障碍物仅考虑以下几种情况。如图7. 14所示。

    图7. 14紧急避障的几种情况

    本机器人有两个伺服电机,直流电机经过一级齿轮减速后驱动轮子,减速比为I=1:8。电机采用PWM信号进行控制,决策系统通过无线通讯??橄蚧魅朔⑺?位的PWM调制信号。选用增量式码盘来检测小车车轮的转速,码盘具有响应速度快,可靠性高,测速准确等优点。当机器人小车的轮速较快时,输出的脉冲数多,当机器人小车的轮速较慢时,输出的脉冲数较少。本机器人编码器分辨率为512脉冲/转。由于LM629内部进行四倍频,每转的脉冲数增为m=512*4=2048个,提高了电动机的位置分辨率。轮胎直径d为44mm,轮胎的周长则为。

    每个脉冲直线精度:

    轮胎转角的测量精度:

    微分采样时间:

    减速比:1:8,轮子半径为 2.2cm

    为了使速度更加精确,LM629将速度扩展为32位,低16位为小数位,即乘以65536。

    每个采样周期对应的脉冲数:

    式中V为机器人小车每秒前进的距离(厘米),即如果小车的速度为1cm/s时,对应写入LM629的脉冲数为4DE4H。

    由小型足球机器人比赛场地2800*2300mm,所以机器人比赛过程中不可能以最大速度运动。即不可能达到256cm/s,实际中只能达到220cm/s。

    由理论分析可知,加速度应小于4.9m/s2,经实验验证,本机器人的加速度为3m/s2,对应写入LM629的加速度的脉冲个数为:

    转化为十六进制为13H。

    图7. 15紧急避障程序框图

    首先用1号红外传感器检测机器人前方是否有物体,若无物体P=0,机器人继续前进;若有物体P=1,再检测6号红外传感器,判断是球还是障碍物,用a=0表示是球,用a=1表示是障碍物。如果是球,机器人踢球继续前进;若不是球,发射3、2号红外传感器,进一步判断障碍物位于什么位置。用b、c分别表示3、2传感器检测前方障碍物情况。若机器人左前方有障碍物,b=1;否则,b=0。当障碍物位于机器人右前方时,c=1;否则,c=0?;魅烁菡庑┍淞靠梢宰龀稣习榭雠卸?。例如 pabc=1100,表示机器人前方有障碍物,机器人可以左转(当4号传感器前无障碍)60°前进8cm而后向右旋转恢复原目标运动方向?;蛘哂易ǖ?5 号传感器前无障碍)60°前进8cm而后向左旋转恢复原目标运动方向。程序框图如图7. 15所示。

    (四)结论

    设计出小型足球机器人紧急避障的红外传感系统电路,并做了一系列小型足球机器人紧急避障的研究工作,如:运动学分析、传感器类型、个数、安装位置的确定和系统电路的构成与联接,PCB 板的设计与制作,电路的调试以及紧急避障策略的提出和软件的实现等工作。本设计为足球机器人比赛的自主性研究奠定了方法和实验基础,也为多传感器信息融合提供了硬件研究基础。

    7.2 移动机器人追踪

    路径跟踪控制是移动机器人学的一个非常重要的问题,国内外学者已开展了大量的研究,提出了许多控制方法,包括传统的PID控制、反馈线性化控制等,也有一些新的方法,如滑??刂?、最优控制、后退控制、预瞄控制、神经网络控制等。这些方法都取得了一定的成果,但大多假设移动机器人以一定的速度或在很小的速度变化范围内行驶,通过角速度来控制车体姿态。当速度变化较大时,控制的跟踪性能变差甚至出现振荡。

    近年来,受非完整约束移动机器人的轨迹跟踪问题得到了广泛研究。文献[31, 32]采用误差模型的小扰动线性化思想来进行反馈镇定控制器的设计。这种方法只能得到局部的稳定性。文献[33]采用自适应控制方法,对非完整移动机器人在未知参数下的跟踪问题进行研究,对满足一定条件的参考轨??梢允迪秩纸ソ?,但存在控制器参数选择复杂、鲁棒性差等缺陷。文献[34,35]利用分步反演(Back stepping和Lyapunov方法对移动机器人的轨迹跟踪问题进行了研究,对满足一定条件的参考模型可以实现全局指数跟踪。文献[36]利用反演思想设计变结构控制的切换函数,构造了具有全局渐近稳定性的变结构跟踪控制器,可以实现全局渐近跟踪。上述方法都是设计移动机器人质心线速度和转向角速度实现轨迹跟踪控制,采用质心线速度和转向角速度的设计方法势必会引入一定的跟踪和建模误差。而在很多情况下,移动机器人的航向是通过两驱动后轮的差动来实现,质心线速度是通过两后轮的角速度换算得到的。文献[37]讨论了直接以两驱动后轮的角速度为控制输入时,移动机器人的变结构轨迹跟踪控制器设计方法,实现对预定轨迹的全局渐近跟踪。

    本章将给出关于移动机器人追踪的实例,另外介绍一种避障与追踪相结合的移动机器人墙跟踪,以及利用仿生技术的气味追踪。

    7.2.3 移动机器人目标追踪控制

    在移动机器人的自主导航和动态目标跟踪场合,由于外部环境的变化以及移动目标运动状况的非线性,采用预先规划--移动--再规划--再移动的方法难以适应环境并自主执行任务。该实例根据非完整约束模型和Lyapunov稳定性定理推导目标跟踪模型,结合比例导航和模糊控制的方法来实现目标跟踪控制律,利用模糊进化学习来调整控制参数。

    (一)动态目标跟踪控制策略

    1、非完整约束控制

    图7. 16中,轮式移动机器人的中心坐标为,机器人相对于轴的方位角为,相对于视线方向(LOS的角度为,LOS相对于轴的角度为,机器人平移速度为,旋转角速度为,目标位置为,的距离为,目标位置处的速度、加速度和稳定姿态分别为,?;魅嗽硕P臀?p>

    其中,建立Lyapunov纯量函数

    构造,使得,构造

    使得,因为是正定的,是负定的,根据Lyapunov稳定性定理,当采用式(8.28)所示的反馈控制律时,能渐进稳定的到达期望姿态。

    由此可以看出:(1该控制律计算简便,反馈信息所需的相对距离和角度可通过在线测量获得;(2控制增益的调节对机器人系统的导航和目标跟踪非常重要。

    图7. 16移动机器人动态目标跟踪模型

    2、目标跟踪控制律

    由图7. 16所示的模型,根据人工势能场中的引力场原理,姿态稳定反馈控制律式(7.28)和比例导航原理,对式(7.28)进行改进,得到平移方向的加速度和旋转方向的加速度

    其中,,,均为控制增益,根据式(8.28),改进,改进,再增加最终姿态的稳定控制项,推导出跟踪控制律

    采用模糊遗传算法调节控制增益,。

    3、基于进化学习的模糊控制

    采用的基于进化学习的模糊控制器模型如图7. 17所示,该模糊控制器主要由模糊化输入、知识库、进化学习、推理机、清晰化输出等5部分组成。

    在进化学习中,每个染色体包含了全部的规则,最优的个体将组成模糊控制器中的规则库。

    图7. 17基于进化学习的模糊控制器模型

    (二)仿真学习环境设置

    根据图7. 16和式(7.28),离散运动学仿真模型为

    其中,。

    根据移动机器人动力学模型,可以得到

    其中为移动机器人质量;为轮子的转动惯量;为轮子半径;分别为2轮的驱动力矩;为2轮之间的距离。

    ,分别为左轮和右轮的线速度,根据轮式移动机器人的运动学和动力学特性,令(,,为机器人在时刻的姿态,那么时刻的姿态为

    其中,。

    (三)控制增益模糊进化学习

    1、模糊系统设计

    模糊系统要求通过,,来确定,。根据系统要求,重写,,的定义:

    为机器人与目标的相对距离;为机器人方位角与LOS的角度差,;为机器人方位角与目标角的角度差,。

    定义的模糊集为{S,SM,M,ML,L},表示{很小,较小,中,较大,大};的模糊集为{S,SM,M,ML,L},亦表示{很小,较小,中,较大,大};的模糊集为{VN,N,NF,F},表示{很近,较近,较远,远}。

    根据上述定义,该模糊系统共有=5×5×4=100条模糊规则,第条规则的形式为:

    If(x1 is and x2 is and x3 is Then (yl isand y2 is

    其中为输入的模糊子集;为输出的模糊子集;,,,。

    图7. 18模糊系统控制增益的学习过程

    为了便于进化学习,修改模糊系统的输出,该系统的输出是一个序号=1,2,…,),通过这个序号在染色体中索引出相应的待调节的参数,因此实际上学习过程如图7. 18所示。

    2、进化学习环境设置

    在遗传算法中,规定每个染色体包含所有的规则,模糊系统的输出是染色体的检索序号,每个模糊规则由一对代表的基因组成,这样每个染色体就有2个基因,染色体串的形式为。

    适配函数由评判函数,,,和罚函数,组成

    其中:,评判机器人与目标的距离,;,评判机器人方向角与LOS的最终夹角,;,评判机器人方向角与最终对准角度的夹角,;,生成每条路径的算法迭代次数,评判到达期望位置的时间, ;为罚函数,当机器人与目标物发生摩擦或碰撞时,否则;亦为罚函数:

    正常数的值的选取一般要使得各评判函数的值域范围尽量保持一致,以便于适配度的比较。

    3、目标跟踪实验

    移动机器人的目标为一个可以滚动的小球,任务是将小球推入指定区域,没有机器手臂等抓取机构。

    在实验中,如果机器人在任意状态下都能将目标推人40cm宽的目标区域内,则视为跟踪任务成功?;魅俗纷俣勘甑墓旒M既缤?. 19所示,由图可知,机器人能较好的完成了任务。

    图7. 19机器人追踪动态目标的轨迹图

    7.3.2 移动机器人墙跟踪

    在很多结构环境中,如仓库、办公室、自动化工厂等,移动机器人被广泛用来搬运工件、文件及其它一些物体,CIMS中的搬运机器人,医院中的服务机器人就是很好的例子。在结构化环境中,长墙是普遍存在的环境特征,因此用移动机器人跟踪墙就自然成为一种既简便又经济实用的导航方法。由于各车轮行走的不均匀性,车轮与地面之间的打滑,以及其它噪声干扰,在不进行控制的情况下,移动机器人很难与长墙保持恒定距离,且不能识别非直墙类型,所以很多科研工作者利用机器人自身传感器、摄像头加上智能算法对移动机器人进行墙跟踪控制,取得不错效果。

    下面介绍一个基于模糊遗传算法的移动机器人墙跟踪控制的实例。

    (一)移动机器人墙跟踪模糊控制系统设计

    移动机器人为了能在未知环境下自主的工作,必须具有对作业环境的感知能力,本例中使用的HEBUT-I型智能移动机器人除由CCD视觉导航系统采集外部信息外,在车体上还安装了2组超声传感器,用于对距离的信息进行采集,图7. 20为超声传感器的布置情况。

    在墙跟踪中,移动机器人首先利用BP神经网络分类器对所跟踪的墙的类型进行识别和分类,在识别出直墙后采用二维模糊控制器进行跟踪控制。该模糊控制器的输入量分别为移动机器人距右侧墙实际距离(由超声组0所测的距离与期望距离之间的偏差和移动机器人车体与直墙的夹角(由超声组0,1所测距离换算得到,控制量为左右轮驱动电机的电压差。

    图7. 20超声传感器的布置情况

    兼顾稳定性和响应速度,归纳出49条If-Then控制规则,即:

    式中,

    如表7. 2所示,其中的模糊论域为;夹角的模糊论域为;控制量的模糊论域为。

    输入输出变量的模糊子集均采用三角形隶属函数,其隶属度为:

    为减少信息丢失,采用拉森乘积运算法则进行推理合成,设距离偏差模糊化后为,夹角模糊化后为,则控制量的隶属函数为:

    式中:为控制量论域中整元素,隶属于控制量的模糊子集的隶属度;隶属于距离偏差的模糊子集的隶属度;隶属于车体与墙夹角的模糊子集的隶属度。

    控制量的解模糊采用min-max(重心法:

    若解模糊得到t时刻的控制量(左右轮驱动电机的电压差,则两轮驱动电机的电压,为:

    式中,表示左右轮初始给定电压,。

    表7. 2模糊控制规则表

    (二)基于遗传算法优化的模糊控制器

    遗传算法是受达尔文进化论----适者生存的启发。借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而产生的一种全局优化自适应概率搜索算法。他最早由美国Michigan大学的Holland于1975年提出来的,起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。遗传算法利用简单的编码技术和繁殖机制来表现复杂的现象,从而解决复杂的问题。特别是由于他不受搜索空间的限制性假设的约束,不必要求诸如连续性、导数存在和单峰等假设,以及其固有的并行性,目前已经在最优化、机器学习和并行处理等领域得到了广泛的应用。

    HEBUT—I型智能移动机器人在直墙跟踪中采用了传统的模糊逻辑控制器的控制策略,其控制规则和隶属函数的参数都是固定不变的,故降低了跟踪精度和响应速度。因此,本例采用遗传算法去寻优模糊控制器隶属函数的参数,如图7. 21所示。通过调整隶属函数的宽度及中心值,改变隶属函数的形状,实现模糊控制器的离线自寻优,提高移动机器人跟踪性能。

    图7. 21基于遗传算法优化的自调整模糊控制器框图

    由上述可知,二维模糊控制器共有7+7+9=23个模糊子集,每个子集又均有两个参数{,}待寻优。对于这样一个46维空间的寻优问题,常规优化算法并不适用,而遗传算法却为我们提供了一种很好的解决途径。

    1、编码策略和种群初始化

    寻优后的隶属函数采用正负论域区对称的形式,例如在输入量的模糊子集中,VN与VF的宽度相等设为,其中心值的绝对值相等设为;MN与MF子集的宽度相等设为,中心值的绝对值相等设为;N与F的宽度相等设为,中心值的绝对值相等设为;子集ZE的宽度则为,中心值为;则对于来说共有8个待寻优参数。同理,输入量和输出量的寻优参数分别为8个和1O个,如图7. 22所示,则遗传算法共需对26个参数进行优化,个体编码采用多参数级联式定点映射编码,每个参数均用8位二进制数表示,则每条染色体的总长度为208位字符串.设各个隶属函数宽度取值范围为2.0~4.0,中心值为±0.2。

    图7. 22二进制串结构图

    初始群体的规模即指群体中包含的个体数目的大小N。N将直接影响GA的有效性,个体太少,GA搜索效果会很差。相反,若群体中包含个体太多,会增加计算量,使搜索收敛时间增长。研究结果表明,一般群体规??刂圃贜 =30~200个个体之间较为合适。故初始种群数目取100。

    2、个体适应度函数的选择

    为了评价每个个体性能的好坏,需要制定对每个个体都适用的目标函数。进而求出个体的适应度,适应度值是种群进化的向导,是调整控制器参数的依据。

    在HEBUT—I型移动机器人的直墙跟踪中,我们不难分析到,若要保持较高的跟踪精度,移动机器人的行动路线应始终是沿着某一直线轨迹前进的。这里我们假定这条跟踪路径是距离直墙0.5m的直线。目标函数采用能量型性能指标:

    式中为理想值,取为0.5m,为实际输出,为模糊控制器对受控对象的控制步数,取,为学习样本数。

    利用遗传算法优化参数时,算法的运行仅由适应值驱动,而不需要被优化对象的局部信息。个体适应值函数按下式计算:

    当性能指标趋于较小值时,适应度函数趋于较大区域。

    3、遗传算法的搜索过程

    遗传算法通常使用3种标准操作符,它们是选择(selection、交叉(crossover、变异(mutation。

    (1)选择(selection

    从群体中选择优胜的个体,淘汰劣质个体的操作称为选择。选择的目的是为了从当前群体中选出优良的个体,使他们有机会作为父代为下一代繁殖子孙,判断个体优良与否的准则就是各自的适应度值。适值比例法(即轮盘赌法是目前遗传算法中最基本也是最常用的选择方法,设群体大小为,其中个体的适应值为,则被选择的概率

    (2)交叉(crossover

    交叉是指将两个或多个父辈的特征组合起来产生一个或多个子代个体,本例采用两点交叉的方法,就是把个体分割成3段,交叉点的选择一般是随机的,然后两个个体间隔交换相应的段,从而产生新的个体。由于它们融合了父代的优良性状而对环境有更好的适应度。通常交叉概率=0.6~1.0,取0.8。

    (3)变异(mutation

    变异是指对个体所作的小的局部改动,即按一定的概率改变二进制串群中某些位的值。通过引入新的基因确保种群的不断进化。变异的实质是在染色体的复制过程中由于干扰而使得某个或某几位发生变化,从而产生出具有新特征的个体。也正是由于变异才使得个体跳出局部最优解。本例采用位点变异方法。变异概率=0.001~0.01,取0.006。

    在经历了一轮搜索过程后,种群将不断地进行选择、遗传、变异操作,直至达到最大进化代数或种群个体的进化已趋于稳定为止。

    (三)仿真与分析

    如果将HEBUT-I型智能移动机器人在实际跟踪环境中对每一代中的每条染色体(代表一组待寻优的隶属函数参数进行验证,这几乎是不可能的。因为遗传算法的初始规模选为N=100,寻优结束条件为进化100代,则总共需要进行10000次试车试验,显然,此种方法极其费时费力,开发成本高,周期长,可行性很差。故为了验证本例所提出的控制方案,开发了以HEBUT-I型智能移动机器人为参考模型的用于墙识别与跟踪的仿真平台。该仿真平台采用VC++6.0面向对象的程序设计语言进行开发。将基于模糊遗传算法控制的直墙跟踪设为一个类(CFuzzyContralGA,主要实现对模糊控制器的初始化、精确量的模糊化、遗传算法优化模糊子集隶属函数参数的实现、利用规则库进行推理决策、模糊量的精确化、模糊控制查询表的生成、等功能。经过仿真,算法实现了直墙跟踪规划问题的寻优控制,在经过不到20代的进化过程便收敛至全局最优解,如表7. 3所示,可以看出,由于对26个参数进行了寻优,故输入量,和输出量的隶属函数形状均发生了显著变化。

    最后由动画仿真类(Simulation,实现移动机器人的直墙跟踪动画仿真功能。图7. 23为移动机器人直墙跟踪情况图,图中凹凸处为分别考虑了门和暖气的情况。

    表7. 3隶属函数参数的优化结果

    图7. 23HEBUT—I型智能移动机器人直墙跟踪仿真试验

    7.3.3 移动机器人气味追踪

    (一)主动嗅觉的研究

    近几年关于生物气味定位和跟踪的研究得到了快速的发展,如对空气中生存的蛾、老鼠、在水中的龙虾和口角类动物等的研究。生物使用气味来发现同类、进行交流、改变行为、躲避入侵者和搜寻食物。气味定位在本质上是一个行为问题,不同的动物会采用不同的方法。例如有些动物利用不同层面流体的信息(如龙虾或地表的残渣(如蚂蚁,其它动物可以跟踪空气中的气味(如蛾或使用各种综合的信息(如狗。

    受到生物气味定位的启发,近年来,一些学者开始研究如何将气味/气体跟踪、定位与移动机器人技术相结合,通过使用移动机器人来“主动”地发现、跟踪并确定气味/气体的源头,即所谓的主动嗅觉问题。主动嗅觉也可称为移动机器人气味/气体定位或主动电子鼻,它是研究如何利用移动机器人主动地确定气味/气体源位置的过程。Hayes将此问题简化地描述为如何使用移动机器人在一个封闭的二维区域有效地发现单个的气味源,并将其分解为3个子任务,即烟羽发现(plume finding、烟羽横越(plume traversa1、气味源确认(odor source declaration。所谓烟羽,是指从气味/气体源释放的气味/气体分子被风吹散,在空气中的轨迹像羽毛在空气里飘扬。

    发现烟羽是一个和气味/气体接触的过程,它是一个基本的搜索过程。但由于烟羽的随机特性,简单的顺序搜索一般不能奏效,从而增大了此过程的复杂性。烟羽横越是研究如何沿着烟羽到达气味/气体源头的过程,它要求机器人有更“专业”的行为,一方面是要朝着气味/气体源方向运动,另一方面还不能脱离气味/气体烟羽的覆盖范围。气味/气体源确认是指通过气味,气体获取特性确定源头就在附近。当然,此过程不一定非要使用气味/气体信息,因为典型的气味/气体源在短距离内也可通过其它方式确定。

    主动嗅觉和一般的电子鼻系统是不同的。通常意义的电子鼻是一种被动气味/气体感知系统,而主动嗅觉属于气味/气体的主动感知系统,也可称之为主动电子鼻。它不仅可以感知气味/气体,还可以跟踪并最终确定气味/气体的源头。主动嗅觉在环境监测、违禁物品检查和大型工厂仓库保安等方面,可以主动感知目标化学物质并确定其位置,这比一般的被动感知系统要有效得多,主动嗅觉就是基于这种需要而展开研究的,另外,主动嗅觉在有害气体泄露检测、火源探测、灾后倒塌的建筑物搜救和反恐排爆等社会生活方面也将扮演越来越重要的角色。

    对主动嗅觉的研究最早可上溯到20世纪90年代,随着其它技术特别是传感器和计算机技术的快速发展,该项研究也在不断发展和完善。从最初的对空气中化学源头的定位到近来的水下及地下化学源头的定位,为日后的实际应用开辟了更广阔的领域。欧美和日本等许多发达国家的高校和科研机构都对该课题进行了较为深入的研究。下面主要从气味/气体及风向传感系统、嗅觉定位策略及存在的问题等方面对近些年具有代表性的研究成果进行总结。

    (二)主动嗅觉传感系统

    传感系统是主动嗅觉研究的关键,常用的主要包括气味/气体和风向两大类。

    1、气味/气体传感系统

    典型的气味/气体传感器有金属氧化物传感器、石英晶体微量天平传感器和生物传感器(如蚕蛾的触角等。

    (1)金属氧化物传感器

    金属氧化物传感器是一种最常用的传感器类型。Lilienthal等采用Figaro公司的金属氧化物传感器TGS 2600、TGS 2610和TGS 2620研制的Mark III型移动电子鼻如图7. 24所示。它由两个“鼻孔”(或称管道组成,每个鼻孔包括6个金属氧化物气体传感器,每3个一组分别放在管道里,每个管道还包括一个吸力风扇,用来降低传感器的恢复时间;两个管道中间安放隔板??梢员3忠贫嵌耘ǘ忍荻鹊牧槊粜?。

    图7. 24MarkⅢ 型移动电子鼻

    (2)石英晶体微量天平

    石英晶体用来充当测量气味/气体分子重量的敏感天平。为了称重某一种气味/气体分子,在石英表面涂一层可以“捕获”此种分子的化学涂层,例如文[59]和[40]使用聚硅酮OV-17测量樟脑的气味。捕获的气味/气体分子增加了石英晶体的质量从而降低它的共振频率,可用下式描述增加的质量对频率的影响:

    其中,代表石英共振频率的改变;为石英共振频率;代表石英晶体每单位面积增加的质量;表示石英材料的密度;代表声音在石英材料中的速度。

    受到蜜蜂采蜜方式的启发,Russell等研制了基于石英晶体微量天平的气味/气体传感系统,其原理如图7. 25所示。

    图7. 25基于石英晶体微量天平的气味/气体传感器系统剖切视图

    首先使用真空泵将空气与气味/气体混合物吸入管道,增加气味/气体与传感器的接触速度。但这样做同时也会将一些远距离的气味/气体吸入管道。为了解决这个问题,在吸入管道的外面加一层出气管道作为空气窗帘(air curtain向外吹气,这样传感器就避免了远距离气味/气体的干扰,可以可靠地检测并精确地确定地面的气味标记。Russell还独创性地基于标签笔的原理发明了气味涂抹器,机器人携带有涂抹器就可以将气味涂抹到地面上,让其它机器人进行跟踪。

    (3)生物传感系统

    Kuwana使用被叫做“活的传感器”的生物传感器,即蚕蛾的触角,作为一种新型的感知气味/气体的传感器。蚕蛾触角的灵敏度可达到,比人造气体传感器高l万倍。Kuwana和他的同事使用蚕蛾触角构造了两种感知信息素的传感器,即I型和II型,如图7. 26所示。I型传感器触角的神经活动通过套环的溶液和导线提取出来,套环的溶液作为电极从触角传导电信号,溶液也可以保持触角的湿度。II型传感器使用银电极直接插入触角的两端而不用套环。II型传感器比I型灵敏得多。

    图7. 26蚕蛾触角构造的两种信息素传感器

    2、风向传感系统

    在气味/气体烟羽搜索过程中,风向成为一个很重要的信息,在风向传感器的配合下可使搜索工作得到简化。目前有代表性的风向传感器主要有3种,即基于热金属丝冷却的电热调节器风速计、人工胡须气流传感器和小型旋转叶片气流传感器。

    (1)电热调节器风速计

    Ishida等使用了Shibaura Electronics公司的F6201-1电热调节器型风速计测量风速。当风速在0~20cm/s范围内时,输出电压与风速基本呈线性关系。为了测量风向,4个风速传感器被放置在一个方块四周,方块的高度高于传感器的高度。粗略判断风向的一个简易方法是选择一个输出最小的风速计,因为风被方块阻隔,因此至少可以知道风的方向应该是此风速计所在方位的9O°的倍数。为了较精确地测量风向,在离线状态下,每隔45°风向测量4个传感器的输出,并将结果储在计算机里?;魅嗽谙吖ぷ魇?,通过计算存储和测量向量的欧氏距离来决定风向。由于实测风速在不断地变化,为了消除此影响,使用如下归一化的速度向量形式:

    其中,代表每个风速传感器的输出;为速度向量;为归一化的速度向量。

    (2)人工胡须气流传感器

    气流感应胡须如图7. 27(a)所示。敏感元件是一个3mm宽的镀铝塑料薄膜带子,带子的震动可由光学传感器检测。为了兼顾刚度和尺寸恒定性,使用25厚的聚偏氟乙烯薄膜(PVdF。在胡须的尾部弯曲90°形成一个突出部分,用来隔断槽型光学开关(EE-SXI 109的光柱。光学开关的输出连接到一个施密特反相器,0.04mm的运动对应反相器的一个逻辑输出。反相器给出一个逻辑的摆动信号,正的逻辑转换通过微处理器计数,这些计数形成了传感器的输出。此系统可以测量的风速范围是0.1-lm/s。文[64]使用8个这样的传感器可以分辨22.5°的风向。

    3、小型旋转叶片气流传感器

    在低速下测量风速和方向是很困难的,Russell等开发了一个独特的用于微型移动机器人的主动气流速度和方向传感器。传感器的关键部分是一个扁平的盘子(成称之为桨,通过精密的直流电机带动旋转,见图7. 27(b)。在无风的情况下,桨的旋转速度是稳定的;在有风的环境下,当逆风运动时桨的旋转速度会降低,顺风时桨的旋转速度会升高。桨的旋转速度的变化通过光学编码器测量。桨的旋转的最大和最小速度之间的差别与风强有关。当桨与风同方向时将产生最大速度,据此可确定风向。此传感器的特点是结构简单、功耗低,可用于微型机器人系统,缺点是只工作在低风速条件下。

    图7. 27两种气流传感器示意图

    (三)嗅觉定位策略

    1、烟羽发现及跟踪

    如何发现并跟踪烟羽是主动嗅觉研究的关键。在有恒定气流的实验条件下,烟羽的形状相对比较规则,因此一旦发现烟羽,可以结合风向和气味/气体浓度梯度等信息跟踪烟羽。在无风或微风情况下,由于气味/气体分子主要受空气湍流影响,气味/气体分子的分布很不均匀,因此即使发现气味/气体分子,但跟踪过程还是很复杂的。

    从目前的研究结果来看,在传感器的选择上,多数学者同时使用风向和气味/气体两种传感器。搜索策略主要是通过对一些生物行为进行学习和模拟而得来的。在算法的使用上汲取了生物的化学趋向性(chemotactic、风趋向性(anemotactic及其它一些启发式搜索方法。所谓化学趋向性,是指生物依靠所获信息索的浓度梯度到达气味/气体源,例如粘液菌(slime mold就是采用此种方法。蚕蛾和蓝蟹则使用另一种机制,这些生物感知到气味/气体时逆流而上,通过逆风或逆流的方向到达气味/气体源,这就是所谓的风趋向性。少数学者只采用单一的气味/气体传感器,在静态无风或微风的环境下开展研究。在此种情况下,由于气味/气体分子的分布主要受空气湍流的影响,烟羽分布没有固定的形状,因此相比有风的情况,气味/气体定位要困难得多。

    Ishida和他的同事从1992年就开始了对主动嗅觉问题的研究。他们最初采用两个气体传感器来判断气味/气体源的方向,定位过程需要几个小时的时间。为了缩短定位时间,他们设计了一个带有4个气体传感器(TGS822和4个风速传感器(F6201-1的移动平台在风洞(wind tunne1中实验,风洞中的平均风速保持不变。当沿着风向的气体浓度梯度非常小的时候,风向成为定位的有效信息;反之,当横过风向的浓度梯度相对陡峭时,可以采用气体浓度的信息接近烟羽。风向和浓度两者信息的结合提供了气味/气体源的方向。这里Ishida采用了两种搜索算法,即逐步前进法(step-by-step progress和Z字形接近法(zigzag approach。两种算法在几分钟到十几分钟内可以完成定位。

    为了提高系统的环境适应性,Ishida进一步在清洁的室内环境中做了实验,这时,由于测量空间里的风向不是单一的,所以在清洁室内不是所有的区域风向都是有效信息,烟羽分布比在风洞中要宽。他提出了一个新算法,通过沿着浓度梯度搜索烟羽(searching the plume along the concentration gradient和沿着风向跟踪烟羽(tracking the plume along the wind direction两种策略的转换实现定位。用于策略转换的气体传感器阈值自动调整,增强了系统的灵活性。

    1997年,Nakamoto和Ishida在总结以前的研究成果的基础上,提出了主动气味感觉(active odorsensing的概念。Ishida所研究的二维和三维气味指南针(odor compass具有指明气味方位的功能,因此也很容易应用到主动嗅觉的研究。

    Russell等将一对相隔13cm的石英晶体微量天平传感器原型安放在一台六腿蚂蚁机器人的头上(作为“蚂蚁”的触角,来跟踪涂抹在地上的樟脑气味。蚂蚁路径的跟踪模式是向左转弯直到右触角检测到轨迹,然后再向右转弯直到左触角接触到轨迹,蚂蚁把路径包含在它的两个触角里。通过模拟蚂蚁跟踪模式对机器人路径跟踪算法进行了研究,经实验证明了该算法具有良好的鲁棒性。

    自2003年,Russell开始实施RoboMole计划,计划的目标为开发机器人系统,通过挖洞穴来寻找埋在地下的化学源。Russell首先对真涡虫算法(planarian algorithm引进行了分析。所谓真涡虫算法是受到真涡虫运动模式启发而得来的。当环境中化学物质的浓度梯度很小时,真涡虫反复地从一边移动到另一边,由此增加梯度信息。但Russell发现这个算法有一个固有的缺点,即如果机器人刚好背离源头,则这个算法使机器人一直偏离源头而不会转变方向。为了避免这个错误。Russell提出了所谓的六边形路径(hex-path算法,即机器人的搜索路径可能是一个六边形,通过实验证明了此算法的可行性。在此基础上,Russell又研究了在三维空间里的搜索算法。在原来二维空间搜索的基础上,把深度信息包括了进来,并提出了创新的12面体算法(dodecahedron algorithm。通过计算机仿真和物理实验,证明了12面体算法可以产生一个稳定的且平均距离最短的路径。

    Lilienthal和Duckett的研究主要基于气味/气体传感信息,且在室内无风或微风情况下进行?;谛鄄隙昵飨虼撇隙晁⑿畔⑺氐脑硕形?,Lilienthal等提出了所谓的固定运动模式(fixed motion pattern(如图7. 28所示加模式触发机制来实现局部搜索。

    图7. 28当气体浓度增加时机器人所采用的固定运动模式

    与雄蚕蛾搜索模式不同的是,Lilienthal等只采用了气体传感器,而雄蚕蛾还使用局部风向信息。在室内无人工通风的环境下,Lilienthal等验证了他们的搜索策略,与随机搜索相比,搜索的最后结果可以降低机器人和气味/气体源的距离。

    Kuwana等使用蚕蛾的触角作为气味/气体传感器,通过仿真对比了一些方法,发现使用递归人工神经网络(RNN并采用遗传算法(GA优化参数的方法比较理想,见图7. 29。RNN包括两个输入和两个输出,输入神经元接收信息素,输出神经元驱动两个电动机决定移动机器人的方向。所有的神经元互相都连接,使用GA可以优化RNN的连接参数,使机器人对于环境表现出适当的行为。这里对神经网络连接的权值编码,信息素跟踪的适应度(fitness定义为机器人和信息素源头的最近距离。

    2、气味/气体源确认

    气味/气体源的确认可由其它传感器(如视觉、激光或超声测距传感器等来完成,这里介绍的主要是采用气体和风向传感器的情况。所谓气味/气体源的确认,是指在烟羽发现及跟踪的基础上,通过一定的算法或策略,判定气味/气体的源头就在附近。

    在自然的室内环境下,由于气味/气体分子传输的湍流特性,只搜寻瞬间浓度的最大值是不足以用于确定气味/气体源的。针对这一问题,Lilienthal和他的同事提出了一种确定一个物体是否为气味/气体源的方法。此法基于机器人在一个可能的气味/气体源前面执行旋转运动时记录下的浓度测量数据。该文使用多层前馈(MLFF神经网络和支持向量机(SVM两种机器学习方法对在3个不同的气气体源位置所获得的288组浓度实验数据进行了研究。结果表明,在给定优化学习参数的前提下,SVM得到的结果稍好于MLFF。

    文[74]中,Duckett等采用Mark I型立体电子鼻结合Koala移动机器人对静态气味/气体源确认问题进行了研究。所谓静态气味/气体源确认,是指不通过人为的方式(如采用风扇产生恒定的气流,这样气味/气体分子的分布主要受空气湍流控制,烟羽的形状很难估计,因此情况要复杂得多。由于准确的气味/气体传感器的动力学模型很难建立,该文没有使用传感器模型,而是采用了循环神经网络的方法来建立传感器读数和气味/气体源位置的映射关系。网络结构包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。输入层包括8个气体传感器读数和10个循环单元(即上一时刻隐含层的输出。隐含层包括10个单元,输出层为气味/气体源的绝对角度和方向。

    2003年,Lilienthal和Duckett又在Mark III型移动电子鼻的基础上提出了一种间接的气味/气体源确认方法。该文对交叉连接和非交叉连接两种Braitenberg型搜索策略进行了研究。所谓Braitenberg类型,是指直接的传感器--马达(sensor-motor反应导航方式。实验表明,两种策略均可用于静态气味/气体源定位。与随机搜索相比,采用非交叉连接的搜索方式,机器人到达气味/气体源所走的平均路径长度减少一倍。但在实际应用中,此种机制应有其它传感器辅助来确定气味/气体源的位置(机器人搜索轨迹见图7. 29。采用交叉连接策略,机器人逃避局部浓度最大的点(包括最靠近源头的区域。由于局部浓度最大的点多在源头附近,所以除了真实源头位置附近外,机器人路径覆盖整个有效区域。此法的缺点是机器人所走的路径较长,优点是不需要额外的传感器来确认气味/气体源,因为一般机器人路径未覆盖的区域很可能就是气味/气体源(见图7. 30。此法的另外一个优点是减少了机器人和有毒有害气体或挥发物的直接接触。

    图7. 29非交叉连接的Braitenberg车运动轨迹

    图7. 30交叉连接的Braitenberg车运动轨迹

    最近,Lilienthal和Duckett提出的气味/气体浓度建模技术又为气味/气体源确认问题的解决提供了一种可能性。浓度分布采用栅格地图的方式来表达,每一栅格的位置由外部基于视觉的绝对定位系统确定。针对静态环境下气味/气体源确认存在的3个主要问题,即气体分子的分布主要由湍流和对流控制、单一气体传感器读数只能提供相对较小范围的浓度信息及金属氧化物传感器存在较长的反应和恢复时间,Lilienthal和Duckett提出丁一种映射技术,即在时间上对一段时间内的浓度测量值进行积分,而在空间上,在假设离气味/气体源越远的地方浓度越小的前提下,用高斯加权函数对测量值积分,然后采用外推法确定相邻点的浓度。为了验证此法的适用性,该文采用3种机器人探索策略,即矩形螺旋运动、扫描运动和反应导航方式。同时,该文还对映射结构的稳定性和使用获得的栅格地图确认气味/气体源的能力进行了讨论。

    Hayes等提出了一种通过在逆风向搜索气味/气体浓度的高低变化来识别气味/气体源的算法。首先,通过初始的向外螺旋搜索模式(见图7. 31来发现烟羽,通过此模式可以完全覆盖机器人所在的局部区域。

    图7. 31螺旋波动气味/气体定位行为

    当检测到一个“气味包”后,机器人沿逆风向运动(波动一段给定的距离,随后继续螺旋搜索来检测其它气味包。在烟羽顶部(气味/气体源,螺旋波动算法趋向于向一个低浓度区域波动,然后在接收另外一个气味包以前盘旋回波动的原点。当机器人在一系列相距较短的位置连续地检测到气味包时,一般可判定气味/气体源就在附近。此法的两个缺陷是:在离气味/气体源很远的位置也可出现类似的情况;依赖强而恒定的风流信息。

    针对多个小的移动机器人分布式作业,Hayes等还考察了机器人之间的3种联络方式对气味/气体源确认性能的影响,证明多个机器人之间的基本通讯可以提高气味/气体源确认系统的效率。为了评定分布式气味/气体源确认的性能,Hayes等还提出了一个简单的评定指标,即:

    式中,分别为完成任务所用总时间及总距离;是加权参数;为完成任务所需最短时间和所走最短距离。的取值范围为0~1。

    (四)主动嗅觉研究面临的问题

    1、气味/气体分子分布特性

    由于气味/气体分子的扩散速度通常比风速要慢得多,所以在无风或微风的情况下主要是空气湍流决定烟羽的结构。在风速稳定和比较高的情况下,会产生比较稳定的烟羽;否则,烟羽不稳定甚至无法形成烟羽。实际上,在真实环境中烟羽结构十分复杂。由于气味/气体分子的分布被湍流所扰乱,所以烟羽随机地弯曲,导致形状变得不规则。因而,使用传感器检测到的气体浓度发生很大的波动。另外,气味/气体被分离成不可预测的路径,在距离气味/气体源头比较远的情况下,浓度梯度是非常小的,所以简单的梯度跟随是无效的。只能在简化的特殊环境下,通过湍流传播理论描述时间平均的气体分布,可得到相对简单的方程。例如Ishida等[108]采用以下湍流扩散方程来近似烟羽的分布:

    式中假设坐标系的原点为气味/气体源的位置;轴的正向为下风向的方向;代表点的平均浓度;为气体散发速率;为湍流扩散系数;。

    由于不同位置的气味/气体源可以产生相同的信号,这就导致了传感器模式不可预测地变化,所以定位不能只用当前传感器的读取值,还需要过去的值。在真实环境中,浓度梯度分布不是一致的。一般情况下,由于时间等原因,通常浓度最大的地方不是气味/气体源头,而局部最大值分布最密的地方离源头越近。由于室外环境下风场的高度波动,因此目前的气味/气体搜索研究主要集中在室内环境下进行。

    2、气味/气体传感器

    金属氧化物传感器由于价格低廉、灵敏度高和受环境条件影响较小等优点,是目前主动嗅觉研究的主要气味/气体传感器。但此种传感器也存在着如下一些问题。

    (1)难以区分近似气体:目前的金属氧化物传感器不能区别相似的气体(如TGS822对乙醇、甲烷、苯、一氧化碳和丙酮等均具有相似的输出,因此很难跟踪一种指定的气体。

    缺乏准确可靠的传感器模型:很难建立传感器和环境系统之间准确的解析模型,原因是气味/气体传播的混沌特性和传感器读数的噪声,动态的传感器模型的建立就更困难。为了分析金属氧化物传感器的瞬态响应,Ishida等尝试用二阶线性系统来描述传感器的动态特性。由于恢复时间一般比响应时间长很多,因此他们使用两个二阶线性模型分别描述响应特性和恢复特性,取得了一定的效果。

    (2)信号时延:金属氧化物传感器的反应及恢复时间较长,因此在实时操作过程中,很难假设先后的各个传感器读数是条件独立的。Ishida和Nakayama提出了一种折中的速度慢但灵敏度和鲁棒性好的气体传感器信号处理算法。此算法的特点是通过监测传感器输出的相对变化来判断响应及恢复的开始时刻,一旦监测到传感器的响应则迅速启动逆风向的烟羽跟踪策略。与采用传感器的绝对输出方式相比,此法的优点是它基本不受漂移和灵敏度失配的影响,从而可以可靠地检测烟羽。此法也用来调整机器人的运动速度和方向,用来增加检测和跟踪烟羽的可靠性。实验结果表明,气味/气体源搜索的时间大大缩短,机器人平均速度是以前的5倍。在一些快速实时条件下的定位任务里,如何协调移动机器人的速度和传感器的响应速度成为重要的问题。

    总之,主动嗅觉的研究还是一个较新的领域,但因其潜在的广阔应用前景吸引了世界范围内越来越多的学者加入此研究队伍。主动嗅觉是一门交叉学科,涉及到机器人学、生物学、人工智能、传感器技术、计算机技术、湍流等众多学科。主动嗅觉研究面临的挑战还很多,离实际应用还有很长的路要走,例如如何解决传感技术问题、气味/气体分子分布特性分析、搜索策略等。

    在室内无风或微风的环境下开展主动嗅觉的研究更具有现实意义;在室外环境下由于风场的高度波动,因此研究更具有挑战性;基于多机器人群体智能方式,采用分布式搜索策略,也许是解决主动嗅觉问题的一个不错选择。

    7.3 本章小结

    避障控制是机器人路径规划中的难点,根据机器人对环境信息知道的程度不同,可分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划。

    对于已知环境下的避碰问题,已经提出了许多有效的解决方法,但机器人在环境完全未知、部分未知或动态环境情况下实现避障较为困难,本章面通过一个实例讨论了动态环境下移动机器人的避障问题。

    另外本章还介绍了机器人足球赛中的紧急避障问题。

    路径跟踪控制是移动机器人学的一个非常重要的问题,本章首先讨论了移动机器人的目标追踪问题,然后通过实例分析了实用性较强的移动机器人墙跟踪控制,最后介绍利用仿生技术的气味追踪。

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