基于超聲波測距的自主移動機器人路徑規(guī)劃.doc

基于超聲波測距的自主移動機器人路徑規(guī)劃摘要隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展，自主移動機器人正越來越成為研究的熱點。導航技術(shù)是其研究核心，而路徑規(guī)劃又是移動機器人導航中最重要的任務之一?；诔暡y距的自主移動機器人路徑規(guī)劃是移動機器人技術(shù)中的一項重要研究課題。本文對基于超聲波測距的自主移動機器人路徑規(guī)劃問題進行了較為深入的探討和分析。首先。對自主移動機器人的發(fā)展狀況，以及移動機器人導航技術(shù)和路徑規(guī)劃技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進行了綜述。然后介紹了超聲波測距原理，討論了超聲波測距系統(tǒng)應用于導航技術(shù)的優(yōu)勢。重點探討了基于超聲波測距的自主移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)，采用柵格法進行環(huán)境建模，運用了一種稱作沿邊走的算法進行了路徑規(guī)劃。最后分析了現(xiàn)有方案的優(yōu)缺點，展望了機器人路徑規(guī)劃技術(shù)的未來發(fā)展趨勢和研究方向。關(guān)鍵字：自主移動機器人；超聲波；路徑規(guī)劃 THE PATH PLANNING OF AUTONOMOUS MOBILE ROBOT BASED ON ULTRASONIC RANGINGABSTRACTWith the continuous development of the robot technology， the autonomous mobile robot technology is becoming the hot. Among which，the navigation technique is the core question，at the same time，the path planning is the most important task of the autonomous mobile robot navigation technology.It is an important research of the mobile robot technology that the path planning of autonomous mobile robot based on ultrasonic ranging.The present development situation of the autonomous mobile robot and the navigation technology of the mobile robot and path planning technology in the domestic and foreign are introduced in the thesis.It has introduced the ultrasonic ranging principle and discusses the superiority of ultrasonic ranging system to apply in the navigation. It has discussed the question with emphasis that the path planning of autonomous mobile robot based on ultrasonic ranging. In this thesis，a method called grid is used to carry on the environment model， and a kind of algorithm called along wall is used to plan the path. Finally it has analyzed the advantage and shortcoming of existing planning method，and forecasted the future development tendency and the research direction of the robot path planning technology.Key words: autonomous mobile robot ; ultrasonic; path planning 目 錄第一章 緒論-51.1 論文背景和意義-51.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀-61.2.1 自主移動機器人導航技術(shù)現(xiàn)狀-61.2.2 自主移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)現(xiàn)狀-71.3 本論文的主要內(nèi)容-9第二章 超聲波測距技術(shù)-102.1 移動機器人中的測距技術(shù)-102.1.1 無源測距技術(shù)-102.1.2 有源測距技術(shù)-102.2 測距傳感器的選擇性分析-122.3 超聲波測距-132.3.1 超聲波發(fā)生器-132.3.2 壓電式超聲波發(fā)生器原理-142.3.3 超聲波測距原理-142.4 本章小結(jié)-15第三章 環(huán)境建模-163.1 柵格法簡介-163.2 柵格法建模-173.3 基于超聲波傳感器測距的柵格化方法-173.4 本章小結(jié)-18第四章 基于超聲波測距的沿邊走路徑規(guī)劃的導航算法-19 4.1 坐標系的建立-194.2 基于超聲波測距的沿邊走路徑規(guī)劃機器人的導航算法-20 4.2.1 沿邊走算法簡介-20 4.2.2 沿邊走過程-21 4.3 沿邊走路徑規(guī)劃流程圖-234.4 本章小結(jié)-24 第五章 結(jié)果分析-255.1仿真結(jié)果-255.2 結(jié)果分析-265.3 本章小結(jié)-26第六章 現(xiàn)有方案缺陷及路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展趨勢-27 第七章 結(jié)論-29參考文獻-30致謝-31附錄-32第一章 緒論1.1 論文背景和意義自1962年美國研制出世界上第一臺工業(yè)機器人以來，經(jīng)過40余年的發(fā)展，機器人技術(shù)以及應用都已取得非常大的進步?？梢哉f機器人的出現(xiàn)，是20世紀人類最偉大的發(fā)明之一?？茖W家對機器人的定義是：“機器人是一種自動化的機器，所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規(guī)劃能力、動作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機器”1。隨著機器人的應用越來越廣泛，人們對機器人技術(shù)智能化本質(zhì)的認識也在不斷加深，機器人技術(shù)開始向人類活動的各個領域滲透。于是出現(xiàn)了各式各樣的具有感知、決策、行動和交互能力的特種機器人和各種智能機器，如微機器人、水下機器人、醫(yī)療機器人、軍用機器人、空中空間機器人、娛樂機器人等。機器人技術(shù)在不斷發(fā)展，人們對機器人在社會服務、野外作業(yè)以及在有害、危險環(huán)境作業(yè)中的應用也越來越重視。研究能夠在復雜環(huán)境中自主運動和自動作業(yè)的智能自主移動機器人勢在必行。移動機器人是機器人學的一個重要分支，其研究始于20 世紀60年代。移動機器人由于具有更大的使用靈活性已成為目前機器人技術(shù)研究的一個熱點。近年來，移動機器人技術(shù)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航天及空間探測等許多領域都起到了重要的作用，顯示了廣泛的應用前景2。自主式移動機器人具有高度自規(guī)劃、自組織、自適應能力，適合于在復雜的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中工作。自主式移動機器人的目標是在沒有人的干預、無需對環(huán)境做任何規(guī)定和改變的條件下，有目的地移動和完成相應任務。在自主式移動機器人相關(guān)技術(shù)的研究中，導航技術(shù)是其研究核心，也是移動機器人實現(xiàn)智能化及完全自主的關(guān)鍵技術(shù)。而路徑規(guī)劃又是移動機器人導航中最重要的任務之一?；诔暡y距的自主移動機器人路徑規(guī)劃正是機器人智能控制技術(shù)中的一項重要課題。1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 機器人技術(shù)是一門綜合性的學科。世界各地的專家學者都在不斷致力于機器人技術(shù)的研究，尤其是移動機器人的導航和路徑規(guī)劃技術(shù)方面，已經(jīng)取得了相當多的研究成果。1.2.1 自主移動機器人導航技術(shù)現(xiàn)狀導航是移動機器人應具備的基本功能，是移動機器人實現(xiàn)智能化及完全自主工作的關(guān)鍵技術(shù)之一。理想的移動機器人應具有以下能力：當處于一個未知的、復雜的、動態(tài)的非結(jié)構(gòu)環(huán)境中，并且在沒有人的干預下，通過感知環(huán)境，能夠到達期望的目的地，同時應盡量減少時間或能量的消耗等。正是由于有了導航裝置，移動機器人在行走過程中才能確定行動的方向，才不會與障礙物發(fā)生碰撞。移動機器人常見的導航方式有磁導航、慣性導航、激光導航、視覺導航等。地下埋線的導航方式是20世紀50年代美國開發(fā)的，到20世紀70年代這種導航方式迅速發(fā)展并應用于柔性生產(chǎn)。目前，國內(nèi)制造行業(yè)使用的移動機器人大多還是基于這種導航方式。該導航方式的技術(shù)已十分成熟，但其成本高，改造和維護困難。就國內(nèi)研究現(xiàn)狀來看，以上幾種導航方式均在研究之中，而磁導航方式的技術(shù)已相當成熟。中國科學院沈陽自動化研究所已生產(chǎn)出基于磁導航的多代機器人產(chǎn)品。其他導航方式的機器人也在研究之中，如：清華大學已研制的三代THMR 移動機器人，上海大學的“導購機器人”、哈爾濱工業(yè)大學研制的“導游機器人”和正在開發(fā)的各種服務機器人。諸多研究表明：視覺導航方式具有信號探測范圍寬、獲取信息完整等優(yōu)點， 將成為未來機器人導航的一個主要發(fā)展方向。在視覺導航方式中，目前國內(nèi)外應用最多的還是采用在機器人上安裝車載攝像機的基于局部視覺的導航方式，如：D. L. Boley3等研制的移動機器人利用車載攝像機和較少的傳感器通過識別路標進行導航，比直接采用卡爾曼濾波器獲得了更好的實時性，并有效抑制了噪聲；A. Ohya4等利用車載攝像機和超聲波傳感器研究了基于視覺導航系統(tǒng)中的避碰問題；P. I. Corke5等對由車載攝像機構(gòu)成的移動機器人視覺閉環(huán)系統(tǒng)的研究表明，這種控制方法對提高路徑跟蹤精度有較好效果。視覺導航研究由于受到現(xiàn)有計算設備運算速度和存儲容量的限制而發(fā)展較慢，但隨著計算機圖像處理能力和技術(shù)的提高，加之視覺導航具有信號探測范圍寬、目標信息完整等優(yōu)勢，在圖像處理速度得到解決之后，視覺導航仍將是主要導航方式。在一個智能系統(tǒng)中，使用單一的智能控制方法，往往不能取得滿意的效果。應綜合采用常規(guī)控制方法和智能控制方法，才能夠取得良好效果。 神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊推理是自主導航研究中的兩個重要工具，但是神經(jīng)網(wǎng)絡樣本集的完整性研究尚未取得突破，將事件空間的每一點都作為網(wǎng)絡的學習樣本顯然是不可取的；模糊邏輯推理則側(cè)重于模糊規(guī)則的選取，但有些規(guī)則很難形式化描述，或者必須用大量的規(guī)則描述而增大運算量，這樣就背離了模糊邏輯應用的初衷，因此近年來將神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊邏輯結(jié)合起來，應用到自主導航研究中就成了機器人研究的熱門課題。傳感器融合技術(shù)在近年來被引入到了機器人導航研究中，并已取得令人振奮的成果，采用常規(guī)傳感器導航的移動機器人將成為機器人產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展方向。 當然，在一些復雜的地理條件下，非視覺傳感器的探測范圍就不如視覺系統(tǒng)那么完整，目前對于一些高精度的導航還難以勝任，因而開發(fā)新型傳感器或按照一定融合策略構(gòu)造傳感器陣列以彌補單個傳感器的缺陷，以及提出新的融合方法來完善探測的結(jié)果，都將是重要的研究方向。1.2.2 移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)現(xiàn)狀路徑規(guī)劃是移動機器人導航中最重要的任務之一。它是按照某一性能指標搜索一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)的最優(yōu)或近似最優(yōu)的無碰路徑。機器人路徑規(guī)劃的研究起始于20 世紀70 年代，目前對這一問題的研究仍然十分活躍，國內(nèi)外學者作了大量的工作。目前，路徑規(guī)劃可以分為三種類型:一種是基于環(huán)境先驗完全信息的路徑規(guī)；另一種是基于傳感器信息的不確定環(huán)境的路徑規(guī)劃；第三種是基于行為的路徑規(guī)劃方法。(1) 基于環(huán)境先驗完全信息的路徑規(guī)劃 該方法也被稱為全局路徑規(guī)劃，能夠處理完全已知環(huán)境下的移動機器人路徑規(guī)劃。當環(huán)境發(fā)生變化時，如出現(xiàn)未知障礙物時，這種方法就無能為力了。這種方法包括以下幾種：可視圖法，柵格法和拓撲法等?？梢晥D法(visibility graph)6是將機器人視為一點，把機器人、目標點和多邊形障礙物的各個頂點進行連接，要求機器人和障礙物各頂點之間，目標點和障礙物各頂點之間以及各障礙物頂點與頂點之間的連線，都不能穿越障礙物，這樣就形成了一張圖，稱之為可視圖。由于任意兩直線的頂點都是可視的，顯然移動機器人從起點沿著這些連線到達目標點的所有路徑均是無碰路徑。對可視圖進行搜索，并利用優(yōu)化算法刪除一些不必要的連線以簡化可視圖，縮短了搜索時間，最終就可以找到一條無碰最優(yōu)路徑。柵格法(grids)7是將移動機器人工作環(huán)境分解成一系列具有二值信息的網(wǎng)格單元，多采用二維笛卡兒矩陣柵格表示工作環(huán)境，每一個矩形柵格都有一個累積值CV，表示在此方位中存在障礙物的可信度。CV 值越高，表征存在障礙物的可能性越高。用柵格法表示格子環(huán)境模型中存在障礙物的可能性的方法起源于美國CMU大學。通過優(yōu)化算法在單元中搜索最優(yōu)路徑。由于該方法以柵格為單位記錄環(huán)境信息，環(huán)境被量化成具有一定分辨率的柵格，因此柵格的大小直接影響著環(huán)境信息存儲量的大小以及路徑搜索的時間，因此在實用上受到一定的限制。拓撲法8是根據(jù)環(huán)境信息和運動物體的幾何特點，將組成空間劃分成若干具有拓撲特征一致的自由空間，然后根據(jù)彼此間的連通性建立拓撲網(wǎng)，從該網(wǎng)中搜索一條拓撲路徑。該方法的優(yōu)點在于因為利用了拓撲特征而大大縮小了搜索空間，其算法復雜性只與障礙物的數(shù)目有關(guān)，在理論上是完備的。但建立拓撲網(wǎng)的過程是相當復雜而費時的，特別是當增加或減少障礙物時，如何有效地修正已經(jīng)存在的拓撲網(wǎng)絡以及如何提高圖形搜索速度是目前亟待解決的問題10 。但是針對一種環(huán)境，拓撲網(wǎng)只需建立一次，因而在其上進行多次路徑規(guī)劃就可期望獲得較高的效率。(2) 基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃人工勢場法( artificial potential field) 最初由Khatib 提出9，這種方法由于它的簡單性和優(yōu)美性而被廣泛采用。其基本思想是把移動機器人在已知全局環(huán)境中的運動看作一種虛擬的人工受力場中的運動。目標點對機器人產(chǎn)生引力作用，障礙物對機器人產(chǎn)生斥力作用，引力和斥力的合力控制機器人的運動。這種方法結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。但是這種方法也存在著一些缺點:如存在陷阱區(qū)，在相近的障礙物前不能發(fā)現(xiàn)路徑，在障礙物前產(chǎn)生振蕩以及在狹窄通道中擺動等缺點。針對人工勢場法的缺陷，國內(nèi)外許多專家學者不斷尋找新的途徑，以克服該方法所存在的弊端。如文獻10結(jié)合柵型聲納測試，建立一種新類型的勢場函數(shù)，為距離轉(zhuǎn)換路徑尋找算法。文獻11采用預測與勢場法相結(jié)合的算法解決移動機器人的導航問題，取得了良好的效果。文獻12通過引入虛擬障礙物使搜索過程跳出局部最優(yōu)的陷阱，但引入虛擬障礙物可能會產(chǎn)生新的局部極小點，同時也增加了算法的復雜度。基于傳感器的模糊控制方法和神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法見文獻，因其對硬件要求比較高，簡單的配置不易使移動機器人實現(xiàn)快速實時運動規(guī)劃。(3) 基于行為的路徑規(guī)劃方法 所謂基于行為的研究方法是把移動機器人所要完成的任務分解成一些基本的、簡單的行為單元，這些單元彼此協(xié)調(diào)工作。每個單元有自己的感知器和執(zhí)行器，二者緊耦合在一起，構(gòu)成感知動作行為，機器人根據(jù)行為的優(yōu)先級及結(jié)合本身的任務綜合作出反應。該方法的主要優(yōu)點在于每個行為的功能較簡單，因此可以通過簡單的傳感器及其快速信息處理過程獲得良好的運行效果。但這種方法主要考慮機器人的行為，而對機器人所要解決的問題以及所面臨的環(huán)境沒有任何的描述，只是通過在實際的運行環(huán)境中機器人行為的選擇，達到最終的目標。如何構(gòu)造和優(yōu)化機器人行為控制器是成功與否的關(guān)鍵。主要方法包括:基于傳感器信息的局部運動規(guī)劃方法和基于模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡的監(jiān)督學習方法等。1.3 本論文的主要內(nèi)容本論文的主要研究基于超聲波測距的自主移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)，重點進行了以下工作：（1）概述自主移動機器人的發(fā)展狀況，以及國內(nèi)外導航技術(shù)和路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。（2）介紹移動機器人中的兩種常用測距技術(shù)有源測距和無源測距。并詳細介紹機器人超聲波測距原理以及超聲波測距系統(tǒng)應用于導航技術(shù)的優(yōu)勢。（3）重點探討基于超聲波測距的自主移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)。采用柵格法進行環(huán)境建模，運用一種稱作沿邊走的算法來進行路徑規(guī)劃。（4）分析現(xiàn)有方案的優(yōu)缺點，展望機器人路徑規(guī)劃技術(shù)的未來發(fā)展趨勢和研究方向。第二章 超聲波測距技術(shù)2.1 移動機器人中的測距技術(shù) 在研究機器人的避障時，環(huán)境信息的采集是研究的關(guān)鍵問題。距離測量為移動機器人提供了周圍環(huán)境的二維或三維信息，是移動機器人中不可缺少的組成部分。移動機器人可以根據(jù)這些信息進行實時避障、導航和執(zhí)行特定的任務。通常，對獲取這類環(huán)境信息的傳感器有兩方面的要求：一方面，需要有足夠大的視場來覆蓋整個工作區(qū)；另一方面，需要有足夠高的采集速率以保證在運動的環(huán)境中提供實時的信息。2.1.1 無源測距技術(shù)經(jīng)典的距離測量方法使用無源測距技術(shù)，我們稱之為被動方法，例如立體視覺和結(jié)構(gòu)光方法。立體視覺：在機器人獲取信息的各種感知器中，視覺系統(tǒng)無疑是最重要的。從仿生學的角度來說，基于雙目視覺原理的立體視覺系統(tǒng)最接近生物體的視覺系統(tǒng)，但由于受到原理計算法的限制，測距精度和成象速度不能滿足要求。結(jié)構(gòu)光測距：結(jié)構(gòu)光測距的原理與光學測距法類似，使用單一光點或平面逐點測量從而獲得物體的完整的三維描述。這種方法雖然能夠產(chǎn)生比較精確的結(jié)果，但是其速度過慢而無法用于實時任務。在移動機器人的領域中，無源測距方法大都無法同時滿足可靠性或?qū)嵱眯缘囊蟆Ｓ性礈y距技術(shù)使用主動傳感器替代被動傳感器，它由于具有以下的兩大優(yōu)點而在實時機器人領域顯示出誘人的魅力：（1）主動傳感器不存在復雜的圖象匹配技術(shù)，不象立體視覺需要通過大量的計算獲取距離數(shù)據(jù)，因而實時性好，測距速度快。（2）主動傳感器不易受到如天氣狀況、光照條件及表面標記、陰影、污漬等外界條件的影響。主動傳感器工作時不僅使用自然光照，它自身也對被測物體產(chǎn)生光照。此外，在多數(shù)主動傳感器系統(tǒng)中，有源光的發(fā)送和接受是同軸的，這就從本質(zhì)上解決了結(jié)構(gòu)光和立體視覺方法難于解決的“消失片段”問題。2.1.2 有源測距技術(shù) 在有源測距技術(shù)中，常用的主動傳感器主要有超聲波、微波雷達和激光雷達三種。（1）超聲波傳感器超聲波是一種只有少數(shù)生物（如蝙蝠、海豚）才能感覺到的機械波，其頻率在20KHz以上，波長短，繞射小，能定向傳播。它具有縱波（在氣、液、固中傳播）、橫波（在固體中傳播）和表面波（沿固體表面?zhèn)鞑ィ┤N波形，而且遇到雜質(zhì)或傳播界面回產(chǎn)生明顯的反射13。這種反射不是嚴格定向的，具有散射性。在移動機器人中應用的超聲波傳感器，是利用超聲波在空氣中的定向傳播和固體反射特性（縱波），通過接收自身反射的超聲波反射信號，根據(jù)超聲波發(fā)出和回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離，從而得到障礙無物到機器人的距離。從發(fā)射波束特性知，由于擴散角的原因，使超聲波測距的角度分辨率較低，但距離分辨率較高。超聲波傳感器具有反應靈敏、探測速度快的優(yōu)點，而且結(jié)構(gòu)簡單，體積小，成本低，因而在目前已知的移動機器人中，多數(shù)都安裝了它，用于室內(nèi)和室外近距離避障。通常，以多個傳感器組成陣列形式，根據(jù)單個傳感器擴散角及反射特性。確定合理的密度，以覆蓋要求的探測區(qū)域?？偟膩碚f，超聲波傳感器的造價低廉、速度快、距離分辨率較高，但其方向性差、鏡面反射嚴重、測距范圍小，因此，比較適用于室內(nèi)環(huán)境的距離測量。（2）微波雷達微波是一種電磁波，其波長為，頻率為，定向傳播及反射性能介于超聲波和激光之間。作為新型測距傳感器，其工作原理與超聲波傳感器相同。角度分辨率高于超聲波和紅外傳感器，低于激光傳感器，距離分辨率略高于超聲波傳感器。目前最大探測距離介于超聲波和激光測距之間，最小探測盲區(qū)距離略低于超聲波傳感器。微波雷達的優(yōu)點是因目標的顏色、材質(zhì)等不同而引起的反射率變化小，對霧的透過率高，受灰塵、霧、雨的影響小，在各種目標和氣候條件下都能比較穩(wěn)定的進行探測。缺點是利用車載的小型天線時因為不能形成尖銳的射束，所以不能進行高精度測角。一般很難進行高精度測位。另外，根據(jù)目前的電波法規(guī)定，微波一般是不能使用的，但是不久的將來，經(jīng)過修改以后，這種規(guī)定會被解除的，這項高新技術(shù)的產(chǎn)品，已用于國外汽車倒車及高速公路車輛間距監(jiān)測等實用技術(shù)領域，并開始安裝在新研制的移動機器人上，是一種很有前途的移動機器人深度信息傳感器。（3）激光雷達近年來，激光雷達因具有測量速度快、測程遠、測距精度高、方向性好、鏡面反射小、造價適中等優(yōu)點而受到廣泛重視。激光調(diào)制波的強度大，有利于遠距離目標的測量及目標與背景的區(qū)分；光速窄、平行性好、散射小，保證了很好的測距方向分辨率；一般為單一頻率的光波，光譜比較純，保證了較高的信噪比。通過二維或三維的掃描激光束或光平面，激光測距雷達能夠以相對高的頻率提供大量準確的距離數(shù)據(jù)。激光測距雷達與其它距離傳感器相比，它能夠較好的同時考慮到精度要求和速度要求，特別是在移動機器人領域。它與傳統(tǒng)獲得深度信息的方法不同，激光測距雷達不僅可以在有環(huán)境光的情況下工作，也可以在無環(huán)境光中工作，而且在無環(huán)境光的情況下測量效果更好。但由于光線的傳播速度極快，通常難以通過簡單的裝置估算其傳播距離，因此在簡單、低成本的應用中，并不適用。2.2 測距傳感器的選擇性分析在本課題中，自主移動需要在實現(xiàn)避障和路徑規(guī)劃的基礎上，完成局部自主式移動，因此它必須對其工作環(huán)境的狀態(tài)有一清楚的了解。同時，由于涉及到不同的工作場合，成本的高低，安裝麻煩等限制，我們在設計的過程中，排除了用外部的測量、定位和導航系統(tǒng)的可能性。因此，在這里，機器人將依靠其自身攜帶的傳感器，通過主動探測的方式來完成對外部環(huán)境的感知。由于在實現(xiàn)避障和無碰撞路徑規(guī)劃的過程中，機器人本身與周圍環(huán)境以及障礙物之間的距離是最關(guān)鍵的因素。因此，我們對于傳感器的選擇，也集中在測量距離這一參數(shù)上。如上一節(jié)所述，超聲波測距技術(shù)是一種有源非接觸性測距技術(shù)，是利用超聲波在空氣中的定向傳播特性和固體反射特性，通過接收自身反射的超聲波反射信號，根據(jù)超聲波發(fā)出及回波接收時間差及傳播速度，計算出傳播距離，從而得到障礙物到機器人的距離。由于超聲波傳感器具有成本低廉，采集速度快，距離分辨率高，質(zhì)量輕、體積小、易于裝卸的優(yōu)點，并且超聲波傳感器在采集環(huán)境信息時不存在復雜的圖象匹配技術(shù)，不需要通過大量的計算就可獲得數(shù)據(jù)，因而其測距速度快，實用性好。同時超聲波傳感器不易受到天氣條件、環(huán)境光照及障礙物陰影、表面粗糙度、裂縫等外界環(huán)境條件的影響。鑒于以上種種優(yōu)點，使得超聲波傳感器在移動機器人的應用中具有很大的優(yōu)勢。因此，在這里我們選擇超聲波測距傳感器作為智能機器人的主要傳感部件。目前，超聲波測距傳感器在移動式機器人導航中應用十分廣泛。它的測量原理是基于測量渡越時間，即測量從發(fā)射換能器發(fā)出的超聲波，經(jīng)目標反射后，沿原路返回到接收換能器所需的時間。由渡越時間和介質(zhì)中的聲速即可求得目標與傳感器之間的距離。2.3 超聲波測距 為了檢測作業(yè)對象及環(huán)境或機器人與它們的關(guān)系，在機器人上安裝了觸覺傳感器、視覺傳感力覺傳感器、接近覺傳感器、超聲波傳感器和聽覺傳感器，大大改善了機器人工作狀況，使其能夠更充分地完成復雜的工作。由于外部傳感器為集多種學科為一身的產(chǎn)品，有些方面還在探索之中，隨著外部傳感器的進一步完善，機器人的功能越來越強大，將在許多領域為人類做出更大貢獻。為了使移動機器人能自動避障行走，就必須裝備測距系統(tǒng)，以使其及時獲取距障礙物的距離信息（距離和方向）。由于超聲波指向性強，能量消耗緩慢，在介質(zhì)中傳播的距離較遠，因而超聲波經(jīng)常用于距離的測量，如測距儀和物位測量儀等都可以通過超聲波來實現(xiàn)。利用超聲波檢測往往比較迅速、方便、計算簡單、易于做到實時控制，并且在測量精度方面能達到工業(yè)實用的要求，因此在移動機器人的研制上也得到了廣泛的應用。 2.3.1 超聲波發(fā)生器 超聲波發(fā)生器可以分為兩大類：一類是用電氣方式產(chǎn)生超聲波，一類是用機械方式產(chǎn)生超聲波。電氣方式包括壓電型、磁致伸縮型和電動型等；機械方式有加爾統(tǒng)笛、液哨和氣流旋笛等。它們所產(chǎn)生的超聲波的頻率、功率和聲波特性各不相同，因而用途也各不相同。目前較為常用的是壓電式超聲波發(fā)生器。 按收發(fā)方式又分兩類：一類是發(fā)射和接收分別是兩種不同的分體式超聲波傳感器，此類傳感器測距有效范圍比較大，但不具備防塵、防水性能，如用于發(fā)射的MA40A5S及用于接收的MA40A5R 。另一類是具有雙向的發(fā)射/接收功能的收發(fā)一體式超聲波傳感器，如R/S40，不僅用于發(fā)射超聲波，也用于接收超聲波，此類超聲波測距有效范圍比較小，防塵、防水性能好，主要用于汽車倒車雷達。2.3.2 壓電式超聲波發(fā)生器原理 壓電式超聲波發(fā)生器實際上是利用壓電晶體的諧振來工作的。超聲波發(fā)生器內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖2-1所示，它有兩個壓電晶片和一個共振板。當它的兩極外加脈沖信號，其頻率等于壓電晶片的固有振蕩頻率時，壓電晶片將會發(fā)生共振，并帶動共振板振動，便產(chǎn)生超聲波。反之，如果兩電極間未外加電壓，當共振板接收到超聲波時，將壓迫壓電晶片作振動，將機械能轉(zhuǎn)換為電信號，這時它就成為超聲波接收器了。超聲波傳感器在機器人上的分布如圖2-2所示。 圖2-1 超聲波傳感器結(jié)構(gòu) 圖2-2 超聲波傳感器位置分布圖 2.3.3 超聲波測距原理超聲波是一種一定頻率范圍的聲波。它具有在同種媒質(zhì)中以恒定速率傳播的特性，而在不同媒質(zhì)的界面，會產(chǎn)生反射現(xiàn)象。利用這一特性，就可以根據(jù)測量反射波與發(fā)射波之間的時間間隔，從而達到測量距離的作用。其主要有三種測量方法：（1）相位檢測法相位檢測法雖然精度高，但檢測范圍有限（2）聲波幅值檢測法聲波幅值檢測法易受反射波的影響（3）渡越時間檢測法超聲波測距是通過不斷檢測超聲波發(fā)射后遇到障礙物所反射的回波，從而測出發(fā)射和接收回波的時間差t，然后求出就可以計算出發(fā)射點距障礙物的距離：D = C T/ 2 （2-1）這就是渡越時間法測距機理。式中：D距離；S聲波在介質(zhì)中傳播的速度； T聲波傳輸所用時間。聲波在空氣中傳輸速率為： （2-2） 式中：T絕對溫度；331.4 m/s。在測距精度不是很高的情況下，一般認為C為常數(shù)340m/s。附錄中表2列出了幾種不同溫度下的聲速。在使用時，如果溫度變化不大，則可認為聲速是基本不變的。如果測距精度要求很高，則應通過溫度補償?shù)姆椒右孕Ｕ?。用于行走機器人上的超聲測距系統(tǒng)共有4對超聲波換能器，分別裝在前、后、左、右4個方向上。采用AT89C52單片機，由單片機定時向發(fā)射機發(fā)出控制信號，其脈沖寬度為0.25ms，同時啟動定時器。發(fā)射機產(chǎn)生40KHz左右的調(diào)制脈沖，經(jīng)換能器轉(zhuǎn)換為超聲波信號向前方空間發(fā)射。超聲波信號在空間中傳播遇到障礙物后，將反射回波。其反射波被接受機收到后，變成電信號脈沖，該信號經(jīng)放大、濾波、整流、比較后，產(chǎn)生負脈沖觸發(fā)單片機外部中斷讀出此時定時器值，即得出超聲波在空氣中傳播的時間。再根據(jù)公式（2-1）即可求得距離。2.4 本章小結(jié)本章先介紹了移動機器人中常用的兩種測距技術(shù)無源測距和有源測距，并對測距傳感器的選擇做了分析，討論了超聲波測距的優(yōu)越性。然后詳細講述了超聲波發(fā)生器原理和超聲波測距原理。 第三章 環(huán)境建模對環(huán)境的感知是自主式移動機器人研究的關(guān)鍵技術(shù)之一。環(huán)境信息的描述是實現(xiàn)機器人自主式導航的算法基礎。環(huán)境信息采集和建模描述的精確度應該以實現(xiàn)對機器人導航的可靠性為基礎。強制要求傳感器對環(huán)境信息采集和描述的精確度會影響傳感器的信息采集速率，增加算法復雜度和計算量，從而影響算法的實時性、可靠性和魯棒性。雖然現(xiàn)在對環(huán)境信息的建模方法有很多種，比較成功和有效的方法主要有勢場法和柵格法。這里僅介紹和使用柵格法來進行環(huán)境建模。3.1 柵格法簡介柵格法(grids) 是將移動機器人工作環(huán)境分解成一系列具有二值信息的網(wǎng)格單元，多采用二維笛卡兒矩陣柵格表示工作環(huán)境，每一個矩形柵格都有一個累積值CV ，表示在此方位中存在障礙物的可信度。CV 值越高，表征存在障礙物的可能性越高。用柵格法表示格子環(huán)境模型中存在障礙物的可能性的方法起源于美國CMU大學。通過優(yōu)化算法在單元中搜索最優(yōu)路徑。由于該方法以柵格為單位記錄環(huán)境信息，環(huán)境被量化成具有一定分辨率的柵格，因此柵格的大小直接影響著環(huán)境信息存儲量的大小以及路徑搜索的時間，因此在實用上受到一定的限制。柵格法將基于傳感器系統(tǒng)的地圖模型識別法和測距法相結(jié)合，環(huán)境描述易于創(chuàng)建和維護，對某個網(wǎng)絡的感知信息可直接與環(huán)境中某個區(qū)域?qū)?，機器人對所測的障礙物具體形狀不太敏感，具有直觀簡潔、分辨率高等特點，適用于室內(nèi)等中小環(huán)境路徑規(guī)劃地圖模型的建立14。柵格法與其它環(huán)境建模方法相比具有以下特點：（1）所建立的柵格跟系統(tǒng)所采用的傳感器類型有關(guān)。不同的傳感器由于采集環(huán)境信息的方法不同，所獲得柵格形狀和精確度也不同。（2）對柵格中的障礙物形狀和具體定位在全局坐標中不能表示出來。3.2 柵格法建模在這里采用柵格法建立環(huán)境地圖模型。忽略機器人的旋轉(zhuǎn)運動，墻壁為直線型，視房間為一個矩形，按照設定好的清潔范圍，以機器人大小尺寸為基本單元，將房間自動劃分成互不重疊的單元格，形成柵格圖，每個柵格表示一個自由區(qū)域或障礙區(qū)域。如圖 圖3-1環(huán)境地圖模型圖中，A點為機器人停放位置，機器人的工作位置可以通過坐標（x，y）表示，設工作房間長X，寬Y，則x為沿X方向坐標，y為沿Y方向坐標。參數(shù)X和Y可以任意調(diào)整。白色區(qū)域表示自由區(qū)，機器人可以自由活動。黑色區(qū)域表示障礙區(qū)，機器人不能通過，非線形障礙物可以近似等效為線形。3.3 基于超聲波傳感器測距的柵格化方法如圖3-2所示，我們利用多對超聲波傳感器的角度掃描范圍，以及傳感器最大距離探測誤差為半徑分割整個平面，這樣，我們就得到一個被分割成許多柵格的平面。 圖3-2 超聲波掃描測距示意圖由于超聲波傳感器角度分辨率差，利用柵格法獲取環(huán)境信息是較為可行的基本方法?，F(xiàn)在，我們就兩個超聲波傳感器A、B討論一下環(huán)境信息的獲取。圖中，a為傳感器的角度探測范圍，b為傳感器B的角度探測范圍。Ra為A探測到的最近障礙物的距離，Rb為B探測到的最近障礙物的距離。當RaRb(Ra與Rb之間差距大于一個閥值)時，我們認為距離A最近的障礙物在柵格1中，也就是柵格1中存在障礙物，而在柵格2中不存在障礙物。同理，當RbRa時我們認為距離B最近的障礙物在柵格3中，也就是柵格3中存在障礙物，而柵格2中不存在障礙物。而當Ra=Rb時，我們認為距離a或b最近的障礙物可能在1，2，3任意柵格中，也就是1，2，3中都有有存在障礙物的可能。當然，這只是推理的原理，在實際應用中，我們是根據(jù)柵格中存在障礙物的可信度來記錄環(huán)境信息的。也就是說，當我們進行一次探測后，我們將可能存在障礙物的柵格的CV值加1。而在另一方面，我們將不可能存在障礙物的柵格的CV值設為05。這樣，我們就超聲波傳感器獲取的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為我們所需的柵格信息。我們可以看到，隨著超聲波傳感器數(shù)量增多，柵格的粒度就越小，我們獲取的柵格信息也就越精確。由于超聲波掃描本身的特性，使得所建立的柵格是扇形的，這樣不利于對整個工作環(huán)境（如房間，大廳等）進行柵格化，只要傳感器的數(shù)量較多，這樣的近似是可以接受的。另外，如果是家用自主式移動機器人如智能吸塵機器人，其所工作的環(huán)境是室內(nèi)，并且由于超聲波測距范圍和精確度，以及工作環(huán)境面積大小等因素，這樣就不能要求超聲波傳感器能在某個具體的位置，就能把整個室內(nèi)環(huán)境的信息全部記錄下來。因此超聲波傳感器采集信息的工作方式應該是邊走邊掃描記錄。在這種采集信息的工作方式下，其采集到的信息數(shù)據(jù)不僅跟環(huán)境靜態(tài)的結(jié)構(gòu)布局有關(guān)，并且室內(nèi)環(huán)境中還存在動態(tài)的物體如人等，因此對采集到的信息進行建模時還應該考慮到時間的因素。也就是說采集到的物體位置信息（X，Y）不僅應該是二維平面的x和y的函數(shù)，也是時間t的函數(shù)。3.4 本章小結(jié) 本章主要介紹了柵格法的原理及特點。講述了利用柵格法進行環(huán)境建模的建模過程以及基于超聲波傳感器測距的柵格化方法。第四章 基于超聲波測距的沿邊走路徑規(guī)劃的導航算法4.1 坐標系的建立在移動機器人的環(huán)境信息（主要是環(huán)境結(jié)構(gòu)布局以及障礙物分布布局信息）進行描述時，必須建立兩個坐標系：全局坐標系和機載運動局部坐標系。這兩者的關(guān)系如圖4-1： 圖4-1 全局坐標與機載運動坐標關(guān)系圖（1）全局坐標系建立全局坐標系的目的是用來描述整個環(huán)境的信息，標識當前機器人的位置。全局坐標值描述了機器人當前在整個工作環(huán)境中所處的位置，因此全局坐標值可以用來對機器人定位。（2）車載坐標系由于自主式移動機器人是在運動過程中，探測當前環(huán)境的信息的。每次探測的距離信息都是以當前機器人的運動姿勢來定量測量的。建立車體局部坐標系就是為了描述當前探測到的局部信息，它主要用于控制機器人的當前行走。全局坐標系與車載坐標系轉(zhuǎn)換全局坐標系和機載運動坐標系的轉(zhuǎn)換關(guān)系為： 其中為機載坐標系繞全局坐標系所轉(zhuǎn)過的角度。并定義為順時針方向為正，逆時針方向為負。4.2 基于超聲波測距的沿邊走路徑規(guī)劃機器人的導航算法超聲波傳感器測距具有成本低廉，采集信息速率快，距離分辨率高，質(zhì)量輕、體積小、易于裝卸等優(yōu)點，更加適合于家用的自主式移動機器人。因此本文在充分考慮家用自主式移動吸塵器的工作環(huán)境和設計時的相關(guān)因素的基礎上，提出了一種稱為沿邊走的路徑規(guī)劃算法。4.2.1 沿邊走算法簡介所謂沿邊走，顧名思義，是讓移動機器人沿著墻邊移動，在移動過程中，可以不斷根據(jù)與墻邊的距離調(diào)整所走方向，這樣對于在移動中自身坐標不是很確定的移動機器人來說，可以輔助周邊的事物對其當前位置進行調(diào)整。這就是我們采用“沿邊走算法”的基本出發(fā)點。當然，我們也考慮了效率的因素。首先，對于移動機器人，轉(zhuǎn)彎是相當費時的，理論上，除了順次掃描，沿邊走能有效的減少轉(zhuǎn)彎的次數(shù)。另外，考慮到家用型吸塵器通常工作環(huán)境為不大的房間(一般不超過30 平米) ，而我們采用的超聲波傳感器有效測距范圍是2m ，這樣，采用“沿邊走算法”，我們能在沿墻邊2m 的空間中始終采用沿邊走的策略，也就是說，對于5 * 6 平米的房間，采用沿邊走的策略可以掃描28 平米的范圍(對于這樣的效率，我們認為是可以接受的) 而對另外2 平米的空間可以采用掃描方法進行處理。這就是說，沿邊走算法通常會分為兩個步驟來進行，首先是沿著墻邊進行有次序的掃描;另外是對于房間中間部分的掃描，當然由于在這一部分區(qū)域中，機器人可能無法探測到墻壁或其他障礙物，可能會迷失方向，因此，并不需要采用沿邊走策略。這種路徑規(guī)劃行程較短，理論上減少了轉(zhuǎn)彎的次數(shù)，可避免“外螺旋式”和“往復前進式”的邊緣效應，易于實現(xiàn)較大的覆蓋率。同時，“內(nèi)螺旋式”的終點位于區(qū)域中心附近，遠離障礙物，從而在區(qū)域覆蓋問題上，有利于機器人在區(qū)域間的銜接行走，從而有效地提高了清潔效率。清潔機器人路徑規(guī)劃是根據(jù)所感知到的工作環(huán)境信息，按照某種優(yōu)化指標，從起始點到目標點規(guī)劃出一條與環(huán)境障礙無碰撞的路徑，并實現(xiàn)封閉區(qū)域內(nèi)機器人行走路徑對工作區(qū)域的最大覆蓋率和最小重復率。清潔機器人的路徑規(guī)劃方法可以分為兩類：無環(huán)境模型的路徑規(guī)劃方法和基于靜態(tài)結(jié)構(gòu)化環(huán)境模型，在障礙物信息（位置和形狀）預先給定的情況下，采用沿邊走的路徑規(guī)劃算法，即讓機器人沿著墻邊或障礙物的邊界移動，進行內(nèi)螺旋式“回”字型路徑規(guī)劃，如圖4-2所示。 圖4-2 內(nèi)螺旋式“回”字型路徑示意圖圖中箭頭表示行走方向，直線表示行走路線，虛線表示返回停放位置的可能路徑。清潔機器人工作開始時先繞房間行走一周，一熟悉環(huán)境，計算出清潔面積，限定以后的運行路徑的范圍。4.2.2 沿邊走過程下面我們看一下，在“沿邊走算法”中的第一個步驟，我們稱之為沿邊走過程。在沿邊走過程中，我們會遇到以下幾種情況:(1) 墻邊的障礙物對于墻邊存在的障礙物，例如衣柜、沙發(fā)等，我們通?？梢圆蝗ダ頃?，因為，對于移動機器人來說，它會把這些障礙物當作墻壁來處理，在這里，我們就不繼續(xù)討論了。(2) 不在墻邊，但在沿邊走過程中會碰到的障礙物對于此類障礙物，由于不在墻邊，因此，在走第一圈時，是不會碰到的，但由于離墻邊的距離小于超聲波傳感器的測距范圍，因此會記錄到障礙物鏈中。因為，我們關(guān)心的是沿著墻壁走以及離墻壁的距離，對這類障礙物并不需要進行特別處理，而只需沿墻壁的方向繞開即可。(3) 機器人自身定位為了能夠提供機器人坐標系與全局坐標系的轉(zhuǎn)換，機器人自身的坐標是相當重要的。相對機器人轉(zhuǎn)彎的角度誤差，我們較為相信移動機器人步進機前進時的距離信息。這也正是我們采用沿邊走算法的主要因素之一。因為，我們認為墻壁是直的，四周的墻壁應該形成矩形，這樣在機器人沿墻邊走的同時，我們可以讓機器人與墻壁的距離來進行角度調(diào)整。另一方面，在沿邊走算法中，機器人每走完一圈就要將移動時離墻壁的距離遞增，因此，我們需要對完成一圈的行走進行判斷。我們是通過兩方面的信息進行的：一是角度信息，當