【正文】 32第一章 緒論 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(yīng)用都已取得非常大的進(jìn)步。隨著機器人的應(yīng)用越來越廣泛，人們對機器人技術(shù)智能化本質(zhì)的認(rèn)識也在不斷加深，機器人技術(shù)開始向人類活動的各個領(lǐng)域滲透。移動機器人是機器人學(xué)的一個重要分支，其研究始于20 世紀(jì)60年代。自主式移動機器人的目標(biāo)是在沒有人的干預(yù)、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(yīng)任務(wù)。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 機器人技術(shù)是一門綜合性的學(xué)科。正是由于有了導(dǎo)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。該導(dǎo)航方式的技術(shù)已十分成熟，但其成本高，改造和維護(hù)困難。諸多研究表明：視覺導(dǎo)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(dǎo)航的一個主要發(fā)展方向。應(yīng)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。 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(dǎo)航中最重要的任務(wù)之一。(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。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(dá)目標(biāo)點的所有路徑均是無碰路徑。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(xué)。該方法的優(yōu)點在于因為利用了拓?fù)涮卣鞫蟠罂s小了搜索空間，其算法復(fù)雜性只與障礙物的數(shù)目有關(guān)，在理論上是完備的。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。針對人工勢場法的缺陷，國內(nèi)外許多專家學(xué)者不斷尋找新的途徑，以克服該方法所存在的弊端。基于傳感器的模糊控制方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法見文獻(xiàn)，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。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(dá)到最終的目標(biāo)。（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。（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。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。結(jié)構(gòu)光測距：結(jié)構(gòu)光測距的原理與光學(xué)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。（2）主動傳感器不易受到如天氣狀況、光照條件及表面標(biāo)記、陰影、污漬等外界條件的影響。（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。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?？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(yán)重、測距范圍小，因此，比較適用于室內(nèi)環(huán)境的距離測量。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。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(lǐng)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。激光測距雷達(dá)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(lǐng)域。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(shè)計的過程中，排除了用外部的測量、定位和導(dǎo)航系統(tǒng)的可能性。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。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。 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(fù)雜的工作。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(dá)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(yīng)用。目前較為常用的是壓電式超聲波發(fā)生器。超聲波發(fā)生器內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖21所示，它有兩個壓電晶片和一個共振板。 圖21 超聲波傳感器結(jié)構(gòu) 圖22 超聲波傳感器位置分布圖 超聲波測距原理超聲波是一種一定頻率范圍的聲波。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。在使用時，如果溫度變化不大，則可認(rèn)為聲速是基本不變的。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。 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。環(huán)境信息采集和建模描述的精確度應(yīng)該以實現(xiàn)對機器人導(dǎo)航的可靠性為基礎(chǔ)。 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。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。（2）對柵格中的障礙物形狀和具體定位在全局坐標(biāo)中不能表示出來。參數(shù)X和Y可以任意調(diào)整。 圖32 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。當(dāng)Ra＜Rb(Ra與Rb之間差距大于一個閥值)時，我們認(rèn)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。當(dāng)然，這只是推理的原理，在實際應(yīng)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。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。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(jìn)行建模時還應(yīng)該考慮到時間的因素。第四章 基于超聲波測距的沿邊走路徑規(guī)劃的導(dǎo)航算法 坐標(biāo)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(jìn)行描述時，必須建立兩個坐標(biāo)系：全局坐標(biāo)系和機載運動局部坐標(biāo)系。每次探測的距離信息都是以當(dāng)前機器人的運動姿勢來定量測量的。 基于超聲波測距的沿邊走路徑規(guī)劃機器人的導(dǎo)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。當(dāng)然，我們也考慮了效率的因素。另外是對于房間中間部分的掃描，當(dāng)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。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(yù)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(jìn)行內(nèi)螺旋式“回”字型路徑規(guī)劃，如圖42所示。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(dāng)作墻壁來處理，在這里，我們就不繼續(xù)討論了。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(jìn)機前進(jìn)時的距離信息。我們是通過兩方面的信息進(jìn)行的：一是角度信息，當(dāng)機器人進(jìn)行轉(zhuǎn)彎時，記錄角度值表示當(dāng)前的行走方向。二是直角坐標(biāo)信息，這一點不需要多介紹，因為距離信息始終是很重要的，由于我們認(rèn)為機器人步進(jìn)機采樣的距離信息是相對可靠的，因此，我們對機器人獲取的直角坐標(biāo)信息無需做任何處理。首先，對于墻邊的障礙物，如果是非直線型的，機器人經(jīng)過時，會認(rèn)為它與墻壁的距離在不斷變化，同時，根據(jù)前面所談到的，機器人會為了維持與墻壁的距離，會不斷調(diào)整角度，因此它不會認(rèn)為障礙物是非直線型的，這樣就會造成很大的麻煩。這樣就可以有效的區(qū)別非線型障礙物與隨機事件產(chǎn)生的機器人微調(diào)了。這一過程中，障礙物的形狀并沒有關(guān)系，因此，我們無需對不在墻邊的障礙物進(jìn)行特殊處理。避障路徑規(guī)劃流程：避障路徑規(guī)劃中，機器人工作時需要進(jìn)行障礙物和邊界兩方面檢測與處理。檢測下一步是否存在障礙，若存在，則需要檢測邊界以選擇避障方向，然后采用沿邊走的算法避障。第五章 結(jié)果分析 仿真結(jié)果靜態(tài)環(huán)境中，利用Vision ，在長5m寬6m的工作區(qū)域內(nèi)進(jìn)行無障礙與避障路徑規(guī)劃仿真實驗，結(jié)果如圖51和圖52，機器人的初始位置均為清潔區(qū)域的左下角，即坐標(biāo)原點。由圖52可知，清潔機器人能夠避開障礙物和邊界，沿一條無碰撞路徑，實現(xiàn)避障策略，所以沒有發(fā)生循環(huán)死鎖現(xiàn)象，清潔完畢，機器人能自動返回。第六章 現(xiàn)有方案缺陷及路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展趨勢路徑規(guī)劃技術(shù)是自主移動機器人技術(shù)領(lǐng)域里的重要技術(shù)，通過測距傳感器能為機器人提供周圍環(huán)境的二維或三維信息，因此，測距系統(tǒng)是移動機器人中不可缺少的組成部分。 在實際應(yīng)用中， 往往采用其他傳感器（如紅外傳感器）來補償， 或采用多傳感器融合技術(shù)。這些性能指標(biāo)包括：實時性、安全性和可達(dá)性等。 局部規(guī)劃能適用于環(huán)境未知的情況， 但有時反應(yīng)速度不快， 對規(guī)劃系統(tǒng)品質(zhì)的要求較高， 因此如果把兩者結(jié)合就可以達(dá)到更好的規(guī)劃效果。這些方法應(yīng)用于路徑規(guī)劃會使移動機器人在動態(tài)環(huán)境中更靈活，更具智能化。多傳感器所獲得信息具有冗余性，互補性，實時性和低代價性，且可以快速并行分析現(xiàn)場環(huán)境[15]。這是研究的新動向之一。基于行為的方法是一種自底向上的構(gòu)建系統(tǒng)方法，即把路徑規(guī)劃分解成一系列相對獨立的小系統(tǒng)，在運行狀態(tài)下通過競爭機制取得控制機器人的主導(dǎo)權(quán)，并在與環(huán)境交互作用中最終達(dá)到目標(biāo)。移動機器人是一類能夠通過傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài)， 實現(xiàn)在有障礙的環(huán)境中面向目標(biāo)的自主運動， 從而完成一定作業(yè)功能的機器人系統(tǒng)。自主移動機器人能夠通過傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài)， 實現(xiàn)在有障礙物的環(huán)境中面向目標(biāo)的自主運動， 從而完成一定作業(yè)功能。文中詳細(xì)介紹了超聲波測距原理及其優(yōu)勢。比如，對課題背景及內(nèi)容的理解不夠，使得自己在開題時思路不清晰；與論文課題相關(guān)的資料掌握的不全；對機器人的認(rèn)識很有限；在進(jìn)行路徑規(guī)劃時，由于對各種算法的理解不深，不知道該選哪種算法合適等。感謝我的論文知道老師—劉橋