【文章內(nèi)容簡介】 sourceID)。panelResourceID：面板的常量名，此參數(shù)是在用戶編輯界面文件中定義的常量名。parentPanelHandle：父面板句柄，此參數(shù)是面板常量名所指代的父面板，如果設置為0，則說明該面板就是處在最頂層的面板。filename[]：文件名，此參數(shù)的設置的是被載入的用戶界面文件的文件名。Ⅲ. DisplayPanel函數(shù)：在屏幕上顯示面板。其函數(shù)原型為：int DisplayPanel (int panelHandle)。panelHandle：面板句柄，此參數(shù)是設置所要顯示的面板句柄。Ⅳ. RunUserInterface函數(shù)，運行用戶界面。函數(shù)原型為：int RunUserInterface (void)。Ⅴ. DiscardPanel函數(shù)：從內(nèi)存中生成面板及子面板，并在屏幕中清除。函數(shù)原型為：int DiscardPanel (int panelHandle)。panelHandle：面板句柄，此參數(shù)是設置所要刪除的面板句柄。㈢向源代碼框架中添加回調(diào)函數(shù)溫度顯示儀程序中用到了兩個回調(diào)函數(shù) Quit和Acquire。(1)Quit回調(diào)函數(shù)這個函數(shù)所要實現(xiàn)的功能是當按下該按鈕時，退出用戶界面。QuitUserInterface函數(shù)：在進行用戶界面時，執(zhí)行該函數(shù)會退出用戶界面。函數(shù)原型為：int QuitUserInterface (int ReturnCode)。ReturnCode ：返回代碼，一般設置為0。(2)Acquire回調(diào)函數(shù) 按下打開地圖，選擇預先準備好的數(shù)據(jù)，載入虛擬儀器。選擇繪制的點數(shù)/每次、繪制方式、數(shù)據(jù)選擇、方法選擇等，最后點擊開始繪制，這樣在坐標系中我們就可以看見虛擬儀器，一步一步地完成地圖的繪制。第三章 超聲傳感器原理及建模利用超聲測距原理檢測周圍環(huán)境的障礙物信息，從而避開障礙物，是移動機器人避障的常用方法。超聲傳感器具有成本低，實現(xiàn)方法簡單。技術成熟等優(yōu)點。但是，超聲傳感器也存在一些缺點，例如超聲波的方向性不好，對障礙物的定位不精確，存在探測盲區(qū)等。本章介紹了超聲測距的原理，對超聲傳感器的模型也進行了分析，并解決了超聲傳感器在環(huán)境探測過程中存在的一些問題。 超聲波的一般性質(zhì)聲波是一種能在氣體、液體和固體中傳播的機械波，它的波形由縱波、橫波、表面波三種。在空氣中，聲波是以縱波的形式傳播。根據(jù)聲波振動頻率的范圍，可分為次聲波、聲波、超聲波和特超聲波。人的耳朵能夠聽到的聲音的頻率為20Hz～20kHz。頻率高于20kHz的聲波，稱為超聲波。超聲波有如下特點：（1） 超聲波的頻率很高，波長較短，可以向光線一樣沿著一定方向傳播其傳播的能量較為集中。（2） 超聲波的振幅較小，加速度很大，因此可以產(chǎn)生很大的能量。（3） 在兩種不同的媒質(zhì)接口上，超聲波的大部分能量會反射回來。 超聲波的傳播速度 超聲波的傳播速度與介質(zhì)的密度和彈性特性有關， 也與環(huán)境條件有關。在氣體中，傳播速度與氣體的種類、壓力、濕度及溫度有關，在空氣中傳播速的為 ()，為環(huán)境溫度。移動機器人安裝了溫度傳感器，可提供溫度信息，控制系統(tǒng)可以據(jù)此對超聲傳感器測量結(jié)果進行校正，從而提高測距的精度。 超聲測距原理超聲波測距一般采用時間差測距法,即超聲波發(fā)射器向某一方向發(fā)射超聲波,在發(fā)射時刻的同時開始計時,超聲波在空氣中傳播,碰到障礙物就立刻返回來,就可以計算出發(fā)射點距障礙物的距離s,計算公式如下： 　 (),t為發(fā)射與接收超聲波的時間差。 超聲波的反射與折射現(xiàn)象超聲波在通過兩種不同的介質(zhì)時，會產(chǎn)生反射和折射現(xiàn)象。發(fā)生折射現(xiàn)象時，有如下關系 　　 ()，、為超聲波在兩種介質(zhì)中的傳播速度；為入射角：為折射角。 超聲波傳播中的衰減 隨著超聲波在介質(zhì)中傳播距離的增加，由于介質(zhì)吸收能量而使超聲波強度有所衰減。若超聲波進入介質(zhì)的強度為，通過介質(zhì)后的強度為，則它們之間的關系為： ()，d為介質(zhì)的厚度；A為介質(zhì)對超聲波能量的吸收系數(shù)。 介質(zhì)中的能量吸收程度與超聲波的頻率及介質(zhì)的密度由很大關系。介質(zhì)的密度越小，衰減越快，尤其在頻率高時則衰減更快。因此，在空氣中通常用頻率較低（幾十千赫）的超聲波，而在固體、液體中則采用較高的超聲波。 超聲波的方向性 超聲換能器發(fā)出的超聲波并不是一條理想的直線，而是有一定的角度，這就是超聲波的方向性問題。，圖中底部為超聲換能器，上部為換能器發(fā)出的超聲波剖面示意圖。由圖中可以明顯地看出，換能器所發(fā)出的超聲波能量主要集中在主瓣部分，而副瓣部分非常少，因此換能器發(fā)出的超聲波就具有了方向性。是超聲波主瓣的角度，稱為波束角，它的大小和具體的超聲發(fā)生器件有關，也和具體的應用要求有關，一般在25O左右。其較寬的波束角導致了其分辨率不高，較低的頻率（典型值為40kHz）意味著距離測量精度的相對有限。 　 圖 超聲波束角示意圖 超聲模型的建立 超聲波傳感器具有電路簡單、數(shù)據(jù)處理方便、性能穩(wěn)定、價格低廉等優(yōu)點，因此被廣泛應用于移動機器人的環(huán)境探測，提供障礙物距離信息。然而，在測距方面超聲波傳感器也存在一些缺點。 超聲傳感器的測距精度一般可以滿足大部分應用的需求，但其方向性差，如圖31所示。建立相應的超聲模型以獲得障礙物的方向是超聲建模的主要目的。常見的超聲模型又中線模型（Centerline model）和弧線模型(Arc model)。 中線模型就如模型名稱所提示的，中線模型認為障礙物位于波束角的中線方向，如32所示。 波束角 　 窄通道問題 ，A為實際障礙點，A’為中線模型的估計點。這種模型最大的優(yōu)點就是建模簡單。但其方向性誤差大是不言自明的。當超聲傳感器探測障礙的邊緣時，會在方向上產(chǎn)生一定的偏差。，為超聲波傳感器的波束角，Ra、Rb分別為探測到的障礙點A、B的距離。由圖可知，當超聲波波束被物體的邊緣反射回來且被超聲傳感器接收時，移動機器人將會誤認為在超聲波波束錐軸上存在一個障礙點A’（或者B’）。因此，在移動機器人的探測障礙過程中，測得的障礙會有方向上的偏差，即AA’和BB’。而且，在超聲傳感器的測距范圍內(nèi)，障礙物邊緣越遠，探測到的邊緣點在方向上的偏差就越大，例如，圖中AA’要大于BB’。同時中線模型帶來一個常見問題，即所謂的“窄通道”問題。，障礙物間的實際距離為，而在這種模型下，認為通道寬度為，從而做出錯誤的判斷，認為機器人無法通過。Moravec和Elfes在創(chuàng)建柵格地圖的時候采用了這種模式。針對方向角偏差問題提出了如下方法：當探測過程中，發(fā)生從物障礙到有障礙這一變化時，則剔除第一個障礙點；發(fā)生從有障礙到無障礙物這一變化時，則剔除最后一個障礙點。 弧線模型 弧線模型弧線模型假設超聲距離測量是準確的，并假設障礙物位于以超聲傳感器為中心，以障礙物間的距離R為半徑，以超聲傳感器的波束角為圓心角的弧線Arc上。 弧線模型 　 高斯分布 基于這種弧線模型，通常采取兩種方法解釋障礙物的實際位置：基于高斯分布的概率模型和基于平均分布的概率模型。 基于高斯分布的模型認為障礙物位于弧線上某一點的概率是以弧中心為中心的高斯分布。 基于平均模型的方法認為障礙物位于弧線上的任一點的概率是相等的，即是平均分布的。顯然，不管采取哪種模型，單一的超聲信息是無法確定障礙物的位置的。 Moravec和Elfes也采取了高斯模型作為另一種嘗試創(chuàng)建了他們的柵格地圖，取得了不錯的效果。迄今為止，高斯模型已經(jīng)在應用中取得了巨大的成功。但是得到廣泛應用的Polaoid式超聲傳感器的技術文檔卻暗示著平均分布模型更能準確地描述回波的位置。利用平均分布的模型，McKerrow在探測多邊 　 線模型估計障礙位置形障礙物的應用中，放棄了傳統(tǒng)的障礙物點模型，提出了一種新的障礙物模型：線模型。這種方法取兩次測量所得弧線Arc1,Arc2的切點A,B的連線為障礙物。Leonard也使用了平均分布模型，他采用了RCD(region of constant depth method)方法，分辨結(jié)構環(huán)境中的拐角和直線。 弧線模型實驗，當小車自行探路時。我們可以看到該地圖基本能反映出環(huán)境的真實面目，所以本次設計將采用弧線模型對地圖進行創(chuàng)建。 二樓方庭平面圖 （1） ?。?） 弧線模型圖（3） 　 弧線模型圖(4) 　弧線模型圖（5） 　　　弧線模型圖（6）第四章 基于超聲信息的環(huán)境地圖創(chuàng)建　　超聲傳感器通常存在波束角,探測盲區(qū),易發(fā)生多次反射等缺點,所以,超聲信息存在著較大的不確定性,僅僅依靠某種特定的規(guī)則難以對超聲信息去偽存真,且難以期保證魯棒性。本章主要針對超聲傳感器以發(fā)生多次反射的缺點且采用AIEF算法未能有效處理的情況下進行算法改進。　　柵格法是移動機器人地圖創(chuàng)建中常用的環(huán)境描述方法,是將環(huán)境劃分為許多大小相等的矩形柵格,并給出每個柵格存在障礙物的可能性。因此,使用柵格法創(chuàng)建環(huán)境地圖的關鍵是,建立能夠描述和處理超聲傳感器不確定信息的模型和方法,并且映射到柵格地圖中去。描述不確定性信息的理論主要有概率理論,模糊邏輯理論和灰色系統(tǒng)理論,處理的是不同種類的不同信息。本章對三種理論進行了分析比較,選擇灰色系統(tǒng)理論對超聲傳感器不確定信息進行了描述和處理,并使用柵格法創(chuàng)建環(huán)境的障礙地圖。針對多次反射產(chǎn)生鏡像誤點的機理,在計算柵格存在障礙的可能性的同時,考慮障礙存在的相關性,對地圖創(chuàng)建方法進行了改進。 坐標系的建立在創(chuàng)建地圖之前,需要建立兩個坐標系,局部坐標系和全局坐標系。根據(jù)超聲傳感器給出的距離信息,超聲傳感器在局部坐標系中的位置以及移動機器人在全局坐標系中的位置,計算出障礙物。 全局坐標系全局坐標系用于描述移動機器人整個環(huán)境的信息,記為XOY,如圖41所示。移動機器人的全局坐標值描述了當前機器人在整個環(huán)境中所處的位置,因此,可以用于建立全局地圖,進行全局導航與定位。 局部坐標系局部坐標系,也稱機器人坐標系,是以移動機器人中心為坐標原點,以移動機器人正前方為中軸建立的坐標系。局部坐標系記為X’O’Y’,。在局部坐標系中,探測的障礙物距離信息是以當前機器人的運動位置來測量的。建立局部坐標系是為了描述障礙物相對于移動機器人的局部信息,可用于建立局部地圖和局部導航。 全局坐標系與局部坐標系轉(zhuǎn)換在圖41種,XOY為全局坐標系, X’O’Y’為局部坐標系,A點位超聲傳感器探測到的障礙,則全局坐標系和局部坐標系的轉(zhuǎn)換關系為 （），為障礙點A在全局坐標系中的坐標，為障礙點A在局部坐標系中的坐標,為機器人坐標系原點在全局坐標系中的坐標, r為機器人坐標系統(tǒng)全局坐標系轉(zhuǎn)過的角度,并定義其順時針方向為正,逆時針方向為負。在行駛過程中,移動機器人通過超聲傳感器轉(zhuǎn)動對環(huán)境進行掃描,從而感知障礙信息。在局部坐標系中,當超聲傳感器相對于機器人正前方的轉(zhuǎn)角為，測得的障礙點A到超聲傳感器的距離為時,如圖31所示,可得障礙點A的局部坐標為 　 ()，為移動機器人的長度, 定義為順時針方向為正,逆時針方向為負。利用全局坐標系和機器人坐標系的轉(zhuǎn)換公式,可以得到,在全局坐標系中障礙點A的坐標為 （）移動機器人位置信息和,可由陀螺儀和李成吉根據(jù)位置推算法計算得到。超聲傳感器的轉(zhuǎn)角和移動機器人的長度均為已知數(shù)據(jù)。 　 全局坐標與局部坐標的轉(zhuǎn)換 地圖創(chuàng)建方法介紹移動機器人地圖描述方法主要分為三種：柵格地圖（gridbased map）、幾何特征地圖(geometric feature map)和拓撲地圖(topological map)。 柵格地圖柵格地圖最早由Elfes和Moraves提出，即將整個工作環(huán)境分為許多大小相同的柵格，并給出每個柵格中存在障礙物的概率。柵格地圖的特點是容易創(chuàng)建和維護，移動機器人所了解的每個柵格的信息直接與環(huán)境中每個區(qū)域相對應，并且移動機器人可以根據(jù)柵格地圖進行導航與定位。采用柵格法創(chuàng)建的地圖其缺點是，當柵格數(shù)量增大時，占用存儲空間也增大，而且對于地圖的維護將占用CPU大量的時間。 幾何特征地圖幾何特征地圖是指,從傳感器采集的環(huán)境數(shù)據(jù)中提取抽象的幾何特征來描述環(huán)境,比如點,線段,需要對環(huán)境感知數(shù)據(jù)作進行處理,而且需要一定數(shù)量的環(huán)境數(shù)據(jù)才能提取處環(huán)境的幾何特征。 拓撲地圖拓撲地圖時將環(huán)境表示為拓撲意義中的圖標,圖中的節(jié)點對應于環(huán)境中的一個特征狀態(tài),地點。如果兩節(jié)點之間存在能夠直接相連的路徑,能夠快速實現(xiàn)路徑規(guī)劃,不要求移動機器人位置信息非常準確,為人機交互下達指令提供了一種更為自然的借口:缺點是難