（机械电子工程专业论文）车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究.pdf

摘要 移动机器人路径规划是机器人研制开发的重要环节之一，也是机器人学科研 究领域的热点和前沿。其研究具有重要的理论意义和工程应用价值，因此，对于 移动机器人的避障和路径规划问题的研究吸引了当今众多学者的广泛关注和深入 研究。 本文以车载自动跟瞄装置为对象，探讨移动机器人的路径规划问题，重点研 究避障系统和全局路径规划。主要内容如下： 1 简要介绍移动机器人路径规划问题的研究现状，并指出其研究目的和意义： 2 以车载自动跟瞄装置为研究对象，应用超声波传感器为小车搭建避障系统，解 决小车对未知环境的探测问题； 3 以车载自动跟瞄装置为研究对象，将a + 算法应用于小车的全局路径规划方法 当中，并提出基于弧长积分的曲线路径规划方法，解决了小车行驶复杂曲线路 径时的问题； 4 在m a t l a b 环境下，对车载自动跟瞄装置的规划方法进行仿真，证明其可行 性：然后，进行了小车行驶复杂曲线的实际装置的实验，实验结果证明，所设 计的小车路径规划算法具有较好的实际应用价值。 关键词：移动机器人避障路径规划斛算法复杂曲线 a b s t r a c t t h ep a t hp l a n n i n gi so n ei m p o r t a n tr e s e a r c ha s p e c to ft h em o b i l er o b o tw h i c hi sa h o tb r a n c ho fr o b o t i c s t h es t u d yo fi th a st h ei m p o r t a n tt h e o r ys i g n i f i c a n c ea n dt h e a p p l i c a t i o nv a l u e s om a n ys c h o l a r sh a v eb e e na t t r a c t e db yt h er e s e a r c ho f t h ep r o b l e m s o f m o b i l er o b o t so b s t a c l ea v o i d a n c ea n dp a t hp l a n n i n g t h et h e s i s sr e s e a r c hm a k e sad e e pa n ds y s t e m a t i cs t u d yo ft h er o b o t so b s t a c l e a v o i d a n c ea n dp a t hp l a n n i n gb a s e do nt h ea u t o m a t i cv e h i c l et r a c k i n gd e v i c e t h e m a i nc o n t e n ti sa sf o l l o w i n g ： 1 t h ed e v e l o p m e n to fm o b i l er o b o t sp a t hp l a n n i n gh a sb e e ni n t r o d u c e db r i e f l yi n t h i st h e s i s ，a n dt h ep u r p o s ea n ds i g n i f i c a n c eo f s t u d yh a v e b e e nr e p r e s e n t e d 2 as y s t e mf o rm o b i l er o b o t i co b s t a c l ea v o i d a n c ew h i c hi sb a s e do nu l t r a s o n i cs e n s o r h a sb e e nb u i l t ，a n dt h ev e h i c l e so b s t a c l ea v o i d a n c ew a sa c c o m p l i s h e d 3 t h e s i sl o o k sa u t o m a t i cv e h i c l et r a c k i n gd e v i c ea sr e s e a r c ho b j e c t , t h eg l o b a lp a t h p l a n n i n gm e t h o dw h i c hi s b a s e do na + a l g o r i t h mw a sa n a l y z e d a n dt h ep a t h p l a n n i n gm e t h o do fv e h i c l ef o l l o w i n gc o m p l e xc u r v ew h i c hb a s e do nc o m p u t i n g l e n g t ho fa r ct h r o u g hi n t e g r a lw a sp r e s e n t e d 4 t h ep a t hp l a n n i n gm e t h o do fa u t o m a t i cv e h i c l et r a c k i n gd e v i c ew a ss i m u l a t e d w h i c hi sb a s e do nm a t l a b ，f o rp r o v i n gt h ec o r r e c t n e s so fa l g o r i t h m o nt h eo t h e r h a n d , t h ee x p e r i m e n to fv e h i c l ef o l l o w i n gc o m p l e xc u r v eh a sb e e n d o n e s u c c e s s f u l l y , w h i c hp r o o f st h a tt h i sa l g o r i t h mh a sp r a c t i c a l i t i e si ns o m ew a y k e yw o r d s ：m o b i l er o b o t ；o b s t a c l ea v o i d a n c e ；p a t hp l a n n i n g ；a a l g o r i t h m ； c o m p l e x c u r v e 西安电子科技大学 学位论文独立性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名： 日期星堕量：! ：呈y 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕 业离校后，发表论文或使用论文( 与学位论文相关) 工作成果时署名单位仍然为 西安电子科技大学学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学 校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保 存论文。 本人签名： 导师签名： e t 期2 1 堕：! ! 墨岁 第一章绪论 第一章绪论 1 1 概述 随着当代计算机技术、控制理论、能源技术等的快速发展，机器人技术在短 短的几十年间发生了日新月异的变化。机器人作为人类2 0 世纪最伟大的发明之一， 其技术的发展代表着人类技术发展的最前沿，并将对人类社会的生产和生活带来 深远的影响。目前，高级形态的智能机器人已经在各行各业中占据了不可取代的 地位。 从6 0 年代开始，人们就己经开始了关于移动机器人的研究。斯坦福研究院 ( s r j ) 的n i l s n i l l s s e n 和c h a r l e sr o s e n 等人，在1 9 6 6 年至1 9 7 2 年中研制出了名 为s h a k e y 的自主移动机器人。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器 人系统的自主推理、规划和控制【l 】。同时，最早的操作式步行机器人也研制成功， 从而开始了机器人步行机构方面的研究，以解决机器人在不平整地域内的运动问 题，设计并研制出了多足步行机器人。其中最著名的是名为g e n e r a le l e c t r i c q u a d r u p e d 的步行机器人1 2 j 。7 0 年代末，随着计算机的应用和传感技术的发展，移 动机器人研究又出现了新的高潮。特别是在8 0 年代中期，设计和制造机器人的浪 潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制机器人平台，这些移动机器人主 要作为大学实验室及研究机构的移动机器人实验平台，从而促进了移动机器人学 多种研究方向的出现。9 0 年代以来，以研制高水平的环境信息传感器和信息处理 技术，高适应性的移动机器人控制技术，真实环境下的规划技术为标志，开展了 移动机器人更高层次的研究。 当前，移动机器人的研究成果主要集中在军事和航天探索领域。2 0 0 4 年3 月 1 3 日，作为研制无人驾驶作战车计划的一部分，d a r p a 在美国西部的莫哈维沙漠 组织了首次无人驾驶车赛，其中c m u 的基于h m m w v l 3 ( 类似于i e e p ，由悍马车 改造) 的n a v l a b 移动机器人系统取得了最好的成绩，在越野环境下自主行驶了 7 4 英里，它还配备了扫描雷达、立体影像系统、扫描测距雷达系统、地图绘制工 具、方位评估系统以及强大的计算系统。 除了军事上的应用，移动机器人在外部空间探索中也大有用武之地，如美国 航空航天局( n a s a ) 的火星探测车1 4 ，也是一个自主式的移动地面车辆，其中路 径探测和规划是其重要部分。 国内从八五期问开始了这方面的研究，有许多高校联合研制了室外移动机器 人，其某些关键技术达到了国际先进水平，清华大学计算机系自主研发了t h m r - 载跟瞄装簧的路径班划及避障系统研究 f 型机器人i “，其行动决策与规划技术达到了国际领先水- - f 幽j 】c m u 的基，h m m v w 的原型自主车 朱来的机器人应该具有感知、规划和控制等铺层能力。它们能从周嘲的环境 吖j 收集知识，构造一个哭r 环境的符i j 化的眦界模型，并使用这些模型泉规划、 执行山应用者f 达的f 训z 任务。其r 】的规划模块能生成大部分的机器人要执行的 命令，h 标是实现机器人的使用者在较高的层玖给机器人f 达些较宏脱的f t 务，t 1 1 ；人系统自身来填充那些较底层的细节问题。 路径规划是移动机器人导航技术r ，丌：r 叮缺少的重要纽成i 邗分，它要求机器人 根扼给r ，的指令及环境信息门t 的决定路径，避开障碍物，实现任务月标。路径 规划是移动机器人完成仔务的安全保障，付也是移动机器人智能化程度的重要 标志。尤其足在机器人硬件系统的梢度在短期内不能得到解决的一；t s ；j al - - ，对路径 规划算法的研究更! 最得儿为重要，这将从根本上改变移动机器人的导航性能，将 提一：i 移动机器人的智力水h 减少移动机器人在移动过程t 1 存住的吖：确定状态， 提高移动机器人移动的速度及灵活。i + t _ - ，为，f ：发r 岛智能的远距离搬运机器人、探删 机器人、服务机器人、汽4 - ：自动驾驶系统打下基础n 1 2 路住规划问题的分类和结构 对于彳讣日的研究角度，路径规划的定义也有所不同。肘j ：移动机器人来说， 路径可以描述成足连接起来的、通向日标的自山空问l 弘ir 障碍物i 域单元) 组成的序列，这些自由空问单元可以是大小各片的、形状0 ：同的自由k 域，或者 足规则的网格；也可以认为，路径是在规划区域中，出发点和目标点之间的t ： ：i _ j # 列，这些点及拥邻两点之m 的j 生线必须与障碍物保持一定的距离。幸h 应的，就移 动机器人来晚，路径规划问题c 叮以表示为在有障碍物的 作环境z 如何为机器 人寻找一条恰当的从起始状态到日标状态的运动路径，使机器人拒运动过程中能 安全、无碰撞的绕过所有的障碍物吵 路径规划问题主要包括三个方面的问题：规划的办法、环境的表达以及规划 结果的执行。规划的方法就是指如何根掘已知的信息找到可供机器人利用的可通 第一章绪论 3 行的路径。环境的表达主要是指怎样把现实世界的环境合理的表达为规划的方法 所能利用的环境信息，以产生最好的规划效果。不同的环境有不同的环境表达方 式，同时，不同的环境表达方式对应不同的规划方法，反过来也可以根据不同的 环境制定不同的规划方法。规划结果的执行则侧重于控制机器人按照规划好的路 径运动，它与底层的控制机构相关联，根据各种不同的约束控制不同的机器人【引。 一般情况下，现有的路径规划方法按照规划的层次分为三种类型：全局规划、 局部规划、全局局部相结合的规划。 全局规划【9 】【1 0 1 1 1 1 主要是指在规划环境和机器人模型已经充分了解的情况下依 据己获取的全局环境信息，给机器人规划出一条从起点至终点的运动路径。全局 规划是基于先验的环境信息的，其规划的精确度取决于获取环境信息的准确程度。 其优点在于在己知信息基础之上可以获得起点至终点的最优路径。并且，环境中 的任意两点之间如果存在路径的话都可以通过规划找到一条可行路径。其缺点在 于它依赖先验的、精确的环境信息，而这一点往往是办不到的。而且一般来说全 局规划的计算量比较大，对于环境信息的改变反应较慢，实时性较差，不适合动 态的不确定的环境。 局部规划1 1 2 胂】【1 4 】则主要依靠机器人对周围环境的感知来获取所需的环境信 息，比如依靠机器人的视觉系统，各种传感器等来获取信息。这是一种反射式的 对环境的适应过程。它的优点在于可以对环境的改变做出及时反应，对动态的环 境有较强的适应能力，在多变环境下能控制机器人做出避障动作。由于只对一定 范围内的信息感知，所以局部规划具有较强的实时性。但是正是由于信息的局部 性，它不能保证路径的最优性，同时会发生死锁现象，即不能保证机器人能够顺 利的到达目标。 全局和局部相结合的规划方法提出的目的在于结合全局规划和局部规划的优 点，克服各自的不足。在大型的越野环境中尤其需要全局和局部相结合。 根据环境中障碍物的状态来分，规划的方法又可以分为静态规划和动态规划。 根据环境信息的已知程度又分为全部环境信息已知，环境信息完全未知和部分环 境信息已知。按照信息获取的方式分类的话，路径规划方法可分为基于模型的路 径规划和基于传感器的路径规划。基于模型的路径规划中，环境信息被预先存储 下来，是一种离线的规划方式；基于传感器的路径规划利用实时收到的传感器信 息和指定的任务来进行在线的路径规划。 1 3 本课题研究的内容 在结合硕士研究生学习期间参与的课题项目的基础上，对移动机器人的路径 规划和避障系统等关键问题进行了深入的研究和总结。 4 车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究 该课题以我校机械电子工程校级重点建设学科项目一一“小型车载跟踪瞄准 稳定系统”为研究背景和平台，进行了移动机器人路径规划和避障系统的相关研 究工作，本文的主要内容如下： 第一章绪论 本章主要介绍了移动机器人的路径规划及其避障系统的研究现状和研究意 义，其分类和组织结构，提出研究任务和全文的结构安排。 第二章移动机器人的避障系统设计 本章主要介绍了移动机器人的基本避障方法，超声波传感器和超声测距，以 及避障策略，完成了局部路径规划的研究。 第三章移动机器人的路径规划方法和环境表达 本章简要介绍了移动机器人路径规划系统中己知的一些规划方法及其相应的 环境表达方法，为以后的论文工作打下基础。 第四章基于车载自动跟瞄装置的路径规划 本章简要介绍了车载自动跟瞄装置的基本结构，将a 搜索算法应用于小车的 全局路径规划方法中，并提出基于弧长积分的曲线路径规划方法，解决了小车行 驶复杂曲线路径时的问题。 第五章仿真结果与实验分析 本章主要针对a 算法进行仿真计算，并以车载自动跟瞄系统为平台，进行小 车行驶复杂曲线路径的实验，并对实验结果进行分析。 第六章总结与展望 本章主要对本论文的研究工作做了全面的总结，并提出了今后继续开展研究 的方向。 第二章移动机器人的避障系统设计 5 第二章移动机器人的避障系统设计 2 i 引言 在进行路径规划之前，首先要对作业对象、环境信息或机器人与它们之间的 关系进行探测和确定，以保证路径规划的顺利实现。因此在机器人上安装一些传 感器，通过传感器反馈信息在路径规划之前了解全局的地图信息，以及在路径规 划过程中实现实时避障是相当重要的。超声波传感器以其成本低廉，采集信息速 率快，距离分辨率高，质量轻，体积小，易于装卸等优点被广泛的使用于各种移 动机器人的避障系统中。 2 2 移动机器人的避障方法 环境探测和安全避障是智能移动机器人最基本的功能，为了探索未知环境， 实现机器人的避障，研究人员在移动机器人上安装触觉传感器、视觉传感器、力 觉传感器、接近觉传感器、超声波传感器和听觉传感器是常见的手段。这大大改 善了移动机器人的工作状况，使其能够更充分的完成复杂的工作。这些不同的传 感器有其不同的适用情况【1 5 1 【1 6 1 。 2 2 i 超声避障 超声避障是利用超声测距原理检测机器人周围的障碍物信息，避开障碍物。超 声避障的成本低，实现方法简单，技术成熟，是机器人避障的常用方法。但超声 避障也存在一些缺点，例如超声波的方向性不好，对障碍物的定位不精确，存在 探测盲区等。 2 2 2 激光传感器 激光测距传感器和超声测距传感器相比的最大优点是方向性特别好，对一般应 用可以认为就是理想的直线。激光测距传感器的波束很窄，所以方向性好，因此 可以得到障碍物的准确位置【1 。”。但是在较大范围的障碍物单个激光传感器有可能 会检测不到。 激光测距的精确度很高，但是激光测距的技术复杂，实现难度较大，没有超声 测距简单。一些激光传感器发射的激光对人的眼睛有伤害，使用时要注意安全， 以免受到伤害。 6 车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究 2 2 3 红外传感器 红外传感器工作处于发射接收状态，由同一发射源发射红外线，并用两个光 检测器测量反射回来的光量，根据红外线的相位差或时间间隔来确定障碍物的距 离。由于不同仪器测量光的差异，受环境的影响非常大。物体的颜色、方向、周 围的光线都能导致测量误差。但由于发射的是光而不是声音，可以在相当短的时 间里获得较多的红外传感器测量值。 用红外线作为探测媒介，其优点是：( 1 ) 红外线( 指中、远红外线) 不受周围 可见光的影响，故可在昼夜进行测量：( 2 ) 由于待测对象自身发射出红外线，可 以探测到机器人是否靠近人或其它热源；( 3 ) 大气对某些特定波长范围的红外线 吸收甚少( 2 2 6 u m ，3 5 u m ，8 1 4 u r n 三个波段称为“大气窗口”) 。 2 2 4 视觉避障 视觉避障的优点在于其探测的范围广，缺点是难以区分将要探测的目标与背 景。为了将障碍物与背景分开，所需的图像计算量很大，导致系统的实时性较差， 在使用时可采用一些特殊图像处理方法。由于仅通过单幅图像信息来判断障碍物 的距离和速度是很不准确的，因此在实际应用中，可使用多个摄像机，或是利用 一个摄像机的多幅连续图像序列来计算目标的距离和速度【l ”。 在图像处理中，边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大，实时性差，对 中央处理机要求高，不适合在较小的自主移动机器人上使用。视觉测距法检测不 到玻璃等透明障碍物的存在，另外受视场光线强弱、烟雾的影响很大。 2 2 5 接近觉传感器 接近觉传感器可以和超声传感器以及其它传感器配合使用。因为其它传感器存 在探测盲区，在障碍物和机器人特别近时，探测不到障碍物，而触觉传感器可以 探测到和机器人距离非常接近的物体。因此可以作为其它传感器的补充，使机器 人能感觉到近距离的障碍物，对环境的感知更加完备。 图2 1 是一种电容式的接近觉传感器。图中0 为接近的物体，1 、2 为电容的极 板。当物体靠近时，电场变化引起极板l 、2 间电容的变化，从而可检测出与物体 的距离。电容式接近觉传感器具有对物体的颜色、构造和便面都不敏感且实时性 好的优点。另外还有其它接近觉传感器，如接触式传感器、流通传感器等【l 卅。 第二章移动机器人的避障系统设计 7 图2 1 接近觉传感器 针对实验室车载自动跟瞄装置的组成结构和实际情况，本论文选择超声避障 方法。 2 3 超声波的一般性质 频率高于2 0 k h z 的声波，称为超声波。其特点是： 超声波的频率很高，波长较短，可以像光线那样沿着一定方向传播，其传播的 能量较为集中，可只向某一方向发射超声波。 超声波的振幅很小，加速度非常大，因而可以产生较大的力量。 在两种不同的媒质界面上，超声波的大部分能量会被反射回来。 2 3 1 超声波的传播速度 超声波的传播速度与介质的密度和弹性特性有关，也与环境条件有关。对于液 体，其传播速度c 为 厂r 忙1 面 式( 2 - - 1 ) 中，p 为介质密度，b 一为绝对压缩系数。 在固体中，其传播速度c 为 归墨! ! 二些2 vp ( 1 + p ) ( 1 2 p ) ( 2 1 ) ( 2 2 ) 式( 2 2 ) 中，e 为固体的弹性模量，u 为泊松比。 在气体中，传播速度与气体的种类、压力、湿度及温度有关，在空气中传播速 度c 为 c 23 3 1 5 + 0 6 0 7 t ( m s ) ( 2 3 ) 式( 2 3 ) 中，t 为环境温度。 8 车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究 2 3 2 超声波的反射与折射现象 超声波在通过两种不同的介质时，会产生反射和折射现象， s i n c 1 一s i n 卢c 2 并有如下的关系： ( 2 4 ) 式( 2 4 ) 中，c l 、c 2 为超声波在两种介质中的速度，为入射角，p 为折射角。 2 3 3 超声波传播中的衰减 随着超声波在介质中传播距离的增加，由于介质吸收能量而使超声波强度有所 衰减。介质的密度p 越小，衰减越快，尤其在频率高时则衰减更快。若超声波进 入介质的强度为i o ，通过介质后的强度为i ，则它们之间的关系为： i=foe一“(2-5) 式( 2 5 ) 中，d 为介质的厚度，a 为介质对超声波能量的吸收系数。 2 3 4 超声波的方向性 超声换能器发出的超声波并不是一条理想的直线，而是有一定的指向性开角， 这就是超声波的方向性。如图2 2 所示，图中底部为超声换能器，上部为换能器发 出的超声波剖面图。由图可以明显的看出，换能器所发出的超声波主要集中在主 瓣部分，而副瓣部分非常少，因此换能器发出的超声波就具有了方向性。0 是指向 性开角，它的大小和具体的超声发生器件有关，也和具体的应用要求有关，一般 在3 0 。到4 0 。之间【”】1 2 0 j 。 瓣 副瓣 图2 2 超声波方向性示意图 为了研究和利用超声波，人们已经设计和制成了许多超声波发生器。总体上讲， 超声波发生器可以分为两大类：一类是用电气方式产生超声波，一类是用机械方 式产生超声波。电气方式包括压电型、磁致伸缩型和电动型等；机械方式有加尔 统笛、液哨和气流旋笛等。目前较为常用的是压电式超声波发生裂2 们。 第二章移动机器人的避障系统设计 9 2 4 超声波测距原理模块设计 由物理学知，声波属于弹性机械波，由于超声波反射能力很强，而且波长也 远比一般的平面反射物表面粗糙度大，所以通常对坚硬物质表面都能反射。利用 这一特性，可以将超声波用于物体定位。 超声波测距一般采用时间差测距法。即超声波发射器向某一方向发射超声波， 在发射时刻的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物就立即返回 来，超声波接收器收到反射波就立即停止计时，其基本原理如图2 3 所示。 图2 3 超声波测距原理 根据超声波在空气中的传播速度为c 和计时器记录的时间t ，就可以计算出发 射点距离障碍物的距离s 。由于超声波在空气中的速度，和空气的温度、湿度有关 ( 见表2 1 ) ，在比较精确的测量中，把温度的变化和其它因素考虑进去。 l 温度 一3 02 01 00 1 02 03 04 0 l 声速 3 1 33 1 9 3 2 53 3 33 3 83 4 43 4 93 8 6 表2 - 1 声速与温度的关系 在一般要求不高的应用中，可用下面的计算公式： s = c t 2 ( 2 6 ) 其中，c 为超声波在空气中的速度，一般可取3 4 0 m s ，t 为发射与接收超声波的时 间差。 本文搭建了一种机器人自主避障系统，该系统以高速d s p 作为处理器，通过 实时采集超声波传感器感知的外部环境，进而做出机器人移动路径的判断，以实 现机器人自主避障。 2 4 1 系统设计 系统设计框架如图2 4 所示，采用三个超声波传感器感知前方环境，然后将采 集信息送到d s p 中进行判断处理；扩展d s p 的异步通信单元，将控制命令以r s 2 3 2 异步通信协议发送到左右轮的电机控制器。 0 1 ：载跟瞄姨置的路径规划及避障系统研究 l 恃慰器1 卜 陌磊i 卜 df 扩展异 l ， 步通信 i 。_ 一p 卜1 。 单元 传感器3r - 2 1 2 系统硬件选择与设i 系统选f j j 丁i 公i 1 的t m s 3 2 0 l f 2 4 0 7 a d s p 作为微处理器。该d s p 具有 4 0 m i p s 的执行速度，能满足系统吱时性控制要求；片内7 r 高达3 2 k 字的f i 。a s h 程序存储器，自带1 6 路1 0 位a d 转换模块，一个串行通信接n 模块，历个i i i 交 编码 过路和若十个1 61 蕾通用定时器，简化了外同硬件电路【2 i j 。 2 42 ，1 传感器2 jd s p 接【1 i 殳计 二论文选日茭国p o l a r o i d 公r 的超卢传感器模块，它测量精度高，使 j 万便， z j 扩腥性强，【z r 以办便的和它i 巳路j 生接。旧内外许多公司、科研单位研制的机 器人的，茹纳系统都乐刚p o l a r o i d 公r 目的j 1 5 f 2 2 1 阁25 为p o l a r o i d6 5 0 0 超声传感器 的换能器和发射接收 乜路扳，前丽嘲 + 状物体为超声传感器的换能器，它既作发 射器义作接收器，另一部分为应用i 乜路圈：分。 圈25p o a r o i d6 5 0 0 超声传感器 其与d s p 的连接如陶2 6 所示。 爿塞二兰睁 传 感 器 墨事1 凸 斟2 6 传感嚣1 0d s p 接【 乜路蚓 山d s p 的通用l j o 口输出脉冲触发传感器工作，同时由于d s p 的输出电平与 传感器输入不一致，因此需要加上电平转换单元；触发之后立口u 启动内部计数器， 当有回波返回时，传感器输出相应脉冲作为d s p 的外部一_ 断源，j 司时d s p 停止计 第二章移动机器人的避障系统设计 数。 2 4 2 2 异步通信扩展单元设计 伺服控制器可通过r s 2 3 2 接口接收控制命令2 3 1 。由于需要对左右两个车轮分 别控制，而系统选用的d s p 只有一个串行通信模块，因此选用t i 公司的 t l l 6 c 5 5 4 a 作为异步通信扩展芯片，每片t l l 6 c 5 5 4 a 均含有4 路异步通信单元， 串行数据发送电路如图2 7 示。 一0乙v m 一左乾控铷 l ，i s 1 3 8 d d s pt l l m a t 柚 _ 一右轮控制蓦 0 ， l ， 2 6 c 5 - x 3 2 r 5 4 a3 2 图2 7 串行数据发送电路 电路中，由d s p 的a 3 、a 4 、a 5 地址线和i s 信号线经过7 4 l v l 3 8 d 译码器 芯片译码产生4 路异步通信单元的选通信号，加上a 0 、a 1 、a 2 地址线和w e 、r d 读写信号就可以一起访问t l l 6 c 5 5 4 a 的任一寄存器。i s 是d s p 的i 0 空间选通 引脚，即d s p 以i o 地址访问t l l 6 c 5 5 4 a 的寄存器。t l l 6 c 5 5 4 a 串行通信电路 采用了m a x 3 2 3 2 驱动芯片，实现t l l 6 c 5 5 4 a 的电平转换。 2 4 3 避障策略设计 在移动机器人的行走过程中，由于随时可能遇到障碍物，而且障碍物的大小， 多少未知，所以为了能够顺利的到达目的地，本设计系统使用三个超声波传感器 进行现场环境信息的检测，使它们的信息能够互为补充。安放在移动机器人上的 超声波传感器如图2 8 所示，其中、s ：、s ，为三个超声波传感器，箭头指向为 移动机器人的运动方向。 s 1u 移功机器人s 2c s 3r 向 图2 8 传感器安置位置示意图 超声波发射端在处理器和前置电路的驱动下工作，接收端的信号在经过放大、 整形后在处理器的中断口产生中断，通过发射和接收的时间差计算出机器人与障 碍物的相对距离，再由处理器实现避障算法，做出判断决策，发出相应的控制指 令，然后通过电机自带的控制器实现电机的运动及转向操纵，从而实现机器人的 主动避障。如图2 9 所示为机器人的避障程序流程图。 1 2 车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究 图2 9 避障程序流程图 要想实现移动机器人避障行走的自主控制，所面临的基本问题是：一方面要 求有充分的环境信息，另一方面要求能处理所获得的环境信息并使其转化成控制 信息。避障算法的设计主要是解决机器人如何最优的避开障碍物。在初始化阶段， 机器人根据自身的尺寸和障碍物的尺寸计算出一个最小安全距离，然后通过超声 波传感器探测出当前与障碍物之间的距离，比较这两个距离的大小后即可确定机 器人的运动状态。机器人的具体避障规则，如表2 2 所示。 s 1 左s 2 中s 3 右机器人状态 ooo 前进 1o o 小角度右转 1lo右转 1l1右转 o o1 小角度左转 0ll左转 注：传感器的状态为0 表示没有障碍物；传感器的状态为1 表示有障碍物。 表2 2 机器人的避障规则 第二章移动机器人的避障系统设计 1 3 2 5 超声测距的研究重点 2 5 1 超声测距的探测盲区 超声传感器对非常接近的物体探测不到，这个距离称为探测盲区。探测盲区的 产生与很多因素有关。首先，超声测距是根据时间差测距，在硬件计时上存在一 个响应延迟。由于反射信号一般都比较弱，为了防止干扰，超声波接收电路对超 过一定阈值的超声波才响应，从而使计时器测量的时间不准确。 一般常用的超声传感器发射和接收是同一个换能器，超声波的发射需要一定的 时间，因此在发射时不能接收信号，需等待一定的时间才能接收回波。有的超声 传感器发射和接收换能器分开了，但工作电路却在一起，一方工作时，另一方不 能工作。 系统中使用的p o l a r o i d 6 5 0 0 超声传感器发射和接收是同一个换能器，因此也有 探测盲区。一般情况下p o l a r o i d 6 5 0 0 超声传感器的探测盲区为2 5 厘米，传感器和 物体间的距离小于2 5 厘米时，测得的数据误差非常大。 2 5 2 超声测距的漫反射问题 超声波换能器发出的超声波波束不是一条直线，而是具有一定的指向性开角 的波束。所以超声波的入射角对测量的影响很大。 a 膨 1 3 c 图2 1 0 换能器与障碍物的角度 如图2 1 0 所示，设换能器的开角为2 a ，取换能器到平面的垂直线作为参考y 轴，令b 点为断面上的任一测点，y 轴到o b 的夹角为1 3 。 在1 3 较小时误差分析如下。换能器中心线对准b 点对b 点进行测试，这时换 能器收到的回波应该是由b 点附近小区域内各点反射回来的超声波。由于a 点与 换能器的距离最近，回波显示为由a 点反射回来的超声波，因此实际测量值应为 o a 。此时距离关系为： o a = o b e o s l 3 ( 2 7 ) 式中o b 为准确距离，o a 为实际测量值。由式2 7 看到由于开角误差使测量值 1 4 车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究 比实际值要小，误差随着b 的增大而增大。 当b 值很大时，对于一般的物体表面已经收不到反射回来的超声波，测量时 就会误认为物体的距离非常远，而实际上却非常近。在超声测距中这种现象叫做 镜面反射现象，这时换能器平面法线方向和被测面形成的角度叫镜面反射临界角。 小于临界角时，就收不到回波【2 4 j 。 另外还有种情况是，b 值很大时，发生了镜面反射现象。发生镜面反射时， 超声波被反射后般不会被反射回来，但在一定条件下，超声波会被另外的物体 反射回来，这时，换能器仍能收到回波，但测得的是一个假信号，如图2 1 l 所示， 这时超声传感器得到一个幻影( i l l u s i o n ) 。 一+ 幻彩 障僻物 图2 1 i 产生幻影示意图 由上分析可知，要取得比较准确的数据，换能器面要和物体表面垂直，反射 面相对要光滑些。 2 5 3 测量临界角 由于镜面反射的存在，如果不进行处理，会使机器人得到错误信号，与障碍 物发生碰撞，因此知道机器人运动环境中障碍物的临界角非常重要。 图2 1 2 临界角测量不意图 如图2 1 2 所示为临界角测量示意图，o 点表示换能器所在的位置，a c 表示被测的 物体表面，么表示换能器到被测物体表面的最短距离，西表示换能器的法线与物 体表面相交的距离，b 点表示超声波波束最边缘与物体表面的交点，z a c o 为临 界角。部分常见物体临界角的经验测量数据为：玻璃7 0 1 。，墙面6 5 6 。，地面 6 6 2 。 第二章移动机器人的避障系统设计 1 5 从这些经验数据中可以看出：物体的表面粗糙程度越大，越不容易发生镜面 反射，因此i 临界角也就越小；当超声波波束与物体表面形成的角度小于临界角时， 就会发生镜面反射，产生幻象。 2 5 4 最小安全距离 移动机器人在运动中要与周围的物体保持一定的距离，才能很好的避开障碍 物，避免发生碰撞。因此机器人和物体之间的最小安全距离是一个重要的参数。 最小安全距离的大小与许多因素有关，不同的情况有不同的距离，一般可由下面 的公式给出： d = d l + d 2( 2 8 ) 式( 2 8 ) 中，d 是最小安全距离，d l 是传感器的探测盲区，如果移动机器人装 有触觉传感器，或采取其它措施，根据需要这一项可以为零。d 2 是移动机器人的 制动距离，它与制动方式、地面的粗糙程度、车轮等因素有关。在理想状态下， 与车速、地表摩擦以及制动方式有关。在其它条件不变的情况下，车速越大，制 动距离就越大；车轮与地表的摩擦系数越大，制动距离就越小。反之，车轮与地 表的摩擦系数越小，制动距离就越大。在制动时，可以让车轮滚动或滑动，采取 滚动方式比滑动方式的制动距离大。另外，制动距离还和车体的质量有关，车体 的质量越大制动距离越大。在实际中，车轮和地面的摩擦力不恒定，制动距离和 影响因素之间的关系不容易找到一个合适的函数关系，因此制动距离计算起来十 分复杂。但根据实践，在精确度要求不高的情况下，可以令小车在制动时车轮既 不转动，也不在地面上滑动。 2 6 本章小结 本章对传感器的基本类型作了简要的介绍，并对超声波测距原理以及在超声 波测距中存在的几个常见问题进行了分析和说明，并应用超声波传感器在理论上 搭建了小车的避障系统。 第三章移动机器人的路径规划方法和环境表达 1 7 第三章移动机器人的路径规划方法和环境表达 3 1 引言 路径规划是智能机器人研究领域的关键问题之一。1 9 7 8 年l o z a n o p c r c z 和 w j s l e ) r i ”1 提出位姿空间( c o n f i g u r a t i o ns p a c e ，简称c 一空间) ，其概念对于路径规 划而言具有里程碑式的意义。位姿空间的实质是根据运动物体( 机器人) 的大小 和姿态，把周围的障碍物向外扩展一定的距离，即相应的“膨胀”，变成扩展障碍； 同时，运动物体缩为一个点( 运动物体位姿的描述简化为位姿空间中的一个点) ， 从而得到一个新的空间描述，即位姿空间。化为位姿空间的主要目的有三个：将 机器人表达为此空间中的一个点：空间中主要信息是障碍物；将物体的规划问题 转变为点的规划问题。这实际上构造了一个虚拟的空间，把运动物体、障碍物及 其几何约束关系做了等效变换。由于将许多规划情况变为点的规划问题，因此得 到了广泛的运用。本章所要介绍的一些环境的表达方式都可以建立在位姿空间中 的自由空间( c 晒) 的基础之上，一些规划方法也可以在此空间中描述，可见其重 要性。 本章介绍了一些现有的路径规划方法和环境表达方式。 3 2 规划方法 移动机器人路径规划是移动机器人技术的主要研究内容之一，已经有近四十 年的研究进程，已从不同的环境建模，针对不同的应用领域等提出了很多路径规 划的方法，位姿空间法、图搜索法、人工势场法和数学分析方法就是路径规划中 比较基本的方法。随着路径规划问题的越来越复杂，遗传算法、神经元网络等人 工智能的方法也因此被引入到路径规划问题当中来，并且多种规划方法相互结合， 彼此取长补短，从而更好地完成路径规划任务。 3 2 1 位姿空间法 位姿空间法是目前研究移动机器人路径规划的一个基本工具，其基本思想是 用位姿空间中的一个点来表征机器人的位置和方向。位姿空间法由 w e h o w d e n 【2 6 】，s u d u p a 2 7 1 ，t l o z a n op e r e z 和m a w e s l e y 2 8 】等人发展的一种无 碰撞路径规划算法。其实质是根据运动物体的大小和姿态，把周围的障碍物向外 扩展一定的距离，即相应的“膨胀”，变成扩展障碍。与此同时，运动物体缩小为 】8 车载跟瞄装置的路径规划及避障系统研究 一个点( 运动物体位姿的描述简化为位姿空间的一个点) ，于是得到了一个新的空 间，称为位姿空间。由于环境中障碍物的存在，运动物体在位姿中相应的有一个 障碍区。这样把原来在物理空间中求运动物体的无碰撞问题，变换成位姿空间中 求一个质点的运动路径。这实际上是构造了一个虚拟的数据结构，把运动物体、 障碍物及几何约束关系作了等效变换，简化了问题的求解。位姿空间法把原来求 一般物体无碰撞路径问题，转化为求质点在位姿空间的安全问题，使问题得到简 化，因此得到了广泛的应用。 位姿空间法在二维工作空间下的性能很好，但扩展到三维工作空间后，其复 杂性和计算时问都会大为增加。 3 2 2 图搜索法 图搜索法采用预先定义的基本形状构造自由空间，把自由空间切分为一个个 的单元。若全部包含障碍物，称为障碍物单元；若不包含障碍物，则称为自由单 元；若部分包含障碍物，则称为混合单元。该算法将这些基本单元及它们之间的 联系组成一个连通图，然后运用一定的搜索方法进行路径的搜索。 其中，d i j k s t r a 2 9 1 算法可以说是最经典的最短路径搜索方法，1 9 5 9 年最早提出。 它的主要特点是以初始结点为中心向外层层扩展，直到扩展到目标结点为止。该 算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的结点很多，所以效率低。其 算法的时间复杂度是0 ( n 2 ) 。 a + 算法3 0 是由n j n i l s s o n l 9 8 0 年提出的，它在搜索算法中加入了启发函数， 大大提高了算法的效率，应用极为广泛。 3 2 3 势场法 最初由k h m i b 3 h 最早提出，是路径规划的重要方法。这种方法将物理学中场的 概念引入到规划环境的表达当中，其基本思想是引入个称作人工势场的数值函 数来描述空间结构，通过势场中的力来引导机器人到达目标。势场分为两个部分， 即目标位姿产生的吸引势( a t t r a c t i v ep o t e n t i a l ) 和障碍物产生的排斥势( r e p u l s e p o t e n t i a l ) 。吸引势使机器人向目标位姿靠近，排斥势使机器人绕开障碍物，二者 的叠加构成机器人运动的虚拟势场，势场的负梯度作为作用在机器人上的虚拟力， 该力“推动”机器人向着目标作无碰运动。 常用的有以下几种势场：虚拟力场( x r l r m a lf o r c ef i e l d ) 、牛顿型势场、圆形对 称势场、超四次方势场( s u p e rq u a d f i e ) 以及调和场( h a r m o n i cp o t e n t i a l ) 。势场 法实际上是试图使障碍物的分布情况及其形状等信息反映在环境每一点的势场值 当中，机器人依次决定行进方向。它的优点在于计算量较小，适合于实时的在线 第三章移动机器人的路径规划方法和环境表达 1 9 局部避障控制。其最大问题在于会在搜索时发生“局部最小”的情况，就是说机 器人在某一处所受力为零，因此会停止不动。 3 2 4 智能规划方法 对规划问题的研究可以说是人工智能与算法理论的结合，因此许多人工智能中 的优化、推理技术也被运用到移动机器人的规划问题当中，如遗传算法、神经网 络、蚁群算法以及模糊推理等。这些方法在移动机器人规划问题中起到很大的作 用。这里作简要介绍。 遗传算法p 2 】，是由j o h nh o l a n d 在7 0 年代早期发展起来的一种基于自然选择 和群体遗传机理的搜索算法。它模拟了自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、 交配和突变现象。遗传算法求解路径规划问题的基本思想是：将理解个体表达为 路径中的一系列中途点，并转换为二进制串。首次初始化路径群体，然后进行遗 传操作，如选择、交叉、复制、变异。经过若干代的进化以后，停止进化，输出 当前最优个体作为路径下一个结点。该算法的优点是；路径可以收敛到全局最优 或者近似最优