基于双目协调的小型全自主足球机器人导航

1、 510 机 器 人 2003 年 11 月 坐标系中的目标位姿 . ( 2 双目协同信息的融合: 双目各自跟踪不同 目标, 以判断机器人当前运动的合理性并进行下一 步运动的决策. 如果缺少一方信息 , 运动或决策将处 于等待状态, 直到达到一定可信度的协同信息到来 . 信息的可信度仅仅依靠单一视觉的处理结果. 算法 2 的协同搜索目标过程就是通过信息协同融合实现 的. 在球和门的信息都不具备的情况下 , 原地转动本 体, 使下目搜索球, 上目也独立工作搜索球门. 算法 如下 : 算法 2: ( 1 开始搜索 ( 2 if 下目找到球 then 本体停止转身 ( 3 else 继续转动本体 (

2、 4 if 上目找到对方球门 then 上目锁定球门 ( 5 else 继续寻找球门 ( 6 if 下目找到球 and 上目找到对方球门 then ( 8 ( 7 else ( 2 ( 8 根据上 CCD 偏转角路径规划 标的观测更有利 , 可重点用于检测球门. 其视场在地 面上的投影环小于下目. 所以在进行比赛的过程中 , 采取# 目标锁定, 适机更换 , 信息互补 的协调机理进 行导航 . 合理利用双目特点 , 保证在各个环节使机器 人按最佳路径运动所需的环境及自身位姿信息以较 高的可信度和精度提供给决策模块 . 基于多线程的双目协调模型如图 9 所示 . 协调 线程以数据流的形式与上目线

3、程和下目线程通讯 , 负责将子任务分给双目线程 , 双目线程根据所分派 的任务检测环境图象信息 , 将识别定位结果送给协 调线程进行数据融合, 双目线程根据融合结果进行 各自决策规划, 并进行运动控制 . 上目线程所进行的 仅仅是根据跟踪目标的视觉伺服控制, 其中还要考 虑视觉伺服控制与机器人本体运动控制的解偶以提 高伺服控制的效率. 下目线程实际执行的是考虑下 目视觉伺服及机器人本体运动的综合运动控制 . 协 调线程在接到目标指令后 , 首先对机器人的整体行 为进行规划 , 然后分解出双目线程的任务驱动双目 线程的运行 . 协调线程根据双目线程发来的各自对 环境感知的数据及其可信度, 进行数

4、据融合后 , 得出 对环境态势、 目标进度和效果的分析及评价, 进行机 器人整体的下一步的行为规划 . 行为规划将根据任 务执行进度与目标的距离灵活进行任务的再分配 , 双目线程也将通过对任务的理解及环境感知结果 , 调整行为规划内容. 根据基本行为可以组合出行为 规划序列, 完成基本比赛任务. 基于基本行为组的行 为规划流程见图 10. 5. 2 双目协调机理 下目的俯角较小 , 安装位置低 , 其即能看到脚下 的球 , 又能在最远处看到球门 , 不足之处是测量误差 与测量距离有关 , 对目标的观测受约于本体的运动 . 上目对目标的平均测量精度高于下目, 而且通过视 觉伺服可以独立实现对目标

5、的搜索跟踪, 但机器人 近体周围有视觉死区. 本体转动对其伺服控制的影 响可以通过改变控制器的结构来消除. 其对远处目 图9 双目协调导航模型图 Fig. 9 Navigating model of Coordination with two- CCD 第 25 卷第 6 期 高庆 吉等 : 基于双目协调的小型全自主足球机器人导航 511 图 10 基本行为序列图 图 12 带球进攻动作序列实物图 Fig . 12 Photos of attacking with ball under control Fig. 10 Flowchart of basic behavior 机器人基本行为集合

6、: 找目标 找球 B1. 1、 找对方球门 B1. 2、 找自家球 门 B1. 3 ; 接近目标 无 球避障 B2. 1, 抢 点 B2. 2, 带 上球 B2. 3, 拦截 B2. 4, 跟踪球 B2. 5, 锁定门 B2. 6, 锁定球 B2. 7, 转身 B2. 8, 锁定障碍 B2. 9 ; 控制球 带球直行 B3. 1, 带球找门 B3. 2, 带球避 障 B3. 3, 踢球 B3. 4( 射门 B3. 4. 1, 传球 B3. 4. 2, 抠球 B3. 4. 3, 摆球 B3. 4. 4 ; 5. 3 双目协调仿真及实验结果分析 根据上述分析 , 对所进行的一次带球避障射门 图 1

7、3 带球进攻主要参数变化曲线 with ball under control 任务描述如下. 实验中对方机器人与本方机器人高 度相同 , 观测球门时有 遮挡, 对 方机器人为静 止状 态. 根据现场情况机器人将首先找球和球门, 然后向 切点位置移动、 转身、 有障碍物则带上球 , 带球避障、 带球直行最后射门. 行为决策序列如表 1 所示 . 表 1 带球避障射门 任务的基本行为序列 Table 1 Sequence of basic behavior 序号 上目行为 下目行为 1 B1. 1 B1. 2 2 B2. 7 B2. 2 3 B2. 7 B2. 8 4 B2. 7 B2. 3 5

8、6 7 B2. 6 B3. 4. 1 Fig. 13 Curve of main parameter while attacking 5 结论( Conclusion ( 1 双目协调效果好于单目 , 其更重要的意义 在于可以在带球的同时避障 , 不至于象单目视觉那 样瞻前顾后 , 可实现基于多目标条件下优化的多约 束条件下导航的研究 ; ( 2 双目协调虽然不能具有全方位视觉那样的 视野范围, 但通过协调 , 使机器人在有限的整体视野 范围内捕捉有效目标, 测量精度和可靠性好于全方 位视觉 . ( 3 下面的摄象机不仅可以识别目标、 定位 , 还 可以对球是否在机器人的控制下处于踢球器的有效

9、 射程进行判断. ( 4 采用双目数据融合感知环境 , 不仅提高了 测量精度, 而且还提高了测量信息的可信度. 环境感 知数据直接测量的机会多于依靠概率统计进行估计 的机会 . ( 5 在实际比赛中其它传感器失效的情况下, 仅 仅依靠双目协调仍可实现全自主足球机器人导航. ( 6 通过双目协调 , 主动跟踪特定目标, 而不是 利用全局摄象机 , 使问题研究更具一般性 , 其方法对 复杂未知环境下的机器人导航更具有参考价值 . B2. 9 B2. 6 B3. 2 B3. 1 带球进攻轨迹仿真图如图 11 所示 . 基本动作部 分实物图片如图 12 所示 . 上摄象机偏转角、 双目发 现目标逻辑值

10、如图 13 所示. 图中高度为+ 100、 + 50、 - 100、 - 50 的线段分别表 示上目看到球、 对方球门和下目看到球和对方球门 . 机器人完成上述基本任务用了 26s. 图 11 带 球进攻轨迹仿真图 Fig. 11 Simulation track of attacking ( 下转第 520 页 520 机 器 人 ( 5 : 1179- 1187. 2003 年 11 月 证据推理的原理对超声传感器所探测到的环境信息 进行了 Dempster- Shafer 数据融合 , 由此得到机器人 周围的局部环境信息 , 在此基础上 , 借鉴预测控制滚 动优化原理 , 引入了基于滚动

11、窗口的移动机器人路 径规划方法. 这两个方法相结合, 机器人能快速、 可 靠的构造局部环境信息, 并根据局部环境信息以滚 动方式进行在线规划 , 寻找一条有效的路径. 该方法 应用于中科院自动化所研制的 CASIA I 移动机器人 上, 仿真与实验结果表明 : 移动机器人能在未知的环 境中 , 实时检测出障碍物 , 并以滚动方式进行在线规 划, 使移动机器人躲避了障碍 , 实现了导航. 参考文献 1 3 Borenst ein J, Koren Y. Real time obst acle avoidance for fast Mobile robot s in cluttered envir

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13、作者简介: 叶 涛 ( 1976 , 男 , 中 国 科学 院自 动 化研 究所 博 士研 究 生 . 研究领域 : 多传感器数据融合技术 . 陈尔奎 ( 1967 , 男 , 中国矿 业大 学博士 研究 生 , 目前在 中 科院自动化研究所进行 合作项目 研究 . 研 究领域 : 机器人控制 . 谭 民 ( 1961 , 男 , 博导 , 中科院自动化所研 究员 . 研 究领 域 : 机器人学 、 复杂系统理论与方法等 . ( References Elf es A. Sonar based real world mapping and navigation J . IEEE Journal

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17、on using spo radic features J . Robotics and Autonomous Syst ems, 2002, 40: 111119. ( References 作者简介: 高庆吉 ( 1966 , 男 , 博士 研究生 , 副 教授 , 研 究领域 : 全 自 主机器人导航控制 , 机器人视觉 . 洪炳熔 ( 1938 , 男 , 教授 , 博 士生导 师 , 研究 领域 : 智能 机 器人 , 空间机器人等 . 阮玉峰 ( 1981 , 男 , 硕士研究生 , 研究领域 : 机器人智 能控 制. ( 上接第 515 页 10 Y ing H. The simplest fuzzy controllers using different inference met hods are diff erent nonl inear proport ional integral controllers with variable gains J . Automat ica, 1993, 29: 1579- 1589.