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基于超声波定位的机器人路径规划


中国海洋大学 硕士学位论文 基于超声波定位的机器人路径规划 姓名:孙莹莹 申请学位级别:硕士 专业:控制理论与控制工程 指导教师:张磊 201106

基于超声波定位的机器人路径规划

基于超声波定位的机器人路径规划 摘要
随着机器人技术的发展和广泛应用,移动机器人渐渐走入人们的家庭生活。 移动机器人在室内环境的运动规划成为其研

究的一个重要方向。室内环境包括家 庭、敬老院、博物馆、机场、仓库、养殖场等,移动机器人想在室内运动,需要 定位系统提供自身位置信息、环境信息和路径规划。 本课题综合多项技术,面向实际应用在技术应用方法上做出了一定的创新工 作,改进了路径规划,完成了室内定位系统的研发和室内环境信息的建模。并通 过仿真和实际机器人完成了实验验证。具体工作分为以下几点: 设计和实现了超声波定位系统的硬件部分和通信协议,选择三边测量法完成 受控物体在运动空间的位姿计算。此处选受控对象为机器人,也可以是人、动物 及需要定位和获取相关信息的移动物体等。 提出建立未知环境地图的方法。机器人在位黄已知的情况下,沿工作环境边 缘行走一个封闭的曲线,对环境的大小进行一个全面的感知,建立环境的轮廓, 用栅格法表示。最后在未知环境栅格化的基础上应用深度优先算法遍历整个可行 的工作空间,搜索出所有的可行路径的同时也就知道了所有的障碍物,建立了室 内环境地图。 改进经典A木路径搜索算法,实现了机器人了从起点到终点的全局最优路径 规划。该路径搜索算法考虑了机器人在行走过程中的转向问题,节省机器人行走 时间,降低行走难度。 利用实现的超声波定位系统采集试验数据,计算移动物体位置,验证系统的 可靠性。通过仿真验证了本课题提出的未知环境的建模和改进的A木路径规划算 法的正确性。最后通过MT—R机器人完成全局路径规划实验。

关键词:移动机器人;超声波定位系统;栅格法;深度优先遍历算法;路径规 划;胁算法

Robot Path Planning Based

on

Ultrasonic Location System

Abstract With
the development and wide

application of robot technology,mobile robots

mobile robot motion planning in gradually come into people’s daily life.And indoor the indoor environment has become
an

important

direction of thdr research.Indoor

eIlvironment include house,nursing home,museums,airports,warehouses,farms

and

etc.To move around in indoor environment,the robot location information,the

envirment information and the
The

path planning needed to be getting first.

project integrated

numbers of technologies,some innovation ways have
approach,and

been made in practical

application—oriented

an improved path

planning

and real envriment experiment showed the algorithm had been proposed.Simulation

algorithm could

give



much better result.Specific works were弱following:
ultrasonic positioning were

Designed and implemented
protocols of
to

system

and communication choosing space.The

ultrasomc

network

designed

and

implemented,
sports

trilateration robot
can

in complete the pose calculation of controlled object

be selected as controlled

object,people,animals and relevant information.

other mobile

objects

which needed to be located and obtained

We proposed



modeling of an unknown

environment.When edge

in the

case

of robot

location was known,the dosed Gurve,the
establishing the

robot walked


along the

of the working

environment,a
environment,

got the

comprehensive

sense

of the working

contours

of the

environment then

the dividing it into grids.Finally,in
traversal

base of
the

an

unknown

environment using the

grid of depth—first

algorithm for

entire

feasible working spacae,the search of all

possible

paths will

know

all the

obstacles at the same time then

establishing

the indoor

environment map.


Improved

the classic A事path search

algorithm,and proposed

new path

robot.In this path search algorithm the turning of planning algorithm for the indoor mobile robot is considered.This finding time.

algorithm

greatly reduced the time of the way

基f超声波定位的机器人路径规划

We

used ultrasonic positioning system which has been achieved

to collect data,

calculate the location of moving

objects

and verify system

reliability.We
correctness

verified the

modeling of an unknown environment

and

improved the

of A木path

planning algorithm which Was proposed in this issue by simulation.Finally,the global
path planning experiment

Was completed

by

MT-R robot.
system;Grid method;

Key

Words:Mobile

robot;Ultrasonic ioacation

Depth?first traversal algorithm;Path planning;A素algorithm

Il

基于超声波定位的机器人路杼规划

1绪论
1.1课题研究的背景和意义
近几年,随着机器人技术的大力发展,人们不再满足于机器人简单的娱乐功 能,怎么能让机器人进入家居环境,帮助人类减轻家务负担成为目前机器人研究 的重点方向。经过科学家多年的研究,各国在室内环境下的机器人应用有了很大 的发展u删。 为了完成家居环境、宾馆和一些公共场合的定期清扫工作,美国iRobot公 司推出室内清洁机器人;为了使机器人可以安全行走在家居环境中实现儿童监护 功能,2005年日本推出PaPeR02005机器;为了在家居中类人机器人能够从事简 单清洁工作和家务,2008年加拿大推出完美机器人妻子Aiko;为了在无入时监 控家居环境,韩国研制出irobi机器人。 对于室内环境下的机器人应用研究,我国研究起步较晚,但是也取了一些成 果。为了护理高位截瘫病人,1995年清华大学开发了移动护理机器人,此机器 人可以完成定位,路径搜索功能;此外将移动机器人应用于室内环境的还有哈尔 滨工业大学研制的清扫机器人,迎宾机器人等。 机器人在家居环境应用,就必须知道机器人在室内的位置和室内环境信息, 在此基础上完成路径的规划。从上面可以看出,这些位置信息的确定,多是利用 机器人本体进行计算,这需要机器人本身带有繁琐的测量仪器,计算量大,获取 困难、而且定位精确度低。 而且对于同~个室内环境,每个机器人都必有自己

的定位系统,这必然增加了机器人的成本,限制了机器人在室内环境的广泛应用。 本课题从于节省成本,扩大机器人在室内环境应用的可行性方面出发,提出 了一个将机器人位置信息获取、室内环境地图建立和路径规划相融合的整体方案 来实现机器人在室内环境的应用。


本课题中利用价格低廉的超声波传感器构建室内超声波网络定位系统来获 取机器人位置信息;在确定机器人位置基础上提出基于栅格的DFS(深度优先搜 索)室内环境地图建立,为机器人提供更详细的室内环境信息;在机器人获得自 身位置信息和环境信息之后,利用改进的A木算法实现机器人的室内路径规划。 随着我国老龄化的到来,研究机器人室内环境的应用具有实际意义。本课题

摹于超声波定位的机器人路径规划

构建的机器人任室内环境的应用系统,具有简单易于实现,成本低,独讧性好的 特点。不论机器人是否带有自动定位系统,本课题都适用,推进了移动机器人在 室内环境应用的可行性。
1.2

MT-R机器人
本课题以室内环境为应用环境,以MT-Rbl智能移动机器人作为受控对象,开

展超声波定位系统、室内环境地图构建和路径规划的研究。 (1)MT-R机械系统 MT—R机器人是由上海英集斯自动化技术有限公司开发的,此移动机器人是 一款中型机器人它既能应用于室内环境又可以应用于室外环境,它的操作系统为
Windows

XP,开发环境为VC。机器人宽度为480mm,总长为490mm,高度为490mm,

重量为35KG,机器人重心离地高度为15cm左右,运行平稳。从外观上看,MT—R 机器人分为两层,底盘和控制层被外壳包容,结构力强,模块化设计,便于拆装 和调试。MT-R机器人的前面正中圆孔和左右相邻各两个圆孔供安装5个超声波 传感器,5个红外线传感器,后面正中圆孔和下方的方孔各安装一个超过声波传 感器和一个红外线传感器。箱顶上有摄像头和无线网卡。下图卜l为MT-R型机 器人的实物图。

图卜l MT—R机器人实物图

MT—R机器人为分布式系统结构,分为控制规划层、运动控制层和信息采集 与处理层,各模块之间用四根定位支撑柱连接固定。

基于超声波定位的机器人路径规划

(2)MT-R机器人运动模块 MT—R机器人提供了强大的运动控制系统。这个运动控制系统硬件部分包括
24V,70W

MAXON电机两个;运动控制卡采用DSP+CPLD结构,能够完成三路以上

的电机伺服控制。软件部分包含有MTMotion函数,它主要负责移动机器人的运 动控制模块,通过获取图像,超声信息,确定任务规划和反应性动作。对于任务 规划来说,通过路径规划模块设计任务序列,计算出机器人当前目标速度的大小 和方向,然后根据机器人的运动学模型,将目标速度分解为机器人的左轮和右轮 速度,并将此信息传给下位机,实现对左右轮的转速控制。 (3)MT-R机器人超声波 MT—R机器人本身带有超声波传感器,可以用来探测障碍物。本课题中我们 选择五个超声波传感器作为移动机器人探测障碍物的工具。本课题用于移动机器 人障碍物检测的传感器就是系统自带的5个超声波传感器,布置在机器人的前方 和左右位置,如下图1-2所示,该传感器的工作频率为40kHz,在工作模式下的 最大有效检测距离7m,这样的超声波测距系统,就是为机器人了解其前方、左 侧和右侧的环境而提供一个运动信息。


图1-2超声波传感器分布图

1-3课题相关技术
移动机器人涉及到机械、电工、自动控制、计算机测量、人工智能、传感技 术等多种技术,是多种高新技术发展成果的集成。要实现室内环境中移动机器人

基于超声波定位的机器人路径规划

安全行走,就必须知道机器人自身位置信息和室内环境的地图,然后利用路径规 划算法计算安全路径。这就需要用到室内定位技术,环境的建模方法和路径规划 算法。

1.3.1室内定位系统

移动机器人在室内环境自主移动过程中,不论是局部避障还是全局规划,都 需要精确的知道机器人的当前状态,也就是移动机器人的室内定位H1问题。目前, 移动机器人的定位系统主要有两类:相对定位系统和绝对定位系统。相对定位系

统是通过测量移动机器人相对于初始位置的距离和方向来确定智能机器人的当
前位姿;绝对定位系统通过测量移动机器人的绝对位姿来定位。 本课题的应用环境是室内环境,目前存在的室内定位系统除了超声波定位系 统以外,还有一些比较有代表性,有红外定位系统、蓝牙定位系统等。 (1)超声波定位系统 超声波定位系统∽1是由多个超声波传感器按照一定的规则组成的测距系 统,测距方式采用单向反射式测距法,通过三边定位等算法确定物体的位置。超 声波定位系统可由多个个超声波接收器和一个超声波发射器组成,主发射器放置 在被测物体上,在微机指令信号的作用下向接收网络发射超声波,接收器在收到 射超声波信号后,得到发射器与各个接收器之间的距离。当同时有3个或3个以 上不在同一直线上的接收器收到超声波时,可以根据相关计算确定出被测物体所 在的二维坐标系下的位置。 (2)红外线技术 红外线技术通过在一定的时间间隔内发射红外线信号,然后红外线接收器接 收这些红外线,按照到达时间算法或到达角度算法计算被定位物体的位置。该系 统要求被定位物体与红外线发射器之间线性可视,这就把它的应用局限到了仅室 内的范围且须保证所监测的目标是不透明的。红外线传输距离短,容易受太阳光 干扰且精确度不是很高,而且造价较高很难应用在室内定位系统中。 (3)蓝牙技术 该技术是一种短距离低功耗的无线传输技术,支持点到点、点到多点的话音 和数据业务。在室内安装适当的蓝牙局域网接入点,把网络配置成基于多用户的 基础网络连接模式,就可以获得用户的位置信息,实现利用蓝牙技术定位的目的。


基于超声波定位的机器人路径规划

使用蓝牙技术实现室内定位其优点是容易发现设备且信号传输不受视距的影响, 设备体积小,容易嵌入到手机等设备中,缺点是目前蓝牙器件和设备价格比较昂 贵,传播距离较短,容易受噪声干扰。 本课题采取的超声波系统定位系统,具有独立性和简单易于实现成本较低的 特点。本课题中的超声波定位系统在以后的研究中不仅适用于移动机器人定位, 而且可以应用各种物体的定位。

1.3.2室内环境建模方法

如果室内环境信息已知,那么地图的建立就变的简单易行。但是在多数情况 下,环境信息是不可知的,这时就需要机器人自带的传感器,如超声波传感器或 红外线传感器来创建当前环境的地图。本课题研究的是不知道环境信息的情况下 建立室内环境地图,所以需要借助机器人自带的超声波传感器来探测障碍物。环 境地图的建立离不开地图的表示方法,目前常用的室内环境地图表示的主要方法 为下面几种,可以根据自己的需要选取合适的表示方法。 (1)可视图法 可视图法由NilSSOn于1968年中提出∞吲。这种方法是将室内的环境信息转 化为抽象的几何特征,使用这些几何信息描述环境。可视图法视移动机器人为一 点,将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接,并保证这些直线 均不与障碍物相交,这就形成了一张图,称为可视图。这种方法缺乏灵活性,在 复杂的非规整环境下难以实现,而且对测量障碍物的传感器的精度要求较高。 (2)拓扑法

拓扑法是一种紧凑的地图环境表示方法,特别在环境大而简单时,这种方法
将环境表示为一张拓扑意义中的图。图中的节点对应于环境中的一个特征状态、 地点,拓扑图的分辨率决定于环境的复杂度。拓扑结构需要较少的存储空间,不 需要知道机器人的确切位置,适用于大规模的未知情况下的机器人导航。拓扑结 构的缺点是当环境中有两点相似时,无法判断这两点的区别。 (3)栅格法 栅格法是1968年W.E.Howden提出的,他在进行路径规划时采用了栅格表示 地图,在处理障碍物的边界时,避免了复杂的运算。该方法简单且易于实现,但 是它的缺点是存储空间要求较大,如果工作环境太大,那么栅格的数量将会增加,

基于超声波定位的机器人路径规划

在大规模的环境下路径规划的计算复杂度也很高。 以上几种环境表示方法每种都有自己的优点和缺点,可以根据具体的环境特 点选取合适的地图表示方法,本课题中将采用简单易行的栅格法表示环境。

1.3.3路径规划算法

路径规划也是本课题的重点研究对象之一。对于自由移动的机器人,路径规 划问题是在可行空间内计算一条安全无碰撞的路径。根据对环境信息了解的完整 程度,移动机器人路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划n洲1。全局路 径规划需要知道环境的所有的信息,根据环境地图进行路径规划;局部路径规划 是在行走过程中,根据传感器测得环境信息,在进行路径规划。目前比较常用的 路径规划算法分为传统路径搜索算法和智能搜索算法口2。1钉。 一、传统的路径搜索算法 (1)人工势场法 人工势场法最初是由Khatibn嗣提出的,基本思想是将机器人在环境中的运 动视为一种机器入在虚拟的人工受力场中的运动。障碍物对机器人产生斥力,目 标点对机器人产生引力,引力和斥力的合力作为机器人的控制力,从而控制机器 人避开障碍物而达到目标位置。该方法结构简单,便于低层的实时控制,但存在 局部最优解,容易产生死锁现象。 (2)A宰搜索算法 A术算法n钉是人工智能中一种典型的启发式搜索算法,它通过选择合适的估

计函数,来约束搜索的过程。A木算法估价函数的定义为f例髫俐砌俐;,例
是从初始结点通过结点到达目标结点的估价函数;g(n)是从初始结点到当前13

结点的实际代价;h俐是从当前结点17到目标结点最佳路径的估计代价。A木算法
的优点是在一个较小的环境下,从起点到终点搜索扩展的节点较少,实现简单直 观,非常适用于室内环境的情况。但是当环境较大而且比较复杂的时候,这种算 法会显得计算量较大,效率会降低。 (3)Dijkstra算法 Dijkstra算法n83是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所 有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点 为止。虽然Dijkstra算法是典型的最短路径搜索算法,依据此算法可得出最短


基于超声波定位的机器人路径规划

路径的最优解,但由于它遍历计算的结点很多,所以效率较低。
二、

智能搜索算法

(1)神经网络算法 神经网络算法随着机器人技术的广泛发展,开始大量的应用于机器人的路径 规划n螂1。其基本原理是将环境障碍等作为神经网络的输入层信息,经由神经网 络并行处理,神经网络输出层输出期望的转向角和速度等,引导机器人避障行驶, 直至到达目的地。神经网络算法的优点为它的并行处理效率较高,而且具有自主 学习功能,所以能收敛到最优路径。 (2)蚁群算法 蚁群算法由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,是一种模拟进 化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。机器人的路径规划问题非 常类似于蚂蚁的觅食行为,所以机器人的路径规划问题完全可以看成是从蚂蚁巢 穴出发绕过~些障碍物找到一条从巢穴到达食物源的最短路径。 (3)模糊逻辑算法 模糊数学诞生于1965年,它的创始人是美国加利福尼亚大学的自动控制专 家扎德(L.A.Zadeh),在他的第一篇论文《模糊集合》(Fuzzy Set)中,首先引 入了隶属函数(Member
ship

function)的概念。模糊逻辑方法是对传感器获得

的信息进行分析,确定机器人的行动路径,该方法该方法在部分环境未知或者是 不知的情况下,能够很好地规划机器人的路径,非常适用于局部路径,但是同时 该方法存在着