服務(wù)機器人多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

袁明敏　汪燁

【摘 要】服務(wù)機器人的自主導航過程通常處于不確定的環(huán)境中，單一的傳感器提供信息己經(jīng)無法滿足現(xiàn)代移動機器人的需求，多傳感器信息融合技術(shù)在機器人領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。項目以國家863重點項目成果“護理機器人”樣機為平臺，研究室內(nèi)移動服務(wù)機器人的多傳感器信息融合、路徑規(guī)劃與運動控制方法，為今后室內(nèi)機器人定位的研究提供理論依據(jù)和具有實用性的參考。

【關(guān)鍵詞】服務(wù)機器人；D-S論證；數(shù)據(jù)融合

引言

隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，機器人的用途開始從傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域不斷向軍事、醫(yī)療、服務(wù)等領(lǐng)域拓展。服務(wù)機器人是本世紀最有發(fā)展?jié)摿Φ囊粋€應(yīng)用領(lǐng)域，據(jù)預測在未來一段時間內(nèi)服務(wù)機器人的需求數(shù)量將會超過工業(yè)機器人[1]。美國、歐洲、日本和韓國都制定了研制服務(wù)機器人的國家中遠期研究計劃。我國863計劃2006年開始將“智能機器人技術(shù)”列為專題，為服務(wù)機器人研究提供支持，推動服務(wù)機器人發(fā)展，因為服務(wù)機器人研制的意義為：（1）解決社會人口結(jié)構(gòu)變化問題——全球性人口老齡化問題，為老人提供陪護服務(wù)，緩解社會壓力，并監(jiān)控環(huán)境安全[2] ；（2）提高社會生活質(zhì)量，提供多種移動服務(wù)作業(yè)例如：導游、娛樂、清掃和網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)等，服務(wù)機器人可勝任伙伴；（3）提升家居環(huán)境智能，隨著IPV6技術(shù)的推進和3G時代的到來，家電網(wǎng)絡(luò)化和多功能化，服務(wù)機器人替主人擔當管家。在無人值守的室內(nèi)環(huán)境下服務(wù)機器人能夠擔當保姆角色與遠程家人實時保持交互，并監(jiān)控室內(nèi)安全；（4）在康復和助殘方面服務(wù)機器人也是病人的得力助手。

1.服務(wù)機器人技術(shù)的研究

服務(wù)機器人是一種自主或半自主的能夠提供服務(wù)而不是提供生產(chǎn)的機器人，這種機器人能夠改善人們的生活質(zhì)量[3]。服務(wù)機器人的研究始于上世紀60年代末期，Nilssen等人開始研制自主移動機器人（Autonomou mobile robot，AMR）Shakey，在復雜環(huán)境下將人工智能技術(shù)應(yīng)用于機器人系統(tǒng)，以完成自主推理、規(guī)劃和控制的功能[5]。服務(wù)機器人應(yīng)用范圍廣泛，TCSRIRAS在應(yīng)用范圍上將服務(wù)機器人分為：清洗管家、教育機器人、類人機器人、人道主義排雷機器人、康復機器人、檢查監(jiān)視機器人、醫(yī)療機器人、建筑、自動回填機械、導游及辦公室環(huán)境、消防機器人、搜索及拯救機器人和食品工業(yè)等16種服務(wù)機器人并給出相關(guān)研究機構(gòu)和科研成果[4]。Care-O-Bot III是Fraunhofer IPA研制的最新一代服務(wù)機器人，和前兩代產(chǎn)品相比，盡管也配有激光測距傳感器和視覺系統(tǒng)，但在控制方法、傳感器、中間件、運動學、皮膚和人機界面等方面做了很多改進[15-17]。

2.移動機器人多傳感器信息融合技術(shù)的研究

移動機器人在自主導航定位過程中，必須以有效且可靠的環(huán)境感知為基礎(chǔ)。由于各類傳感器信息的物理性能局限性、不完備性和不確定性，利用具有冗余性和互補性的多傳感器信息融合技術(shù)能全面地描述周圍的工作環(huán)境并提高系統(tǒng)的可靠性。目前，多傳感器信息融合技術(shù)常用的方法包括加權(quán)平均，卡爾曼濾波，貝葉斯估計，統(tǒng)計決策理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊推理和Dempster-Shafer（D-S）證據(jù)理論[18]-[25]。針對移動機器人所處的動態(tài)工作環(huán)境，以貝葉斯概率描述不確定因素在實際應(yīng)用中魯棒性較好，但算法通常需要先驗假設(shè)且計算量大，因此具有一定的局限性；D-S證據(jù)理論滿足比貝葉斯理論更弱化的條件假設(shè)，可以不需要先驗知識，通過證據(jù)信息對假設(shè)做出判斷，得到各個假設(shè)的基本信度賦值。雖然D-S證據(jù)理論可以有效處理不確定信息，但處理沖突信息能力不夠。作為D-S證據(jù)理論的發(fā)展，證據(jù)推理（Evidential Reasoning）方法在處理不確定或不完整和沖突信息方面適應(yīng)性更強，已成功應(yīng)用于不確定系統(tǒng)建模和多源信息融合[24][25]。

針對室內(nèi)環(huán)境下服務(wù)機器人系統(tǒng)建立及定位問題進行研究，首先面向家庭環(huán)境多任務(wù)需要，建立服務(wù)機器人系統(tǒng)，然后基于證據(jù)推理方法的移動機器人多傳感器信息融合技術(shù)對其定位理論進行分析和證明，在實驗室環(huán)境下對新平臺進行定位算法驗證。

3.基于證據(jù)推理方法的移動機器人多傳感器信息融合技術(shù)

根據(jù)已知環(huán)境地圖的柵格矩陣，推理每個柵格被障礙物占用的置信度。其映射關(guān)系為： 其中M， N表示二維空間中柵格的數(shù)量，R表示實數(shù)空間，Belief表示某個柵格被障礙物占用的置信度。在證據(jù)推理框架下，首先確定辨識框 中的基本焦元 和 ，定義 表示某個柵格為空， 表示該柵格被障礙物占用。在某t時刻超聲波傳感器或紅外PSD傳感器采集的數(shù)據(jù)信息作為一條證據(jù)源，構(gòu)造證據(jù)置信度函數(shù) ，在辨識框 中用 表示不確定信息。通過證據(jù)推理算法融合所有傳感器的置信度函數(shù)值，得到每個柵格被障礙物占用的置信度值，確定整個工作環(huán)境數(shù)據(jù)柵格的置信度分布圖。在數(shù)據(jù)融合過程中可根據(jù)工作環(huán)境信息動態(tài)調(diào)整不同傳感器證據(jù)信息的相對權(quán)值。此外，在本項目中還可以利用護理機器人士工作環(huán)境頂部的攝像頭和驅(qū)動輪上的編碼器信息動態(tài)修正數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

4.結(jié)論

項目在已有研究工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合移動機器人現(xiàn)有的自主導航技術(shù)，以護理機器人樣機為平臺，重點研究室內(nèi)移動服務(wù)機器人的多傳感器信息融合、路徑規(guī)劃與運動控制技術(shù)。對于提高家庭生活支援機器人的自主定位能力和運動控制精度，使其走出實驗室逐步產(chǎn)業(yè)化具有重要的理論價值和實際意義。

參考文獻：

[1]張煒.環(huán)境智能化與機器人技術(shù)的發(fā)展[J].機器人技術(shù)與應(yīng)用.2008，3：13～16.

[2]張鈸.機器人的智能化.國家863計劃智能機器人主題專家組.邁向新世紀的中國機器人.遼寧科學技術(shù)出版社，2001：30～32.

[3]趙立軍.室內(nèi)服務(wù)機器人移動定位技術(shù)研究[D]：博士學位論文.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2009.

[4]Nilsson N J. A mobile automation： An Application of Artificial Intelligence Techniques. Proceedings of the 1st In ternational Joint Conference on Artificial Intelligence. 1969：509～520.

[5]X.Ma， B.Qian. Open Service Robot Development Platform；ICMEE，2013.08.