智能移動機器人的超聲避障

項玉+步新宇

摘 要：目前有很多人都在研究智能移動機器人，也可以說它引領(lǐng)了研究界的潮流，但是現(xiàn)在智能移動機器人還是不能被大規(guī)模的開發(fā)出來，這是因為有很多技術(shù)都還不成熟，本文就主要分析了智能移動機器人的超聲避障問題，另外還介紹了超聲傳感器在避障中的應(yīng)用，希望能為國家機器人的發(fā)展提供幫助。

關(guān)鍵詞：智能移動機器人；超聲傳感器；避障

很早以前就有人開始研究機器人，而現(xiàn)在人們又逐漸開始研究智能移動機器人，這是人類進步的表現(xiàn)。很久以前主要是研究機器人在復(fù)雜環(huán)境下的推理能力和規(guī)劃能力。而在20世紀后期人們對機器人的研究又出現(xiàn)了高潮，這時主要是研究機器人對信息的處理，而避障是所有機器人都必須具備的功能。

一、移動機器人的避障傳感器

（一）激光傳感器

激光測距傳感器具有很好的方向性，它一般都是直線傳輸。這些與它的特性是分不開的，它發(fā)出的波束是很窄的，因此它能有很好的方向性，另外，因為它具有很好的方向性，所以它能很準確的定位障礙物的位置，這對移動機器人的避障功能來說是至關(guān)重要的。雖然它能很精確的定位，但是激光傳感器也有它的缺點，首先因為要有很精確的定位，所以就需要有很復(fù)雜的技術(shù)，否則就很難有很好的效果，但是高深的技術(shù)并不是所有人都能掌握的；其次激光傳感器是利用激光進行一系列工作的，但是激光對人眼睛的傷害是極大的。

（二）視覺避障

視覺避障就是利用攝像機，將它收集到的信息傳輸?shù)綑C器人，然后進行分析，最后可以讓機器人避開障礙物。它最大的優(yōu)點是可以進行大范圍的探測，而且還能探測到物體的速度和形狀等一系列信息。在進行實際應(yīng)用時，可以在機器人上裝很多個攝像機，這樣可以實時傳遞信息，還可以利用計算機將攝像機收集到的信息進行計算最后得出機器人所需要的信息，然后再傳輸過去，最后還可以利用算法，這樣可以只使用一臺攝像機，然后計算目標與機器人之間的相對位移，最后再處理數(shù)據(jù)，這樣可以減少環(huán)境引起的測量誤差。

在對圖像進行處理時，由于有很大的計算量，所以對中央處理機的要求就相對較高，這樣很小的機器人就不能滿足這種要求，因為他們不能承載這么高質(zhì)量的計算。另外利用視覺進行避障還不能避開一些透明玻璃制品，有時煙霧或者是強光或者是極弱的光對視覺避障也有很大影響。

（三）超聲傳感器

超聲傳感器是現(xiàn)在比較成熟的技術(shù)，而且它的成本也比較低，使用起來也方便，所以現(xiàn)在在很多的機器人中都運用這種技術(shù)。該種技術(shù)主要是運用超聲波，機器人根據(jù)接收到聲波的時間差來判斷障礙物的位置，也就是機器人會在某一時刻向某一方向發(fā)射超聲波，并在此時開始計時，當(dāng)超聲波遇到障礙物的時候它就會被反射回來，最后接收到超聲波的時候計時停止，這樣根據(jù)時間差和聲波在空氣中的傳播速度就能計算出障礙物的位置。另外超聲波的傳播速度還受空氣濕度的影響，所以為了更準確的計算障礙物的位置，技術(shù)人員在設(shè)計時還應(yīng)該把空氣濕度和溫度考慮進去。如果只使用一個超聲傳感器可能會對位置的定位不精準，所以可以同時使用多個傳感器，這樣就能相對精確的確定障礙物的位置。

（四）超聲波傳感器的固有問題

超聲波傳感器在通道區(qū)域的應(yīng)用是比較薄弱的，而且很多算法也都不夠精確，因此不能對直徑比較小的通道進行探測，這是有很多方面的原因的。第一是該算法的建模方式是膨脹模型法，它雖然能讓小車比較精確的避開障礙物，但是它的靈敏度是很低的，其實這些都是不可避免的。第二是做實驗的人有的可能會缺乏經(jīng)驗，所以他們就不能準確的接收機器人側(cè)面接收到的信息，這對機器人的避障是很

不利的。

二、超聲避障模糊算法

（一）機器人的超聲傳感器

機器人在使用避障功能之前是需要試驗的，而該試驗的平臺是美國的一個智能移動機器人。在試驗之前需要先在機器人上安裝幾個超聲傳感器，另外還需要提供集成開發(fā)環(huán)境，這樣就能對機器人進行編程，也能方便機器人中算法的實現(xiàn)。在進行實際運用時，可以在機器人上多裝幾個超聲傳感器，讓它們按照一定的規(guī)律進行排列，在前方的傳感器主要就是探測障礙物的位置，在旁邊的主要是用來探測障礙物的兩側(cè)是否有障礙物。

（二）模糊控制

機器人的運動有很大的不確定性，而且在它運動之前也不能提前確定它所處的環(huán)境，所以設(shè)計人員就不能對機器人的動作提前做出規(guī)定。而模糊控制能很好的解決這個問題，它主要是利用語言進行控制，而且是有一定規(guī)則的，這樣在機器人運動過程中就不需要有很精確的指令，所以對機器人的控制就會相對比較方便。

（三）模糊控制規(guī)則和非模糊化

模糊控制是利用一定的規(guī)則來實現(xiàn)的，而利用這些規(guī)則還不能直接對被控制對象進行控制，因為利用規(guī)則得出的還只是一些模糊量，要想對被控制對象進行控制還需要將其非模糊化，最后將其轉(zhuǎn)換成精確量，這樣機器人就能執(zhí)行一系列的任務(wù)。將模糊量非模糊化的方法有很多種，主要有加權(quán)平均法和最大隸屬度法，而最常用的還是最大隸屬度法，因為該種方法比較簡單，而且使用起來比較方便，還具有實時性。

三、系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)

要想實現(xiàn)該程序，需要在VC開發(fā)環(huán)境下，另外還需要混合C語言和Colbert另種編程。利用Colbert語言可以編寫比較復(fù)雜的程序?qū)χ悄軝C器人進行控制，另外，它還能將傳感器上的信息及時準確的讀出，還能控制機器人的活動，讓他們啟動或者停止。運用C語言的運算符可以有效的減少判斷語句的數(shù)量，這樣可以讓程序看起來比較簡單易行。它的控制規(guī)則主要是以二維字符數(shù)組為基礎(chǔ)，然后根據(jù)確定的規(guī)則對數(shù)組中的元素進行處理，這樣編程就會變得簡單。

四、實驗結(jié)果

我們通過觀察機器人在按照設(shè)定的程序進行運行時的路線可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)障礙物與墻壁距離很近時，機器人會將兩者認為是同一個物體，這樣機器人就會避開他們，而隨著兩者之間距離的增大，機器人最終會從兩者之間通過，由此可以看出，機器人的避障精確度還是不高，還有待

改進。

五、總結(jié)

利用模糊算法進行避障還是有一定效果的，因為目前機器人能比較好的適應(yīng)這種方式，但是在現(xiàn)階段利用超聲波進行避障還是有一定困難的，因為有很多技術(shù)都還不成熟，但是現(xiàn)在人們已經(jīng)在盡力研究了，而且現(xiàn)在人們已經(jīng)可以將多個常感器結(jié)合起來，這樣就可以更準確的獲取信息，也能讓機器人更好的避障，

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