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    機(jī)器人避障的原理及分析

    2017-03-22 23:51:35李一鳴
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年3期
    關(guān)鍵詞:傳感器

    李一鳴

    機(jī)器人避障是機(jī)器人技術(shù)中一項(xiàng)最基礎(chǔ)也是關(guān)鍵的功能,它旨在讓機(jī)器人行動過程中保證不發(fā)生碰撞,避免結(jié)構(gòu)的過度老化、脫落。機(jī)器人避障技術(shù)的核心包括了傳感器的選擇和規(guī)劃算法的選擇。不同的傳感器有不同的特色以及原理,而不同的算法所需要的時間和空間復(fù)雜度也不同。由于自身知識的局限,在算法部分僅僅詳細(xì)介紹了Bug算法。通過分析各個常見傳感器和算法的性能,我對這項(xiàng)技術(shù)有了更深層次的理解。在最后,我對這項(xiàng)技術(shù)存在的潛在問題和主要困難作了分析,提出了一條較為可行的道路:結(jié)合多個傳感器和算法的避障功能的實(shí)現(xiàn)。

    【關(guān)鍵詞】機(jī)器人避障 Bug算法 傳感器 機(jī)器人技術(shù) 路徑規(guī)劃算法

    1 背景介紹

    1.1 引言

    機(jī)器人避障的研究在國內(nèi)外已被很多學(xué)者研究,但在這些研究基礎(chǔ)上,進(jìn)一步談?wù)摵捅容^各個方法的優(yōu)劣仍然有深遠(yuǎn)的意義。本文將列舉并分析機(jī)器人避障的各個常用方法,比較并分析各個情況下每種方法的優(yōu)劣,從而為未來的應(yīng)用提供參考。

    1.2 課題研究目的和意義

    在21世紀(jì),人們的生活水平都有了很大的提高。而機(jī)器人技術(shù)能夠進(jìn)一步為人類社會服務(wù)。一個國家在這方面的進(jìn)展,綜合體現(xiàn)了這個國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人民安全和國際地位。人類研究機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)有50多年的歷史了,因此,機(jī)器人理論也有了十分扎實(shí)的理論基礎(chǔ)和研究成果。

    總的來說,機(jī)器人技術(shù)是跨學(xué)科的融合體現(xiàn),它融合了電子電路、自動化控制、計(jì)算機(jī)技術(shù)、機(jī)械動力學(xué)以及仿生學(xué)等等學(xué)科的最新研究成果,象征著科學(xué)技術(shù)的最新進(jìn)展,是一個國家高新技術(shù)與經(jīng)濟(jì)實(shí)力的體現(xiàn)。因此,不少歐美大國將機(jī)器人技術(shù)作為21世紀(jì)首要的先進(jìn)科技規(guī)劃任務(wù)。

    目前,機(jī)器人對國家安全、工業(yè)制造、社會服務(wù)等各個行業(yè)都有很大的幫助。例如在流水線上的機(jī)械臂,在抗災(zāi)救險的無人機(jī),餐廳里的自動送餐機(jī)等等。與此同時,人們對機(jī)器人的需求也不斷增強(qiáng)。逐漸的,人們需要能夠感知周圍,做出判斷的智能機(jī)器人。這種機(jī)器人能根據(jù)周圍的環(huán)境參數(shù),在內(nèi)部建立模型,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或是遺傳算法來做決策,最終完成用戶發(fā)出的指令。在這樣一個規(guī)劃系統(tǒng)中,避障規(guī)劃是一個極為關(guān)鍵、很有必要的任務(wù)。

    機(jī)器人避障,簡而言之就是讓機(jī)器人能夠自動避開障礙物安全行動。由于機(jī)械結(jié)構(gòu)的精細(xì)構(gòu)造,不允許發(fā)生經(jīng)常的碰撞。在當(dāng)今科技高速發(fā)展的時代,人們越來越需要機(jī)器人去替代人來完成一些危險的任務(wù)。例如在科學(xué)探索以及救災(zāi)搶險中,經(jīng)常會遇到一些危險或者人類無法輕易到達(dá)的地方。在這個時候,機(jī)器人的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。 而機(jī)器人在復(fù)雜多變的地形中進(jìn)行自動避障是這項(xiàng)任務(wù)的根本條件,如果無法自動避障,一切都是紙上談兵。因此,我們有必要對自動避障的原理進(jìn)行分析和探討。

    綜上所述,研究機(jī)器人在未知障礙物的環(huán)境下的避障規(guī)劃方法將具有重要的意義。

    2 機(jī)器人避障方法及算法介紹

    2.1 目前常用的傳感器

    自動避障的第一步,是讓機(jī)器人能夠感知周圍環(huán)境。一般來說,我們需要通過傳感器給機(jī)器人提供周圍環(huán)境的參數(shù)指標(biāo)。例如障礙物的尺寸、形狀和位置等。目前避障使用的傳感器各種各樣,其特點(diǎn)和適用范圍也不同。根據(jù)不同的原理,可分為:超聲波傳感器、紅外傳感器、激光傳感器和視覺傳感器。

    2.2 超聲波傳感器

    超聲波傳感器的原理是:先發(fā)出超聲波,然后檢測反射波的延遲,根據(jù)聲速計(jì)算目標(biāo)與物體之間的距離。由于超聲波在空氣中的速度和濕度,溫度有關(guān),在實(shí)踐中,需要考慮到這些因素的變化。另外,超聲波傳感器的有效距離,一般小于10m,并且會有最小約幾十毫米的檢測盲點(diǎn),它只能用于小型項(xiàng)目。超聲波傳感器成本低廉,技術(shù)成熟,原理簡單,是最常用的傳感器。

    2.2.1 紅外傳感器

    紅外傳感器大多基于三角測量原理。發(fā)射器以一定的角度向待測物體發(fā)射紅外光束,被物體反射回來后用另一個接收器檢測到,會得到一個偏移值。利用幾何關(guān)系可以根據(jù)發(fā)射角度計(jì)算得到傳感器與物體的距離。常見的紅外傳感器的測量距離都比較近,小于超聲波傳感器的距離。另外,對于透明的物體(例如玻璃等)紅外線會穿透的材質(zhì),紅外傳感器是無法檢測距離的。

    2.2.2 激光傳感器

    激光傳感器原理類似前一個方法,只是用激光替代了紅外線來測量距離。常用的測距方式是由發(fā)射器發(fā)出持續(xù)時間很短的脈沖激光,由接收器接收返回的信號,根據(jù)入射波與反射波的延時,測出與目標(biāo)的實(shí)際距離。由于光速比聲速快很多,這種測量方式往往用于大型測量,如航天研究中,而并不適合對精度要求很高的領(lǐng)域。同樣,這種方法的成本也十分昂貴,因此也不適用與小型企業(yè)或者私人研究。

    2.2.3 視覺傳感器

    視覺傳感器利用多個傳感器聯(lián)合使用,通過復(fù)雜的算法模擬計(jì)算出物體的形狀、速度、距離等。這種方法雖然探測范圍比較寬闊,獲取信息量也大,但是對機(jī)器人內(nèi)置的處理器的要求比較高,且由于處理時間的存在,導(dǎo)致對環(huán)境的實(shí)時反應(yīng)差。此外,它也會收到霧霾等光學(xué)因素的干擾。

    2.3 目前常用算法

    2.3.1 遺傳算法

    遺傳算法是計(jì)算機(jī)學(xué)科中用于解決最佳性問題的常用算法。它借鑒了生物學(xué)中的自然選擇等現(xiàn)象,模擬了這些過程來對參數(shù)進(jìn)行遺傳操作。該算法的主要優(yōu)點(diǎn)是:采用縱觀全局的并行搜索的方法,不會因?yàn)榫植康乃姥h(huán)而得不到想要的結(jié)果,并且具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。

    2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算,是一種自適應(yīng)系統(tǒng)。它能夠根據(jù)輸入(傳感器信息和機(jī)器人運(yùn)動方向)和輸出(路線)的復(fù)雜關(guān)系,化繁為簡,進(jìn)行建模,求出結(jié)果。

    2.3.3 模糊算法

    模糊控制是基于模糊集理論的一種控制方法。 它不像其他算法,以簡化實(shí)際情況和建立數(shù)學(xué)模型的方式解決問題。模糊邏輯模擬人類思維的模糊性,并使用類似于人類語言的語言變量來推理。如模糊邏輯:“如果右前方檢測到障礙物在遠(yuǎn)處,則稍微向左”。它不依賴于精確的數(shù)學(xué)模型,可以很容易地控制系統(tǒng)的不確定性。此外,它具有很強(qiáng)的抗干擾能力。

    2.3.4 Bug算法

    Bug算法是最簡單的一種避障算法,它的原理就是當(dāng)檢測到障礙物后,圍著障礙物的輪廓行走,直至繞開它。Bug算法的效率很低,因?yàn)樗吡嗽S多不必走的路。但是它可以保證機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)。還有一個限制因素是,Bug算法只能用于二維的路徑,三維中并不適用。

    最早出現(xiàn)的事Bug1算法,它將機(jī)器人避障的路線簡化為:朝目標(biāo)點(diǎn)G走,和繞障礙物輪廓走兩個模式。當(dāng)發(fā)現(xiàn)障礙物后,它會一直繞著障礙物走一圈,從這個過程中獲取障礙物信息。在第二圈,它會選取距離目標(biāo)點(diǎn)最近的點(diǎn)離開。大致的示意圖如圖1所示,明顯它的效率不高,但是能夠保證到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)G。

    后來,人們?yōu)榱私鉀Q這一效率低的問題,對Bug1算法進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)后的Bug2算法,機(jī)器人在未檢測到障礙物時會一直朝著目標(biāo)點(diǎn)G行走,一旦檢測到障礙物,它會繞著障礙物行走并時刻判斷能否直接移動至目標(biāo)。一旦可以,機(jī)器人就會從障礙物上分離。這樣,行動的總路徑會大大減小。大致的示意圖如圖2所示。然而,當(dāng)遇到特殊形狀的障礙物時,這種算法往往會得到錯誤的路徑(如地圖上有死路)。

    2.3.5 勢場法

    勢場法是一種強(qiáng)大的算法,它除了可以用于避障,還可以用于規(guī)劃路線。勢場法將地圖中的障礙物表現(xiàn)為電磁學(xué)上勢場中的一個高峰(斥力),而目標(biāo)點(diǎn)變現(xiàn)為低谷(引力)。經(jīng)過合適的模型建立,所有的力將會疊加在機(jī)器人身上,根據(jù)力的疊加原理,讓它自動平滑的走向目標(biāo)點(diǎn)。如果在行走過程中,檢測到了新的障礙物,機(jī)器人的內(nèi)置處理器會更新勢場圖,并再次規(guī)劃路線。

    在這個基礎(chǔ)上,人們又增加了兩個額外的勢場:轉(zhuǎn)運(yùn)勢場和任務(wù)勢場。

    轉(zhuǎn)運(yùn)勢場:它考慮了障礙物與機(jī)器人的相對方向。當(dāng)機(jī)器人向著障礙物走時,它會增加斥力來避免碰撞。當(dāng)障礙物平行于物體行走時,它會減小斥力來防止斥力過大。這樣,規(guī)劃出的路線將更為平滑,而系統(tǒng)的容錯率也將大大提高。

    任務(wù)勢場:它排除了那些根據(jù)當(dāng)前機(jī)器人速度不會對近期勢能造成影響的障礙物,這樣不會因?yàn)檎系K物過多而增加處理器的壓力,處理速度將加快,機(jī)器的隨機(jī)反應(yīng)能力也會上升一個檔次。

    2.3.6 向量場直方圖

    這種方法在執(zhí)行過程中會根據(jù)移動機(jī)器人的周圍環(huán)境建立一個極坐標(biāo)地圖,橫坐標(biāo)為以機(jī)器人為中心向外發(fā)散的角度(-180°到180°),縱坐標(biāo)表示該角度下存在障礙物的概率函數(shù)。如圖3所示。

    2.4 潛在問題以及展望

    2.4.1 傳感器失靈

    上述介紹的所有傳感器都是有各自的優(yōu)缺點(diǎn),沒有任何一個是包羅萬象的。例如,我們需要檢測遠(yuǎn)方一塊鋼化玻璃的距離,那么紅外、激光和視覺傳感器的方案便會失效,因?yàn)檫@些光線會穿透玻璃,無法獲得反射光波。而在這個情況下,超聲波傳感器的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了。聲波不像光波,它不會穿透玻璃等透明物體。同樣,當(dāng)我們需要在嘈雜的環(huán)境下檢測物體距離,我們便需要光學(xué)傳感器來彌補(bǔ)聲學(xué)傳感器的劣勢。因此,在實(shí)際應(yīng)用下,多個傳感器的結(jié)合才能保障在任何情況下的萬無一失。這也體現(xiàn)了目前科技發(fā)展的一個特征:交叉學(xué)科。

    還有一種情況是,當(dāng)兩個或以上的傳感器同時工作時,很容易互相產(chǎn)生干擾。若是為了排除干擾而選擇按照順序分別工作,那么會大大減慢工作速度,對實(shí)時性產(chǎn)生影響。我想到的一個方法是在不同頻率發(fā)射不同的超聲波,然后利用濾波器找到各自的反射波,這樣能有效減少多個傳感器的串?dāng)_。

    2.4.2 動力學(xué)限制

    在剛才的幾個算法中,很多都提到了“繞行”“轉(zhuǎn)向”等字眼,而這在實(shí)際的情況中很難完美實(shí)現(xiàn)。例如,一臺小車在轉(zhuǎn)彎時選擇多大的轉(zhuǎn)角?它能否原地轉(zhuǎn)向?以多大的速度行走不會側(cè)翻?這些問題都值得進(jìn)行進(jìn)一步研究。慣性和向心力的影響更是不可忽略。所以在設(shè)計(jì)算法的時候,需要考慮到機(jī)器人的實(shí)際結(jié)構(gòu),考慮實(shí)際情況下是否可行。

    3 結(jié)語

    機(jī)器人避障技術(shù)作為一項(xiàng)機(jī)器人技術(shù)的重要分支,雖然已有了多年的研究歷程,仍然是一個潛力很大的未知領(lǐng)域。如果要將這項(xiàng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個制造業(yè)與服務(wù)業(yè),那么需要各路學(xué)者進(jìn)行理論以上的深層次研究。在我看來,安置各個傳感器并使用多樣算法的避障機(jī)器人才是未來的開發(fā)方向。而這個開發(fā)方向艱難重重。既需要解決動力學(xué)上的各類問題,又需要考慮實(shí)際情況對傳感器進(jìn)行改造。總之,機(jī)器人自動避障在某種程度上可以看作是機(jī)器人規(guī)劃路線功能的一種特例,它對產(chǎn)品的實(shí)時性和成功率(可靠性)的要求更高。不過,一旦解決了這一大難題,將無疑給人類帶來巨大的便利,為未來創(chuàng)造無限可能。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉世聰.機(jī)器人避障算法研究[D].大慶:東北石油大學(xué),2011.

    [2]高曉妹.機(jī)器人避障問題研究[J].教育教學(xué)論壇,2013(06):75-76.

    [3]人機(jī)與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)室. 在實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航之前,移動機(jī)器人都有哪些避障方法[OL].雷鋒網(wǎng),2016(05).

    [4]呂漫麗.基于多傳感器信息融合的移動機(jī)器人避障研究[D].吉林:東北電力大學(xué),2008.

    作者單位

    河南省洛陽市孟津縣第一高級中學(xué)老校區(qū) 河南省孟津縣 471000

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