服務(wù)機器人導(dǎo)航與調(diào)度系統(tǒng)技術(shù)研究*

鄒風(fēng)山，趙 彬

(1.沈陽新松機器人自動化股份有限公司，遼寧 沈陽 110168；2.中國科學(xué)院沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽 110016；3.東北財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 大連 116025)

服務(wù)機器人導(dǎo)航與調(diào)度系統(tǒng)技術(shù)研究*

鄒風(fēng)山1,2，趙 彬1,3

(1.沈陽新松機器人自動化股份有限公司，遼寧 沈陽 110168；2.中國科學(xué)院沈陽自動化研究所，遼寧 沈陽 110016；3.東北財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，遼寧 大連 116025)

針對服務(wù)機器人導(dǎo)航和調(diào)度系統(tǒng)問題進行了研究。首先根據(jù)事先確定的任務(wù)進行自主全局路徑規(guī)劃，移動機器人在執(zhí)行路徑跟蹤時，還要不斷感知周圍的局部環(huán)境信息；其次，移動機器人不僅要避開附近的移動障礙物，而且要進行局部規(guī)劃或局部路徑修正；然后，完成了地圖創(chuàng)建、機器人全局定位、規(guī)劃局部路徑并控制車體運動；最后，介紹了服務(wù)機器人調(diào)度系統(tǒng)終端軟件。實現(xiàn)了機器人與調(diào)度系統(tǒng)的結(jié)合，完成通過調(diào)度系統(tǒng)進行機器人運動控制的功能。

移動機器人；地圖創(chuàng)建；定位；調(diào)度系統(tǒng)

0 引言

服務(wù)機器人作為機器人行業(yè)的主打產(chǎn)品系列之一，其適用范圍越來越廣，在酒店引領(lǐng)、商場導(dǎo)購、餐廳送餐、展示講解等領(lǐng)域已成熟應(yīng)用[1]。智能服務(wù)機器人在我國先進制造技術(shù)的發(fā)展中起著關(guān)鍵的作用，將機器人技術(shù)與信息技術(shù)相結(jié)合，面向家庭的智能服務(wù)機器人應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槲磥頂?shù)字家庭的關(guān)鍵角色。移動機器人心臟的中央處理單元RC接收多個傳感器融合信息，使機器人能夠理解它們的周圍和外部環(huán)境信息[2]。利用這一方法實現(xiàn)實時運動控制決策，找到最優(yōu)路徑。由于傳感器和控制器的作用,一方面，移動機器人在沒有人工干預(yù)的條件下,完成自主運動規(guī)劃實現(xiàn)自主避礙；另一方面，可以采取多種控制方式實現(xiàn)半自動運行。如操作者通過鍵盤和鼠標發(fā)送控制命令，使得機器人能夠理解人類語言[3]。同時，機器人還可以根據(jù)聲音命令，實現(xiàn)云數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)訪問，遠程服務(wù)使得機器人不僅可以從遠程位置環(huán)境中獲取信息，還可以幫助運動和控制決策等[4]。

本文以自主移動機器人可以模擬人類自我學(xué)習(xí)的過程為目的，將其功能研發(fā)分為理解自己的狀態(tài)和外部環(huán)境信息，從而實現(xiàn)實時運動控制決策、避障、找到最優(yōu)路徑；在柵格地圖表征環(huán)境下，采用Wavefront方法進行路徑規(guī)劃、自主移動和軌跡跟蹤。對服務(wù)機器人實現(xiàn)服務(wù)機器人調(diào)度系統(tǒng)調(diào)度服務(wù)器功能，完成系統(tǒng)內(nèi)機器人的整體調(diào)度規(guī)劃和命令下發(fā)。實現(xiàn)服務(wù)機器人調(diào)度系統(tǒng)PC終端軟件，完成PC端的機器人調(diào)度申請功能。打破國外發(fā)達國家在智能服務(wù)機器人領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)封鎖，提高我國智能服務(wù)機器人的技術(shù)水平，促進我國智能機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

1 移動機器人導(dǎo)航定位

本系統(tǒng)將利用通用激光雷達數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對數(shù)據(jù)進行預(yù)濾波，有效提取信息中的有效部分，降低數(shù)據(jù)量[5]。同時，采用通用預(yù)處理方法可以降低定位與地圖創(chuàng)建系統(tǒng)對環(huán)境先驗知識的要求，極大提高系統(tǒng)可靠性和廣泛適用性。

1.1 可靠環(huán)境感知方法

如圖1所示，環(huán)境感知是地圖創(chuàng)建的基礎(chǔ)。二維激光雷達對環(huán)境離散化程度高，受遮蔽等影響大。面向定位的激光雷達數(shù)據(jù)通用特征提取方法利用環(huán)境的先驗知識可以很容易地解決這些問題，提高特征提取的精度，但在環(huán)境不符合先驗知識的情況下，將產(chǎn)生大量不穩(wěn)定的特征，嚴重影響定位系統(tǒng)的魯棒性。

圖1 面向定位的激光雷達數(shù)據(jù)

為了解決這些問題，在對數(shù)據(jù)進行濾波、分割的基礎(chǔ)上提取這些離散點構(gòu)成的網(wǎng)格的結(jié)構(gòu)張量，如圖2所示。這些信息穩(wěn)定且可以廣泛地應(yīng)用于多邊形、弧形及叢狀物體(Blob)的激光雷達觀測之中。通過解決噪聲問題、離散化問題和結(jié)構(gòu)張量正規(guī)化(Normalization)問題，可以成功地對二維激光雷達進行特征提取，經(jīng)過實驗驗證，這種方法提取的特征比基于環(huán)境先驗知識所提取的特征更加穩(wěn)定、精確。

圖2 基于結(jié)構(gòu)張量的多尺度特征提取

1.2 粒子濾波

利用粒子濾波思想，用粒子來表示機器人的位姿，在整個地圖分布粒子，利用觀測計算粒子的權(quán)值，對權(quán)值進行歸一化處理，根據(jù)粒子權(quán)值進行重采樣。重采樣就是舍棄權(quán)值小的粒子，讓權(quán)值大的粒子分裂出新的粒子，然后再重新計算粒子的權(quán)值，如此迭代，直到收斂。

在地圖創(chuàng)建后(或在已知環(huán)境中)，利用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法，可以對移動機器人進行定位。這個問題稱作全局定位問題。由于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)具有的指數(shù)復(fù)雜度，全局定位問題被看做是一個復(fù)雜的問題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法要求移動機器人對位置先驗信息具有很高的確定度。但是，在一般的定位應(yīng)用中，這是難以滿足的。同樣地，利用基于后驗概率的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，可以在位置先驗信息不確定度較差的情況下，準確地獲取數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果。

1.3 移動機器人定位與地圖匹配

地圖匹配與合并可以將創(chuàng)建的局部地圖合并入全局地圖中，或?qū)⒍鄠€局部地圖合并創(chuàng)建全局地圖。地圖匹配與合并的核心是計算正確的地圖轉(zhuǎn)移量。在二維環(huán)境中，這個地圖轉(zhuǎn)移量包含在X和Y方向的平移距離以及一個旋轉(zhuǎn)角。地圖轉(zhuǎn)移量的計算需要找到地圖之間的相似目標，進而驗證地圖根據(jù)該相似目標進行合并后的似然函數(shù)。圖3給出了一個地圖合并的例子。地圖合并的核心在于有效特征的提取與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

圖3 特征地圖合并

2 移動機器人路徑規(guī)劃

要研究機器人路徑規(guī)劃首先構(gòu)建一張地圖，取定位點，通過PAD操作創(chuàng)建如圖4所示的地圖。地圖創(chuàng)建完成后，手動遙控實驗平臺運動，并使用PC端軟件的地圖顯示功能實時監(jiān)控實驗平臺運行，確認實驗平臺實際運行位置和地圖上顯示位置是否一致。

圖4 實驗室地圖

2.1 移動機器人路徑規(guī)劃

將全局路徑規(guī)劃方法與局部路徑規(guī)劃方法相結(jié)合，將基于反應(yīng)的行為規(guī)劃與基于慎思的行為規(guī)劃相結(jié)合，解決路徑規(guī)劃算法的合理性、完備性、最優(yōu)性、實時性以及對環(huán)境變化的適應(yīng)性問題，同時保證機器人在動態(tài)不確定環(huán)境下，能夠在滿足自身運動學(xué)約束的前提下，以最短路徑代價運動到目標點。

2.2 Wavefront法

由于室內(nèi)環(huán)境規(guī)模較小，環(huán)境內(nèi)障礙物相對較多，一般室內(nèi)環(huán)境都采用柵格地圖或拓撲度量地圖標示。本系統(tǒng)擬采用柵格地圖表征環(huán)境。在柵格地圖中，采用Wavefront方法進行路徑規(guī)劃是一種簡潔、可靠的選擇。Wavefront方法將地圖看做一個可導(dǎo)熱的物體，環(huán)境中的障礙物為熱絕緣體；出發(fā)點被看做熱源，熱量從熱源擴散出去。當熱量到達目標點時，熱量停止擴散，同時產(chǎn)生有效路徑。利用這種方法，可以確保有效路徑的探測率達到100%，同時，可以根據(jù)應(yīng)用需求，在安全性和能量效率之間進行平衡，產(chǎn)生定義的最優(yōu)路徑。然而，由于計算復(fù)雜度的原因，Wavefront方法不適用于大規(guī)模環(huán)境之中。

3 機器人調(diào)度系統(tǒng)

3.1 服務(wù)機器人調(diào)度系統(tǒng)

圖5 基于ICE中間件的分布式軟件系統(tǒng)

多個機器人能夠協(xié)調(diào)工作是服務(wù)機器人提高自身應(yīng)用價值、推廣市場和提高用戶體驗的必備功能。因此需要一套調(diào)度系統(tǒng)，在多臺機器人協(xié)同作業(yè)時進行統(tǒng)一規(guī)劃和調(diào)度，使機器人能夠高效地配合完成較為復(fù)雜的任務(wù)。圖5所示為基于ICE中間件的分布式軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)由以下模塊構(gòu)成：PC、移動終端，其作為任務(wù)下發(fā)構(gòu)件；調(diào)度服務(wù)器，其作為任務(wù)處理、路徑規(guī)劃構(gòu)件；機器人，作為任務(wù)執(zhí)行構(gòu)件。

3.2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)包括：機器人狀態(tài)信息采集和處理(位姿、運行狀態(tài)、電量)；地圖管理功能(地圖編輯、下載、上傳、派發(fā)、切換)；任務(wù)管理功能(任務(wù)生成、分解、排序、下發(fā))；路徑規(guī)劃功能(靜態(tài)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、二次規(guī)劃)；充電管理功能(低電量充電、空閑充電、充電站管理)；日志記錄功能(任務(wù)日志、調(diào)度日志)。

3.3 規(guī)劃策略

規(guī)劃策略：基于關(guān)鍵點的路徑生成和使用代價計算。

規(guī)劃步驟：(1)關(guān)鍵點及其關(guān)聯(lián)關(guān)系創(chuàng)建；(2)基于關(guān)鍵點的有向圖模型建立；(3)使用Dijkstra算法計算，并保存關(guān)鍵點之間的路徑及其靜態(tài)代價；(4)機器人關(guān)鍵點使用優(yōu)先級處理、沖突處理及等待代價計算；(5)所有機器人路徑優(yōu)先級排列遍歷，計算總體代價最小值；(6)依據(jù)代價最小的機器人路徑組合，計算沖突關(guān)鍵點的使用次序；(7)監(jiān)視器依據(jù)關(guān)鍵點的使用次序，調(diào)度機器人。

4 結(jié)論

本文首先系統(tǒng)地描述了移動機器人導(dǎo)航定位中躲避障礙物、可靠環(huán)境感知、魯棒數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和基于位姿的粒子濾波方法，在柵格地圖表征環(huán)境中，采用Wavefront方法進行路徑規(guī)劃。其次，機器人可以通過環(huán)境感知傳感器采集環(huán)境信息，實現(xiàn)自主路徑規(guī)劃并運動到預(yù)先設(shè)定的目標點，無需人工干預(yù)。移動機器人具體工作時根據(jù)事先確定的任務(wù)自主進行全局路徑規(guī)劃，在執(zhí)行此路徑的跟蹤時，還要不斷感知周圍的局部環(huán)境信息，避開附近的移動障礙物，即要進行局部規(guī)劃或局部路徑修正。最后，多個機器人協(xié)同作業(yè)時進行統(tǒng)一規(guī)劃和調(diào)度，使機器人能夠高效地配合完成較為復(fù)雜的任務(wù)。鑒于此，對服務(wù)機器人導(dǎo)航與調(diào)度系統(tǒng)技術(shù)研究不僅滿足我國對未來多種類的高性能智能服務(wù)機器人需求，而且對占領(lǐng)市場具有重要的戰(zhàn)略意義。

[1] 沈友建, 黃孝鵬, 肖建.基于STM32的機器人自主移動控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 微型機與應(yīng)用, 2016,35(18): 12-14.

[2] Wang Bingfeng, Cui Shigang, Zhao Li, et al. Mobile robot map building based on grid arrangement[J]. Artificial Intelligence and Computational Intelligence, 2009, 09(2): 288-291.

[3] LEE Y C, CHRISTIAND, YU W, et al. Satellite image based topological map building method for intelligent mobile robots[C]. Intelligent Vehicles Symposium, 2012,7(2272): 867-872.

[4] 李建軍. 國產(chǎn)化嵌入式實時操作系統(tǒng)軟件測試方法研究[J]. 微型機與應(yīng)用, 2016,35(24): 24-29.

[5] GUIVANT J, NEBOT E, BAIKER S. Autonomous navigation and map building using laser range sensors in outdoor applications[J]. Journal of Robotics Systems,2000,17(10):565-583.

Research on navigation and scheduling system for service robots

Zou Fengshan1,2，Zhao Bin1,3

(1.SIASUN Robot & Automation Co., Ltd., Shenyang 110168, China; 2.Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Science, Shenyang 110016, China; 3.College of Business Administration，Dongbei University of Finance and Economic，Dalian 116025，China)

In this paper, the problem of navigation and scheduling system for service robots is studied. Firstly, according to the pre-determined tasks, the global path planning is carried out. And, when mobile robot tracks the path, the local environment information is continually perceived. Secondly, mobile robot not only avoids nearby mobile obstacles, but also to make local planning or local path correction. Then, robot makes map creation, and the control of body motion is performed. Finally, the service robot scheduling system terminal software is introduced. The combination of robot and dispatching system is realized, and the function of robot motion control is completed through the scheduling system.

mobile robot; map building; positioning; path planning

國家科技重大專項(2014ZX02103)

TP242.3

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.07.017

鄒風(fēng)山，趙彬.服務(wù)機器人導(dǎo)航與調(diào)度系統(tǒng)技術(shù)研究[J].微型機與應(yīng)用，2017,36(7)：56-58，62.

2016-12-12)

鄒風(fēng)山(1978-)，通信作者,男，博士,主要研究方向：機器人控制與應(yīng)用。E-mail:zoufengshan123@sohu.com

趙彬(1987-)，男,碩士，軟件工程師，主要研究方向：機器人及自動化。