尤波 田朋 丁亮 高海波

摘 要：在外太空復(fù)雜的未知環(huán)境下，星球探測車如何以盡可能短的路徑安全的行駛到目標(biāo)位置是探測車完成探測任務(wù)的前提條件。針對此問題，提出了一種探測車在復(fù)雜地形環(huán)境下的運行方式選擇策略，此策略采用多種傳感器實時檢測車體運行周圍障礙物信息和車體運行參數(shù)的方法，對車體進行避障或是越障運行方式進行判斷選擇，在越障的同時檢測車體姿態(tài)角度、加速度和驅(qū)動電機電流的變化情況以對車體運行的安全性進行判斷。此策略增加了探測車自主運行的靈活性，可在保證車體運行安全的前提下減少探測車的行駛路徑。

關(guān)鍵詞：星球探測車；傳感器檢測；越障；運行方式選擇

DOI：10.15938/j.jhust.2018.02.008

中圖分類號： TP273

文獻標(biāo)志碼： A

文章編號： 1007-2683（2018）02-0040-06

Abstract：Under the complex unknown environment of outer space， how the planet rovers safely run to the target location in a competitive short path is the precondition of finishing planet rover′s exploring mission. In response to this issue， this paper proposes a strategy of the way in which planet rover works under the complex terrain environment. This strategy adopts a variety of sensors to test the obstacle information around when the planet rover is running and the way of vehicle running parameters in real time. It aims at making choices and adjudgements of vehicle′s operation way in the process of obstacle avoidance and crossing. At the same time of obstacle crossing， it detects vehicle′s posture angle and the change of acceleration and drive motor current situation to determine the safety of vehicle running. Meanwhile，the strategy will make the planet rover more flexible which is operating automatically. It also can reduce the planet rover′s running path on the premise of ensuring the vehicle′s safe operation.

Keywords：planet rover； sensor detection； obstacle crossing； operation mode choice

0 引 言

隨著科技的發(fā)展和生存的要求，人類已經(jīng)不局限于探索自身生存的地球，近些年對外太空的探索越來越受到人們的關(guān)注[1]。星球探測車是研究未知星球的主要器械，針對外星球復(fù)雜的地形環(huán)境，如何保證星球探測車以盡可能短的路徑安全的運行到探測位置是探測車完成科學(xué)實驗的前提條件[2-4]。

文[5-8]中只是對車體識別障礙后如何進行避障的問題提出了策略，但是并沒有考慮到車體爬越過不同的障礙物的情況。文[9-11]中通過視覺設(shè)備檢測障礙物的形狀，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換實現(xiàn)對障礙物相關(guān)信息的獲取，以選擇車體的運行方式，但是對形狀不規(guī)則或是斜坡面凹凸不平整的障礙物，該方法并不適用。文[12-16]雖然對車體爬坡越障進行了闡述，但是對車體運行方式選擇的條件說明較少。

本文基于傳感器檢測原理和車體動力學(xué)分析，提出一種探測車在復(fù)雜地形環(huán)境下的運行方式選擇策略，即：星球探測車在運行時，根據(jù)傳感器檢測周圍的運行環(huán)境，以確定車體進行避障或是越障運行，在越障過程中通過實時檢測車體運行參數(shù)的變化對車體的運行安全做出判斷，以確定繼續(xù)運行或是放棄當(dāng)前的運行模式。此策略改變了以往車體遇到障礙物只進行避障繞行的運行方式，可使探測車爬越過一定的障礙物，減少了探測車由起始點到目標(biāo)點的運行距離。

1 系統(tǒng)介紹

1.1 探測車結(jié)構(gòu)分析

星球探測車主要由4個驅(qū)動輪，兩個轉(zhuǎn)向機構(gòu)和矩形車體以及其他控制器件組成，其構(gòu)型如圖1所示。驅(qū)動輪能獨立驅(qū)動，前后轉(zhuǎn)向機構(gòu)也能單獨完成轉(zhuǎn)向，車體前端安裝有多個超聲波傳感器檢測模塊，位姿傳感器位于車體的幾何中心處。多個超聲波傳感器同時進行檢測可獲取關(guān)于障礙物更加精確的信息，電流采集卡實時采集電機的電流數(shù)值并和位姿傳感器實時采集的車體姿態(tài)角和加速度等信息反饋給控制系統(tǒng)，使系統(tǒng)對車體的運行安全作出判斷。

1.2 地形識別

星球表面地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜，相對平坦的區(qū)域以碎石、小環(huán)形山為主，地勢起伏較大的區(qū)域主要以山脈、斜坡和大環(huán)形山為主，復(fù)雜的地形結(jié)構(gòu)往往更具有探測價值，因此星球車的探測區(qū)域一般都選在地形結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜的區(qū)域進行。探測車從起始位置運行到地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜的目標(biāo)位置，期間會通過多種地形，探測車依據(jù)車載傳感器檢測數(shù)值的變化對地形環(huán)境進行識別。超聲波傳感器[17-20]檢測車體周圍的障礙物信息，位姿傳感器檢測車體的俯仰角和加速度的變化情況，在相對平坦的地形區(qū)域運行，車體姿態(tài)角變化較小，在地形起伏較大的地帶運行時，車體的姿態(tài)角會發(fā)生明顯的變化。因此，可由車體俯仰角度的變化對地形的起伏情況進行判別。

1.3 運行方式選擇原理

在確定探測目標(biāo)位置后，探測車首先會將當(dāng)前起始點和目標(biāo)點連接起來形成最短行駛路徑，然后按著這條最短路徑運行。利用超聲波傳感器來檢測探測車運行前方障礙物的信息，將采集到的障礙物的數(shù)據(jù)信息進行分析處理后以判斷車體進行避障或是越障運行。車體進行越障的過程中，通過實時檢測車體的加速度和傾角以及電機電流的變化來對車體運行安全做出判斷。如果車體運行時的各項參數(shù)都在安全范圍之內(nèi)，則車體繼續(xù)越障運行，當(dāng)任一變量的變化超出車體運行的安全范圍，則車體停止運行，并后退至安全位置后開始避障運行。

1.4 系統(tǒng)控制流程

傳感器采集的實時數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)處理器處理之后發(fā)送給控制器，經(jīng)由控制器進行相關(guān)解算，以確定車體的運行狀態(tài)是否安全，控制器根據(jù)車體的運行狀態(tài)再發(fā)送指令到電機驅(qū)動器以控制電機的運轉(zhuǎn)?？刂葡到y(tǒng)示意圖如下圖2所示。

2 越障分析

越障性能反映了探測車在星球表面通過各種地形的行走能力，不同的地形對探測車的行駛性能有很大的影響。探測車的越障功能主要有兩種：垂直越障和爬坡越障，垂直越障是指障礙物的體積較小，車體前后輪可依次爬越過障礙物的越障方式，爬坡越障是指車體爬越具有一定傾角斜坡的越障方式。以下對探測車在行駛過程中的垂直越障和斜坡越障過程進行分析。

2.1 垂直越障

探測車是由4個驅(qū)動電機提供驅(qū)動力使車體前進運行的，因此在遇到的障礙物的垂直高度較小時，探測車可以進行越障運行，以減小探測車的行駛路徑，圖3、4分別為星球探測車的前、后輪受力分析圖。

由以上計算可得出探測車進行垂直越障的能力與車體的結(jié)構(gòu)參數(shù)有關(guān)，而與車體驅(qū)動能力無關(guān)。理論上θ角在0°到90°之間，則車體能越過垂直障礙物，即障礙物的垂直高度應(yīng)該小于車輪的半徑。當(dāng)車體的基本結(jié)構(gòu)參數(shù)固定時，車體可以越過垂直障礙物的高度就可以計算出來，通過車載傳感器對障礙物的檢測就可以判斷出車體能否越過障礙物。

2.2 爬坡越障

星球表面高低起伏的地形結(jié)構(gòu)使得探測車必須具備一定的爬坡越障能力，探測車進行爬坡越障時，必須滿足兩個條件，首先坡地的傾角不能過大，使得車體發(fā)生傾覆，其次是車體需要有足夠的動力能完成爬坡越障。在探測車爬坡越障的初始時刻，首先是前輪沿著坡面向上運行，車體的中心逐漸升高，隨后是后輪沿著坡面向上運行，當(dāng)車體的重心達到斜坡障礙物的最高點時，才完成斜坡越障的動作。

圖5為星球探測車爬坡行進的姿態(tài)示意圖。圖中，O為探測車的重心；α為斜坡傾角；O1、O2為前后輪的軸心；r為車輪的半徑；l1為機器人重心O到前輪軸連線沿斜坡平面的距離；l2為機器人重心O到后輪軸連線沿斜坡平面的距離；L為O1O2間的長度；γ為O2O與O1O2間的夾角；A點為后輪與坡面的接觸點；B點為前輪與坡面的接觸點；d為重心O到A點的水平距離；h為重心O到車輪軸線的垂直高度；Ni為車輪在Y軸方向受到的支持力；Mi為車輪的驅(qū)動力矩，V為車體的運行速度；a為加速度。

如上圖所示，探測車進行爬坡越障時，由于坡面凹凸不平，車體的爬坡角度是變化的。A點是坡面凹陷的最低點，B點是坡面凸起的最高點，此時，車體的爬坡角度達到最大，隨之上坡阻力達到最大，極易發(fā)生車體傾覆。

探測車不發(fā)生傾覆的條件是車體的重心點O的垂直投影落在O1O2范圍里，即重心O到A點的水平距離d應(yīng)該大于零，斜坡的角度增加時，d的值將減小，當(dāng)d=0時，車體處于臨界穩(wěn)定狀態(tài)，當(dāng)d<0時，車體處于不穩(wěn)定狀態(tài)。因此探測正向爬坡不產(chǎn)生傾覆的條件為：

3 運行方式選擇策略

探測車在正常運行情況下，驅(qū)動電機的電流值在一個安全范圍里波動，車體在運行方向的加速度數(shù)值和車體的俯仰角度基本維持在零度左右。當(dāng)檢測到障礙物時，車體以何種方式運行需要根據(jù)障礙物的信息和車體自身的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行判斷，依據(jù)判斷結(jié)果選擇車體安全的運行方式。

3.1 運行方式選擇約束條件

為了保證探測車的安全運行，探測車進行越障時必須滿足一定的條件。以下S1和S2分別是探測車進行垂直越障和爬坡越障的約束條件。

式中：I0為驅(qū)動電機的額定電流值；I為電機的實時電流值；β0為車體最大爬坡角度；β為車體的實時俯仰角；α為車體的加速度。

探測車進行越障時必須滿足約束條件，否則可能會對車體的硬件設(shè)備和車體結(jié)構(gòu)造成損壞。探測車進行垂直越障時，障礙物的高度必須小于車輪的半徑，進行斜坡越障時，坡度角不能超過車體的最大越障角度，驅(qū)動電機的電流不能超過額定值，加速度不能小于零，否則，探測車必須進行避障運行以繞開障礙物。

當(dāng)探測車在凹凸不平的斜坡上運行時，車體俯仰角變化明顯，上坡阻力會隨著車體俯仰角的改變而發(fā)生變化，因此需要提升電機功率來增大電機的輸出力矩，以增加車輪的驅(qū)動力，電機電流在額定值以下時，電機力矩與電機電流成正比，電機電流超過額定值后，電機力矩不在隨著電機電流的增加而增加，并且力矩與驅(qū)動力成正比。

當(dāng)電機電流超過額定值時，電機力矩達到最大值，隨著車體越障角度的增大，車體所受的合力變成逐漸增大的反方向力，加速度也隨之發(fā)生改變，車體運行速度逐漸減小至零。此時，車體的重心沒有達到障礙物的最高點，則認為探測車不能完成斜坡越障。長時間的使電機超負荷運行會對電機造成損害，所以可以通過檢測電機電流和車體運行加速度的變化情況對障礙物是否可越做出判斷。

3.2 運行方式選擇策略

探測車依照最短行駛路徑運行的過程中，通過對車體周圍運行環(huán)境的實時監(jiān)測，以確定車體與障礙物的相對位置和障礙物的相關(guān)信息。針對不同的運行環(huán)境，選擇不同的運行方式行駛到目標(biāo)位置。

障礙物的垂直高度大于車輪半徑，車體進行避障運行繞開障礙物，垂直高度小于車輪半徑，符合越障約束條件時，車體進行越障運行。

斜坡位于車體的最短行駛路徑中，由于無法檢測到斜坡的最大傾角，車體在進行爬坡越障的同時通過傳感器實時監(jiān)測車體各個運行參數(shù)的變化情況，各參數(shù)滿足爬坡越障的約束條件，則車體繼續(xù)運行直到安全的完成爬坡越障，當(dāng)不滿足爬坡越障的約束條件時，車體立即停止，隨后調(diào)整運行方式或是按原路后退至距離斜坡一定距離，再進行避障運行。

探測車每次執(zhí)行完一個動作后，都會以當(dāng)前點為起始點重新確定最短行駛路徑，然后繼續(xù)檢測運行環(huán)境。

4 仿真分析

星球探測車的各項參數(shù)如下：車體總質(zhì)量為80kg，電機額定輸出力矩M=8.5N·m，提供的最大驅(qū)動力約為28.5N，車輪滾動阻力系數(shù)為λ=0.2。由式（7）可得出探測車的最大爬坡角度約為30°。

車體以不同的加速度爬坡時，由式（10）可得到探測車爬坡角度與驅(qū)動電機電流關(guān)系圖如圖6所示。

由圖6可見，探測車以不同的加速度爬越不同傾角的斜坡障礙物時，驅(qū)動電機電流隨著加速度和爬坡角度的增加而增大，在相同的電流情況下，車體所爬越斜坡的最大角度隨著加速度的增大而減小。車體分別以加速度為0、0.1、0.2m/s2爬越不同傾角的斜坡，車體勻速運行時所能爬越的角度最大，加速度為0.2m/s2時，車體所能爬越斜坡的角度最小。

在驅(qū)動電機的額定輸出功率下，探測車爬越不同角度斜坡時，由式（7）可得到在相同時間里車體行駛位移與坡度傾角的關(guān)系圖如圖7所示。

由圖7可見，探測車的驅(qū)動電機在額定功率運行，電機驅(qū)動力達到最大時，在相同時間里車體的行駛位移與車體的爬坡角度成反比，斜坡傾角為25°時，車體的驅(qū)動力大于運行阻力，加速度為正值，車體做加速爬坡運行。斜坡傾角為30°時，車體所受合力為0，加速度為0，車體做勻速爬坡運行。斜坡傾角為35°時，上坡阻力大于電機提供的驅(qū)動力，車體所受合力與運行方向相反，加速度小于0，車體做減速爬坡運行。

5 結(jié) 論

本文對星球探測車在未知的環(huán)境中運行時如何選擇避障或越障運行并保證車體越障時的安全性問題，提出了一種車體運行方式選擇策略，通過對障礙物的檢測以及越障時車體相關(guān)參數(shù)的變化情況，對車體實行避障或越障運行做出選擇，改變了傳統(tǒng)的探測車遇到障礙物只進行避障運行的方式，在一定程度上減少了探測車的行駛路徑。通過仿真驗證了車體爬越不同傾角斜坡時各項安全參數(shù)的有效性，從而驗證了此策略的合理性和可行性。

參 考 文 獻：

[1]NAKASHIMA H， FUJII H [M]. Journal of Terramech-anics ， 2015， 47（5）： 307-321.

[2]ERIKA Ottaviano， PIERLUIGI Rea， GIANNI Castelli. THROO： a Tracked Hybrid Rover to Overpass Obstacles[J].Advanced Robotics， 2014， 28（10）： 683-694.

[3]BUDIHARTO W， SANTOSO A， PURWANTO D， et al. A New Method of Obstacle Avoidance for Service Robots in Indoor Environments[J]. ITB Journal of Engineering Science， 2012，42（2）：149-168.

[4]李楠，高海波，丁亮，等.搖臂轉(zhuǎn)向架式星球車地形估計方[J].哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報，2015，20（3）：24-29.

[5]DEEPA E G， UNNIKRISHNAN A.On the Divergence of Information Filter for Multi Sensors Fusion[J].Information Fusion，2016，27： 107-109.

[6]陳紹茹，陳奕梅.基于多傳感器信息融合的移動機器人避障[J].傳感器與微系統(tǒng)，2014，33（5）：35-38.

[7]王加，紀伯公.多傳感器信息融合技術(shù)在空中目標(biāo)識別中的應(yīng)用研究[C]// 第八屆全國信號和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集，2014：183-187.

[8]谷鳳偉，金西虎，姜珊.基于雙目視覺信息融合的移動機器人避障研究[J].電子世界，2015（18）：54-57.

[9]王檀彬，陳無畏，李進，等.多傳感器融合的視覺導(dǎo)航智能車避障仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報，2009，21（4）：1015-1019.

[10]劉釗.基于多傳感器信息融合的智能輪椅避障及運動控制研究 [D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2015：15-17.

[11]蔡英鳳，王海，陳小波，等.基于單雙目視覺融合的車輛檢測和跟蹤算法[J].交通運輸工程學(xué)報，2015，15（6）：118-126.

[12]馬澤潤，郭為忠，高峰.一種新型輪腿式移動機器人的越障能力分析[J].機械設(shè)計與研究，2015，31（4）：6-10，15.

[13]NGUYEN H T， HAI X L.Path Planning and Obstacle Avoidance Approaches for Mobile Robot[J].International Journal of Computer Science Issues， 2016，13（4）：1-10.

[14]曾令斌，邱寶貴，肖杰，等.月面機器人探測路線及典型方案研究[J].載人航天，2015，21（3）：263-264.

[15]尹理才，侍才洪，陳煒，等.六輪救援機器人越障動力學(xué)建模分析[C]// 中國力學(xué)大會-2015論文摘要集，2015：257-258.

[16]汪明磊，陳無畏，王家恩.智能車輛車道保持系統(tǒng)中避障路徑規(guī)劃[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2015，3（2）：130-132.

[17]曾一民.基于超聲波的機器人避障和目標(biāo)跟蹤方法的研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2008：15-17.

[18]楊芳沛，李偉光，鄭少華，等.基于超聲波傳感器的AGV避障模塊設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 電子設(shè)計工程，2015，23（22）：56-57.

[19]DVORAK J S， STONE M L， SELF K P.Object Detection for Agricultural and Construction Environments Using an Ultrasonic Sensor[J]. Journal of Agricultural Safety and Health， 2016，22：107-109.

[20]譚苗苗，于路路，王靜.小型環(huán)境檢測輪式機器人的避障控制系統(tǒng)研究[J].機械工程師，2016，3（2）：10-11.

（編輯：溫澤宇）