智能負(fù)重機器人技術(shù)研究

董宏偉

（黑龍江工商學(xué)院，黑龍江哈爾濱，150025）

1 研究現(xiàn)狀

智能機器人是通過賦予傳統(tǒng)機器人人工智能而發(fā)展起來的，并具有環(huán)境感知、環(huán)境認(rèn)知、自主操縱的能力。目前，國際上對負(fù)重機器人的研究可見成果的如：美國通用電氣為美國陸軍設(shè)計了一款四足步行負(fù)重機器人；波士頓公司開發(fā)的可以攀爬斜坡的四足軍用機器人；KAISER 等公司研究開發(fā)了履帶和輪結(jié)合的機器人等[1]。國內(nèi)如清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大學(xué)等單位開展了相關(guān)研究，開發(fā)了多種輪式、履帶式負(fù)重機器人。但這些機器人或無法滿足較高的承重要求，或無法適應(yīng)較為險惡的路面環(huán)境。伴隨著人工智能、大數(shù)據(jù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科領(lǐng)域的高速發(fā)展，機器人行業(yè)正成為未來五十年來最有前景的行業(yè)。而目前對能夠負(fù)重并自由行動的機器人的研究還是一個新興的方向。在單一環(huán)境下或平坦路面上行走工作的負(fù)重機器人已經(jīng)有很多，但對于能夠適應(yīng)在復(fù)雜多變環(huán)境下工作的負(fù)重機器人的研究還處、裝配于研究階段，還有很多問題需要解決。因此，本課題對能夠在復(fù)雜多變環(huán)境下進(jìn)行物資和設(shè)備智能化運輸?shù)呢?fù)重機器人進(jìn)行研究。

2 智能負(fù)重機器人的結(jié)構(gòu)組成

本處所提到的復(fù)雜多變環(huán)境可包括：山地、林地、沼澤、丘陵以及平坦道路等多種地勢環(huán)境。由于不同的地勢環(huán)境，對負(fù)重機器人的行走機構(gòu)的要求各不相同，所以設(shè)計了三種機器人的行走機構(gòu)，以適應(yīng)不同的地勢環(huán)境下負(fù)重機器人的有效運行。同時配備對環(huán)境可以自動識別的視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對不同環(huán)境的感知識別。智能負(fù)重機器人組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能負(fù)重機器人組成結(jié)構(gòu)

2.1 負(fù)重箱

智能負(fù)重機器人要完成的首要任務(wù)是載物負(fù)重，因此主體部分采用了箱式的裝載機構(gòu)，箱體應(yīng)采用輕便高韌性材料制成，可以將需要運輸?shù)奈锲反娣旁谪?fù)重箱中，箱體采用密碼開啟方式。

2.2 機械腿行走機構(gòu)

機械腿行走機構(gòu)主要適合山地和林地的復(fù)雜環(huán)境，由于山地和林地地面往往伴有雜草、樹枝以及石塊等障礙物，較為適合的機器人行走機構(gòu)選用類似人腿的機械腿的方式行走運行，這種方式可以較好的克服輪足在林地的運行弊端，實現(xiàn)障礙的穿越。

2.3 履帶行走機構(gòu)

履帶行走機構(gòu)可以有效的實現(xiàn)在丘陵或是沼澤地形下的行進(jìn)，對丘壑及泥濘道路具有很好的應(yīng)對效果。履帶行走裝置對路面單位面積壓力小，附著性能好，因而具有良好的穩(wěn)定性能和通過性能。該中行走機構(gòu)的設(shè)計思路來源于坦克，可以克服較復(fù)雜的道路情況，為負(fù)重運行提供了保障。

2.4 輪足行走機構(gòu)

輪足行走機構(gòu)是為了實現(xiàn)在平坦道路上的快速運行而設(shè)計的，輪足行走方式將輪行與步行方式方式相結(jié)合。在非復(fù)雜路況條件下，可以充當(dāng)自動跟隨行李箱。具有運行速度快，行駛平穩(wěn)等特點。

2.5 機器人視覺系統(tǒng)

要想實現(xiàn)機器人三種運行機構(gòu)之間的自動切換，首先要同過圖像采集系統(tǒng)，對周圍環(huán)境進(jìn)行圖像信息采集，然后進(jìn)行圖像分析與處理。并配以紅外和超聲傳感器加以輔助，將探測到的時時數(shù)據(jù)與圖像信息進(jìn)行對比分析，從而判斷出當(dāng)前環(huán)境分屬哪種地形，當(dāng)確定環(huán)境類型后，機器人會根據(jù)具體環(huán)境選擇運行方式，機械腿行走適用于山地和林地，履帶適用于丘陵和沼澤，而輪足則適合于平坦路面的高速運行。從而實現(xiàn)對環(huán)境的自主識別。

3 技術(shù)路線

系統(tǒng)的整體設(shè)計方案主要可以分為流程六部分：核心控制器、紅外遙控器、機械腿行走機構(gòu)、履帶行走機構(gòu)、輪足行走機構(gòu)以及自主識別系統(tǒng)。各部分的具體設(shè)計方案大致如下：

（1）核心控制器采用MR-C3024FX 控制主板，該主板為了日后的性能升級而配置了較高的可擴充性。最多可驅(qū)動24 個伺服電機，并可以安裝16 個單位模塊（回轉(zhuǎn)儀、陀螺儀、加速傳感器、藍(lán)牙裝置、紅外模塊、RC 操控器等）。RoboBasic 語言為編程語言，對系統(tǒng)進(jìn)行編程[2]。它不但能夠體現(xiàn)高水平的機器人動作運行，而且還可以實現(xiàn)對機器人的精確控制。

（2）紅外遙控器是實現(xiàn)人工控制機器人的主要工具，采用MF-IR 紅外遙控器進(jìn)行遙控控制設(shè)計。紅外線具有發(fā)射距離遠(yuǎn)，控制精確等優(yōu)點。

（3）機械腿行走部分采用自主設(shè)計的機械結(jié)構(gòu)，配以專用的舵機進(jìn)行不同自由度的變化控制，得以實現(xiàn)腿部行走的的功能。機械腿采用專為機器人設(shè)計的MRS-D2009SP數(shù)字伺服電機，作為專用機身，不但組裝簡便，而且還裝有經(jīng)久耐用的碳酸鹽巖齒輪[3]。為了布線和維護(hù)方面的簡便易行，在伺服電機上采用了連接器方式。因為采用了HMI（Hitec Multi-protocol Interface），通過簡單的程序設(shè)計就可以運用反饋技術(shù)，更好的實現(xiàn)對變化環(huán)境的時時判斷。腿部材料結(jié)合了Anodizing 鍍金技術(shù)并且優(yōu)化其設(shè)計，樹脂質(zhì)地的軀體可以完美地保護(hù)機器人控制主板以及電池，伺服布線等，它可以有效地抵擋住來自外部的撞擊。

（4）履帶行走機構(gòu)設(shè)計采用坦克式履帶的運行機理，加裝承重、減震系統(tǒng)。一方面可滿足機器人承載設(shè)備的功能要求，另一方面可使機器人在行進(jìn)時能克服復(fù)雜多變地貌阻礙，穩(wěn)定順利的通過。通過PWM 控制，實現(xiàn)前后左右不同方向的行進(jìn)。履帶整體骨架采用鋁合金材料，驅(qū)動裝置采用帶有霍爾傳感器的大功率電機，并可通過PWM 模塊對整個電機的運行、轉(zhuǎn)動以及速率進(jìn)行控制。并將運行數(shù)據(jù)時時反饋給處理器，實現(xiàn)對環(huán)境的綜合判斷。

（5）輪足行走機構(gòu)，采用UWB 定位技術(shù)進(jìn)行自動跟隨，實現(xiàn)對使用者的自動跟隨。輪足具有控制結(jié)構(gòu)簡單、行走平穩(wěn)、移動速度快，轉(zhuǎn)向性能好、行走效率高等特點。UWB 定位技術(shù)無論在室內(nèi)還是空曠的室外都可以較好的定位到使用者的位置[4]，兩者進(jìn)行一對一的匹配，實現(xiàn)負(fù)重機器人自動跟隨使用者的功能。

（6）采用基于雙目視覺系統(tǒng)的自主識別技術(shù)，對環(huán)境信息進(jìn)行采集，并將采集的圖像與數(shù)據(jù)庫中圖像進(jìn)行匹配。采集時應(yīng)分別獲?。哼h(yuǎn)景近景圖像、不同位置圖像和不同視角圖像。當(dāng)三組圖像匹配結(jié)果一致時，方為識別成功。

4 自主識別技術(shù)

4.1 雙目視覺系統(tǒng)

機器人視覺相關(guān)信息的獲取需要視覺傳感系統(tǒng)來完成，該系統(tǒng)可以有效地提供大量環(huán)境信息，以適應(yīng)環(huán)境動態(tài)變化。常使用由兩個攝像頭組成的雙目視覺系統(tǒng)，對環(huán)境中的角點進(jìn)行提取和識別，然后采用三邊測量原理完成機器人的絕對定位，并實時修正慣性測量系統(tǒng)的定位結(jié)果。機器人的工作環(huán)境是一個復(fù)雜多變的動態(tài)環(huán)境，通過將慣性測量、雙目視覺與圖像匹配的有效結(jié)合，實現(xiàn)移動機器人在復(fù)雜環(huán)境下的環(huán)境感知和自主識別[5]。

但是無論在人工標(biāo)定的環(huán)境下，還是自然環(huán)境下，雙目視覺系統(tǒng)對環(huán)境的識別，都需要首先通過采集環(huán)境信息，然后進(jìn)行圖像匹配，以確定自己所在具體位置。在人工標(biāo)定環(huán)境下，當(dāng)環(huán)境中的某些因素發(fā)生變化時，如椅子的位置改變、墻角處擺設(shè)了一個新花瓶等。雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行圖像匹配時的準(zhǔn)確率會明顯降低，容易導(dǎo)致定位失敗或是路徑規(guī)劃混亂。自然環(huán)境下的定位和環(huán)境識別主要是通過左右目采集的圖像進(jìn)行匹配，從數(shù)據(jù)庫中檢索類似或是相同的圖片信息，但由于采集的圖像與數(shù)據(jù)庫中的圖像會有視角、尺度以及偏轉(zhuǎn)等差別，因此，會大大降低匹配的成功率，最終導(dǎo)致環(huán)境識別以及定位的失敗。由于在不同環(huán)境下，采集到圖像可能存在遮擋、光強變化、尺度以及視角等諸多干擾因素，因此本設(shè)計選用了SIFT 算法進(jìn)行圖像的檢索匹配，該算法可以有效的解決以上問題。

4.2 SIFT 算法匹配技術(shù)

圖2 SIFT 算法實現(xiàn)過程

SIFT 算法的關(guān)鍵技術(shù)之一是對圖像特征點的提取。其具體的實現(xiàn)過程大致如圖2 所示。將采集到的環(huán)境圖像上傳，此時被稱為待檢圖片。然后對待檢圖像進(jìn)行特征點的提取。提取是建立檢測點，然后將特征參數(shù)組成一個特征點集。然后是特征對比匹配，這里的對比主要是通過計算兩個數(shù)據(jù)集合中相似點的距離來實現(xiàn)的，距離越小則越相似。當(dāng)達(dá)到最優(yōu)匹配以后，需要輸出匹配成功信號，否則輸出失敗信號。此處，我們設(shè)定一個配準(zhǔn)率的閾值，高于該閾值的配準(zhǔn)率將被認(rèn)為匹配成功，進(jìn)行反饋輸出。若小于該閾值，則重新檢索匹配，直至匹配到符合該閾值的圖像出現(xiàn)[6]。最后有個特征點的矯正，是針對出錯時的數(shù)據(jù)匹配設(shè)計的，可以盡量減少錯誤匹配。

5 結(jié)論

本文提出了一種在復(fù)雜多變環(huán)境下可以自主運行的智能負(fù)重機器人，主要是針對山地、林地、丘陵以及沼澤等多變復(fù)雜的環(huán)境下，對物資和設(shè)備實現(xiàn)自動化、智能化運輸?shù)呢?fù)重機器人設(shè)備的研究。負(fù)重的機器人會根據(jù)實際的環(huán)境情況進(jìn)行判斷，選擇適合當(dāng)前環(huán)境的行走運行方式，并具有自動和紅外遙控兩種控制功能。目前，該載重機器人三種運行和紅外遙控功能已基本實現(xiàn)，下面將主要對基于視覺的自主識別技術(shù)進(jìn)行設(shè)計研究。其可以在登山旅游、探險、救援，甚至軍事領(lǐng)域等方面得到實際應(yīng)用。