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    基于LoRa協(xié)議的掃地機(jī)器人路徑區(qū)域規(guī)劃

    2022-04-02 01:25:37劉琪亮,葉哲閩,吳圣龍,鄒騰躍
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年33期
    關(guān)鍵詞:移動(dòng)機(jī)器人

    劉琪亮,葉哲閩,吳圣龍,鄒騰躍

    摘要:針對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外缺乏對(duì)大場(chǎng)地環(huán)境下掃地機(jī)器人方面研究的空白,提出一種LoRa協(xié)議和改進(jìn)的灰狼算法相結(jié)合的智能場(chǎng)地掃地機(jī)器人。在通信方面引入LoRa局域網(wǎng),比較顯著提高了通信效率,降低通信能耗,并能很好地適應(yīng)大范圍的工作環(huán)境,結(jié)合上位機(jī)為操作者提供較精確的地圖定位以及簡(jiǎn)單的控制應(yīng)用。在路徑規(guī)劃方面,主要是采用經(jīng)過改進(jìn)的傳統(tǒng)灰狼優(yōu)化算法的多任務(wù)目標(biāo)遍歷方式,并結(jié)合遺傳算法等技術(shù),在傳統(tǒng)灰狼的方法上增加了非線條收斂因子調(diào)整策略,其在迭代初期對(duì)全局檢索的收斂因子變化大,非線性因素改變的速度慢,對(duì)全局檢索能力強(qiáng)。仿真結(jié)果也證實(shí),優(yōu)化算法的模型求解力更強(qiáng),且遍歷路徑也更短,對(duì)大場(chǎng)地條件下的越來越多任務(wù)目標(biāo)遍歷也能取得很好的成效,且對(duì)大環(huán)境下越來越復(fù)雜、任務(wù)目標(biāo)愈來愈多的路徑規(guī)劃起到的效果更加明顯。

    關(guān)鍵詞:LoRa協(xié)議;移動(dòng)機(jī)器人;灰狼優(yōu)化算法;路徑規(guī)劃

    中圖分類號(hào):TP242.6? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2022)33-0021-04

    1 引言

    我國(guó)現(xiàn)有掃地機(jī)器人多數(shù)為室內(nèi)智能家具產(chǎn)品,對(duì)于面向較大面積場(chǎng)地的掃地機(jī)器人的研究,目前尚處于發(fā)展階段,尚未投入廣泛使用,因此具備較為重要的研究?jī)r(jià)值。本文擬研發(fā)一款基于LoRa無線射頻技術(shù),實(shí)現(xiàn)低功耗、超大范圍覆蓋、安全便捷的智能掃地機(jī)器人,利用LoRa技術(shù)所具備的超長(zhǎng)距離、低功耗和安全的數(shù)據(jù)傳輸特點(diǎn),結(jié)合連續(xù)區(qū)域路徑規(guī)劃算法的研究,為大面積場(chǎng)地智能清掃提供一套高效可行的實(shí)施方案。

    2 方案設(shè)計(jì)

    2.1 總體方案設(shè)計(jì)

    整體方案如圖1所示,由控制器控制掃地機(jī)器人驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu),使清掃機(jī)構(gòu)進(jìn)行清潔作業(yè),由電源部分提供動(dòng)力,同時(shí)收集傳感器的信息反饋,由控制器進(jìn)行一系列邏輯分析與處理,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的避障與針對(duì)性清潔功能。同時(shí)將信息傳輸給控制終端實(shí)時(shí)反饋機(jī)器人所在位置,經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理,自主構(gòu)建地圖。

    2.2 硬件設(shè)計(jì)

    硬件部分作為機(jī)器人主體部分,支撐其完成移動(dòng)、清掃功能,主要由車架、刷盤、吸塵結(jié)構(gòu)、垃圾箱、電動(dòng)機(jī)、驅(qū)動(dòng)板等部分組成。如圖2所示為掃地機(jī)器人整體結(jié)構(gòu)圖,主要由主控制器、驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)、清掃機(jī)構(gòu)、傳感器等部分組成。驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)采用三輪式差速控制,該控制方式機(jī)械結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,便于安裝,且電機(jī)功率利用率高,能滿足項(xiàng)目低功耗的核心需求。機(jī)器人內(nèi)部為垃圾收納箱,外表面裝有觸控屏,既能實(shí)現(xiàn)與終端的信息校驗(yàn),還能調(diào)節(jié)機(jī)器人清掃工作中的一些參數(shù)。清掃結(jié)構(gòu)采用多自由度刷盤搭配吸塵結(jié)構(gòu),有效提高清潔效率。

    在主控制器的選用上,本文使用STM32F103C8T6核心板,通過傳感器反饋的信息,使用不同指令傳遞PWM信息給驅(qū)動(dòng)器芯片L298,再由L298的輸出控制直流電機(jī)的電壓輸入從而實(shí)現(xiàn)電機(jī)的啟動(dòng)、停止、加速、減速。L298驅(qū)動(dòng)電路還用于驅(qū)動(dòng)刷盤與吸塵電機(jī),用于清掃與吸塵。另外,還采用了SX1278芯片,利用LoRa擴(kuò)頻工藝實(shí)現(xiàn)通信間距高達(dá)8Km或者更長(zhǎng)的定點(diǎn)傳輸。

    2.3 軟件設(shè)計(jì)

    掃地機(jī)器人系統(tǒng)程序流程圖如圖3所示。小車系統(tǒng)初始化后,清潔機(jī)構(gòu)控制電機(jī)啟動(dòng),機(jī)器人開始清潔工作,避障模塊開始測(cè)距,當(dāng)障礙距離大于10cm時(shí),小車前進(jìn);當(dāng)障礙距離小于等于10cm時(shí),小車首先左轉(zhuǎn),此時(shí)再次檢測(cè)距離,當(dāng)距離大于10cm時(shí),小車前進(jìn),反之,小車右轉(zhuǎn);最后再進(jìn)行一次距離檢測(cè),大于10cm前進(jìn),距離在10cm內(nèi)則再向右轉(zhuǎn);至此,當(dāng)遍歷檢測(cè)到機(jī)器人已經(jīng)完成清潔任務(wù)時(shí),清潔機(jī)構(gòu)停止運(yùn)行,機(jī)器人返回起始工作點(diǎn)。

    2.4 LoRa的應(yīng)用

    2.4.1 LoRa的選擇

    LoRa協(xié)議在功率要求、通信范圍、通信速率等方面具備很多優(yōu)點(diǎn),在點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信鏈路具有較高的精度[1],本文采用SX1278芯片模塊,其屬于單通道半雙工通信,可利用其通道的復(fù)用進(jìn)行多節(jié)點(diǎn)通信,并具備功率小、傳輸距離遠(yuǎn)、抗干擾性能強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。另外,LoRaTM調(diào)制技術(shù)在數(shù)據(jù)選擇特性和抗阻塞性能上都具有較大的優(yōu)越性,相對(duì)于FSK調(diào)制技術(shù)在數(shù)據(jù)傳輸速率最大時(shí)數(shù)字精度也更高,因此LoRaTM的優(yōu)勢(shì)保證了通信的安全性,并且開放了多種參數(shù)可供調(diào)節(jié)。

    2.4.2 LoRa組網(wǎng)方式

    由于大場(chǎng)地環(huán)境下機(jī)器人的需求量較大、節(jié)點(diǎn)較多,但每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的影響關(guān)系較小,系統(tǒng)采用經(jīng)典的星形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu),通過對(duì)個(gè)人電腦或手機(jī)程序的控制,一個(gè)服務(wù)器可以連接多個(gè)LoRa網(wǎng)關(guān),而每個(gè)LoRa網(wǎng)關(guān)則可以連接將近數(shù)萬個(gè)計(jì)算機(jī)終端模塊。LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)采用易于搭建、簡(jiǎn)單高效的三級(jí)架構(gòu),且其所有的通信均為雙向通信,既可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的上傳又能實(shí)現(xiàn)指令的下發(fā)。星形網(wǎng)絡(luò)中,終端設(shè)備一般采用單跳與網(wǎng)關(guān)相連,極大降低網(wǎng)絡(luò)流量,減小系統(tǒng)成本,同時(shí)也簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)。綜上,系統(tǒng)最終采用LoRaWAN組網(wǎng)、星型架構(gòu),終端采集模塊連接至一個(gè)網(wǎng)關(guān),由其向上發(fā)送給上位機(jī),保存數(shù)據(jù)。同時(shí)加入LoRaWAN的接入安全機(jī)制,結(jié)合LoRa射頻指紋識(shí)別技術(shù),提高了LoRaWAN的接入安全性能[2]。LoRa無線通信系統(tǒng)的總體架構(gòu)如圖4(上)所示。

    2.4.3上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

    上位機(jī)即應(yīng)用層,是用來下達(dá)命令到LoRa的網(wǎng)關(guān)操作終端,并接受感知層上傳反饋的數(shù)據(jù),初步設(shè)計(jì)有PC端和手機(jī)端兩個(gè)同功能上位機(jī),手機(jī)建立熱點(diǎn),保持流量暢通,這時(shí)可以通過App登錄客戶端。在設(shè)備上電,網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行一段時(shí)間后,就可以通過客戶端查看掃地機(jī)器人的實(shí)時(shí)位置和掃地機(jī)器人反饋的路徑信息。同時(shí),也可以控制掃地機(jī)器人運(yùn)行和停止。上位機(jī)界面如圖4(下)所示。

    3 路徑規(guī)劃

    3.1 建立場(chǎng)地掃地機(jī)器人環(huán)境模型

    當(dāng)場(chǎng)地掃地機(jī)器人在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí),對(duì)場(chǎng)地掃地機(jī)器人所處環(huán)境進(jìn)行合理建模為首要任務(wù)。環(huán)境模型的主要目的就是得到場(chǎng)地上清掃機(jī)器人所處區(qū)域的地圖,而清掃機(jī)器人路徑規(guī)劃也就是在其所構(gòu)建環(huán)境模型的基礎(chǔ)上完成的,因此環(huán)境建模的合理性直接影響到后續(xù)路徑規(guī)劃算法的運(yùn)算效率與準(zhǔn)確性。

    3.1.1 環(huán)境建模有效信息及其獲取途徑

    場(chǎng)地掃地機(jī)器人工作實(shí)質(zhì)在于完成規(guī)定大區(qū)域內(nèi)地面環(huán)境的清掃作業(yè),同時(shí)順利避開障礙,因此可將其工作環(huán)境設(shè)置為室外的二維平面模型,其包含區(qū)域邊界、可清掃地面與障礙,而針對(duì)場(chǎng)地掃地機(jī)器人的有效信息即為區(qū)域邊界、可清掃區(qū)域、障礙區(qū)域三者的位置信息。

    對(duì)于環(huán)境建模有效信息的獲取,可分為以下兩種情況討論:一是已經(jīng)掌握待清掃區(qū)域二維電子地圖,根據(jù)地圖信息直接建模;二是面對(duì)陌生環(huán)境區(qū)域,場(chǎng)地掃地機(jī)器人通過內(nèi)置衛(wèi)星導(dǎo)航定位模塊及外設(shè)測(cè)距模塊對(duì)環(huán)境區(qū)域進(jìn)行學(xué)習(xí),在行進(jìn)過程采集有效信息,在初始化環(huán)境模型基礎(chǔ)上通過采集邊界、可清掃區(qū)、障礙區(qū)位置數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)更新環(huán)境模型,并將所得數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

    3.1.2 基于柵格法的環(huán)境建模方案

    實(shí)際應(yīng)用中,針對(duì)不同區(qū)域環(huán)境,選擇合適的環(huán)境建模方案十分重要?;跂鸥穹ǖ沫h(huán)境建模方案,在場(chǎng)地掃地機(jī)器人內(nèi)置定位模塊的基礎(chǔ)上,令每一柵格對(duì)應(yīng)一個(gè)經(jīng)緯度坐標(biāo),進(jìn)行精準(zhǔn)定位,相比于自由空間法與拓?fù)浞軐?shí)現(xiàn)更高的精度;同時(shí)柵格法具有建模簡(jiǎn)單、運(yùn)算量小等優(yōu)點(diǎn),相比幾何法具有更高的運(yùn)算速度。綜上所述,本項(xiàng)目采用柵格法進(jìn)行環(huán)境建模。

    柵格法所建立的環(huán)境模型,即將場(chǎng)地掃地機(jī)器人運(yùn)動(dòng)區(qū)域劃分為若干個(gè)柵格,并對(duì)每一柵格進(jìn)行賦值來區(qū)分其屬性,具體數(shù)學(xué)描述如下:

    定義1:用集合[S]表示掃地機(jī)器人運(yùn)動(dòng)區(qū)域,即:

    [S=(x,y)|(x,y)為掃地機(jī)器人運(yùn)動(dòng)區(qū)域任意點(diǎn)坐標(biāo)}]

    定義2:可清掃區(qū)域柵格值為1,障礙區(qū)域與邊界柵格值為0,即:

    [map(x,y)=1,無障礙0,有障礙]

    并記可清掃區(qū)域集合為[SY={(x,y)|map(x,y)=1}],障礙與邊界區(qū)域集合為[SN={(x,y)|][map(x,y)=0}],易得[SY、SN?S],[SY?SN=0],[SY?SN=S]。

    定義3:場(chǎng)地掃地機(jī)器人清掃過的區(qū)域,其柵格值[map(x,y)=2]。

    場(chǎng)地掃地機(jī)器人通過上述規(guī)則建立目標(biāo)環(huán)境數(shù)學(xué)模型,且方便計(jì)算機(jī)進(jìn)行存儲(chǔ),為進(jìn)一步路徑規(guī)劃算法提供良好的運(yùn)行平臺(tái)。本項(xiàng)目基于柵格法上述規(guī)則在Excel建立的模擬地圖如圖5所示。

    3.2 基于改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法的遍歷式路徑規(guī)劃

    3.2.1 傳統(tǒng)灰狼優(yōu)化算法(GWO)

    灰狼優(yōu)化算法(GWO)是為了模擬在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域狼群體覓食行為中的過程,所產(chǎn)生的一種人群智能優(yōu)化算法。狼群有著嚴(yán)密的社會(huì)層級(jí)組織和組織系統(tǒng),狼群的最頂層狼為[a]狼(狼群首領(lǐng)),而b狼則為[a]狼的下屬狼,必須服從[a]狼的命令,c狼地位僅次于[a]狼和b狼,其余狼為u狼,地位最低。狼群的覓食狩獵活動(dòng)大致分為搜尋、圍困和進(jìn)攻三個(gè)階段。GWO算法數(shù)學(xué)模型中,將種群中的每一種候選解法都用一只灰狼表示,并用[a]狼表示最佳解,b狼和c狼表示第二和第三最佳候選的解法,以及剩下的侯選解法為u。設(shè)灰狼種群數(shù)量為[N],搜索空間為[Dim]維空間,第[i]只灰狼在第[Dim]維空間中的位置向量可以表示為[XDimi],灰狼圍捕獵物的數(shù)學(xué)模型描述如下[3]

    [D=C?Xp(t)-X(t)]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (1)

    [X(t+1)=Xp(t)-A?D]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (2)

    上式中[t]代表當(dāng)前迭代次數(shù),[A]與[C]是系數(shù)向量;[Xp(t)]是獵物的位置向量;[X]代表灰狼的位置向量[4]。[A]與[C]的計(jì)算公式為:

    [A=2a?r1-a]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(3)

    [C=2r2]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(4)

    上式中[r1]與[r2]的模是[[0,1]]之間的隨機(jī)數(shù),[a]是收斂因子,隨著迭代次數(shù)的增加從2線性減少到0。

    [a=2-22ttmax]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(5)

    上式中:[t]為當(dāng)前迭代次數(shù);[tmax]為最大迭代次數(shù)。

    灰狼追蹤獵物位置的數(shù)字模型描述如下:

    [D1=K1Xa-xD2=K2Xb-xD3=K3Xc-x]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (6)

    [X1=Xa-A1DaX2=Xb-A2DbX3=Xc-A3Dc]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (7)

    [X(t+1)=X1+X2+X33]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(8)

    上式中:[K1]、[K2]以及[K3]是隨機(jī)向量;[Da]、[Db]以及[Dc]對(duì)應(yīng)的是[a]狼、b狼、c狼與其他狼群成員之間的距離;[X1]、[X2]、[X3]則分別對(duì)應(yīng)[a]狼、b狼、c狼的位置;[X]是當(dāng)前狼的位置。

    3.2.2 改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法(IGWO)

    非線性的收斂因子調(diào)節(jié)策略:對(duì)狼群獵殺過程是全局搜尋能力和局部整體研發(fā)力量的融合,在常規(guī)GWO算法中收斂因數(shù)通常是線性地減少的,在現(xiàn)實(shí)捕獵流程中人們更期望全局搜尋能力緩慢利于發(fā)現(xiàn)全局最優(yōu)預(yù)測(cè)解,而局部整體研發(fā)力量快速精確地發(fā)現(xiàn)了局部最優(yōu)預(yù)測(cè)解。線性衰減的收斂因子并不能表現(xiàn)出先慢后快的優(yōu)點(diǎn),因此引入了一個(gè)非線條收斂因子調(diào)整策略,在迭代初期的全局搜尋時(shí)收斂因子很大,但非線性變換速度較慢,整體全局搜尋能力增強(qiáng);在迭代后期的控制參量時(shí)收斂因子較小,非線性變換速度快,可在某個(gè)范圍內(nèi)尋找最優(yōu)解,開發(fā)能力增強(qiáng),整體收斂速率提高。

    3.3 仿真分析

    在MATLAB平臺(tái)建立m文件,對(duì)傳統(tǒng)灰狼優(yōu)化算法(GWO)及改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法(IGWO)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,環(huán)境模型同為圖6所示Excel柵格法地圖模型。傳統(tǒng)灰狼優(yōu)化算法運(yùn)行結(jié)果如圖6所示。

    根據(jù)如上仿真運(yùn)行結(jié)果可以看出,二者均可實(shí)現(xiàn)全地圖遍歷的基本要求,但在路徑長(zhǎng)度方面,改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法規(guī)劃的路徑長(zhǎng)度更短,且其路徑的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在障礙物周圍的路徑規(guī)劃方案。由圖可知,傳統(tǒng)灰狼優(yōu)化算法在障礙物周圍將具有較多的冗余重復(fù)路徑,而相較而言,改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法在障礙區(qū)域周圍的路徑更加優(yōu)化。由此可得,隨著地圖復(fù)雜程度的增加,改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法優(yōu)勢(shì)更加顯著,可使場(chǎng)地掃地機(jī)器人在更簡(jiǎn)短的路徑長(zhǎng)度內(nèi)實(shí)現(xiàn)環(huán)境區(qū)域遍歷。

    在迭代次數(shù)方面,改進(jìn)型灰狼優(yōu)化算法具有更快的收斂速度,所需迭代次數(shù)更少,大大減少了程序運(yùn)算次數(shù),提高運(yùn)算速度。二者收斂速度的比較和遍歷路徑規(guī)劃最終結(jié)果圖如圖7所示。

    4 總結(jié)與展望

    筆者已經(jīng)在多場(chǎng)地情況下,開展了關(guān)于遍歷式路徑規(guī)劃的研究,應(yīng)用LoRa協(xié)議作為移動(dòng)機(jī)器人的通信基礎(chǔ),在此基礎(chǔ)上開發(fā)出上位機(jī)應(yīng)用,能夠簡(jiǎn)單地對(duì)機(jī)器人遠(yuǎn)程控制和提供較精確的定位。另外,通過選擇尋優(yōu)特性良好的GWO算法并對(duì)之加以改進(jìn)完善,引入非線條收斂因子以平衡全局尋找和局部開發(fā)的能力,并引入遺傳算法進(jìn)行二次種群位置更新,以防止搜索尋優(yōu)進(jìn)入局部最優(yōu)的情形[5],進(jìn)而提高了算法的模型求解能力,也進(jìn)而提高了算法的模型求解能力,利用IGWO算法可以對(duì)處理點(diǎn)進(jìn)行遍歷,求解出處理點(diǎn)的搜索順序,并進(jìn)一步優(yōu)化。在復(fù)雜環(huán)境下的遍歷中具有不錯(cuò)的效果,不易發(fā)生局部最優(yōu)路線通行的情形,而且環(huán)境越是復(fù)雜的地區(qū)路線規(guī)劃效果就越好。

    參考文獻(xiàn):

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    [3] 李靖,楊帆.復(fù)雜障礙物環(huán)境下多任務(wù)目標(biāo)遍歷路徑規(guī)劃[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2021,44(7):162-168.

    [4] 張曉鳳,王秀英.灰狼優(yōu)化算法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2019,46(3):30-38.

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    【通聯(lián)編輯:梁書】

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    基于Twincat的移動(dòng)機(jī)器人制孔系統(tǒng)
    室內(nèi)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人三維視覺SLAM
    簡(jiǎn)述輪式移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)中的傳感器
    未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境探索與地圖構(gòu)建
    極坐標(biāo)系下移動(dòng)機(jī)器人的點(diǎn)鎮(zhèn)定
    基于引導(dǎo)角的非完整移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤控制
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