基于声纳环传感器的机器人避障研究

基于声纳环传感器的机器人避障研究 64传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2012年第31卷第2期 段丙涛，杨 平，翟志敏 (电子科技大学机械电子工程学院，四川成都611731) 摘 要:任何一种移动机器人要实现未知环境自主导航都必须有效而可靠地感知环境信息，而超声波传 感器在检测障碍物距离信息方面应用十分广泛。介绍了旅行家II号声纳环传感系统的设计与实现原理， 并对声纳的精度进行了测试。在此基础上，提出了移动机器人一种简单避障策略，并运用2种基本避障实 验证了该避障策略的正确性和有效性。验:静态避障和动态避障， 关键词:声纳环传感器;静态避障;动态避障中图分类号:TP242(6 文献标识码:A 文章编号:1000—9787(2012)02—0064—03 Studyonrobotobstacleavoidancebasedon sonarringsensor DUANBing-tao，YANGPing，ZHAIZhi-min (SchoolofMechatronicsEngineering， ——————————————————————————————————————————————— UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina， Chengdu611731，China) Abstract: Anyrobotaimingtoachieveautonomousnavigationinunknownenvironment musteffectivelyandreliablyperceiveenvironmentalinformation， andultrasonicwavesensorplaysawideroleindetectingobstaclesdistanceinf ormation(Designandimplementationprincipleofthesonarringsensorsyst emoftravelsIIisintroduced， andtheprecisionofsonaristest(Onthebasisofthese， asimplemobilerobotobstacleavoidancestrategyisproposed， andtwobasicstaticanddynamicobstacleavoidanceexperimentsareused(T heexperimentsverifythecorrectnessandeffectivenessofobstacleavoidance strategy( Keywords:sonaringsensor;staticobstacleavoidance; dynamicobstacleavoidance 引 言 超声波、机械方式产生超声波。电气方式包括压电式、磁致伸缩 型和电动型;机械方式有加尔统笛、液硝和气流旋笛等 ,5, 经过近几十年的研究与探索，移动机器人避障算法已初具规模， 主要包括人工势场法、栅格建模法、遗传算法、快速随机树搜索等 ——————————————————————————————————————————————— ,1, 。它们所产生的超声波频率、和声波特性各不相同， 。虽然这些能比较好地在一些良好环因为用途也不一样，目前较为常用的是压电式超声波发生器。1 超声波测距基本原理 测距声纳为非接触式的物位传感器，应用范围非常广其工作原理是，工作时向液面或固体表面发射一束超声泛， 波，被其反射后，传感器再接收此反射波。如果声速一定，根据声波往返的时间就可以计算传感器到液面(固体表面)的距离 ,6, 境下工作，但也存在一些问题，比如:避障比较缓慢、适应环境能力弱、存在避障盲区等。 在未知环境中，机器人必须通过传感器获取外界环境以指导其行为，否则，机器人只能盲目在未知环境中信息， 移动，传感器是自主机器人获得环境信息的重要部件，因此，设计与实现一种性能优良的传感器系统也就成为自主机器人的重要课题之一 ,2, 。目前，移动机器人采用的测距 。由此可知，声纳测距的原理较简单，计算方 传感器主要包括声纳、红外和激光测距系统。相比而言，声结构简单、成纳测距在近距离范围内有不受外界光线影响、 ——————————————————————————————————————————————— 本低等优点，也因此在高性能自主移动机器人上获得了广泛应用 ,3，4, D为移动机器人与被测障碍物之间的法为D=ct/2，其中，c为声波在介质中的传输速率，距离，声波在空气中的传输T为绝对温度，c0=m/s，其中，速率为c=c0331(4m/s,7,。在一般不要求测距精度很高的条件下，可以认为c为常数。 。 一般来说，超声波发生器可分为两大类:电气方式产生 收稿日期:2011—08—05 常用的超声波传感器大都采用圆片换能器作为信号源。圆片换能器发出的超声波不是一条直线，而是有一定换能器所发出的能量主要集的方向性开角。由图1可知， 中在主瓣部分，而副瓣部分的能量非常少，因此，换能器发出的超声波就有了方向性。θ是方向性开角，它的大小和具体的超声器件有关 ,4, 。 图3 Fig3 # # # ——————————————————————————————————————————————— 超声波传感器分布 Distributionmapofultrasonicwavesensor 23)，C(3，6，9#，12#，15#，18#，21#，24#)三组，通过计算可 图1 Fig1 超声波的方向性 以知道，这种情况下超声传感器同时工作不会产生干扰，因每一组的超声传感器同时工作，组与组直接采用轮询方而， 式工作。这样既可以达到很高的采集频率，同时也满足系统的实时性要求。2 超声信息采集扩展卡 超声信息采集卡的功能是获取完整的超声波回波数字然后送到CPU进行信号处理以精确计算障碍的距信号， 离。其基本工作原理:信息处理电路主控制芯片为AVR系列单片机Mega16，其通过8路锁存器芯片74HC573分时使能24路超声传感器，每次使能一个;接收到超声波得发射将超声波的发射时间简单计算后存入信号后停止计时器， 缓存区，在接到PC查询指令后通过RS—485总线转RS—232总线反馈给机载PC，其程序基本图如图4。 Directionalityofultrasonicwave 本实验旅行家II采用的是集成的超声测距传感器，使操作方便。——————————————————————————————————————————————— 首先将超声传感器的INIT信号拉到高用简单， 电平，此时超声传感器换能器将发出超声波。INIT信号高电平的时间可以由自己设定。如图2所示的INIT信号的高电平时间是32ms。高电平的时间与需要测量的最长距超声波将被返回，超声传离有关。当超声波遇到障碍物时， 感器检测到回波信号后，将ECHO置为高电平。当INIT信ECHO同时也变为低电平。因此，号变为低电平时，可以计算障碍物的距离，障碍物的距离=(INIT高电平时间,ECHO高电平的时间)×c/2 ,8,10, 。 图2 Fig2 超声传感器的时间计算 Timecalculatingofultrasonicsensor 测距声纳的参数如表1。 表1 Tab1 型号Polaroid600 测距声纳参数 Sonarparameterofdistancemeasurement 方向特性正向15? 距离范围0(15,10(7m ——————————————————————————————————————————————— 精度?3mm,3m 在距离地面高度为45cm、相隔为15?的同一环上均布其编号为1,24(逆时针布置)，如安装了24只超声传感器， 图3所示。超声传感器波速角为15?，超声传感器的最小作用距离为0(15m。 因为超声传感器之间的安装位置相差15?，而超声传感器的波速角为15?，如果超声波同时反射，有可能会有干扰。如果采用轮循方式，即一个接一个地发射超声波，虽然可以消除串扰回波的影响，但24只超声传感器循环一次周期较降低了采集频率。为了不降低采集频率的同时消除超长， # 4#，声的相互干扰，本系统将24只超声传感器分为A(1， 图4 Fig4 信息采集程序流程图 Flowchartofinformationcollectingprocess 3声纳数据测试 在实验中，为了避免入射角引起的误差，超声波都是垂 直射向干燥墙面(超声波对于表面等因素十分敏感)。30cm时，实验测量范围从40,640cm(距离为20，超声波读数无显示)，实验数据如表2所示。 表2Tab2 ——————————————————————————————————————————————— 声纳精度测试Precisiontestofsonar 实际距离(cm)4090140190240290340390440490540590实测距离(cm)4193144196244296344396447502553601 7#，10#，13#，16#，19#，22#)，B(2#，5#，8#，11#，14#，17#，20#， 66传感器与微系统 由表2可知，测出的读数普遍比实际距离大，误差在 第31卷 1%左右，此外声纳盲区与给定的参数出入比较大，因此，选择较大的障碍距离来完成实验。 :“盲区””。“盲声纳读数存在两大缺陷与“错误读数区”指的是为了消除超声波换能器发射超声波后的振铃现象，本声纳给定参数中驱动电路将信号屏蔽0(9ms，这对应的距离值就是15cm，即在小于15cm的范围内的障碍物，声只有在启动机器纳传感器是感受不到的。要解决这个问题， 前，将机器人放置在与障碍物距离至少要大于20cm(保险起也就是安全启动位置，但实际上旅行家II机器人见)的地方， 。“错误读数”与障碍物得距离至少要35cm是由入射角引起的，实验发现当入射角大于一个临界数值的时候，声纳读数就会产生错误，这是由于当超声波入射角过大的时候，声纳“错误读数”传感器接收不到回波信号而导致的。由于是个别现象，可以通过以前的记录来排除突然跳变的数据。4 ——————————————————————————————————————————————— 机器人避障实验 本实验研究的机器人是双轮差动机器人，如图5所示。其超声波传感器系统有24只超声传感器，可以获得机器人前后左右全方位的障碍物信息，具有操作方便、数据显示实时等特点 。 Fig6 图6 避障流程 Obstacleavoidanceprocess 人行进轨迹中，机器人通过声纳传感器感知到前方有障碍物，及时地做出避障，最终到达终点 。 图7 Fig7 机器人静态和动态避障 Staticanddynamicobstacleavoidanceofrobot 避障行为是在室内进行的，其中两次的实验模拟过程 图5 Fig5 机器人结构图 如图8、图9 。 ——————————————————————————————————————————————— Structurediagramofrobot 在本实验系统中，机器人是由北京博创兴盛机器人技术有限公司开发生产的旅行者II号，车载计算机采用联想Y450A-tsi。在实验场景中，有四排办公桌和刚性椅子的静态障碍物，以及人作为动态障碍物。软件方面，采用VC++6(0编译环境来编写控制程序。 # 21#，24#)避障行为控制算法最少需要用3只声纳(3， 图8 Fig8 静态避障示意图 来完成避障任务，基本思想是，当声纳读数小于某一预设数值时，说明前方有障碍物，机器人就转向，否则，继续向前比如:右方障碍物比较近，那么，控制机器人左转。避障走， 流程如图6所示。 当场景中存在静态和动态障碍物的时候，机器人不仅要探测静态障碍物的位置，同时也要探测动态障碍物的位置与运动方向，然后实行自主避障 ,8,10, Schematicdiagramofstaticobstacleavoidance 由图8、图9可知，避障算法的可行性得到验证，具有较好的实时性和鲁棒性。但在实验过程中，机器人的避障速偶尔在感知椅子这样的非完全实体障碍物时，避度比较慢， ——————————————————————————————————————————————— 障停止，机器人原地打转，这也是这一算法的缺陷。可以采用基 于栅格的方法或视场法来改进避障行为。5 结束语 本文为了避免入射角和固体材料引起的误差，直接将检验了声纳 的准确性与可应超声波垂直射向干燥的墙壁， (下转) 。图7描述了同时 存在2个静态障碍物和1个动态障碍物(走动的人)的机器人场 景。运动过程中，机器人逐渐接近静态障碍物，并且通过自身调整避 过障碍物。在某一时刻，人突然出现在机器 704 结 论 传感器与微系统第31卷 basedonmovingdirectionsintargettrackingsensornetwork ,J,(IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications，2008，17(8): 1426,1438( ,6,WangGuojun，WangHuan，CaoJiangnong(Energy-efficientdual predictionbaseddatagatheringforenvironmentalmonitoringapplications ,C,? IEEECommunicationSocietySubjectMatterExpertsforPublicationintheWC ——————————————————————————————————————————————— NC2007Proceedings，2007:3516,3521( ,7,孙焕平，周宗锡，何建华，等(一种面向目标跟踪的无线传感 (传感器与微系统，2010，29(5):125,器网络分簇算法,J,127( ,8,申兴发，李鸿斌，赵 军，等(面向目标跟踪的传感网络分布 J,(仪器仪表学报，2007，28(6):966,972(式组管理机制, ,9,LinKW，HsiehMingHua，TsengVS(Anovelprediction-based strategyforobjecttrackinginsensornetworksbyminingseamlesstemporalm ovementpatterns,J,(ExpertSystemswithApplica-tions，2010，37:2799,2807(,10,邓克波，刘 中(基于无线传感器网络动态簇的目标跟 宏，等(传感器网络中一种基于二级睡 (兵工学报，2008，29(10):1197,1202(踪,J, ,11,任倩倩，李建中，高 1971,1979( (计算机学报，2009，32(10):眠调度的目标跟踪,J, 为了在保证跟踪质量的同时减少系统能耗，本文分别另对目标跟踪前和目标跟踪过程中进行了节点睡眠调度，外，当跟踪目标丢失时能够动态地调度节点。为了提高协议的性能，提高能量利用率，进一——————————————————————————————————————————————— 步从休眠特定节点和节点预测角度进行了优化。 最后在Matlab7(0实验仿真平台上对所提出的协议进行仿真。 实验结果表明:本文所提出的睡眠调度机制能够在保证跟踪质量的同 时大幅度降低能耗，与没有引入睡眠调度的跟踪算法相比，本文算法 能降低1倍的能耗。参考文献: ,1,胡湘华，(计算机工程杨学军(传感网节点调度方法综述,J, 2008，30(3):93,96(与科学， ,2,任倩倩，李建中，李金宝，等(无线传感器网络中一种能 源有 (通信学报，2009，30(4):50,效的移动对象跟踪方法,J, 59( ,3,HuangCF，LeeHW，KuoSP， etal(Locationtrackinginawire-lesssensornetworksbymobileagentsandits datafusionstrate-gies,J,(TheComputerJournal，2004，47(4):448 ,460(,4,LeeWC，XuY(Onlocalizedpredictionforpowerefficientobject trackinginsensornetworks,C,? Proceedingsofthe23rdInterna-tionalConferenceonDistributedComputers SystemsWorkshops，2003:434,439( ,5,JiangBo，HanKai，RavindranB(Energyefficientsleepscheduling 作者简介: 王 楷(1981,)，男，重庆人，博士，讲师，主要从事无线传感 ——————————————————————————————————————————————— 器网络、移动机器人、机器视觉等研究。 檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸 (上接 ) ,3,姜道连，宁 延，袁世良(用AT89c205l设计超声波测距 J,(国外电子元器件，2000(12):2,3(仪, ,4,SuksakulchaiTS， WilkesDM(Sonarbehavior-basedfuzzycon-trolforamobilerobot,C,?2000IEEEInternationalConferenceonSystems，ManandCybernetics，2000，5:3532,3537(,5, 廖小翔(基于超声波传感器的移动机器人避障算法研D,(浙江:浙江理工大学，2005:15,16(究, ,6,SiegwartR，NourbakhshIR(自主移动机器人导论,M,(李人 2006:231,250(厚译(西安:西安交通大学出版社，,7,张 图9 Fig9 动态避障示意图 飞，陈卫东(具有声纳环的移动机器人及其自主行为研 J,(测控技术，2003，22(6):1,2(究, ——————————————————————————————————————————————— ,8,HuangJie，SupaongprapaT，TerakuraI，etal(Amodel-basedsound localizationsystemanditsapplicationtorobotnavigation ,J,(Ro-boticsandAutonomousSystems，1999，27:199,209( ,9,BorensteinJ，KorenY(Obstacleavoidancewithultrasonicsen-sors ,J,(IEEEJournalofRoboticsandAutomation，1988，4(2):134,137(,10,徐 德，皱 伟(室内移动式服务机器人的感知、定位及控 Schematicdiagramofdynamicobstacleavoidanceobstacle 用性。同时运用一种比较有效的避障算法来让机器人进行静态和动态避障，降低了机器人自主移动的经济成本与危险性，为将来轮椅式机器人的开发和改进提供了一定的理论参考和实验数据。然而，在艰苦的道路表面和复杂多变的环境中，机器人系统需要进一步改进和完善。参考文献: ,1,日本机器人学会(机器人技术,M,(新版(北京:科学出 2007:123,124(版社， ,2,蔡自兴，贺汉根，陈 虹(未知环境中移动机器人导航控制理 M,(北京:科学出版社，2008:256,258(制, 作者简介: 段丙涛(1988,)，男，湖北荆州人，硕士，研究方向为机器人——————————————————————————————————————————————— 定位与导航、机器人运动轨迹等。 2009:498,499(论与方法,M,(北京:科学出版社， ———————————————————————————————————————————————