（机械电子工程专业论文）基于神经网络的自主吸尘机器人混合感知系统设计及避障规划.pdf

浙江大学颈士学位论文 全文摘要 感知系统是机器人智能化的基础，它好比机器入的“眼睛”，廉价高效的混 合感知系统是本文设计的目标。本系统采用了基于b p 神经网络的智能避障算法 作为吸尘机器人的“大脑”，其中感知系统得到的障碍物信息作为神经网络的输 入。神经网络的输出作为行走电机的驱动信息，在该驱动信息的作用下机器人完 成避障策略。在由d s p 算法处理系统和单片机控制系统组成的机器人实验平台 上进行了实验，用实验验证了避障算法的有效性。 本文由四章组成，各章的主要内容如下。第一章介绍了国内外自主吸尘机器 人的研究现状，并且介绍了经典的移动机器人和主要的吸尘机器人的感知系统， 在此基础上提出了本文的研究内容。第二章在对超声波传感器和红外传感器特性 分析的基础上，给出了具有高可靠性和高抗干扰能力的混合感知系统的设计。基 于该感知系统，得到了大量关于超声波传感器和红外传感器特性的实验数据。第 三章具体介绍了基于神经网络的吸尘机器人智能避障算法的实现过程，用f o x p r o 建立训练样本的数据库，用v c 编程实现避障算法，并且将算法移植到d s p 系 统中。利用m a t l a b 提供的神经网络工具箱对b p 神经网络进行仿真设计，从 理论上验证了算法的有效性。并且在对b p 神经网络主要性能参数分析的基础上 得出了包括隐层神经元个数、学习速率和目标误差等参数的优化组合。第四章完 成了由d s p 和单片机构成的机器人实验平台的具体硬件设计，包括d s p 最小系 统设计、d s p 与单片机的h p i 通信、d s p 与液晶通过c p l d 实现时序匹配以及 单片机控制系统等。 关键词：吸尘机器人；红外传感器；超声波传感器；b p 神经网络；智能避 障：d s p 浙江大学硕士学位论文 a b s t r a c t n 圮f p s r l s o rs y s t e m ，w h i c hi st h e “e y e s ”o ft h er o b o t ，i st h ef o u n d a t i o no fr o b o t s i n t e l l i g e n c e s o ，t od e s i g nah y b r i ds a l s o rs y s t e mw i t hp e r f e c tp e r f o r m a n c ea n dl o w c o s ti st h ea i mo f t h i st h e s i s a n dt h ei n t e l l i g e n to b s t a c l e - a v o i d i n ga l g o r i t h mb a s e do n b pn e u r a ln e t w o r ki s d e s i g n e d a st h e 面n ”a l lt h e s ea r er e a l i z e do nt h e e x p e r i m e n t a lp l a t f o r mo f a na u t o n o m o u sc l e a n i n gr o b o t 1 1 1 eo b s t a c l ei n f o r m a t i o nw h i c hi sa p p e r e e i v e db yt h es o l k rs y s t e ma c t sa si n p u t o f t h eb pn e u r a ln e t w o r k , t h eo u t p u to f t h en e t w o r ka c t sa sc o m m a n d sw h i c hd r i v et h e m o t o r sa n dt h er o b o ti m p l e m e n tt h eo b s t a c l ea v o i d i n gb e h a v i o r sa c c o r d i n gt ot h e c o m m a n d s t h ee f f i c i e n c yo ft h eo b s t a c l ea v o i d a n c ea l g o r i t h mi sv a l i d a t e dw i t ht h e e x p e r i m e n t sw h i c ha l ec a r r i e do u to nt h er o b o te x p e r i m e n t a lp l a t f o r m , w h i c hi n c l u d e s t h ed s p s y s t e mf o rt h ea l g o r i t h mp r o c e s s i n ga n d t h em c uc o n t r o ls y s t e m t l l i st h e s i si n c l u d e s f o u rc h a p t e r s a n dt h ec o n t e n t sa r ea sf o l l o w s t h ef i r s t c h a p t e ri n t r o d u c e st h er e s e a r c hs t a t u so ft h ea u t o n o m o u sc l e a n i n gr o b o ta th o m em a d a b r o a d s o m ec l a s s i c a l8 a l s o rs y s t e m so ft h em o b i l er o b o t sa n dt h ec l e a n i n gr o b o t s a r ea l s oi n t r o d u c e di nt h i sc h a p t e r a tt h ee n d , t h em a i nr e s e a r c hc o n t e n to f t h i st h e s i s i sp r e s e n t e d i n c h a p t e r2 ，t h eh y b r i d s e n s o rs y s t e m 、i t hh i 曲r e l i a b i l i t ya n dp e r f e c t a n t i - j a m m i n gc a p a b i l i t yi sd e s i g n e dc o n s i d e r i n gt h ec h a r a c t e r i s t i co fs o n a rs e n s o r s a n di n f r a r e ds e n s o r s a n dm u c he x p e r i m e n t a ld a t aa b o u tt h ec h a r a c t e r i s t i co ft h e d e s i g n e ds e r l s o rs y s t e mi so b t a i n e da n da n a l y z e d t h et h i r dc h a p t e ri n t r o d u c e st h er e a l m a t i o no ft h ei n t e l l i g e n to b s t a c l ea v o i d a n c e a l g o r i t h mb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k t h ed e s i g n e db pn e u r a ln e t w o r ki ss i m u l a t e d w i t hm a t l a bn e u r a ln e t w o r kt o o l b o x a sw e l la st h ee f f i c i e n c yo ft h ea l g o r i t h m d i s c u s s e di nt h e o r y a n dt h eo p t i m a lc o n f i g u r a t i o no f p a r a m e t e r si so b t a i n e dt h r o u g h a n a l y z i n gt h ep e r f o r m a n c ep a r a m e t e r so f t h en e t w o r k i nc h a p t e r4 ，t h ea r c h i t e c t u r ea n di m p l e m e n t a t i o no ft h eh a r d w a r es y s t e mi s a d d r e s s e d 1 1 坨p l a t f o r mi n c l u d e st h em i n i n l u u la p p l i c a t i o ns y s t e mf o rd s p , t h em c u c o n t r o l s y s t e m t h eh p ic o m m u n i c a t i o nb e t w e e nd s pa n dm c u ,a n dt h e 矗 浙江大学硕士学位论文 t i m e - s e q u e n c em a t c h i n gb e t w e e nd s pa n dl c db yu s i n gc p l d k e yw o r d s ：a u t o n o m o u sc l e a n i n gr o b o t ；i n f r a r e ds e n s o r ；s o n a rs e n s o r ；b p n e u r a ln e t w o r k ；i n t e l l i g e n to b s t a c l ea v o i d a n c e ；e m b e d d e ds y s t e m 浙江大学硕士学位论文 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得盘姿盘堂或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 日 学位论文作者签名：本彖勇 签字日期： 劫口7 年 月2 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盘姿盘鲎有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和 借阅。本人授权迸姿盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名： 褓彰 导师签名： 签字日期：2 - o 口7 年 月 ，z 日签字日期： 移7 年 6 月1 日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 电话： 邮编： 浙江大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 自主吸尘机器人的特点 吸尘机器人将移动机器人技术和吸尘技术有机地融合起来，实现家庭、宾馆 及写字楼等室内环境的半自动或全自动清洁。自主吸尘机器人自带电源，小巧轻 便，操作简单；环境适应性强，可以在不同环境条件下工作：完全自主性，可以 在无人干预的条件下完成清扫和自行充电的过程。 自主吸尘机器人独特的工作环境和工作任务决定了吸尘机器人的特点。 1 ) 工作环境 自主吸尘机器人的工作环境主要为普通家庭环境，也可以用于机场候机厅、 展览馆、图书馆等公共场所。环境的共同特征为有限的封闭空间，平整干燥的地 板，复杂的家具以及人员、宠物的走动，因此可以归结为复杂多变，非结构化的 动态环境。 工作任务 自主吸尘机器人的任务是进行地面的清扫，这是它区别与其他服务机器人的 重要特征，其结构和功能都是据此来设计的。地面的材质差异很大，包括硬质地 板( 硬木、水泥、大理石等) 和软质地板( 短毛、中毛、长毛地毯等) ；工作对 象为地面垃圾，包括灰尘，纸屑以及其他一些小尺寸物体，而大尺寸物体不作为 机器人的处理对象。 同时，考虑到安全因素，机器人必须对人、宠物、家庭物品等不构成任何危 害，同时机器人还必须具备自我保护的能力，远离壁炉、楼梯等危险的地方，以 及自我服务的功能，在电力不足的情况可以自动充电，保证自己可以持续工作 f l , 2 , 3 a 。 1 2 自主吸尘机器人的研究现状 到目前为止，国内外很多公司都推出了各具特色的吸尘机器人产品。国外具 有代表性的公司有瑞典的e l e x t r o l u x 、美国的i r o b o t 公司、韩国的l g 以及德国 渐江大学硕士学位论文 的k a r c h e r 等。在国内，哈尔滨工业大学曾经进行了自主吸尘机器人的研究并完 成了研发工作，并与海尔公司合作进行产品化工作。浙江大学研制的具有自主知 识产权的吸尘机器人产品也已经开始产业化道路。下面介绍几款典型的自主吸尘 机器入产品。 1 瑞典e l e x t r o l u x 的t r i l o b i t e 瑞典的e l e x t r o l u x 于2 0 0 1 年推出了世界上第一款全自动的吸尘机器人，具有 1 0 0 多项创新性设计5 1 ( 图1 一1 ) 。 图1 一l 伊莱克斯的t r i l o b i t e t r i l o b i t e 具有三种清扫方式：正常模式，快速模式和定点模式。在正常模式 下，t r i l o b i t e 首先就近找墙，然后左转沿墙行走直到绕墙一周记录房间的大小， 同时清扫房间的边缘。然后进入主清扫程序，t r i l o b i t e 在由超声波传感器组成的 感知系统的辅助下自由行走于整个房间内。当感知系统检测到障碍物的时候， t r i l o b i t e 在离障碍物前几公分的地方停止然后转向。快速清扫模式与正常清扫模 式相比，只是没有沿墙清扫的行为。定点清扫模式用于清扫以机器人为圆心，大 约l m 左右的有限区域，清扫的轨迹成螺旋线形状。 t r i l o b i t e 性能良好的滚刷和大功率的真空吸尘系统保证了其良好的吸尘效 果，能够清扫微小的颗粒、头发等。采用性能良好的过滤网以防止灰尘再次逃逸 到空气中。灰尘盒的灰尘级别指示器可以指示灰尘盒是否装满。 t r i l o b i t e 具有友好的液晶界面来提供设置信息，并且具有基于液晶设置的可 编程定时器，用来设定定时清扫的时间。t r i l o b i t e 可以清扫较低的物体( 比如桌 椅及沙发) 下面的死角。 t r i l o b i t e 具有成熟的防悬浮、缠绕和跌落的能力，它的吸刷装置中装有一只 专利设计滑轮，可以越过电线或地毯边缘，不被绊住。t r i l o b i t e 装备的下视传感 器能够防止跌下楼梯。t r i l o b i t e 还具有电量检测和自动回归充电的功能。此外， t r i l o b i t e 还具有磁条检测功能，用户可以在危险的地方放置磁条。t r i l o b i t e 检测 2 浙江大学硕士学位论文 到磁条主动回避。 2 美国i r o b o t 的r o o m b a 美国i r o b o t 公司的“r o o m b a ”( 图i 一2 ) 是历史上销量最大的机器人， 在2 0 0 4 秋季成功销售了1 0 0 万台【6 】。 图1 2i r o b o t 的r o o m b a r o o m b a 具有沿墙和物体贴边清扫的功能。贴边的功能通过一对贴边的红外 传感器实现：红外发射器发射红外信号，红外接收器检测是否接收到返回的信号。 当红外接收器接收到反射信号时，r o o m b a 调整清扫方式以有效的贴边行走。 r o o m b a 采用三段式的清扫方式( 扫，刷，吸) ，旋转的边刷能够沿墙壁进行清 扫；两个反向旋转的刷子能够将较大的垃圾扫入吸风口；功率较大的真空吸尘器 能够有效的吸走灰尘和小颗粒的垃圾。r o o m b a 娇小，灵活、紧凑的体型能够到 达沙发等家具的下面进行清扫，比直立式的吸尘器有更广阔的清扫空间。 r o o m b a 前端放置了4 对防跌落的红外传感器。红外发射器发射红外线，红 外接收器根据是否接收到发射信号来确定楼梯的存在与否。r o o m b a 具有自主回 归充电的功能。前端装有红外接收器，能够通过接收从充电基站发送过来的对接 信号进行对接充电。r o o m b a 具有灰尘检测的能力，两个传感器安置在清扫刷子 的上面，当传感器检测到灰尘的存在时，r o o m b a 将集中清扫灰尘区域。 另外，r o o m b a 具有虚拟墙功能。虚拟墙放置在不想让机器人进入的区域。 虚拟墙发射红外信号，r o o m b a 的前端装有红外接收传感器。当r o o m b a 接收到 虚拟墙发射来的信号时，能够有效回避，以避免进入限定的区域。 3 韩国l g 的v - r 4 0 0 0 l g 研制的一款真空吸尘机器人，型号为l gv - r 4 0 0 0 ( 如图1 3 所示) ， 在韩国它还有一个形象的名字叫 r o b o k i n g 。它的外形大小为3 4 0 m i n x1 3 3 r a m ， 可谓非常小巧，每秒钟能前进o - 3 米，可持续工作7 0 分钟，充电需要2 5 小时。 浙江大学硕士学位论文 图1 3l g 的v r 4 0 0 0 r o b o k i n g 具有以下特点【7 】： 大功率的直流无刷电机。由于采用了直流无刷电动机，吸尘功率能够达到 1 0 0 w ，与同类的高端吸尘机器人吸尘功率3 0 一7 0 w 相比具有一定的优势。 高效长时间供电电池。r o b o k i n g 装备了锂电池，比采用其他电池能够延长3 到5 倍的使用时间。 卫生的双层h e p a ( h i g he f f i c i e n c yp e n e t r a t i o na i r ) 过滤器：第一层过滤为 灰尘袋，第二层过滤为排气装置。r o b o k i n g 采用了5 步骤的过滤系统和阀门以 保证垃圾桶内的灰尘不进入机器内部或重新返回空气，从而保证空气的清洁。 灵活的清扫方式。通过3 2 位微处理器控制的2 l 组传感器，r o b o k i n g 能够根 据清扫空间的形状和大小而灵活采取四种清扫方式。陀螺仪矩形清扫：首先从左 到右的梳状模式，然后从上到下的梳状模式完成清扫；螺旋形的清扫：在一个特 定的区域内来回清扫的增强型模式；可变矩形清扫：能够自动感知清扫空间的大 小而决定梳状清扫的间距；随机清扫模式：是比较快速的清扫方式。 射频遥控装置。由于红外遥控的距离较短并且当机器人在沙发等家具的地下 红外遥控失效，因此采用射频遥控模块，能够轻松实现1 0 m 半径范围的遥控。 4 德国k a r c h e r 的r c 3 0 0 0r o b o c l e a n e r r o b o c l e a n e r 最大的特点是基于基站的控制【s l ，如图1 4 所示。 基站除了具有垃圾收集箱的功能外，还具有工作方式、清扫方式的设定功能， 以及红外导航功能。基站发射红外导航信号，在r o b o c l e a n e r 上装备了环绕机器 人3 6 0 。的红外信号接收器，从而实现与基站的通信。 r o b o c l e a n e r 通过围在机器人周边的碰撞传感器感知环境信息，遇到障碍物 立即改变运动方向。其外围的一圈橡胶能够防止机器人碰撞过猛。 4 浙江大学硕士学位论文 图l 一4k a r c h e rr c 3 0 0 0r o b o c l e a n e r r o b o c l e a n e r 强大的吸尘系统保证了良好的吸尘效果。并且装备灰尘检测系 统，通过吸尘通道内的一对光电传感器，持续的监测吸尘的数量。当检测到吸收 灰尘输入量的增加时，自动开启四种清扫模式之一，在灰尘特别多的区域， r o b o c l e a n e r 来回清扫直至清扫干净。 r o b o c l e a n e r 弹性的行走轮能够轻松越过较低的障碍物，一对特殊的橡胶耳 朵防止r o b o c l e a n e r 在家具地下被卡住。此外，r o b o c l e a n e r 装配4 对防下跌的 下视传感器以及用于清扫墙角的边刷。采用了镍氢可充电电池，具有自主回归充 电的功能。 5 浙江大学的h o m e m b e r 本课题组自1 9 9 8 年以来，经过八年多坚持不懈的努力，已经研发出具有完 全自主知识产权的自主吸尘机器人，如图1 5 所示。 图l 一5 浙江大学研发的吸尘机器人( 本造型已申请专利) 该机器人具有障碍检测、自主规划、自主定位、自动回归充电、灰尘检测、 5 浙江大学硕士学位论文 自我保护以及遥控操作等功能，尤其具有持续工作时间长、吸尘能力强、一次清 扫覆盖率高等显著特点，其性能已经达到国际先进水平，部分性能已经处于国际 领先地位，并且在吸尘机器人的传感技术，自定位技术，路径规划技术，吸尘技 术以及机器人智能避障算法都有较深入的研究 9 , 1 0 , 1 1 , 1 2 , 1 3 , 1 4 , 1 5 , 1 6 17 1 。 1 3 吸尘机器人的感知系统 1 3 1 典型的移动机器人感知系统 由单一传感器组成的感知系统，存在有效探测范围小，数据可靠性低以及对 环境信息感知不全面等缺点，因此很多典型的移动机器人的视觉系统都是由多种 传感器共同组成，利用多传感器的信息互补，更好的提供机器人周围环境信息。 图i 一6 所示机器人是由m a r k a l a n t h i e r 等搭建的实验机器人1 8 l 。 图l 一6 装备了立体摄像机，红外传感器和超声波传感器的机器人 该实验系统的目标是通过对各种传感器得到的关于静态环境的信息进行融 合，从而建立静态环境的电子地图。该机器人的视觉系统由立体摄像机，红外传 感器和超声波传感器组成。 摄像机是立体双目的，通过软件编程摄像机能够以1 0 k h z 的速率提取单一机 器人位置的三维位置信息。摄像机能够以4 5 度的视角提供2 m 到1 0 m 距离范围 内的精确距离，从而实现单一图像处理较大面积的环境信息的功能。摄像机的一 个弱点是需要足够的光强并且自然光和人工光源的差异可能对其提取环境细节 造成影响。摄像机更加严重的缺陷是当缺乏环境细节或者遇到透明及金属表面时 传感器不能检测到环境信息。 虽然该摄像机能够为典型的室内环境提供精确的距离信息，但在没有距离检 测时经常存在“盲区”。因此，为了弥补摄像机的上述缺陷，采用了超声波传感 器和红外传感器来得到更加精确的环境信息。 6 浙江大学硕士学位论文 该机器人采用了2 4 个超声波传感器，分布在机器人的四周。超声波具有较 高的距离检测精度并且能够检测较远的距离( 1 0 m ) 。但是超声波的角度特性不 好，因为其波束较宽( 4 - 1 5 4 ) ，从而使得超声波不能区分波束角内的环境特征信 息，并且当物体远离机器人的时候这种缺陷表象的更加严重。同时，超声波的镜 面反射，多重回波以及窜扰使得超声波的测量结果不精确。一般通过从不同位置 测得的多重读数超声波能够测得相对精确的环境信息。当其作为其他传感器的补 充来确认是否由物体的存在时，超声波得到了很好的应用。另外，由于超声波不 是基于光学原理，因此超声波在光照不好以及存在透明物体( 窗户、玻璃门等) 的环境中得到很好的应用。 此外，机器人还装备了8 对红外接近觉传感器。这些红外传感器的主要缺点 是测量距离有限，只能精确测量o i m 至1 5 m 的距离。因此，为确定大障碍物的 形状，必须进行多次读数。红外传感器的另一个缺点是易受户外光线和障碍物颜 色以及反射率的影响，其中窗户以及金属性表面对其影响最大。红外传感器在检 测诸如墙壁，门口，书桌，壁橱等具有较大特征的障碍物时能够提供比摄像机和 超声波传感器更加精确的信息。 图i 一7 所示是由j o n a t h a nc o n n e l l 等开发的机器人感知系统【1 9 j 。 图1 7 装有超声波传感器，红外传感器和碰撞传感器的机器人系统 该机器人模仿马的功能，使用者可以通过操纵杆引导机器人的行走。机器人 的自动行为包括自主避障，沿着小道行走，遇到路口转向以及跟踪其他移动的物 体行走。从图中可以看出该机器人利用三种不同的传感器获取环境信息。在机器 人的前段和尾部装有碰撞传感器( 黑条所示) 来检测可能的碰撞，并且每个碰撞 条被分成两半以检测不同方向的碰撞。 围绕机器人四周的红外传感器用来作为机器人的局部导航。红外发射器发射 较窄波束的红外光束，红外接收器通过接收超过门槛强度的反射光来确认障碍物 的存在。传感器的发射波束向下倾斜一定的角度，以确保能够测得的障碍物实际 位于机器人和光束与地面的交点之间。 7 浙江大学硕士学位论文 两对超声波传感器放置在机器人的前端以使其发射接收区域交迭。每一侧接 收到的回波被划分为四个性质截然不同区域( 虚线所示) 的其中之一，从而帮助 机器人能够跟踪物体。 1 3 2 吸尘机器人的感知系统 目前国内外在吸尘机器人研究开发方面已取得一定的成果，也已经推出了各 具特色的吸尘机器人产品。但是，限于机器人的成本以及工作空间的限制( 要求 机器人体形灵活，能够在家具下面工作等) ，因此现在市场上的吸尘机器人的感 知系统大多有单一传感器组成。 e l e x t r o l u x 的t r i l o b i t e 的感知系统由超声波传感器组成。超声波发射器为一 个近半圆形的整体式发射器件，驱动信号经过升压以后加到发射器上；超声波接 收器上下错落布置在前端；利用超声波信号的渡越时间来计算障碍物距离。前端 为整体可移动的碰撞板，左右两个接触开关，能够迅速检测到与障碍物的碰撞。 此外，t r i l o b i t e 配备了磁检测的辅助感知系统。 i r o b o t 的r o o m b a 几乎不具备环境感知的能力，只能依靠碰撞板通过碰撞的 方式检测障碍物。但是r o o m b a 装备了红外下视传感器，防止r o o m b a 跌落楼梯； 还有一对用于贴边行走的红外传感器。此外，r o o m b a 配备了虚拟墙辅助感知系 统。 l g 的r o b o k i n g 配备了2 l 对传感器，用于感知系统的有7 对红外传感器。 但是l g 前一款的产品应用了较多的传感器，只是体积稍显笨重。包括1 4 个收 发同体的超声波传感器分上下错落布置，用于检测障碍物；四个红外接收传感器 布置在机器人顶部的转盘上，用于寻找充电座发射的特征信号；底部有四个红外 下视传感器，用于检测是否被提起或者是否遇到楼梯等。 浙江大学的第六代吸尘机器人h o m e m b e r 采用了以红外传感器为主体的视觉 系统，包括障碍物检测系统、下视传感器、碰撞传感器、红外虚拟墙等【2 】。并且 尝试搭建了基于c m o s 图像传感器的视觉系统，研究了摄像机标定理论，设计 了一种基于圆点阵列平面模板的摄像机标定方法，实现了c m o s 图像传感器的 摄像机标定，为视觉系统的升级奠定了理论基础 2 0 , 2 1 1 。 1 4 本文概要 在对国内外吸尘机器人以及典型移动机器人感知系统分析的基础上，根据吸 尘机器人工作环境的特点，本文设计了自主吸尘机器人的混合感知系统。该感知 系统包括超声波传感器、红外传感器以及碰撞传感器，高可靠和高抗干扰能力的 8 浙江大学硕士学位论文 感知系统是本文设计的目标。 为了适应自主吸尘机器人非结构化的工作环境，本文研究了基于b p 神经网 络的智能避障算法，并且成功移植到机器人处理系统中。利用m a t l a b 提供的 神经网络工具箱，对b p 神经网络的参数进行分析，得出了参数的优化组合。实 验证明，该算法的鲁棒性和容错性很强。 最后给出了机器人实验平台的具体设计过程。实验平台主要有用于算法处理 的d s p 系统，用于传感器信息处理和行走电机控制的单片机系统以及用于显示 d s p 内部工作状态和调试用的液晶显示模块等。 9 浙江大学硕士学位论文 第二章吸尘机器人混合感知系统设计 吸尘机器人的传感器用于对机器人自身以及外部环境信息的检测和处理，主 要可分为内传感器和外传感器两大类。其中，外传感器感知系统是本文讨论的重 点，主要有超声波传感器、红外传感器以及碰撞传感器组成。超声波传感器发射 4 0 1 d - i z 的超声波，通过渡越时间法测得距离障碍物的距离。红外传感器发射红外 光，通过接收超过一定强度的红外光而感知障碍物的存在。 2 1 吸尘机器人感知系统概述 吸尘机器人的内传感器主要用于测定机器人自身的参数( 包括速度，位姿 等) ，常用的有计程器、电磁罗盘以及编码器等；外传感器用于环境信息的感知， 可以利用触觉、接近觉和力觉传感器等实现感知，也可以利用激光、声纳进行测 速和测距等【2 2 】。下面介绍吸尘机器人系统常用的内传感器和外传感器及其应用。 2 1 1 内传感器 1 ) 光电编码器 系统采用增量式光电编码器，可以检测机器人的位移和速度。分别在两轮上 设计一个编码器装置，将驱动电机的角速度转换为电信号，从而检测单位时间内 轮子的运动距离。 增量式光电编码器通过对单相( a 或b ) 脉冲的计数来测得驱动电机的转速， 通过对a 相和b 相相位差的计算得出驱动电机的旋转方向，如图2 一l 所示。 a 厂 厂 b 广 广 ( a ) 正转 a广r b 广 广广 ( b ) 反转 图2 一l 增量式编码器信号 单位时间内，根据编码器信号就可以通过计算获得每个轮子运动方向和距 离。将两个轮子的数据进行拟合，进而推算出机器人整体的运动距离( t ，砂，) 1 0 浙江大学硕士学位论文 和旋转角度b 。 2 ) 陀螺仪 x = y a x i y = y ； o = - y a b ( 2 1 ) 利用陀螺的力学性质( 即在一定的初始条件和一定的外力矩在作用下，陀螺 在自转的同时绕着另一个固定的转轴旋转) 所制成的各种功能的陀螺装置称为陀 螺仪。 陀螺仪用来测量驱动电机的旋转角速度，测量值的一次积分和二次积分可分 别求出角度和位移参量。陀螺仪也称相对测角法，即测量角速度值，通过对其积 分计算出相对于起始方向的偏转角度【2 3 j 。 6 = l q 碡 ( 2 2 ) 其中，艿为在t 时刻相对起始方向的偏转角度，彩为瞬时角速度：t o 为起始 时刻。 利用编码器、陀螺仪等传感器计算单位时间内机器人的方位变化，并不断累 计，从而实时获得方位信息。但这种方法不能消除累计误差，可以引入外界信标， 来消除航位推测系统的累计误差2 1 。 3 ) 电池电压检测 系统采用镍氢电池作为供电电源，镍氢电池具有两个比较突出的优点：无污 染的绿色环保电池；无记忆性，可随时充电，而且充电前不需要放电，使用方便。 电池电压检测传感器的原理是通过a d 转换将电压信号转换成c p u 可以处 理的数字信号。在工作过程中，传感器主要用于检测镍氢电池的实时电压，当电 池电压低于设定值时，通知机器人回归充电：在充电过程中传感器检测电池电压 的变化，当电池电压出现设定的负增量a v 时，通知机器人充电过程结束。 浙江大学硕士学位论文 4 ) 电机过载保护 在工作过程中，行走电机、地刷电机( 驱动吸尘滚刷) 有可能被电线、杂物 等缠住，在电机被卡死的情况下，行走电机的驱动电流可以从正常情况下的o 2 a 左右，马上跳到1 a 左右，地刷电机的驱动电流也会从o 9 a 跳到2 a 。这样的过 载状况持续下去，肯定会损伤电机，导致严重后果。 电机的过载保护是由过流检测传感器实现的，其工作原理是通过测流电阻将 电流的变化转换成电压的变化，然后通过a d 转换将电压信号转换成c p u 可以 处理的数字信号。当检测的电压值超过限定值时，产生报警信号。 5 ) 温度传感器 吸尘机器人系统中温度传感器主要用来检测充电过程中电池的温度，当电池 温度过高时终止充电过程，以防止电池损坏。电池温度检测的传感器采用一种安 装在电池组内的负温度系数的热敏电阻。当温度升高时，热敏电阻阻值下降，热 敏电阻两端的压降发生变化，从而实现了温度变化到电压变化的映射关系。 2 1 2 外传感器 1 ) 视觉传感器 机器人通过视觉传感器获取环境中三维景物的二维图象，通过视觉处理算法 对一幅或多幅图象进行处理、分析和解释，得到有关景物的符号描述，并为特定 的任务提供有用的信息，用于引导机器人的动作【2 4 1 。 视觉传感器常用的固态传感器主要有c c d 和c m o s 两种类型。两者在内部 结构和制造工艺上差别很大。c c d 器件采集的图像质量高，但是系统较为复杂， 需要配备多个电源系统，以及信号处理系统、a d 、时序控制电路等，并且c c d 器件本身价格较高。而c m o s 器件，价格很低，内部可以集成信号处理电路、 a d 、时序电路等，只需要数字、模拟双电源，因此可以非常方便的嵌入应用系 统中，但是目前在图像质量上还没有能力与c c d 器件比拟。 文献 2 0 】 2 l 】提出基于c m o s 图像传感器的廉价双目立体视觉系统，应用于 吸尘机器人系统，增强机器人的全局信息获取能力。系统主要由三部分组成：图 像采集部分、图像存储部分以及控制与处理部分 2 ) 超声波传感器 超声波传感器实质上是由压电晶体制成的可逆换能器，它将对压电振子施加 1 2 浙江大学硕士学位论文 的电压信号转换成超声波信号发射；将辐射到压电振子上的超声波转换为电压信 号。 超声波传感器有超声波发射器、超声波接收器以及控制电路组成。超声波传 感器测距的工作原理如下： d j = d 2 ( 2 3 ) 其中：d 为距离被测物的距离；t 指从发射到接收的时间；c 指超声波在空气 中的传播速度，约为c = 3 4 0 m s ( 1 5 c ) ，具体传播速度c 与空气温度、压力有关。 当超声波声源为点时，声波由声源向四面八方辐射：如果声源的尺寸比波长 大时，则声源集中成一波束，以某一锥度扩散出去。当发射功率一定时，以极坐 标表示角度( 与传感器轴线的夹角) 与声波能量的关系( 图2 2 所示) ，目角 称为半扩散角。 图2 2 超声波发射半扩散角表示 当声源为圆板形时， s i n 0 ：x 三 d 其中，名是声波在介质中的波长；d 是声源直径；k 是常数， 即波束边缘声压为零时的值。 3 ) 红外传感器 ( 2 4 ) 一般取k = i 2 2 ， 红外线是介于可见光和微波之间的一种电磁波，它具有两相邻波的某些特 性。比如具有可见光的直线传播、反射、折射、散射、可被某些物体吸收以及可 以通过透镜将其聚焦等特性，同时具有微波的较强的穿透能力和贯穿某些不透明 物体等特性。机器人感知系统所用的传感器为主动型红外线传感器，包括红外发 射传感器和红外接收传感器。红外发射传感器主要由红外发光二极管组成，红外 接收传感器由光电二极管或光电三极管组成【2 5 郐, 2 7 1 。 红外发光二极管是采用砷化镓( g a a s ) 和砷铝化镓( g a a l a s ) 等材料制成， 用透明的树脂材料封装。其发光原理为二极管p n 结在正向偏压的作用下，p 型 侧的多数载流子一空穴向n 区扩散，n 型侧的多数载流子一电子向p 区扩散。 进入p 区的扩散电子成为少数载流子，并处于不稳定的激发状态，与p 区空穴复 合时将多余的能量以光子的形式辐射出来，称为复合发光。 3 浙江大学硕士学位论文 光电二极管是将红外光信号转换为电信号的半导体器件，其工作原理是半导 体的光生伏特效应原理。当光电二极管的p n 结受到光的照射后，能吸收光并将 光能转换为电能。光电二极管一般工作在预加偏压的工作方式，当受到光的照射 后，光电二极管中的反向电流与光照强度成正比。 4 ) 碰撞传感器 对于碰撞信号的检测，采用光电对管的检测方式( 如图2 3 所示) ，工作 可靠，寿命长。 图2 3 碰撞开关 在正常状态下，发光二极管与光电二极管之间没有遮挡物，光电二极管完全 接收到入射光，电路输出电压u o 为低；当机器人直接与障碍物发生碰撞，使碰 撞板向后发生位移，遮光板将红外发射管与光电管之间的光通道遮挡，光电二极 管接收的入射光强度减小，随之光电流也相应减小，因而电路输出电压u o 为高， 形成有效输出。 本课题重点在于设计由超声波传感器和红外传感器等外传感器构成的混合 感知系统，下面给出传感器信号处理系统的具体设计。 2 2 传感器信号处理系统 感知系统的设计目标是实时感知l o o m 范围内的障碍物，其中，超声波传感 器是通过限制超声波发射时间实现的。红外传感器是通过门槛电压比较电路，检 测到超过一定红外接收光的强度而感知障碍物。 传感器信号处理系统硬件电路主要包括信号发射电路，信号接收电路，信号 放大电路，门槛强度比较电路，鉴频电路以及路选电路组成，硬件系统框图如图 2 - - 4 所示 1 4 、 甲iilo十l上节 浙江大学硕士学位论文 2 2 1 信号发射电路 蓖 片 机 处 理 器 路选电路 信 号 接 收 电 路 圈上网 i 皇墅i 矍l 图2 4 传感器信号处理系统框图 超声波的发射频率为4 0 k h z ，红外发射二极管的脉冲发射频率为3 3 k h z 。超 声波传感器和红外传感器的发射电路都由音频锁相环l m 5 6 7 实现的【2 8 1 。 o 们，0 t b 甜d 可帅舳 “队a l m r n m i n 6 脏粥t 明 图2 5l m 5 6 7 内部功能框图 l m 5 6 7 是一款应用了锁相环技术的通用音频解码器，如图2 - - 5 所示。电路 由鉴相器，幅值检测器，环路滤波和压控振荡器v c o 构成。鉴相器与压控振荡 器组成一个锁相环，当输入信号在带宽范围内时，信号被p l l 锁定，如果输入 信号的幅值超过芯片内部的设定阈值时，输出口o c 门提供一个饱和接地。芯片 参数可以通过外部阻容元件进行配置，比如调节芯片的v c o 振荡频率，带宽和 输出延时等。振荡频率在0 0 1 h z 到5 0 0 k h z 的范围内可调，而带宽在0 到1 4 的范围内可调。同时，l m 5 6 7 具有低功耗，宽电压，中心频率稳定，对带宽以 外信号和噪声的抑制能力强等特点。 信号发射电路如所图2 6 所示： 放大滤波电路门槛强度比较 一 鉴频电路 妄墨言善 m h m 叭 o m 州 浙江大学硕士学位论文 图2 - - 6 信号发射电路 通过配置芯片外围的阻容元件，可以在5 脚输出o 0 1 5 0 0 k h z 的方波。频 率由下式计算得出： 缸兰试蠢( 2 - - 5 ) 因为超声波传感器的频带较窄，需要考虑发射频率稳定性问题。虽然通过 l m 5 6 7 可以自由选择振荡频率，但同时也带来频率不够稳定的缺点。l m 5 6 7 的 频率随温度变化有漂移，因此必须考虑l m 5 6 7 发射频率漂移与温度的关系，如 图2 7 所示为l m 5 6 7 工作在4 7 5 v 时特性。 图2 7l m 5 6 7 发射频率与温度的关系 在吸尘机器人正常工作温度下，l m 5 6 7 的发射频率漂移不会超过l ，即不 会超过0 4k h z ，这么大的变化量不足以影响超声波传感器的正常工作。 l m 5 6 7 输出频率的带宽可以由下式来近似计算： b w ：1 0 7 0 峰( 2 - - 6 ) 1 f o g 图2 8 所示为l m 5 6 7 产生的驱动超声波发射器的4 0k h z 脉冲。 1 6 浙江大学硕士学位论文 。 二王厂 二二n 二二广 二二 | 。 i。 。” 。挑” ”。” 图2 8l m 5 6 7 产生的4 0 k h z 脉冲 2 2 2 传感器驱动电路 1 超声波发射器驱动电路 图2 9 所示为超声波发射器驱动电压变化与发射声压s p l ( s o u n dp r e s s u r e l e v e l ) 的关系，由图可见，驱动电压越大，发射功率越大。并且驱动电压越大， 发射角锥度越小【2 9 】。 霉 = 参 o 2 8 。t 2 赣0 牾兹斟葛勰 图2 9 驱动电压的变化与发射声压的关系 超声波传感器的驱动电路比较简单，从l m 5 6 7 产生的驱动方波经过反向缓 冲器加到超声波发射器的两端即可。当然为了增大超声波发射器的发射功率，产 生较小的发射锥度角，可以采用图2 一l o 所示的发射方式，从l m 5 6 7 得到的振 荡频率经放大管放大后再发射。 1 7 荟俘竹吣话瓣皓 渐江大学硕士学位论文 2 红外发射驱动电路 图2 一l o 经过放大的超声波发射方式 红外发光二极管是一种电流驱动器件，它的基本驱动方式有直流恒定电流驱 动和直流脉动电流驱动。 直流恒定电流驱动是指恒定的驱动电压直接加在发射电路的两端，驱动电流 为正向平均电流，发出光强恒定的红外光。这种驱动方式常用于红外遥控开关电 路中的红外发射电路。 直流脉冲电流驱动的原理如图2 1 1 所示。驱动电压v 为脉冲电压，所以 红外发光二极管的驱动电流也为脉冲电流。红外光的有效传送距离与驱动功率峰 值成正比，而峰值功率又与所加的驱动电流峰值成正比。红外发光二极管的正向 工作电流扛与峰值电流五甲关系如下： ( 2 7 ) 其中：正向工作电流指采用直流恒定电流驱动方式的平均电流；峰值电流 j 品指采用直流脉冲驱动时的峰值驱动电流；j i 7 万为脉冲宽度的占空比。 图2 1 1 所示的为采用发光二极管串联方式脉冲驱动的发射电路。 囊 _ 广l ew 浙江大学硕士学位论文 其中，负载电阻r l 用来设计发光二极管的发射电流。 = ( 吃一