（控制科学与工程专业论文）多传感器系统设计及其在机器人定位中的应用.pdf

国防科学技术大学研究生院学位论文 摘要 机器人足球比赛系统是一典型的多智能体系统协同控制实验研究平台。在机器人足球 世界杯( r 0 b o c u p ) 中型组比赛中，自主机器人所用的传统的也是现在较常用的定位方法是 利用全景视觉系统识别场上标志点( 如球门和边线) 通过几何运算得出自己的位置信息。 但是，中型组机器人足球比赛系统的发展趋势表明，仅使用视觉定位的方法面临越来越多 的挑战，采用其它类型的传感器，并设计有效的定位方法进行融合定位是足球机器人自定 位研究的最新领域。本文从底层传感器开发着手，到上层数据融合算法的实现，完成了一 个包括里程计、加速度计和电子罗盘的多传感器系统的设计与开发，并结合视觉定位系统 用k a l m a i l 滤波的方法实现了融合定位。 本文首先介绍了多传感器集成和融合技术的发展和多传感器信息融合系统的特点，总 结了多传感器系统拓扑结构，并对多传感器系统设计应考虑的问题进行了分析。按照灵活 性、可重用性、可扩展性、设备无关性等要求，采用自顶向下设计和自底向上开发相结合 的设计方法，对整个多传感器系统进行了功能模块划分和结构分层，讨论了各层的功能和 各个模块的设计方案。 然后本文提出了多传感器系统的底层传感器模块应具有通用性、可扩展性、对上层接 口透明、开发传承性、初级预处理和基于总线的数据传输等设计要求。选用p i c l 8 f 2 5 8 单 片机和嵌入式实时操作系统p i c o s l 8 ，为底层传感器模块提供了一个通用硬件开发平台。 并详细分析了嵌入式r t o sp i c o s l 8 的工作原理，对其内核源代码中存在的漏洞给予了修 正，基于该操作系统，给出了加速度计a d x l 2 0 2 和电子罗盘l p 3 2 0 0 开发的任务配置例程， 然后介绍了c a n 通讯模块的设计。 最后结合实验室自主设计的一个四轮全向移动机器人的运动学特征，设计了基于里程 计的四轮全向移动机器人测程定位算法，提出了利用两个双轴加速度传感器信息互补获得 平面全向移动平台运动完整性描述的方法对两个加速度传感器的编排方式和测量原理进 行了讨论和分析。通过分析本文选用的几种传感器和视觉在机器人定位应用中的特点，对 基于k a l m a n 滤波的融合方法在机器人定位中的应用进行了讨论，建立了机器人加速度模 型，并对其线性化，基于传感器测量和顸处理结果，建立了系统观测模型。并给出了实验 结果。 关键词 机器人足球世界杯；多传感器系统；嵌入式实时操作系统；自定位；数据融合 第1 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 a b s t r a c t i nr d b o c u pm a t c h ，t l l et r a d i t i o n a la n dc o m m o n 印p r o a c ht os e l i o c a l i z a t i o nf o rar o b o ti s t oi d e n t i 母s 哪em a d ( si nt l l ef i e l d ( s a yt l l eg o a l 柚ds i d e l i n e ) b a s e do na l lo m n i d i r e c t i o n a l v i s i o ns y s t e m a c t u a l 】y t h ed “e l o p i n gt r e l l do fm i d d l es i z e1 e a g u ei n d i c a t e st h a tl o c a l i z a t i o n j u s tb yv i s i o nf a c e sm o r ea l l dm o r ec h a l l e n g e s o ，t h em e m o db a s e do ni n d 白h i l a t i 衄如s i o n 埘也 a d o p t i n gm u c hm o r eo 也e rt y p e so f s e n s o r si san e wa i l d p r e v a i l r e s e a r c h 砸e af o r s e l f - l o c a l i z a t i o no f s o c c e rr o b o t t h i s1 1 1 e s i si n m ) d u c e st 1 1 ed e s i g na n di m p 】锄e n lo fam u 】t j s e n s o rs y s t 锄，w b j c hi s c o m p o s e do fe n c o d e r s ，a c c e l e r a t i o n sa n dac o m p a s s f i r s t l y ，a & rd e s c r i b i n g 也ed e v e l o p i n g h i s t o r ya n ds y s t e m i cc h a r a c t e r i s t i co fm l l l t i 一跳o rs y s t e m s ，t h i sm e s i ss 呦su ps e v e r a l 凡s i o n 蛐m c t u r ea n da r i a l y s e ss o m ec o n c e h i e dp o 洒t so fm u h i - s e n s o rs y s t c m s i nt l l i st l l e s i s ，也er o b o t s m u l t i s e l l s o rs y s t e mj sd e l 枷i n a t e dt om r e el a y e f 8a l l ds 印田a t e dj n t os e v e r a lm o d e l s ，a 1 1 d 也e d e s i g na n di m p l e m e n t 撕o no f 出e s em o d e l s 缸l c t i o ni sd i s c l l s s e da i l da 1 1 a l y z e di nd 以l _ t h e n ， t t l ec o n c e p t i o no fs m a r ts c n s o ri si m r o d u c e df o rm u m - s e n s o rs y s t e md e s i g nt oi m p r o v es y s t e m i c c h a r a c t e r i s t i ci n c l u d i n g ：n e x 主b i l i t y ，u n i v e r s a l i t y ，e x t c n d a b i l i t ) ，e x t e n d a b i l i 母，出哇ap r 印r o c e s s i n g ， s e l f - 删l l s 协b i l i t y ，d a t a 廿a n 州s s i o nb yb u s ，a j l ds oo n a c c o r d 堍t ot 1 1 i s ，al l | l i 训h 莉w a r e p la _ 响n ni sd e s i 驴e d f o rv a r i o l l st y p e so fs e i l s o r sb ya d o p t i i l gm i c r o c o n t r o l l e rp i c l 8 f 2 5 8a i l d a 1 1e m b e d d e dr e a l - t i m eo p e r a 6 0 ns y s t e m ( i u d s ) p l c o s l 8 a4 - w h e e lo 舳i o i r e c 6 0 n 雒r o b o ti su s e df o rr d b o c u pm s l ，w h i c hi sm u c hd i 矗b r 锄tf b m t i 耐i t i o n a lt w o w h e e lm o b i l er o b o t si nk i n e n l a t i cc h a r a c t e l s t i c s t h i st l l e s i s p r e s e n t s a 1 1 o d o m e t r ym o d e lf o r4 - w h e e lo m n i d i r e c t i o n a lm o b i l er o b o t sa n dp r o p o s e sam e m o dt oa c h i “e h o l o n o m i cd e s c r i p t i o no fr o b o t sk i n e m a t i cc h a r a c t e r i s t i c sb a s e do nt 、od u a l a ) 【i sa c c e l e m t i o n s w i mc o m b i n a t e dd a t a 舶me n c o d e r 、a c c e l e r a t i o n 、c o m p a s sa n dp o s e 行o ma no m n i - 曲c t i o n a l v i s i o ns y s t c m ，ak a l m a i lf i l t e ri sd e s i g n e dt o 如s ed a t af o rr o b o t ss e l f - l o c a l i z a t i o n r e s u l t so f e x d e r i m e n t sc o n c h 】d e s 让忙a c h i e e m e mo f d st h e s i s k e yw o r d s ：r o b o c u p ；m u h i s e n s o rs y s t e m ；e m b e d d e dr t o s ；s e l f l o c a l i z a t i o n ；d a t af l l s i o n 第1 i 啊 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除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和撰 写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学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。 学位论文题目：垒篮盛壅墨统盗盐丛甚查垫墨厶盟塞焦主鲍座旦 学位论文作者签名：垒l蔓姻日期：彬年月巧日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权国防 科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档，允许 论文被查阅和借阅：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。 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书。) 学位论文题目：查堡盛墨垂绫丛盐丛甚垒垫墨叁鲍塞垡主鲍座旦 彬硝 鞯 国防科学技术大学研究生院学位论文 第一章绪论 1 1 引言 机器人足球世界杯( r o b o c u p ) 是一个国际性的研究和教育组织，它通过提供一个标准 任务促进智能机器人的研究，包括理论、算法、智能体的结构、应用等方面。足球机器 人涉及人工智能、机器人学、通讯、传感、精密机械和仿生材料等诸多领域的前沿研究和 技术集成，从一个侧面反映了一个国家信息与自动化领域基础研究和高技术发展的水平。 我们也已经开发出了两代中型组机器人，它们分别采用双轮差动和四轮全向驱动方式，并 装有一个全景视觉系统用于定位。 对中型组足球机器人来说，赛场是一个动态而且有障碍物的环境，在相对高速( 3 5 m ，s ) 的情况下，准确地进行导航定位是至关重要的。很多自主机器人都要求能够移动到 合适的目标位置并执行预定的动作，而在机器人足球中，这要求还包括能够带球朝向对方 球门组织进攻或者将自己移动到球和己方球门中间进行防守，同时确保不会撞到球门、边 墙或其它停着甚至运动着的机器人上面。 现在最常用的定位方法是利用全景视觉，识别场上标志点( 如球门和边线) ，通过几 何运算得出自己的位置信息。但是，中型组的发展趋势表明，场上将会有更多的机器人进 行比赛，园遮挡造成标志点不完整或丢失不可避免；场地会更大，在场地边界时会很难得 到全局信息；机器人体之间的撞击几率增加，可能造成现有视觉系统出现物理偏差；机器 人速度更快，其它机器人随时可以出现成为障碍物等。因此，采用多种类型的传感器( 如 里程计、加速度计、电子罗盘等) 采集数据，以不同的方法获得机器人的位置姿态信息， 然后通过一定算法进行融合进行导航定位是必然的解决方案。 1 2 多传感器系统 从维纳的控制论开始，反馈就成了控制的基石，而反馈的基石则是传感器。对全自主 机器人而言，我们希望得到尽可能多的内部和外部信息，这就需要更多的传感器。但是， 首先由于设计、工艺、材料、环境等因素，单个传感器在精度、稳定性、可靠性等方面并 不能尽如人意；其次多个传感器在同一系统中并不一定完全相互独立，所以对多传感器信 息融合的研究在智能机器人研究领域就显得非常有意义。而传感器信息融合的方法、依据 和结果也将对智能测试方法、单片传感器系统设计以及冗余数据处理等方向提供理论支 持。 在r o b o c u p 中型组比赛中，机器人的任务就是按照给定的角色或任务，根据己知的环 境信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，自主地做出 第l 睫 国防科学技术大学研究生院学位论文 各种决策，并随时调整自身位置姿态，引导自身安全行驶或跟踪已知路径达到目标点，实 施抢球、带球或射门等动作。在此过程中，机器人要涉及到的基本行为有：自身位置姿态 和周围环境的感知与识别、路径规划、路径跟踪、障碍回避等。 单一传感器只能获得环境特征的部分信息段，为了更完整、准确地反映环境特征，有 必要在机器人j 。安装多种传感器，它们提供的信息有些是互补的，有些是冗余的，以一定 的方法融合这些互补或冗余的传感器信息，充分利用多传感器提供的信息，才能获得最佳 的、可靠的信息，从而更准确，更全面地反映出外界环境的特征，为决策提供正确的依据。 多传感器信息融合是协调使用多个传感器，把分布在不同位置的多个同质或异质传感器所 提供的局部不完整测量及相关联数据库中的相关信息加以综合，消除多传感器之间可能存 在的冗余和矛盾，并加以互补，降低其不确定性，获得对物体或环境的致性描述的过程。 多传感器集成与融合的研究始于2 0 世纪7 0 年代出，最早以军事领域的研究为主，1 9 8 4 年美国成立了数据融合专家组( d a t af u s i o ns u b p a f l e l ) ，并将相关研究列为国防至关重要的 2 1 项技术之一。从1 9 8 8 年前后开始，由于受应用领域特别是军事领域自动化和智能化要 求的驱动，这一方向的研究迅速升温，并扩展到很多其它领域，智能机器人也是其中之一。 1 9 8 9 年9 月，美籍华人r e l lc l u o 在m e et r 锄s a c t i o n so ns y s t e m ，m 锄a n dc y b e m a t i c s 上发 表了一篇影响深远的综述性文章“m u l t i s e f l s o ri n t e 龋l t i o na i l df u s i o n i nl i l t e l l i g e i l ts y s t e m s ”， 给出了多传感器融合系统的一般模式【l 】 钳f 嘲 厂百丽酉、厂1 菇n 门丽丽两 k3 e b 翻k 睡哪d e l，l 向_ 翻 图1 1 多传感器融合系统的一般模式“1 概括说来，使用多传感器系统和多信息融合技术将使系统具有如下特点【3 8 1 ： 信息的冗余性( r e d u n d a n ti n f 0 订n a t i o n ) 对于环境的某个特征，可以通过多个 传感器( 或者单个传感器的不同时刻) 得到它的多份信息，当一个甚至几个传感 第2 页 叠r r _ -l。ll。j1|iill。iil。iiiiilll圭 c旦葚蠹矗美器葛孚3 国防科学技术大学研究生院学位论文 器出现故障时，系统仍可以获得环境信息，以维持系统的正常运行。 信息的互补性( c o m p l e m e n t a r yi n f o m l a t i o n ) 不同类型的传感器可以为系统提 供不同性质的信息，这些信息从不同的角度反应环境的某个特征，具有互补性， 这有助于提高系统的精度。 信息处理的及时性( m o r et i m e l vh l 鼢t n a t i o n ) 各传感器处理过程相对独立， 整个处理过程可以采用分布式并行处理机制，从而提高信息处理的速度。 信息处理的低成本性( l e s sc o s l l yi n f o 打1 1 a t i o n ) 多个传感器可以用更少的代价 获得相当于昂贵的单一高精度传感器同样甚至更好的性能，因此可以大大降低系 统的成本。 1 3 机器人自定位方法 在r 0 b o c u p 中型组机器人比赛中，机器人的自定位是一个关键问题，它同时也是所有 自主移动机器人的一个基础性难题。根据定位所幂q 用的传感器信息处理方法，移动机器人 定位方法一般有下列三种口 ： 计算定位法。计算定位法一词起源于帆船时代的推导计算法，它是机器人确定当 前位置的一种简单的数学程序，通过给定时间内在行进路线上的位移和速度信息 推算机器人现在的位置。由于大部分( 并非全部) 移动机器人都是基于轮式驱动 或者其变性方案，用于计算定位法的传感器通常有编码器、解析器、电位器、同 步机、多普勒仪、加速度计、陀螺、电子罗盘等。 测距定位法。测距定位法主要利用的是环境的信息而不是自身的信息，它的基础 是对环境基本的几何描述，通过获得一些物体或标志点距离和方位的量化描述， 继而解释出机器人自身的当前位置。一般的方法有：几何定位法、渡越时间测量 法、焦点扫描法、返回信号强度测量法、相移测量法、干涉度量法等，利用的传 感器通常有摄像机、声纳、激光测距仪、近红外测距仪、雷达等。 感应定位法。感应定位法也是通过获取环境信息来实现机器人的定位，并且是依 赖环境特征获取自身位置的。它通过预设在环境中标志点或导引线，获取机器人 当前到达的位置信息。通常用于感应定位的传感器有霍尔元件、触觉传感器阵列、 光电开关等。 1 4 本文内容与结构 本文的研究对象是用于r 0 b o c u p 中型组机器人定位的多传感器集成和融合系统。国外 中型组机器人发展很快，多传感器信息融合的思想也开始有越来越多的体现，在r o b o c u p 中型组的统计文档中，总结了各参赛机器人使用传感器的情况，红外、超声、激光测距仪、 第3 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 罗盘、陀螺仪等各种传感器都有出现。在各个队的机器人描述文档中，将里程计的信息融 合进定位的做法已经较多。 国内中型组发展还处于起步阶段，从和各队的交流来看，很多机器人都只用了唯一的 视觉传感器信息，少数的守门员机器人上用到了超声传感器，用以测量相对球门的距离。 由于很多国内的中型组机器人都刚刚开发出来，在多传感器信息融合方面的研究还处于刚 起步的阶段。本文从最底层的传感器数据采集开始，逐步向上，完成了多传感器系统总体 设计、灵巧传感器软硬件开发，定位算法设计和基本的融合定位，设计并实现了一个应用 予r o b o c u p 中型组足球机器入定位，采用混合式和反馈式拓扑结构相结合的多传感器集成 和融合系统。概括起来，本文主要完成了以下的工作内容： 1 本文是多传感器集成与融合系统设计的一个完整的工程实现，完成了针对中 型组足球机器人定位的多传感器集成与融合系统总体设计，总结了设计时应 考虑的重要问题； 2 设计并实现了一套基于嵌入式实时操作系统( r t o s ) 的灵巧传感器开发平台， 详细分析了该r t o s 内核的工作原理，在其基础上进行了加速度计和电子罗 盘两种传感器的开发，规范了基于c a n 总线的上位机接口； 3 针对里程计数据和加速度数据以及它们的结构编排方式，设计了可靠的定位 算法： 4 读取全景视觉得到的定位结果，同里程计、加速度计、电子罗盘得到的结果， 利用k a l m a n 滤波进行信息融合； 5 结合自主设计的中型组足球机器人，对定位算法和融合定位结果进行实验， 给出了实验结果。 该论文结构如下： 第一章的绪论对多传感器系统、机器人定位方法和本文完成的工作进行了概要性的介 绍。 第二章是机器人多传感器系统的设计与开发，对应用于r o b o c u p 中型组足球机器人自 定位的多传感器系统进行了总体设计，介绍了传感器设计、系统各结构层与模块和系统的 拓扑结构。 第三章用单片机p i c l 8 f 2 5 8 和嵌入式实时操作系统p i c o s l 8 构建了一个传感器硬件开 发平台，并介绍了基于该平台对加速度传感器、电子罗盘和c a n 总线的开发。 第四章分别提出了机器入利用里程计和两个双轴加速度传感器实现自定位的算法。 第五章介绍了基于权系数和基于k a l m a l l 滤波的融合定位方法，并通过实验给出了融 合定位的结果。 第六章是对本文工作的总结和展望。 第4 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 第二章机器人多传感器系统设计 2 1 引言 在多传感器系统中，有一个至关重要的环节，那就是系统中单个传感器的设计与开发。 按照我国制定的“传感器通用术语”国家标准( g b 7 6 6 5 _ 8 7 ) ，传感器的定义如下：一，它 是由敏感元件和转换元件构成的一种检测装置，能检测出其感受到的被测量信息；二，他 能按一定的规律将被测量转换成电信号输出；三，传感器的输入输出之间存在确定关系， 能达到一定的测量精度、线性度和灵敏度指标“”1 。定义的传感器本身并不具备数据传输、 信息处理、信息存储及控制等能力，因此，在工程实践，尤其是多传感器系统中，传感器 管理是非常重要的工作，它包括传感器数据采集、传感器数据预处理、传感器编排、数据 传输等内容。 再则，多传感器系统有一定的复杂度，要求把分布在不同位置，处于不同状态的多个 同类或不同类型的传感器所提供的观测量加以综合，利用信息之间存在的冗余和互补，以 及不同信息之闻矛盾，降低测量的不确定性，以形成对环境特征相对完整一致的感知描述。 为提高多传感器系统规划的科学性，观测的快速性和正确性，以及开发的系统性，必须对 多传感器系统的总体设计合理规划。 本章内容结合实际工作，首先对传感器设计中应考虑的问题进行了总结，并结合足球 机器人自定位的任务需求介绍了传感器的选型，然后利用结构分层和系统模块化的思想， 系统设计了一个采用混合式和反馈式拓扑结构相结合的多传感器集成和融合系统。介绍了 多传感器系统的拓扑结构， 2 2 应用于足球机器人定位的传感器系统设计 2 2 1 传感器设计应该考虑的问题 大部分移动机器人研究的任务，都要求平台能从一个初始位置移动到另一个预定的位 置，同时尽可能避开其他固定或运动着的物体，这必然需要机器人配置合适的传感器去得 到环境信息，而且要求对环境信息的数据采集必须是实时的，还要和机器人所具备的计算 能力、机器人的动力源、机器人结构以及机器人动态性能相匹配。多传感器系统设计中不 仅要考虑传感器本身的性能符合设计需要，同时还要关注各个传感器之间的协调以及传感 器同整个系统的关系，概括起来，设计机器人多传感器系统应该考虑的问题可总结如下： 互补对环境的某一特征，不同类型传感器提供的信息应具有互补性； 测量范围选择传感器时应该考虑最小检测范围及最大有效范围； 第5 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 精度和分辨率根据任务需要，选择的传感器应有足够的能力反映环境特征的 变化； 尽可能完整描述环境特征的能力传感器应尽可能能够获得足够的有效信息： 实时操作数据更新的频率必须与平台推进的速度相适应： 简明的数据输出从数据处理的角度来看，输出格式应该简明的，过多的数据 和数据不足都一样没有意义，得到最需要的信息，才能提高系统整体效率： 简易性系统应该是低成本的，并且易于维护和升级，而无需特别的硬件改造； 可扩展性传感器的类型和数量可能因任务需要的不同而不尽相同，这就要求 系统具有良好的可扩展性： 功耗系统需要的功耗应越少越好，尤其在移动系统资源有限的条件下； 大小传感器系统的尺寸和重量必须在实际应用中给予考虑； 传感器灵巧性经过处理器进行前级处理的传感器，会对传感器管理提供很好 的支持，从而很大程度提高系统的性能和效率。 2 2 2 传感器选型 应用于机器人定位的方法有很多，在中型组足球机器人中，由于环境的特殊性，最普 遍采用的是摄像机识别场地标志物，通过几何定位法找到机器人自己的位置。我们设计的 机器人视觉系统是如图2 1 所示，它得到的是机器人本体向外辐射一定范围内的全景，机 器人通过找到场地标志线，应用内建的场地模型，找到当前自定位信息。 图2 1 全景视觉系统 这种方法全局性较好，其定位结果是绝对信息，但是对标志物的依赖性很强，且在同 一位置，不同时刻定位结果一致性较差。随着技术的发展，场地上的标志物越来越少，而 机器人的数量却在增加，互相之间的遮挡很容易造成标志线获取不完整甚至丢失标志线信 息，因此，设计中考虑应该选用一些能提供机器人相对位置变化的传感器，以同视觉定位 系统互补。在本系统设计中，综合考虑以上的各因素。拟利用以下主要器件、设备设计机 器人的灵巧传感器系统： 1 增量式光电编码器。光电编码器实际上是里程计的一种，其本质是连接在主 第6 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 轴上的光栅构成一个斩光器，切断一个对射光敏传感器的光路，产生一系列 正弦波或方波脉冲，脉冲计数值对应机器人驱动轮旋转的圈数。通过测程法 就可以精确解算出机器人的相对位置变化。在自主设计的中型组足球机器人 中，每个驱动电机配置了一个5 0 0 线输出的光电编码器。图z 2 所示既是一 般的增量式光电编码器丁作原理图。 a b 厂 旧| i 厂 厂 i lr r 17 了4 图2 2 增量式光电编码器工作原理图 加速度计。足球机器人在平面的运动可以抽象成一个刚体运动学问题，通过 精确测量机器人的即时加速度，可以准确地得到机器人的运动趋势和运动轨 迹。美国a d 公司生产的a d x l 2 0 2 是一种低成本、低功耗、功能完善的单片双 轴力平衡式加速度传感器，其测量范围为2 9 ，它既能测量动态加速度( 如振 动加速度) ，又能测量静态加速度( 如重力加速度) 。其输出为周期可调的脉宽 调制信号，可以直接与单片机或计数器连接。并且具有性能高、准确度高、 功耗低的特点( 输入电流小于0 6 l i l a ) 。a d x l 2 0 2 有很广泛的应用。主要用于 惯性导航、倾斜感应、地震监控及汽车保险等领域。a d ) c l 2 0 2 采用在硅片上经 表面微加工的多晶硅结构，用多晶硅的弹性元件支撑它并提供平衡加速度所 需的阻力。结构偏转是通过由独立的固定极板和附在工字梁上的中央极板组 成的可变电容来测量的。固定极板通过方波的每n 个相位控制。加速度计受 到加速度力后改变了可变电容的平衡，使输出方波的振幅与加速度成正比。 而相位解调技术用来提取信息，判断加速方向。与其它加速度计相比较， a d x l 2 0 2 可在很大程度上提高工作带宽，降低噪声影响，零重力偏差和温度漂 移也相对较低。 图2 3 加速度传感器内部结构 第7 贞 国防科学技术大学研究生院学位论文 电子罗盘。在机器人位置参数x ，y 和0 中，航向角。非常重要，因为它影响 着导航计算的累计误差。为了解决自动平台在真实世界中的导航问题，需要 一个能提供绝对行进方向和相对角速度信息的传感器。电子罗盘是已知广泛 应用的这类传感器中成本最低的，它没有运动部件，响应快，能经受冲击和 震动。地磁场的平均强度为o 5 g a u s s ，可以用一个随时问和空间波动的偶极子 描述，磁偶极子的两极大约距离中心4 4 0 k m ，其方向偏离地球自转轴1 1 。， 通过测量当前地磁场的强度，就能得到机器人当前的航向信息。在应用中选 取得是型号为l p 3 2 0 0 的磁阻电子罗盘，其精度可达l 。 2 3 应用于足球机器人定位的多传感器系统设计 多传感器系统包括很多不同的硬件设各( 如传感器) ，因此希望不同的厂商提供的硬 件设备不会对整个系统的性能造成影响，这就是设备无关性i 蚓：另一方面，未经处理的传 感器数据不能直接用于上层决策，需要经过一定的处理才能从中提取出有用的信息。为了 解决这两个问题，一种有效的解决方法就是采用结构分层和系统模块化的方法设计整个多 传感器系统，使系统具有合理的模块化程度，这是实现灵活性、可重用性、可扩展性以及 其它特性的前提条件。 r e nc l u o 所提出的多传感器融合系统的通用模式已经被广泛接受，该通用模型包含 的处理过程具有明显得分层结构【l 】。一般多传感器系统的集成框架包括三个基本层，自下 而上依次是传感器层、融合层和任务层。传感器层负责与硬件设备之间的交互，并且为融 合层提供所需的信息；在融合层，来自不同信息源的信息被格式化表示，然后对它们进行 融合处理，并将最终结果传送到任务层；任务层利用融合信息来完成不同的任务。为了满 足实际应用要求，每个基本层又可以分为若干个子层，例如有文献把融合层就分为数据层、 特征层和决策层p l 。在分层结构中，上层可以处理来自下层的请求，而下层可以为上层提 供服务，各层之问有专门的通信接口，这样使得下层的内部处理对上层而言是透明的。本 文的主要工作就集中在传感器层和融合层的设计与实现上。 利用这种结构分层和系统模块化的设计思想，在多传感器系统中，整个处理过程被分 解为若干个处理单元，包括传感器单元和融合单元。每个处理单元具有一定的功能，彼此 之间既相互联系，又相互独立，这种处理方式为机器人上层系统的软件设计提供了方便。 图2 4 用框图的形式描述了这种设计思想。 图2 4 结构分层和系统模块化 第8 负 国防科学技术大学研究生院学位论文 2 3 1 传感器层设计 1 灵巧传感器模块 在实际应用中，传感器大多仅是一种对特定环境特征提供信号输出敏感元件而已，要 构成机器人的多f 感器系统，必须进行必要的开发。分层结构要求了系统要有定的模块 化程度，以方便的实现系统的灵活性、可重用性和可扩展性，这种结构同时需要传感器层 对于融合层而言是透明的，这就需要首先引入灵巧传感器的概念。 灵巧传感器就是带有微处理器，兼有信息检测和一定信息处理功能的传感器，也有人 称其为“智能传感器”1 4 8 】。其主要特征就是将传感器检测信息的功能与微处理器的信息处 理功能有机的融合在一起。所以灵巧传感器被称为“s m a ns e n s o r ”，或者“i n i e l l i g e n ts e n s o r ”， 从功能上将，灵巧传感器一般能实现以下特点： ( 1 ) 具有自动调零、自校准、自标定功能。灵巧传感器不仅能检测测量对象参数， 还能进行自动的调零位、调平衡、校准等初始化功能，甚至完成自动标定的工 作； ( 2 ) 具有逻辑判断和信息处理的功能，能完成对敏感元件的信号调理或信号处理( 例 如对信号进行的预处理、线性化、自动补偿等) ： ( 3 ) 具有自诊断功能。灵巧传感器通过自检软件，能对传感器和系统的工作状态进 行定期或不定期的校验，诊断其工作是否正常并作出必要的响应，发出故障报 警或向上位机输出错误标识码，以便做相应处理； ( 4 ) 具有组态功能，使用灵活。在灵巧传感器系统中可设置多种模块化的硬件和软 件，用户可通过微处理器发出指令，改变灵巧传感器的硬件模块和软件模块的 组合状态，完成不同的测量功能。 ( 5 ) 具有数据存储和记忆功能，能随时存取检测数据。 ( 6 ) 具有双向通信功能，能通过r s 2 3 2 、r s 4 8 5 、1 2 c 、c a n 等标准总线借口，直接与 上位机通讯。 针对以上需求，设计方案选用单片机p i c l 8 f 2 5 8 作为灵巧传感器设计的处理器单元。 p i c l 8 f 2 5 8 是m l c r o c h 口公司的一款具有c a n 2 o 模块的单片机，支持4 0 m 的系统时钟， 一个指令周期也只需要4 个时钟周期，并具有强大的v o 功能和为数较多的硬件中断源， 具有3 2 k 片内n a s h r o m 和1 5 k r a m ，十分符合多传感器系统的数据采集需要，故选定其 为构成底层传感器模块的主控芯片。 从上述功能和系统需求可以看出，灵巧传感器相当于一个多任务系统，虽然利用传统 的前后台程序【5 开发方式也能实现，但前后台系统中，应用程序就是一个无限循环。循环 中调用函数完成相应的操作，这些操作称为后台任务；中断服务程序处理异步事件，这部 分称为前台行为。因为中断服务程序提供的信息一直要等到后台程序运行到该处理这个信 息时才得钊处理，所以最坏情况下的任务响应时间等于整个循环的执行时问。因为后台循 环的执行周期4 i 是常数，所以基于前后台模式的应_ e f j 软件丌发，虽然设计过程简单，但系 鹑9 负 国防科学技术大学研究生院学位论文 统功能单一，考虑到底层传感器模块自身的通用性和开发传承性，采用基于嵌入式实时操 作系统( r t o s ) 的软件开发模式是比较好的选择。表2 1 对常用的几种嵌入式r t o s 进行 了较为全面的比较。 表2 1 常用的几种r t o s 对比 名称 p i c l 8 0 s uc 0 s i is a l v oc m x 源码公开的免费实时内 源码公开的免费实时内商用实时内核商用实时内核 版权 核核 已在一个实际系统可靠性商通过了美国可靠性高 可靠性高 可靠性( r x c a n ) 中得到了戍f a a 认证 用 非常小。内核r o m 占用内核r 嗍占用量最少内核小，可裁剪r 州需较大 量小于l k ，r a m 最少需2 k ，r m 需求由具体应求很小，一般每个任务 内核大小 求约1 2 0 b y t e s 。用而定需4 1 2 b y t e s ，每个事 件需3 4 b y t e s 。 最多支持1 6 个任务，丰富最多支持6 4 个任较丰富书常丰富支持信号量、 1 6 个优先级，8 个事件。务支持信号量、事件事件管理、消息邮箱、 系统服务 标志组、消息邮箱、消消息队列、内存管理、 息队列、时间管理、内设备管理、t c p i p 协议 存管理等。 栈等 完全针对m i c r o c h i p 公被移植到了4 0 多种c p u较为广泛，适用于8 0 5 l非常广泛，适用于多种 适用硬件平 司的p i c l 8 f 系列单片上( 包括p i c l 8 f 系列单系列单片机、m i c r o c h i p型号的8 位、1 6 位、3 2 机开发 片机) 的8 位单片机、t i 的位、6 4 位处理器，支持 2 0 0 0 系列d s p 等大部分d s p 。 调试工具 免费获取较少一般丰富 基于0 s e k v d x 标准，但实际开发过程中可针对有三个版本，s a l v ol “e 有两个版本，c m x r t x 蔷 目前仅实现了其具体硬件优化内核，从为免费测试版s a l v os e为完全版，删x - 丁1 n y + 0 p e r 8 t i n gs y s t e m 部而进一步减少内核代为标准版，s a l v op r 0 为为简化版本 注 分码，提高系统实时性增强版 从表中的比较可以看出，p i c o s l 8 非常适用，其基于m i c r o c h i p 公司p i c l 8 f 系列单片 机的针对性，和它的编写标准也会给以后的开发和维护带来极大的方便。p i c o s l 8 有一个 实时内核，其反应时间为5 0 u s ，主要负责单片机的资源管理和任务调度。在多任务情况下 p i c o s l 8 支持任务按照优先级对处理器使用权的抢占。利用它，我们可以设计和构造一个 通用的灵巧传感器开发平台，其结构如图2 5 所示。 第l o 负 国防科学技术大学研究生院学位论文 2 c a n 通讯模块 图2 5 灵巧传感器模块结构图 目前在传感器系统中常用的串行总线主要有：l w i r e 总线、1 2 c 总线、s p i 总线、s m b u s 总线、m i c mw i r e 总线、r s 一2 3 2 c 串行接口、r s - 4 8 5 串行接口、u s b 总线、c a n 总线等。 在r o b o c u p 中型组机器人中，底层传感器与上位机数据传输实时性需求较高，要求为 5 0 m s ，1 0 字节传送。c a n 直接通信距离最大可达1 0 k m ( 速率5 k b s 以下) ，最高通信速率 可达1 m b s ( 此时距离最长为4 0 m ) ；底层传感器数量多，而c a n 通信节点数可达“o 个， 通信介质可以是双绞线、同轴电缆或光导纤维。c a n 协议强有力的错误处理能力，能保证 上位机与底层传感器系统间数据的准确无误的传输。因此，选用c a n 总线作为此系统的 现场总线完全符合底层传感器系统与上位机的准确、及时的数据交换的要求。 在中型组机器人中，上位机是一台便携式p c 机，其接口有限，通过c a n 适配器，上 位机也成为c a n 网中的一个节点，使上位机可连接的传感器数量大为增加，扩展灵活性 也大为提高。同时通过定制通讯协议和数据格式，也使得整个机器人软件系统的设计中， 只需访问一个外设就能实现对多个传感器的访问和控制，大大提高了系统的通用性。 2 3 2 融合层设计 1 定位算法模块 本文工作的目的是实现中型组足球机器人的自定位，因传感器类型的不同，其得到的 信息也币尽相同。同时，即使是同类型的传感器，因编排方式的不同，在定位算法上也有 不同的处理方式。 定位算法模块完成的功能包括基于码盘数据的测程定位法和基于双加速度计的惯性 导航法定位。测程法就是根据码盘数据和码盘同机器人本体的捷联结构，推算出机器人的 棚对化置变化。惯性导航浊通过测量机器人平面运动的加速度和角速度，积分得到机器人 第1 j 页 国防科学技术大学研究生院学位论文 的平面位移和航向变化量，推算出机器人的相对位置。 2 融合算法模块 通过自下而上的处理，融合算法模块得到了里程计的定位结果、加速度计的定位结果、 电子罗盘的航向信息以及从视觉系统读入的定位结果。其中里程计结果具有较高的精度， 但前提是机器人未发生滑程或死锁；加速度计结果真实反映机器人实际运动轨迹但有较 大的累积误差；电子罗盘输出的航向信息准确且无累积误差，但数据更新速度较慢：视觉 定位结果独立性强，但定位误差太大。另一方面，里程计和加速度计得到的都是机器人位 置变化的相对信息，电子罗盘和视觉得到的是机器人当前位置的绝对信息。因为这些定位 结果的冗余性和互补性，利用信息融合的方法得到高精度的稳定的定位结果输出是可行 的，也是必要的。 2 4 应用于足球机器人定位的多传感器系统拓扑结构 2 4 1 多传感器系统的拓扑结构及其特点 目前，多传感器系统所采用的拓扑结构主要有四种，即集中式结构、分布式结构、混 合式结构和反馈式结构4 “”。以往由于客观条件限制，系统结构比较简单，多采用集中式 结构。随着任务的复杂化和单个处理器处理能力的提高，取而代之的是分布式结构和混合 式结构，对实时性要求很高的系统中，则需要采用反馈式结构。 ( 1 ) 集中式结构。信息处理中心直接接收来自被融合传感器的原是信息，此时传感 器仅起到了数据采集的作用，没有预先对数据进行局部处理和压缩。该拓扑结 构如图2 6 所示。 图2 6 集中式结构 ( 2 ) 分布式结构。分布式信息融合系统中，各传感器本身的处理器已完成局部信扈、 处理，只向信息融合中心提供局部处理的结果。这一结构优点是冗余度高，计 国防科学技术大学研究生院学位论文 算负荷分布，信道压力轻，但由于各传感器进行了局部信息处理，阻断了原始 信息间的交流，可能会导致结果不同步。该拓扑结构如图2 7 所示。 陈磊1 一赢习 【一! 一一 传感器z ； j 局部处理- 一；信帚慧台 4 输出 。 i 传感器n 卜一局部处理 l j 图2 7 分布式结构 ( 3 ) 混合式结构。顾名思义，混合式结构既有集中处理，又有分布处理，如图2 8 所示，各传感器信息均可能被多次利用，这一结构可能能得到比较理想的融合 结果，结构复杂，计算量大。 r 一= 二= 二= ? 一 一一 传感器1l 一i 局部处珲l l ：型 l 图2 ，8 混合式结构 ( 4 ) 反馈式结构。当系统对处理的实时性要求很高时，利用传感器信息的相对连续 性和原始数据积累，将融合结果进行反馈再处理将是一种有效的途径。这样， 信息融合中心不仅接收来自传感器的原始信息，而且接收己获得的融合信息， 这样能够很好地提高处理速度，并增加系统的容错能力。 图2 9 反馈式结构 第l3 及 国防科学技术大学研究生院学位论文 2 4 2 应用于足球机器人定位的多传感器系统拓扑结构 足球机器人的应用在一个动态的，相对复杂的工作环境中，对机器人定位的精度和实 时性要求很高，因此在应用于足球机器人定位的多传感器系统具有数据量大，结构复杂， 冗余度高的特点，按照上文中提到的多传感器系统的拓扑结构的特点，为了满足足球机器 人定位的需求，本文设计并实现的是一个采用混合式和反馈式拓扑结构相结合的多传感器 集成和融合系统。图2 1 0 既为