（机械电子工程专业论文）室内无线传感器网络环境下移动机器人路径跟踪的研究.pdf

武汉理工大学硕士学位论文 摘要 无线传感器网络( w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ，w s n ) 是由大量分布的不同规格 和功能的具有感知、计算和通信能力的微型传感器节点通过自组织的方式构成 的无线网络。大量传感器节点通过相互之间的分工协作，可实时感知、监测和 采集分布区域内的监测对象或周围环境的信息。移动机器人是机器人技术领域 中的一个重要分支，它涉及计算机、自动控制、机械、电子等多个学科。 本文以轮式移动机器人为平台，主要研究基于无线传感器网络的移动机器 人路径跟踪问题。移动机器人通过搭载无线传感器网络节点作为移动节点，配 合其它传感器节点，搭建一个能进行无线数据传输和移动节点位置标定的室内 无线传感器网络平台。利用该平台，用户通过上位机平台能方便实现路径的给 定、路径跟踪效果显示和室内全局环境探测等；移动机器人接收路径任务信息， 实时发送其运动状态信息给上位机平台。移动机器人通过自身传感器系统及测 速模块，获取机器人局部环境传感信息，并根据局部环境传感信息和路径任务 信息对其自身状态和所处环境进行分析，给出机器人的运动控制策略，从而实 现路径跟踪。 首先，详细介绍了国内外无线传感器网络与移动机器人领域的相关研究现 状。针对轮式移动机器人的路径跟踪控制需求，设计了以嵌入式系统( l p c 2 1 3 2 、 p c o s ) 为主、p i c m c u 为辅的机器人分级控制系统，构建了一个基于m i e a z 模块和t i n y o s 组件程序的无线传感器网络平台。 其次，详细分析了轮式移动机器人的动力学问题，提出并实现了基于非线 性p i d 控制与航向跟踪控制策略的移动机器人路径跟踪控制，进行了非线性p i e ) 控制的仿真研究。采用m a t l a bg u i 设计了一个用于路径跟踪研究的上位机路 径跟踪平台，并提出了一种基于机器人状态信息( l 0 ) 的移动机器人节点坐标 定位方法。 最后，在设计的移动机器人系统上，进行了有成效的路径跟踪实验，验证 并分析了本文提出的控制策略。 关键词：移动机器人，无线传感器网络，路径跟踪控制，p i d ，分级控制系统 武汉理工大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ( w s n ) i sa d - h o cw i r e l e s sn e t w o r kc o m p o s e do fl a r g e n u m b e ro fs e n s o rn o d e sw i t ht h e a b i l i t y o fa p p e r c e i v i n g , c o m p u t i n ga n d c o m m u n i c a t i n g b yt h em u t u a lc o o p e r a t i o no fl a r g en u m b e ro fs e n s o rn o d e s ，s e n s o r n e t w o r kc a r l s 豇l s e ，m o n i t o ra n dg a t h e rt h ei n f o r m a t i o no fag i v e no b j e c to r e n v i r o n m e n t m o b i l er o b o ti sa l li m p o r t a n tb r a n c hi nt h ef i e l do fr o b o tt e c h n o l o g y , w h i c hr e f e r st oc o m p u t e rs c i e n c e ，a u t o m a t i o n , m e c h a n i s m , e l e c t r o n i cs c i e n c e w i t ht h ep l a t f o r mo fw h e e l e dm o b i l er o b 吡t h i sp a p e rm a i n l ys t u d i e st h ep a t h t r a c k i n gp r o b l e mb a s e do nt h ew i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s t h em o b i l en o d e ，m a d eu p o ft h em o b i l er o b o ta n dw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r kn o d e s ，t o g t h e r 谢n lo t h e rs f f l l s o r n o d e s , c a ns e tu p 锄ni n d o o rw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r kp l a t f o r mf o rw i r e l e s sd a t a t r a n s m i s s i o na n dp o s i t i o nc a l i b r a t i o no fm o b i l en o d e s u s i n gt h ep l a t f o r m , u s e rc a n r e a l i z et h ep a t h 西v i n 吕t h ep a t ht r a c k i n gr e s u l t sd i s p l a ya n dt h ei n d o o re n v i r o n m e n t d e t e c t i n g , m o b i l er o b o tc a nr e c e i v ep a t hi n f o r m a t i o na n ds e n dr e a l t i m es t a t u s i n f o r m a t i o nt ot h ep cp l a t f o r m u s i n gs e l l s o rs y s t e ma n ds p e e dm e a s u r e m e n tm o d u l e , t h em o b i l er o b o tc a no b t a i nt h el o c a le n v i r o n m e n ti n f o r m a t i o n t h em o b i l er o b o t a n a l y s e si t so w ns t a t ea n de n v i r o n m e n tw i t ht h el o c a le n v i r o n m e n ti n f o r m a t i o na n d p a t hi n f o r m a t i o n , t h e ng e t st h em o t i o nc o n t r o ls t r a t e g i e st oa c h i e v ep a t ht r a c k i n g f i r s t l y , t h er e s e a r c hs t a t u so fw s na n dm o b i l er o b o ta th o m ea n da b r o a di s d e s c r i b e di nd e t a i l a c c o r d i n gt ot h en e e d so fp a t ht r a c k i n gc o n t r o lf o rw h e e l e d m o b i l er o b o lt h i sp a p e rd e s i g n sa n di m p l e m e n t sar o b o tc o n t r o ls y s t e mw h i c hh a s t w ol a y e r sw i t hl p c 213 2 ( a r m 7 ) a sm a i na n dp i c - m c u 弱a s s i s t a n t ，a n db u i l d sa w s n p l a t f o r mb a s e do nt h em i c a zm o d u l ea n dt i n y o s s e c o n d l y , t h ed y n a m i c sp r o b l e mo fw h e e l e dm o b i l er o b o ti sa n a l y z e di nd e t a i l 1 1 坞p a t ht r a c k i n gc o n t r o lo fr o b o tb a s e do nn o n l i n e a rc o n t r o ls t r a t e g ya n dh e a d i n g a n g l et r a c k i n gi sp r o p o s e da n dr e a l i z e d ，w i t hs i m u l a t i o ns t u d yo ft h en o n l i n e a rp i d c o n t r 0 1 u s i n gm a t l a bg u i ，t h i sp a p e rd e s i g n sap cp l a t f o r mf o rt h es t u d yo fp a t h t r a c k i n g ，a n dp r o p o s e sap o s i t i o n i n gm e t h o df o rm o b i l er o b o tn o d eb a s e do nt h er o b o t i i 武汉理工大学硕士学位论文 s t a t ei n f o r m a t i o n ( l ，0 ) f i n a l l y , u s i n gt h em o b i l er o b o ts y s t e m ，s o m ee x p e r i m e n t so fp a t ht r a c k i n ga r e c a r r i e do u tt ot e s ta n da n a l y s i so ft h ec o n t r o ls t r a t e g yp r e s e n t e di nt h i sp a p e r k e yw o r d s ：m o b i l er o b o t ，w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k s ，p a t ht r a c k i n g , p i d ， m u l t i l e v e lc o n t r o ls y s t e m i i i 独创性声明 本人声明，所呈交的论文是我个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，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构 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了谢意。 研究生签名；罩鼬日期二江泣艮j j7 关于论文使用授权的说明 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，i l p ：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部内容， 可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 研究生签名：j 她导师签名 日期 神2 、；、崎 武汉理工大学硕士学位论文 1 1 研究背景 第1 章绪论 无线传感器网络是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识 高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代 网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，能够通过各类集成化的微型传 感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，这些信息通过 无线方式被发送，并以自组多跳的网络方式传送到用户终端，可以无论何时何 地都能向人们提供需要的信息。借助于传感器节点中内置的形式多样的传感器 件，可以测量所在周边环境的热、红外、声纳、雷达和地震波等信号，从而探 测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成份、移动物体的大小、速度 和方向等等众多我们感兴趣的物质现象。无线传感器网络是一种全新的信息获 取和信息处理模式。 移动机器人的研究始于6 0 年代斯坦福研究院( s r i ) ，现在已是机器人学中的 一个重要分支。从阿波罗登月计划中的月球车到n a s a 行星漫游计划中的六轮 采样车，从西方各国正在加紧研究的战场巡逻机器人、侦察车到新近研制的管 道清洗检测机器人，都充分显示出移动机器人正以极其广阔的应用前景而成为 智能机器人发展的方向之一。与位置固定的机器人相比，移动机器人的工作环 境具有非结构化和不确定性的特点，因而对机器人的性能提出了更高的要求， 不仅要求机器人能完成特定的功能，还需要机器人具有行走功能，对外感知能 力以及局部的路径规划能力等，这就需要研究人员考虑更多的方面，如动态规 划、环境感知、多传感信息融合等等。由此可见，移动机器入是一个集环境感 知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合动态系统【1 2 】【1 3 】【1 4 1 。 目前在欧美、日本等发达国家，移动式服务机器人已广泛应用于五大领域：医 疗福利服务、商场超市服务、餐厅旅馆服务、维修清洗服务和家庭服务。 1 2 研究的目的、意义 本课题研究的主要目的是利用无线传感器网络的自组织、可靠、以数据为 武汉理。r 大学硕士学位论文 中心以及应用相关的特点，搭建一个能进行无线数据传输和移动节点位置标定 的室内无线传感器网络平台。利用该平台，用户能方便实现路径的给定、路径 跟踪效果显示和室内全局环境探测等；移动机器人通过该平台接收路径任务信 一息，实时发送其运动状态信息给上位机平台。移动机器人通过自身传感器系统 及测速模块，获取机器人局部环境传感信息，并根据局部环境传感信息和路径 任务信息对其自身状态和所处环境进行分析，给出机器人的运动控制策略，从 而实现路径跟踪。 在己知路径和环境时，要求移动机器人快速而准确的进行路径跟踪是移动 机器人技术中的一个关键技术。现有的路径跟踪研究大都基于视觉系统来展开 的，利用视觉系统来获取外部环境信息，鲜有利用同渐成熟的无线传感器网络 来进行这方面的研究。通过无线传感器网络，可以极大的扩展机器人的环境感 知能力，基于无线传感器网络进行移动机器人路径跟踪的研究具重要的理论意 义和应用价值。 1 3 国内外研究现状 1 3 1 无线传感器网络 在当今信息技术飞速发展的时代，以i n t e m e t 为代表的信息网络给人们的生 活带来巨大的变化。微电子技术、计算技术和无线通信技术的进步，推动了低 功耗多功能传感器的快速发展，使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处 理和无线通信等多种功能。随机分布的集成有传感器、数据处理单元和通信模 块的微小节点通过自组织方式构成网络，借助于节点中内置形式多样的传感器 测量所在周边环境的热、红外、声纳、雷达和地震波信号，从而探测包括温度、 湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多 我们感兴趣的物理量【l 】。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微 型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统， 其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给 观察者。传感器、感知对象和观察者构成了传感器网络的三个要素【2 】。如果说 i n t e m e t 构成了逻辑上的信息世界，改变了人与人之间的沟通方式，那么，无线 传感器网络就是将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界融合在一起，改变人 2 武汉理工大学硕士学位论文 类与自然界的交互方式【3 1 。美国商业周刊和m i t 技术评论在预测未来技术发展 的报告中，分别将无线传感器网络列为2 1 世纪最有影响的2 l 项技术和改变世 界的1 0 大技术之一【4 】【5 l 。 无线传感器网络是指在特定应用环境中布置的传感器节点以无线通信方式 组织成网络，传感器节点完成指定的数据采集工作，节点通过无线传感器网络 将数据发送到网络中，并最终由特定的应用接收。传感器节点集成传感器件、 数据处理单元和通信模块，并通过自组织的方式构成网络。借助于传感器节点 中内置的形式多样的传感器件，可以测量所在周边环境的热、红外、声纳、雷 达和地震波等信号，从而探测包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成 份、移动物体的大小、速度和方向等等众多我们感兴趣的物质现象。无线传感 器网络是一种全新的信息获取和信息处理模式【6 】。 图1 1 给出了一个典型的无线传感器网络的结构。这个网络由传感器节点、 s i n k ( 接收发送器) 节点、i n t e r n e t 、任务管理节点等部分构成。传感器节点散布在 指定的感知区域内，每个节点都可以收集数据，并通过多跳路由方式把数据传 送到s i n k 。s i n k 也可以用同样的方式将信息发送给各节点。s i n k 直接与i n t e r n e t 相连，通过l u t e r n e t 实现任务管理节点( 即观察者) 与传感器之间的通信。 传感器节点 图1 1一个典型的传感器网络结构 1 无线传感器网络的体系结构 无线传感器网络的结构多变，不同的应用场合采用不同的结构。但从总体 上来说，无线传感器网络可以分为硬件层和软件层两层，如图1 2 所示。硬件 层实现对传感器的控制如数据的接收、转换和无线通信电路的控制。软件层则 是在硬件层的基础之上实现通信协议、路由选择、能耗管理以及应用管理等方 面的功能。在一些复杂的无线传感器网络中硬件层和软件层可以进一步分成好 几个层，如软件层中可以分成路由层、链路层、应用层等。 3 武汉理工大学硕士学位论文 软件层 闰旧阁 | 篓l l 垂 茎f | 耋f i 量i l jl 叫l jl 叫l j 硬件层 图l - 2 无线传感器网络体系结构 2 无线传感器网络的特征 无线传感器网络的网络结构及其成网技术，有多种形态和方式。无线传感 器网络的集中式结构类似于移动通信的蜂窝结构，集中管理；无线传感器网络 的分布式结构，类似于a d - h o e 网络结构，可自组织网络接入连接，分布管理； 无线传感器网状式结构，网状分布连接和管理。 鉴于无线传感器网络的以上特殊性，其硬件组成、协议体系等方面同其他 移动通信领域相比，也存在着许多不同之处。主要体现在以下几个方面： ( 1 ) 无线传感器网络由于其使用环境的特殊性，不允许频繁的补充能量，需 要节点有低能耗的特点； ( 2 ) 网络规模更为庞大，节点数目更多，因此还要求传感器节点必须具有成 本低、体积小功耗低、工作时间长的特点，但与此同时其通信能力和计算存储 能力也就变得非常有限； ( 3 ) 网络节点易失效，因此要求节点可以动态自适应网络规模和节点个数的 变化。 3 无线传感器网的研究进展 在美国军方、美国国家自然科学基金和一些跨国企业的支持下，美国在9 0 年代初便开展了无线传感器网络的研究和开发。其中具有代表性的项目包括： 1 9 9 3 1 9 9 9 年间由美国国防高级研究计划署( d a r p a ) 资助，加州大学洛杉矶 分校( u c l a ) 承担的w i n s 项目【刀。w i n s ( w i r e l e s si n t e g r a t e dn e t w o r ks e n s o r s ) 项目 由u c l a 电子工程系展开，w i n s 提供了分布式网络，以及到传感器节点的i n t e r n e t 连接，控制和处理器嵌入在装置、设备和环境中。w i n s 网络将是一种新的监控 4 武汉理工大学硕士学位论文 和控制方式，在运输业、制造业、卫生保健、环境监控和安全保险等领域都有 广泛的应用前景。w i n s 在一个紧凑的系统中组合了微传感器技术、低功耗信号 处理、低功耗计算、低功耗的无线网络通信计算等。w i n s 网络将在建筑、原料 和环境方面提供集传感和局部控制的嵌入式智能系统【8 】。 1 9 9 9 2 0 0 1 年间由d a p r a 资助，u cb e r k e l e y 承担的s m a r td u s t 项目；由 加州伯克利分校开展的s m a r t d u s t 项目【9 1 ，它的科学工程上的目标是为展示一个 完整的传感通信系统可以集成到一个立方体状的毫米级的包中。这包括了在小 型化、集成和能量管理方面的改进式和革命式的提高。研究者并不专注于某种 特定的传感器。由于受d a r p a 的赞助，研究者演示了s m a r t d u s t 在军事相关方面 的应用，另外研究者也在商业领域开展了一些示范应用。 1 9 9 8 2 0 0 2 年d a r p a 资助，加州大学伯克利分校等2 5 个机构联合承担的 s e i l s i t 计划【1 0 1 ；主要研究适应战场高度动态环境、可以快速进行任务分配和查 询的反应式网络技术和旨在发挥网络化观测优势的协作信息处理技术。 1 9 9 9 2 0 0 4 年间海军研究办公室的s e a w e b 计划。该计划研究基于水声通信 的传感器网络的组网技术，验证了水声传感器网络系统在水声监控方面应用的 可行性，取得了一些基础数据。 由n a s a ( 美国国家航空和宇宙航行局) 发起的s e n s o rw e b s 项引】也是关于 无线传感器网络的一个重要研究项目。s e n s o rw e b s 将是一种新型的监控和探测 环境的手段，它是一种独立的网络，有无线的内部通信的传感器节点组成，这 些传感器节点被布置以监控和探测无限范围的环境。这些传感器设备可以被剪 裁以符合所要探测的环境条件约束。 1 3 2 移动机器人及其关键技术 移动机器人技术是- - f 多学科交叉综合的高新技术，是机器人研究领域的 一个重要分支，它涉及诸多的学科，包括材料力学、机械传动、机械制造、动 力学、运动学、控制论、电气工程、自动控制理论、计算机技术、生物、伦理 学等诸多方面。第一台工业机器人于2 0 世纪6 0 年代初在美国新泽西州的通用 汽车制造厂安装使用。该产品在2 0 世纪6 0 年代出n n 日本，从2 0 世纪8 0 年 代中期起，对工业机器人的研究与应用在日本迅速发展并步入了黄金时代。与 此同时，移动机器人的研究工作也进入了快速发展阶段。 移动机器人按其控制方式的不同可以分为遥控式、半自主式和自主式三种； 5 武汉理工大学硕士学位论文 按其工作环境的不同可以分为户外移动机器人和室内移动机器人两种。自主式 移动机器人可以在没有人工干预或极少人工干预的条件下，在一定的环境中有 目的地移动和完成指定的任务。自主式移动机器人是一个组成及结构非常复杂 的系统，具有加速、减速，前进、后退以及转弯等功能，并具有任务分析，路 径规划，导航，信息检测和信息融合，自主决策等类似人类活动的人工智能 1 2 1 1 3 1 4 o 目前，针对移动机器人所进行的研究是以研制高水平的环境信息感知技术、 信息处理技术、高适应性的移动机器人控制技术，真实环境下的规划技术为标 志的。随着传感技术、计算机科学、人工智能及其它相关学科的迅速发展，移 动机器人正向着智能化方向发展。移动机器人技术涉及到的关键技术主要包括 一下技术： 1 导航与定位技术 导航技术是移动机器人核心技术之一，也是机器人控制中的一个热点问题。 导航技术主要解决d w h y t e 提出的三个问题：1 ) 我现在在何处? 2 ) 我要往何处 去? 3 ) 如何到该处? 其中问题1 ) 是导航技术中定位问题；问题2 ) 、3 ) 是导航系 统中路径规划与跟踪问题旧。 定位问题主要解决的是如何确定机器人在其作业环境中所处位置，即如何 利用先验环境地图信息、机器人位姿的当前估计以及传感器的观测值等输入信 息，经过一定的处理和变换，得到机器人当前位姿更为准确的估计。机器人的 定位方式取决于所采用的传感器。目前移动机器人通常采用的定位传感器包括 里程计、摄像机、激光雷达、超声波、红外线、微波雷达、陀螺仪、指南针、 速度或加速度计、触觉或接近觉传感器等。定位技术主要包括：绝对定位和相 对定位技术两类。绝对定位采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配或全球 定位系统( g p s ) 进行定位，定位精度较高。这几种方法中，信标或标识牌的建设 和维护成本较高，地图匹配技术处理速度慢，g p s 只能用于室外，目前民用级 的精度不高( 1 0 r e 3 0 m ) ，所用的位置计算方法包括三视角法、三视距法、模型匹 配算法等。相对定位是通过测量机器人相对于初始位置的距离和方向来确定机 器人的当前位置，通常也称为航位推算法，所用的传感器主要为里程计、速度 陀螺、加速度计等。采用航位推算法时机器人的位姿是自我推算出来的，因而 不需要对外界环境的感知信息，但是这种方法的漂移误差会随时间累积，不适 于精确定位。相比较而言，绝对定位和相对定位方法各有优缺点，在应用时相 6 武汉理工大学硕士学位论文 辅相成，如何将两者结合以形成更加准确可靠的定位系统是目前定位技术主要 的研究方向之一。 与定位方法相比，移动机器人的导航方式更为丰富，这些导航方式各有其特点， 适合不同的应用环境。目前已经研究过电磁导航【1 6 1 、视觉导航【1 7 1 、超声波导航f 1 扪、 红外导航【1 9 1 、惯性导航 2 0 1 、激光雷达导航【2 l 】等。 2 路径规划与路径跟踪 路径规划是自主式移动机器人导航的基本环节之一。该问题的主要目标是 搜索一条从起始状态到目标状态的无碰路径。 通常移动机器人路径规划问题的主要目标是：能够在环境地图中寻找一条 路径，保证机器人沿该路径移动时不与外界发生碰撞；能够处理由传感器得到 的环境模型中不确定因素和路径执行中出现的误差；通过使机器人避开外界物 体，而使其对机器人传感器感知范围的影响降到最小；有的路径规划问题还要 求移动机器人能够按照需要找到最优路径。 根据机器人对环境信息了解的程度不同，可将路径规划问题分为两种类型： 一种是基于环境先验信息的全局规划，它要求根据先验地理环境信息找出一条 从起始点到目标点的可行路径；另一种是基于传感器信息的局部路径规划，运 行环境信息完全未知或部分未知，移动机器人的行为必须通过传感器在线地对 工作环境进行探测，以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息进行实时控制， 进而无碰撞的到达目的地。 全局路径规划涉及的基本问题是世界模型的表达和搜寻策略，其中环境建 模的主要方法有：可视图法( v - 渤p h ) 圈、自由空间法( f r e es p a c ea p p r o a c h ) 幽】 和栅格法( o d d s ) 2 4 】等。而路径搜索策略主要有：a 幸算法【2 5 1 、d 最优算法f 2 6 】等。 在移动机器人的行驶过程中，通常根据环境的变化要采用局部路径规划。局部 路径规划的主要方法有：人工势场法( a r t i f i c i a lp o t e n t i a lf i e l d ) 2 7 1 、遗传算法 ( g e n e t i c a l g o r i t h m ) t 2 8 】和模糊逻辑算法( f l l z z yl o g i ca l g o r i t h m ) 2 9 1 、神经网络法【划 盘 。 号手。 对机器人的路径跟踪的研究主要集中在两个方向上：一是路径的设置及其 信息的获取，二是控制方法的研究。 路径的设置主要有两种方法，即有线路径和计算机地图路径。移动机器人 有线路径可以是埋在地下的电缆、铺刷在地面上的磁性路径或有色亮带、自然 或人工摆设的墙壁。计算机路径可以是基于全局路径规划的路径，也可以是示 7 武汉理工大学硕士学位论文 教的路径。 移动机器人路径跟踪的控制方法多种多样，在研究中，从经典的p i d 控制 到各种智能控制器都可用来进行移动机器人的路径跟踪。在移动机器人的实际 控制过程中，由于诸多非线性因素和不确定因素的存在，使得移动机器人的运 动控制很复杂。模糊控制和神经网络技术由于不需要输入和输出之间的精确数 学描述，对于解决上述问题来讲也是比较有效的方法和途径。文献1 3 l 】综合利用 神经网络和模糊控制实现了移动机器人根据安装于本体前端和两侧的3 组超声 波传感器在未知环境中的无冲突运行。文献【3 2 】利用2 个模糊子控制器对移动机 器人的路径跟踪进行纠偏，在提高实时性和路径跟踪精度上取得了很好的效果。 文献幻综合利用b p 神经网络和模糊控制器实现了移动机器人对4 种墙类型的实 时识别和直墙的跟踪以及3 种非直墙的拐弯处理。除此之外，还有一些新的控 制方法的研究：文献【3 3 】采用预测控制的方法，根据对机器人的运动预测，提前 实现相应的控制动作，能在2 、3 个控制周期内准确逼近参考路径，且不存在一 般反馈控制器的振荡问题；在跟踪曲线时，文献瞰】将被跟踪的路径分成若干微 小线段，应用以微小直线代替曲线的方法来进行分段跟踪，计算简单，实现容 易，并提高了移动机器人跟踪实时性和精确性。 目前，对于移动机器人路径规划和路径跟踪方法的研究已经取得了一定的 成果，而且正向着更为智能化的方向发展。同时控制理论上的进展在移动机器 人的路径规划和路径跟踪的研究中得到了体现，使其成为机器人技术的重要研 究方向之一。 3 传感器信息融合技术 移动机器人的多传感器信息融合方面的研究始于8 0 年代。多传感器融合【3 5 】 的常用方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、统计决策理论、d s 证 据推理、神经网络和模糊推理法以及带置信因子的产生式规则。其中加权平均 法是最简单也最直观的方法，一般用于对动态低水平的数据进行处理，但结果 不是统计上的最优估计；贝叶斯估计是融合静态环境中多传感器底层数据的常 用方法，适用于具有高斯白噪声的不确定性传感信息融合；对于系统噪声和观 测噪声为高斯白噪声的线性系统模型用卡尔曼滤波来融合动态低层次冗余传感 信息，对于非线性系统模型采用扩展卡尔曼滤波或者分散卡尔曼滤波；统计决 策理论用于融合多个传感器的同一种数据，常用于图像观测数据；d s 证据推理 是贝叶斯估计法的扩展，它将局部成立的前提与全局成立的前提分离开来，以 8 武汉理下大学硕士学位论文 处理前提条件不完整的信息融合；神经网络法根据系统要求和融合形式，选择 网络拓扑结构，通过网络学习确定网络连接权值，对各传感器的输入信息进行 融合。系统具有很强的容错性和鲁棒性；模糊推理法首先对多传感器输出进行 模糊化，将所测得的距离等信息分级，表示成相应的模糊子集，并确定模糊子 集的隶属度函数，通过融合算法对隶属度函数综合处理，再将模糊融合结果清 晰化，求出融合值；带置信因子的产生式规则主要用于符号水平层表达传感器 信息，结合专家系统对多传感信息进行融合。 4 多机器人协作与交互技术 随着多机器人应用领域的不断扩展和人工智能技术研究的发展，机器人由 单个向多个通过协调完成任务发展已成为趋势，移动机器人通过机器人之间的 交互协作和人机交互完成导航和定位任务。移动机器人要走向实际应用，必须 解决交互问题：包括人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通 讯技术和智能运动控制技术。目前多机器人系统的研究尚处于理论研究阶段， 对于多机器人系统体系结构与协作机制、一信息交互以及冲突消除等方面的研 究将是多机器人系统的进一步研究方向。 美国o a kr i d g e 国家试验室的c o o p e r a t i v er o b o t i c s 实验系统【3 6 】研究的协作 机器人是集成了感知、推理、动作的智能系统，着重研究在环境未知且在任务 执行过程中环境动态变化的情况下，机器人如何协作完成任务。美国u s c 大学 的s o c i a l l ym o b i l e 和1 1 伧n e r dh e m 【，7 】实验系统在多机器人学习、群行为、协调 与协作等方面开展工作。 5 仿生机器人技术 近年来，全球许多机器人研究机构都开展了仿生学与仿生机构的研究工作。 在生态学基础上，研究昆虫、爬行动物等自然界生物的各种生存策略与形态， 如：蚂蚁的群体协作、觅食、路线跟踪与搜索和信息传递等策略，蜜蜂的定位 和采粉策略，蛇的爬行动态等，将各种生物的特长再现于机器人上。n a s a 的 s n a k e r o b o t 蛇形机器人，能够穿梭在受灾现场的瓦砾狭缝之中，寻找幸存者。该 蛇形机器人由于重心低且完全模仿蛇的动作因而行动灵敏、鲁棒性好，可以用 于受灾现场生还者的寻找和军事侦察；s o n y 公司1 9 9 9 年推出的宠物机器狗 a i b o 具有喜、怒、哀、厌、惊和奇6 种情感状态。它能爬行、坐立、伸展和打 滚，而且摔倒后可立即爬起来。本田公司1 9 9 7 年研制的h o n d ap 3 类人机器人代 表着当今世界双足步行机器人的最高水平。h o n d ap 3 的c p u 采用了两个主频为 9 武汉理工大学硕十学位论文 1 1 0 m h z 的m i c r o s p e ci i 处理器，身上装有用于视觉导航的视觉传感器、感知自 身姿态的陀螺仪、保持平衡的重力加速度传感器和两个脚踩处的6 维力传感器、 实现语音功能的麦克风和扬声器，以及用于测量行走时腿运动的关节角度传感 器。h o n d ap 3 能够自主地行走在颠簸起伏的路面上，也能够在倾斜的路面上行 走，甚至能够上、下楼梯，单脚站立。 1 4 论文的主要研究内容 本课题是在现有无线传感器网络的基础上对移动机器人路径跟踪进行有益 探讨，研究如何将无线传感器网络技术与移动机器人结合，构建一个易用、直 观的基于无线传感器网络的移动机器人路径跟踪实验平台，其整体结构功能图 如图1 1 所示。 图1 1 移动机器人路径跟踪实验平台结构图 本文主要研究内容如下： 1 移动机器人平台的设计； 2 室内无线传感器网络平台的构建； 3 路径跟踪过程中各种控制策略的研究和实现； 4 上位机图形化路径跟踪平台的设计； l o 武汉理工大学硕士学位论文 1 5 论文的主要结构 论文其余部分的结构如下： 第2 章介绍了移动机器人控制系统的设计，包括控制系统的总体设计，分 别详细介绍了控制系统的主控制系统和从控制系统两部分的设计。 第3 章介绍了室内无线传感器网络平台的构建。首先介绍了无线传感器节 点m i c a z 、t i n y o s 及t o s b a s e 无线通讯组件，再具体讲解了平台的实现，包括 平台的结构及功能、数据通信协议、具体实现过程等。 第4 章介绍了移动机器人的路径跟踪控制。首先分析了轮式移动机器人的 动力学方面问题，其次介绍了p i d 控制器的设计及改进，最后介绍了基于航向 跟踪控制和非线性p i d 控制器实现路径跟踪的具体过程。 第5 章介绍了路径跟踪实验及结果分析。采用m a t l a b 设计了上位机平台； 利用该平台配合无线传感器网络平台实现了已知路径的给定；实现了移动机器 人实时路径跟踪数据的采集显示及分析。 第6 章总结全文，并展望未来工作。 武汉理工大学硕士学位论文 2 1 引言 第2 章移动机器人控制系统的设计 现有的移动机器人控制系统设计方案一般分为三类：第一类是采用单片机 为核心的控制方案，特点是成本低廉，体积小巧，控制简单，但数据处理能力 及扩展能力较差；第二类是以a r m 高性能处理器为核心的控制方案，特点是成 本适中，体积小巧，且数据处理和扩展能力较强；第三类是采用工控机为核心 的控制方案，特点是数据处理及扩展能力很强，但成本高昂，体积庞大。 2 2 控制系统总体设计 本课题设计的移动机器人为小型化智能机器人，其控制系统功能除了具备 基本的电机驱动外还要大量数据通信及处理、多种不同类型外设等，所以该移 动机器人控制系统需要具备体积小巧、成本适中、处理及扩展能力较强的特点。 控制系统采用通常的单m c u 架构时，由于接入较多不同类型外设必然带来m c u 资源的紧张、中断频繁、稳定性较差，因此该架构控制系统已不能较好适应系 统需求。基于此思想，本课题设计了一个基于a r m 微处理器和p i c 微控制器的 的分级移动机器人控制系统，其能有效缓解由于多中断源频繁中断给主控制模 块带来的压力( 传感器数据采集丢失，底层程序执行周期过长等) ，能明显增强 机器人的反应能力和运行稳定性，并缓解m c u 资源的紧张，增强控制系统扩展 能力。 系统整体框图如图2 1 所示，本设计中，控制系统包括主控制系统和从控制 系统两部分。主控制系统由a r m 最小控制系统、无线传感器网络节点组成，主 要功能是改进型p i d 控制实现、串口数据通信( 航向角度、行走里程、运动速度) 、 无线数据收发等；从控制系统主要由p i c 单片机最小系统、l c d 显示模块、传 感器系统、测速模块、驱动模块等组成，主要实现电机的驱动、机器人局部环 境信息的采集( 附近光强、航向角度、障碍距离、行走路程、运动速度等) 、局部 传感器信息和机器人状态信息的在线显示等。主控制单元与从控制单元之间通 1 2 武汉理工大学硕士学何论文 过串口连接，进行数据交互。 图2 1 控制系统整体框图 控制系统主要有6 个基本功能：1 通过无线传感器网络接收路径任务信息； 2 采集传感器系统及测速模块信息，获取并保存机器人局部环境传感信息( 附 近光强、航向角度、障碍距离、行走路程、运动速度等) ，并进行信息数据的处 理；3 根据获取的局部环境传感信息及路径任务信息对机器人自身状态和所处 环境进行分析，给出机器人的运动控制策略；4 实时显示局部环境传感信息及 机器人状态信息等；5 实时发送机器人运动状态信息给无线传感器网络；6 产 生p w m 波驱动执行机构。 2 3 控制系统硬件设计 系统硬件设计是移动机器人设计的核心部分，涉及到微控制器的选择，电 机的选择，无线传感器网络节点选择、电机驱动电路的设计，l c d 显示模块的 设计，机器人相关传感器的选择与设计等。本节分别介绍了主控制系统硬件与 从控制系统硬件设计。 控制系统硬件结构框图如图2 2 所示，控制系统硬件平台主要由a r m 最小 控制系统、无线传感器网络模块( m i c a z 节点) 、扩展接e l ( s p i i i c ) 、p i c 单片机 最小系统、电机驱动模块、测速反馈模块、传感器系统、l c d 显示模块组成。 其中，a r m 最小控制系统、无线传感器网络模块( m i c a z 节点) 、扩展接e i ( s p i i i c ) 构成了主控制系统，p i c 单片机最小系统、电机驱动模块、测速反馈模块、传感 器系统、l c d 显示模块组成从控制系统。 1 3 武汉理工大学硕士学位论文 图2 2 控制系统硬件结构框图 主控制系统采用了p h i l i p s 公司的a r m 7 微控制器( l p c 2 1 3 2 ) ，其配合电源 电路、j t a g 电路、复位电路及时钟电路共同构成了最小控制系统；从控制系统 采用了m i c r o c h i p 公司的8 位r i s c 单片机p i c l8 f 8 5 2 0 ，配合基本的电源模 块、i c s p 调试电路、复位电路及时钟电路组成了p i c 单片机最小系统；电机驱 动模块采用m o s f e t 构成的h 桥驱动电路配合驱动芯片y t 5 18 8 ：传感器系统 包括光敏传感器、声纳测距传感器，碰撞开关传感器，电子罗盘等；l c d 模块 采用a v rm e g a l 6 和l c d l 6 0 2 实现；测速模块采用了简易光电式编码器；无线 传感器网络节点采用了c r o s s b o w 公司的m i c a z 节点；扩展接口主要是i i c 和 s p i 串行总线接口，便于以后扩展更多的功能。 2 3 1a r m 最小控制系统 本设计的a r m 微控制器选用的是p h i l i p s 公司的l p c 2 1 3 2 ( a r m 7 ) 微处理 器。 1 l p c 2 1 3 2 微控制器概述 1 4 武汉理工大学硕士学位论文 l p c 2 1 3 2 是基于一个支持实时仿真和嵌入式跟踪的3 2 1 6 位a r m 7 t d m i s c p u 的微控制器，并带有6 4 k b 的嵌入的高速f l a s h 存储器。1 2 8 位宽度的存储 器接口和独特的加速结构使3 2 位代码能够在最大时钟速率下运行。对代码规模 有严格控制的应用可使用1 6 位t h u m b 模式将代码规模降低超过3 0 ，而性能的 损失却很小。其较小的封装和极低的功耗使l p c 2 1 3 2 可理想地用于小型系统中， 宽范围的串行通信接口和片内1 6 k b 的s r a m 使l p c 2 1 3 2 常适用于通信网关、 协议转换器、软m o d e m 、声音辨别和低端成像，为它们提供巨大的缓冲区空间 和强大的处理功能。多个3 2 位定时器、1 个或2 个l o 位8 路a d c 、1 0 位d a c 、 p w m 通道和4 7 个g p i o 以及多达9 个边沿或电平触发的外部中断使它们特别适 用于工业控制【3 8 】。 2 a i 洲最小系统应用电路设计 ( 1 ) 电源电路 l p c 2 1 3 2 微控制器的内核和i o 使用同一电源电压，只需要单电源3 3 v 供 电。系统电源电路如图2 3 所示，二极管i n 5 8 1 9 用于限流，经c 1 6 、c 2 0 滤波， 然后通过s p x i117 m 3 3 稳压芯片将电源稳压至3 3 v ，正确接通电源后p o w e r 灯会点亮。l p c 2 1 3 2 具有独立的模拟电源引脚v d d a 、v s s a ，为了降低噪声和出 错几率，模拟电源与数字电源应该隔离。