机械设计制造及其自动化专业毕业设计-基于行为设计的自主移动机器鼠研究

1、西 南 交 通 大 学本科毕业设计（论文）基于行为设计的自主移动机器鼠研究年 级: 2003级学 号: 20030718姓 名: 谢群专 业: 机械设计制造及其自动化指导老师: 周伦2007年 6月 西南交通大学本科毕业设计(论文) 第页院 系 机械工程学院 专 业 机械设计制造及其自动化 年 级 2003级 姓 名 谢群 题 目 基于行为设计的自主移动机器鼠研究 指导教师评 语 指导教师 (签章)评 阅 人评 语 评 阅 人 (签章)成 绩 答辩委员会主任 (签章) 年 月 日 西南交通大学本科毕业设计(论文) 第页毕业设计（论文）任务书班 级 2003级机械一班 学生姓名 谢群 学 号 2

2、0030718 发题日期： 2007年 3 月 5 日 完成日期： 2007年 6 月 10 日题 目 基于行为设计的自主移动机器鼠研究 1、本论文的目的、意义 独立设计并制作的基于行为设计的机器鼠，对基于行为的机器人算法的验证和试验。在机器鼠设计过程中，依照基于行为的设计方法，对机器鼠的环境、行为和执行任务进行分析和重构，以此对传感器的布局、机械结构和程序流程进行了理论分析和设计。提出了一种机器鼠机械底盘设计方案，结合控制系统初步可以完成：能够按照预先设定的算法，自动按照一定的路径行驶，行驶过程中可以自动的识别并绕开障碍物。通过对AT89S52单片机系统的设计调试，对如何组建单片机系统有了深

3、刻的了解；通过对步进电机驱动电路的设计调试，熟悉了PCB的设计流程，增强了数字电路方面的知识。 2、学生应完成的任务 机器鼠的总体设计、路径设计及机器鼠的总调试 机器鼠的机械部分设计并加工组装 步进电动机驱动电路板的设计、调试 51单片机控制系统的硬件接线及软件程序设计、调试 51单片机控制流程图 步进电机驱动芯片电路图 机器鼠的机械底盘设计建模，运动学计算 AT89S52单片机外围硬件接线图 外文资料翻译 设计、计算说明书 3、论文各部分内容及时间分配：（共 12 周）第一部分 实习 (1周) 第二部分 收集资料、进行市场调查、完成总体设计 (3周) 第三部分 进行详细方案设计、完成控制系统

4、、电路板的调试及机械零件的加工(4周)第四部分 完成机器人的总装及功能调试 (2周) 第五部分 外文翻译以及设计说明书 (2周)评阅及答辩 ( 周)备 注 指导教师： 年 月 日审 批 人： 年 月 日 西南交通大学本科毕业设计(论文) 第页摘 要移动机器人是近年来发展起来的一门综合学科，集中了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等多学科最新研究成果，代表了机电一体化的最高成就。在移动机器人相关技术研究中，路径规划技术是一个重要研究领域。论文首先初步讨论总结了目前主要的路径规划技术。从基于事例、基于环境模型和基于行为三个方面全面而系统地综述了移动机器人路径规划技术的研究现状，对于目前普遍采

5、用的路径规划方法及其实际应用情况进行了较为详细介绍和分析。然后针对IEEE每年举办的微型机器鼠比赛此项比赛要求机器鼠能够自主在未知环境中完成迷宫穿越的任务。针对机器鼠比赛项目的环境模型未知或不确定，以及该机器人本身的某些限制, 采用基于行为的研究方法, 实现了机器鼠在未知、动态环境中的自动避障。通过对机器鼠所运行的环境建模，根据基于行为的方法对机器鼠的执行任务、沿墙行走、判断障碍旋转进行分解构建，以及对机器鼠传感器布置及机械平台设计进行理论分析。最后研制出具备自主移动功能的机器鼠实物, 它由两个步进电机驱动,在机器鼠正向和侧向共有3个漫反射式红外线光电传感器和两个碰撞开关。当传感器前方有障碍物

6、时, 传感器的输出为1, 否则为0。采用了ATMEL公司的AT89S52单片机控制，小型四相步进电机及专用的PMM8713步进电机驱动方案，红外接近开关作为主要传感器，差动式底盘结构，初步实现了微型机器鼠竞赛用自主移动机器鼠样机研制和实验验证。关键词：机器鼠；自主移动；路径规划；单片机；步进电机驱动；红外接近开关 西南交通大学本科毕业设计(论文) 第页AbstractThe Mobile Robert is a recently developing synthetic discipline which represents mechanical-electrical integration

7、and centralizes the latest research of mechanics, electronics, computer, auto-control artificial intelligence, etc. In production industries the robot is used to transport and load-unload meanwhile it also widely used in others, like agriculture, medicine, and so on. In the relevant researches, the

8、technology of it is a very important field. Firstly this paper make a summary of current technologies of path planning preliminarily, and then from case-based environment model-based and behavior-based aspects, make a summary of the recent situation mobile robots path planning researches comprehensi

9、vely and systematically. Finally introduces and analyzes the commonly used methods and their applications.Because of the uncertain and dynamic the environment models and the limitation of the robotic mice, we choose the method of adopting behavior-based. The self-designed autonomous navigation of mo

10、bile robot avoiding obstacles automatically can be realized. Though modeling for the circulating-circumstance of robotic mice, its tasks performing, along wall walking and obstacle-rotating judging are analyzed and constructed according to the behavior-based method as well as the arrangement of robo

11、tic mices sensor and the design of mechanical platform.We have built the platform of practicality for the robotic mice. The AT89S52 single-chip controlling also miniature four phase stepper motor and circuit of step motor driving program are adopted, with infrared remote control switch controller as

12、 the major sensor and differential chassis structure. Therefore, the design of autonomous navigation of mobile vehicle aimed at the miniature robotic mice contest will be achieved. Use limited funds to make a simple carriage, build an experimental electric circuit, draw and print the circuit board a

13、nd accomplish the assembling and debugging work.The design of robotic mice is a validation for behavior-based method. The computational algorithm is widely used in household services robots and the typical form is autonomous cleaning robots. On the ground of robotic mice sensor and control system, t

14、he thesis further put forwards a mechanical chassis design, accomplish CAD modeling calculate and analyze in terms of autonomous cleaning robots. Key word: Mobile robot;Path planning;Singlechip-controlling drive circuit of step motor;Infrared remote control switch controller;Autonomous cleaning robo

15、ts 西南交通大学本科毕业设计(论文) 第页目 录 TOC o 1-4 h z u HYPERLINK l _Toc169873403 第1章 绪论 PAGEREF _Toc169873403 h 1 HYPERLINK l _Toc169873404 第2章 移动机器人路径规划方法的分类及现状 PAGEREF _Toc169873404 h 5 HYPERLINK l _Toc169873405 2.1 基于事例的学习规划方法 PAGEREF _Toc169873405 h 5 HYPERLINK l _Toc169873406 2.2 基于环境模型的规划方法 PAGEREF _Toc169

16、873406 h 6 HYPERLINK l _Toc169873407 2.3 基于行为的结构 PAGEREF _Toc169873407 h 7 HYPERLINK l _Toc169873408 第3章 机器鼠的设计任务及方案分析 PAGEREF _Toc169873408 h 10 HYPERLINK l _Toc169873409 3.1 微型机器鼠竞赛介绍 PAGEREF _Toc169873409 h 10 HYPERLINK l _Toc169873410 3.2 设计任务分解 PAGEREF _Toc169873410 h 11 HYPERLINK l _Toc1698734

17、11 3.3 机器鼠任务分析及基于行为设计 PAGEREF _Toc169873411 h 12 HYPERLINK l _Toc169873412 3.3.1 巡视通道，沿墙行走行为 PAGEREF _Toc169873412 h 13 HYPERLINK l _Toc169873413 3.3.2 判断通道，触发旋转行为 PAGEREF _Toc169873413 h 19 HYPERLINK l _Toc169873414 3.3机械平台 PAGEREF _Toc169873414 h 21 HYPERLINK l _Toc169873415 3.4.1 机器鼠移动机构方案选择 PAGE

18、REF _Toc169873415 h 21 HYPERLINK l _Toc169873416 3.4.2 车轮的安装与选择 PAGEREF _Toc169873416 h 26 HYPERLINK l _Toc169873417 3.4.3 车轮的选择 PAGEREF _Toc169873417 h 27 HYPERLINK l _Toc169873418 3.5 多传感器的配合使用 PAGEREF _Toc169873418 h 28 HYPERLINK l _Toc169873419 3.5.1 传感器在机器人学科应用 PAGEREF _Toc169873419 h 28 HYPERL

19、INK l _Toc169873420 3.5.2 机器鼠红外传感器 PAGEREF _Toc169873420 h 30 HYPERLINK l _Toc169873421 3.5.3机器鼠传感器设计方案 PAGEREF _Toc169873421 h 34 HYPERLINK l _Toc169873422 第4章 机器鼠四相步进电机及驱动电路设计 PAGEREF _Toc169873422 h 38 HYPERLINK l _Toc169873423 4.1 步进电机控制概况 PAGEREF _Toc169873423 h 38 HYPERLINK l _Toc169873424 4.2

20、 反应式步进电动机的结构及工作原理 PAGEREF _Toc169873424 h 39 HYPERLINK l _Toc169873425 4.3 步进电机功率的确定 PAGEREF _Toc169873425 h 43 HYPERLINK l _Toc169873426 4.4 驱动电源 PAGEREF _Toc169873426 h 45 HYPERLINK l _Toc169873427 4.4.1 步进电动机的控制 PAGEREF _Toc169873427 h 47 HYPERLINK l _Toc169873428 4.4.2 机器鼠所使用的步进电机驱动电路 PAGEREF _T

21、oc169873428 h 49 HYPERLINK l _Toc169873429 4.5 单片机控制 PAGEREF _Toc169873429 h 53 HYPERLINK l _Toc169873430 4.6 单片机控制程序流程图 PAGEREF _Toc169873430 h 64 HYPERLINK l _Toc169873431 第5章 基于机器鼠控制系统的一种实用自主吸尘机器人机械设计 PAGEREF _Toc169873431 h 69 HYPERLINK l _Toc169873432 5.1差动式车体运动学分析 PAGEREF _Toc169873432 h 70 HY

22、PERLINK l _Toc169873433 5.2 驱动轮机构组成 PAGEREF _Toc169873433 h 74 HYPERLINK l _Toc169873434 5.3 随动轮机构组成 PAGEREF _Toc169873434 h 79 HYPERLINK l _Toc169873435 结 论 PAGEREF _Toc169873435 h 81 HYPERLINK l _Toc169873436 致 谢 PAGEREF _Toc169873436 h 83 HYPERLINK l _Toc169873437 参考文献 PAGEREF _Toc169873437 h 85

23、HYPERLINK l _Toc169873438 附录一： C语言单片机控制程序 PAGEREF _Toc169873438 h 88 HYPERLINK l _Toc169873439 附录二： PCB印刷图 PAGEREF _Toc169873439 h 88 HYPERLINK l _Toc169873440 附录三： 外文翻译 PAGEREF _Toc169873440 h 88 HYPERLINK l _Toc169873441 附录四： 实习报告 PAGEREF _Toc169873441 h 88 西南交通大学本科毕业设计(论文) 第 PAGE 88页第1章 绪论“机器人”一词

24、起源于捷克语，意为强迫劳动力或奴隶。这个词是由剧作家 Karel Capek 引入的，他虚构创作的机器人很像 Frankenstein 博士的怪物 由化学和生物学方法而不是机械方法创造的生物。但现在流行文化中的机械机器人和这些虚构的生物创作物没有多大区别。欧美国家认为：机器人应该是由 HYPERLINK /wiki/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E6%8E%A7%E5%88%B6 o 计算机控制 计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。因此，

25、很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。 现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。 HYPERLINK /wiki/%E8%81%94%E5%90%88%E5%9B%BD o 联合国 联合国 HYPERLINK /wiki/%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E7%BB%84%E7%BB%87 o 标准化组织 标准化组织采纳了美国机器人 HYPERLINK /wiki/%E5%8D%8F%E4%BC%9A o 协会 协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运 H

26、YPERLINK /wiki/%E6%9D%90%E6%96%99 o 材料 材料、零件、 HYPERLINK /wiki/%E5%B7%A5%E5%85%B7 o 工具 工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”43 机器人能力的 HYPERLINK /wiki/%E8%AF%84%E4%BB%B7 o 评价 评价标准包括：智能，感觉和感知，包括 HYPERLINK /wiki/%E8%AE%B0%E5%BF%86 o 记忆 记忆、 HYPERLINK /wiki/%E8%BF%90%E7%AE%97 o 运算 运算、 HYPERLINK /wiki/%E6%

27、AF%94%E8%BE%83 o 比较 比较、鉴别、判断、决策、学习和 HYPERLINK /wiki/%E9%80%BB%E8%BE%91%E6%8E%A8%E7%90%86 o 逻辑推理 逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、 HYPERLINK /wiki/%E5%8F%AF%E9%9D%A0%E6%80%A7 o 可靠性 可靠性、联用性、 HYPERLINK /wiki/%E5%AF%BF%E5%91%BD o 寿命 寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。 基本上，一个机器人包括：机械设备，如可以与周围环境进行交互的车

28、轮平台、手臂或其它构造。 设备上或周围的传感器，可以感知周围环境并向设备提供有用的反馈。 根据设备当前的情况处理传感输入，并按照情况指示系统执行相应动作的系统。 机器人技术作为20世纪人类最 HYPERLINK /wiki/%E4%BC%9F%E5%A4%A7 o 伟大 伟大的 HYPERLINK /wiki/%E5%8F%91%E6%98%8E o 发明 发明之一，自60年代初问世以来，经历40年的发展已取得长足的进步。工业机器人在 HYPERLINK /wiki/%E7%BB%8F%E5%8E%86 o 经历 经历了诞生 HYPERLINK /wiki/%E6%88%90%E9%95%BF

29、 o 成长 成长 HYPERLINK /wiki/%E6%88%90%E7%86%9F o 成熟 成熟期后，已成为制造业中不可少的 HYPERLINK /wiki/%E6%A0%B8%E5%BF%83 o 核心 核心装备，世界上有约75万台工业机器人正与工人 HYPERLINK /wiki/%E6%9C%8B%E5%8F%8B o 朋友 朋友并肩 HYPERLINK /wiki/%E6%88%98%E6%96%97 o 战斗 战斗在各条 HYPERLINK /wiki/%E6%88%98%E7%BA%BF o 战线 战线上。特种机器人作为机器人家族的 HYPERLINK /wiki/%E5%9

30、0%8E%E8%B5%B7%E4%B9%8B%E7%A7%80 o 后起之秀 后起之秀，由于其用途广泛而大有后来居上之势，仿人形机器人、农业机器人、服务机器人、水下机器人、医疗机器人、军用机器人、娱乐机器人等各种用途的特种机器人 HYPERLINK /wiki/%E7%BA%B7%E7%BA%B7 o 纷纷 纷纷面世，而且正以飞快的 HYPERLINK /wiki/%E9%80%9F%E5%BA%A6 o 速度 速度向实用化迈进。 在制造业领域，机器人的开发集中在执行制造过程的工程机器人手臂上。在航天工业中，机器人技术集中在高度专业的一种行星漫步者上。不同于一台高度自动化的制造业设备，行星漫步

31、者在月亮黑暗的那一面工作：没有无线电通讯或可能碰到意外的情况。至少，一个行星漫步者必须具备某种传感输入源、某种解释该输入的方法和修改它的行动以响应改变着的世界的方法。此外，对感知和适应一个部分未知的环境的需求需要智能（换句话说就是人工智能）。从军事科技和空间探索到健康产业和商业，使用机器人的优势已经被认识到了这种程度：它们正在成为我们集体经验和日常生活的一部分，能把我们从危险和枯燥中解脱出来7：安全：机器人技术已经被开发用于处理核能和放射性化学制品的很多不同用途，包括核武器、电厂、环境清洁和某些药品的处理。 不愉快的事：机器人执行很多乏味、不愉快但必需的任务，如焊接和看门工作。 重复和精度：装

32、配线工作已经成为机器人技术工业的一个中流砥柱。机器人被广泛地用于制造业，而且，在强调最小维护需求的空间探索中，使用机器人更具有吸引力。 其中移动机器人 （mobile robot）是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。 图1-1 四足移动机器人60年代后期，美国和苏联为完成月球探测计划，研制并应用了移动机器人。美国“探测者”3号,其操作器在地面的遥控下，完成了在月球上挖沟和执行其他任务。苏联的“登月者”20号在无

33、人驾驶的情况下降落在月球表面，操作器在月球表面钻削岩石，并把土壤和岩石样品装进回收容器并送回地球。70年代初期，日本早稻田大学研制出具有仿人功能的两足步行机器人。为适应原子能利用和海洋开发的需要， HYPERLINK /wiki/%E6%9E%81%E9%99%90%E4%BD%9C%E4%B8%9A%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA o 极限作业机器人 极限作业机器人和 HYPERLINK /wiki/%E6%B0%B4%E4%B8%8B%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA o 水下机器人 水下机器人也发展较快。 移动机器人随其应用环境和移动方式的不同，

34、研究内容也有很大差别。其共同的基本技术有传感器技术、移动技术、操作器、控制技术、人工智能等方面。它有相当于人的眼、耳、皮肤的视觉传感器、听觉传感器和触觉传感器。移动机构有轮式（如四轮式、两轮式、全方向式、履带式）、足式（如 6足、4足、2足）、混合式(用轮子和足)、特殊式(如吸附式、轨道式、蛇式)等类型。轮子适于平坦的路面，足式移动机构适于山岳地带和凹凸不平的环境。移动机器人的控制方式从遥控、监控向自治控制发展，综合应用机器视觉、问题求解、专家系统等人工智能等技术研制自治型移动机器人。 图1-2 火星探索车移动机器人除用于宇宙探测、海洋开发和原子能等领域外，在工厂自动化、建筑、采矿、排险、军事

35、、服务、农业等方面也有广泛的应用前景。 在移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其核心，而路径规划是导航研究的一个重要环节和课题。所谓路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间、能量等)搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径。路径规划主要涉及的问题包括：利用获得的移动机器人环境信息建立较为合理的模型，再用某种算法寻找一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰撞路径；能够处理环境模型中的不确定因素和路径跟踪中出现的误差，使外界物体对机器人的影响降到最小；如何利用已知的所有信息来引导机器人的动作，从而得到相对更优的行为决策。目前，对于移动机器人路径规划技术的研究已经取得了大量的

36、成果，许多问题获得了比较满意的答案。第2章 移动机器人路径规划方法的分类及现状从到目前为止的研究来看，移动机器人路径规划方法主要可以分为以下三种类型：2.1 基于事例的学习规划方法 基于事例的学习规划方法依靠过去的经验进行学习及问题求解，一个新的事例可以通过修改事例库中与当前情况相似的旧的事例来获得。将其应用于移动机器人的路径规划中可以描述为：首先，利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个事例库，库中的任一事例包含每一次规划时的环境信息和路径信息，这些事例可以通过特定的索引取得；随后，将由当前规划任务和环境信息产生的事例与事例库中的事例进行匹配，以寻找出一个最优匹配事例，然后对该事例进行修正

37、，并以此作为最后的结果。移动机器人导航需要良好的自适应性和稳定性，而基于事例的方法能满足这个需求。Ram A将基于事例的在线匹配和增强式学习相结合，提高了机器人的自适应性能，较好地适应了环境的变化。利用基于事例的方法时要注意保持事例库中的事例数量，以防止增加机器人在线规划时间或产生信息爆炸问题。Marefat M把基于事例的方法作为一个特征辅助规划与全局规划结合从而提高了全局规划的效率。Krusmaa M通过创建种群事例库在理论上覆盖了关于路径搜寻问题所有可能的路径解空间，克服了启发式搜索方法在此方面的缺陷16。图2-1 深海机器人近年来，自主式水下机器人由于其在海底资源探测上的优势而受到各国

38、的关注，但因为水下环境十分复杂(能见度差、定位困难等)，导致一般的规划方法都难以奏效，而水下环境的拥挤程度相对较低、机器人工作在同一区域的可能性较大这一特征恰好有利于基于事例的规划方法的应用，因此该方法被广泛的用于解决水下机器人的路径规划问题，试验证明其效果也较为理想。2.2 基于环境模型的规划方法 该方法首先需要建立一个关于机器人运动环境的环境模型。在很多时候由于移动机器人的工作环境具有不确定性(包括非结构性、动态性等)，使得移动机器人无法建立全局环境模型，而只能根据传感器信息实时地建立局部环境模型，因此局部模型的实时性、可靠性成为影响移动机器人是否可以安全、连续、平稳运动的关键。环境建模的

39、方法基本上可以分为两类：网络图建模方法、基于网格的建模方法。前者主要包括自由空间法、顶点图像法、广义锥法等，利用它们在进行路径规划时可得到比较精确的解，但所耗费的计算量相当大，不适合于实际的应用。而后者在实现上要简单许多，所以应用比较广泛，其典型代表就是四叉树建模法及其扩展算法(如基于位置码四叉树建模法、Framed-quadtrees建模法等)。基于环境模型的规划方法根据掌握环境信息的完整程度可以细分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划。由于环境模型是已知的，全局路径规划的设计标准是尽量使规划的效果达到最优。在此领域已经有了许多成熟的方法，包括可视图法、

40、切线图法、Voronoi图法、拓扑法、惩罚函数法、栅格法等。前4种方法都是采用基于图论的思想，将目标、机器人及其工作空间用一个连接图表示，如此一来，路径规划问题就转化为在图上寻找一条从起始节点到目标节点的路线。惩罚函数法将路径规划这个有约束的问题(受到障碍物的限制)转化为一个无约束最优化问题，再求解就可得出解答。栅格法用网格描述机器人的工作环境，根据栅格的可信度值可确定出障碍物的分布，此时通过避障规划就可得到无碰路径。作为当前规划研究的热点问题，局部路径规划得到了深入细致的研究。对环境信息完全未知的情况，机器人没有任何先验信息，因此规划是以提高机器人的避障能力为主，而效果作为其次。Koeing

41、 S等提出了增量式的D Lite算法，该方法利用启发式策略搜索一条从目标点指向机器人当前位置的路径，并在机器人向目标运动过程中根据局部环境的更新信息来实时重规划路径，由此得出一条最优路径。在国内，张纯刚等提出了基于滚动窗口的规划方法，也取得了较好的效果。在环境部分未知时的规划方法主要有人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法、人工神经网络、模拟退火算法、蚁群优化算法、粒子群算法和启发式搜索方法等。前4种方法相对应用较广，后几种则是近年来才比较流行，其中启发式方法的研究取得了较大进展。启发式方法的最初代表是A 算法而其新发展是D和Focussed D 这两种由Stentz A提出的增量式图搜索算法(又

42、称作Dynamic A*算法)的产生。D 算法可以理解为动态的Dijkstra(最短路径)算法，而Focussed D 算法则利用了A 算法的主要优点即使用启发式估价函数，两种方法都能根据机器人在移动中探测到的新的环境信息快速地修正和重规划出最优路径，减少了局部规划的时间，对于在线的实时路径规划有很好的效果。此外，还出现了一些基于A 的改进算法，它们一般都是通过修改A 算法中的估价函数和图搜索方向而实现的，可以较大地提高路径规划的速度，具有一定的复杂环境自适应能力25。基于环境模型的方法由于其规划的精确性和平稳性应用在很多领域特别是在宇宙空间探测中，美国于1996年12月发射了“火星探路者”探

43、测器，并用所携带的“索杰纳”火星车对火星进行了实地考察，获得了很大的成功。索杰纳所采用路径规划方法就是D 算法，它使索杰纳能在火星表面自如而谨慎地行走，且能自主判断出前进道路上的障碍物，并通过实时重规划来作出后面行动的决策，真正做到了“三思而后行”。2.3 基于行为的结构MIT的Brooks等人首先提出了基于行为的结构。所谓基于行为的控制结构是把复杂的任务分解成很多简单的可以并发执行的单元，每个单元有自己的感知器和执行器，这两者紧耦合在一起的，构成感知动作行为，多个行为相互松耦合构成层次模型。机器人的最终操作由控制器根据行为的优先级和本身的任务做出综合的反应41。这种方法的主要优点在于每个行为

44、的功能比较简单，因而可以通过简单的传感器及其快速信息处理过程获得比较好的运行效果。对于移动机器人的自主导航来说，所具备的行为包括紧急行为、避障行为、任务行为(包括障碍物识别和环境探索)，每种行为有不同的优先级，其中应急行为优先级最高，避障次之，任务行为优先级最低，整个体系结构，如图所示。图2-2 典型基于行为控制系统紧急行为紧急行为比其他行为具有更高的优先级别。紧急距离是由预先定义的，距离传感器不断告诉移动机器人离周围障碍物的距离。当障碍物的距离在紧急距离之内时候，机器人就立即停止。因此，紧急行为如下：检查周围障碍物的距离；当障碍物的距离在紧急距离之内时就停止。避障行为如果障碍物在左边就向右转

45、；如果障碍物在右边就向左转；如果障碍物的距离位于紧急距离之内则该行为被忽视。任务行为由障碍物识别和环境探索两个行为组成。障碍物识别。当机器人探测到前方有未知物体，执行未知障碍物检测行为。此时按顺时针方向围绕此未知物体进行探测，直到回到初始点。结束未知障碍物检测。此算法能够快速、准确的得出未知物体的形状。环境探索。保证能够对所需探测的环境或区域进行完全的、无遗漏的搜索。基于行为的方法在中智能家庭等商业领域受到了许多研究人员的青睐，iRobot公司成功地研制出Roomba家庭式自动地板吸尘除菌机器人，将基于行为的思想引入机器人的作业规划中，提高了规划的效率和对环境的适应度，具有良好的应用前景。图2

46、-3 Roomba公司生产的清洁机器人第3章 机器鼠设计任务及方案分析3.1 微型机器鼠竞赛介绍微型机器鼠竞赛大会自1977年5月IEEE的光谱（Spectrum）杂志上载文倡议以来，在世界各国相继开展起来。 （ HYPERLINK / /） 日本在1980年举办第一次微型鼠竞赛大会。每年有上百台微型鼠，以它们的头脑和速度进行比赛。和其他机器人比赛型比，它是最有实际的理智比赛。（ HYPERLINK http:/www.bekkoame.ne.jp/ntf/mouse/mouse.html http:/www.bekkoame.ne.jp/ntf/mouse/mouse.html）微型鼠竞赛如

47、照片所示，项目为迷宫探路，从起点到终点以最短的路线、最短时间到达者为优胜。图3-1 机器鼠比赛现场迷宫由1616个区域组成，起点设在拐角处。规定通道长宽尺寸，顶面涂红色，侧面涂白色，地面涂黑色。机器人的长宽不超过规定尺寸，高度和重量没有限制。把从起点到终点用最短时间行走的纪录作为这个机器人的记录。另外，机器人必须是自律的，行走过程中不能用手接触，和外界的通信。当机器鼠开始行走的时候，不能给它传送迷宫信息43。图3-2 机器鼠比赛场地模型3.2 设计任务分解针对微型鼠竞赛任务，选择迷宫走法，即左手规则：设定机器人的传感器判别左侧是否有可通过通道，当传感器判断出左侧为通道，即可机器人响应转向左侧通

48、道，如遇凹形通道，连续左转两次返回。走法示意如图3-3：图3-3 迷宫走法示意 为研究使用，综合考虑迷宫通道情况，将迷宫简化为一段L型通道。图3-4 迷宫通道简化模型机器人所必需具备的主要功能包括：在迷宫通道中，自主沿墙行走行为；在行走过程中，使车体与环境保持相对距离；判断行驶方向前方是否遇到阻隔；根据左手规则，传感器组满足触发要求，车体以最小转弯半径左转九十度；在凹型通道，连续左转九十度两次，驶离通道。以上的分析作为初步任务分解，将设计任务分解成各个易于处理的子任务，对于这些子任务机器人更有希望完成和实现。为了得到这种任务分解方式，从机器人的视角出发，全局考虑整个任务的实现过程。基于行为的机

49、器人学的一个重要特征：复杂行为可以由比较简单的行为相互组合和实现41。3.3 机器鼠任务分析及基于行为设计由于设计目的是在短时间内构建和实现机器人系统，因此在选取实现穿过迷宫的这一任务的相关方案时，选择使用满足要求的现有技术。同时，为了保证系统能够成功运行，对于这些现有技术的能力、实现代价以及相关局限需要通过论证。图3-5 机器鼠已完成实物（a）图3-5 机器鼠已完成实物（b）3.3.1 巡视通道，沿墙行走行为通常情况下为了实现任务，机器人需要努力完成各式各样的目标。机器人通过由软件或者硬件构造的控制系统实现目标。传感器在控制系统中可有可无，但控制系统必须包含一个或者更多的执行器以使机器人维持

50、或者达到某个状态。反馈控制系统采用某种算法，或者某种物理机制，将输入信号和被控设备响应的测量信号转换为新的控制命令。控制系统选择开环控制系统（open-loop control systems） 系统的控制输入不受输出影响的控制系统。在开环控制系统中，不存在由输出端到输入端的反馈通路（见 HYPERLINK /wiki/%E5%8F%8D%E9%A6%88%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%B3%BB%E7%BB%9F o 反馈控制系统 反馈控制系统）。因此，开环控制系统又称为无反馈控制系统。开环控制系统由控制器与被控对象组成。控制器通常具有功率放大的功能。同 HYPERLINK /w

51、iki/%E9%97%AD%E7%8E%AF%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%B3%BB%E7%BB%9F o 闭环控制系统 闭环控制系统相比，开环控制系统的结构要简单得多，同时也比较经济。开环控制系统的缺点是控制精度和抑制干扰的性能都比较差，而且对系统参数的变动很敏感。因此，一般仅用于可以不考虑外界影响，或惯性小，或精度要求不高的一些场合，如步进电机的控制，简易电炉炉温调节，水位调节等。开环控制器是一种最简单的控制系统，下图所示为小车的开环控制系统。速度选择器用来为机器人输入期望速度Vd，信号变换器用来将速度选择器的输入信号调整，产生适用于传动系统的速度命令Vc。传动系统包括电动机

52、和轮子，这些装置将电子信号转换为机器人的实际动作。速度传感器用来测量机器人的实际运转速度Vm。图3-6 开环控制系统示意闭环控制系统（closed-loop control system）闭环控制系统的特点是系统被控对象的输出(被控制量)会反送回来 HYPERLINK /wiki/%E5%BD%B1%E5%93%8D o 影响 影响控制器的输出， HYPERLINK /wiki/%E5%BD%A2%E6%88%90 o 形成 形成一个或多个闭环。闭环控制系统有正反馈和负反馈，若反馈 HYPERLINK /wiki/%E4%BF%A1%E5%8F%B7%E4%B8%8E%E7%B3%BB%E7%

53、BB%9F o 信号与系统 信号与系统给定值信号 HYPERLINK /wiki/%E7%9B%B8%E5%8F%8D o 相反 相反，则称为负反馈( Negative Feedback)，若极性相同，则 HYPERLINK /wiki/%E7%A7%B0%E4%B8%BA o 称为 称为正反馈，一般闭环控制系统均采用负反馈，又称负反馈控制系统。闭环控制系统的例子很多。比如人就是一个具有负反馈的闭环控制系统，眼睛便是 HYPERLINK /wiki/%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8 o 传感器 传感器，充当反馈，人体系统能通过不断的修正最后做出各种正确的 HYPERLIN

54、K /wiki/%E5%8A%A8%E4%BD%9C o 动作 动作。如果没有 HYPERLINK /wiki/%E7%9C%BC%E7%9D%9B o 眼睛 眼睛，就没有了 HYPERLINK /wiki/%E5%8F%8D%E9%A6%88 o 反馈 反馈回路，也就成了一个开环控制系统。通过在开环控制器中增加一些辅助性元件和更加复杂的环节可以实现系统的闭环控制。闭环控制器通过减小期望速度Vd和测量速度Vm之间的差值调整速度控制命令Vc。期望速度和测量速度的差值为误差信号Ve。误差信号备放大g倍后产生控制命令。采用这种闭环控制的比例控制器，即使在环境发生变化的情况下，也能使机器人以接近于期望

55、速度值的速度运行。图3-7 闭环控制系统示意虽然闭环控制系统具有控制精确等优点，但由于系统中存在延迟问题将会导致系统振荡。通常提高系统的复杂程度为代价，许多方法可以使系统在不发生发散型振荡的情况下，能够以比较快的速度，精确的停止在目标位置，其中最常用的一种闭环控制系统是PID控制器。针对机器鼠比赛的状态控制器由于考虑采用步进电机作为驱动部件，因此在开环控制器的基础上提出状态控制器，这种控制器比比例控制器还要简单，只有两种状态，根据传感器反馈信息实现状态之间的切换：当检测量高于某个设定的阀值，控制器输出一个数值；而当检测量低于该值时，则输出另外一个不同的数值。状态控制器针对小车沿墙行走具有较高效

56、的控制，如下图所示，在沿墙行走中，机器鼠试图在自己的右侧检测墙的位置，并据此确定自己的动作，最终达到沿墙行走的效果。机器鼠采用红外接近觉传感器检测自己的右侧是否有墙存在，这种传感器符合状态控制器要求，输出值为0或1，1代表检测到有墙存在，0代表没有检测到任何东西。在沿墙行走过程中，当机器鼠在自己的右侧检测到墙壁时，它会沿原点位于墙左侧的圆弧向远离墙的方向行驶；当没有检测到任何东西，机器鼠就会沿原点位于墙右侧的圆弧轨迹向墙壁靠近。系统的延迟在一定程度决定了机器鼠能否能够完美的沿墙走。大的延迟会导致机器鼠的行走路径由一系列大曲率的圆弧组成；小延迟能够使机器鼠的行走路径近似直线，几乎观察不到机器鼠有

57、任何的方向矫正动作。状态控制器有一个增益参数，亦即机器人运动曲线的曲率半径R。如果R比较大，即使系统具有很大延迟，机器鼠也能够比较平滑沿墙壁走。然而，出现拐弯时，如果拐弯方向朝向机器鼠一侧，那么机器鼠容易同墙壁发生碰撞；如果拐弯朝向另一侧，那么机器鼠需要移动很远的距离才能返回靠近墙壁的位置。如果R比较小，机器鼠能够根据墙壁的状态变化坐车快速反应，然而如果系统延迟特别大的话，机器鼠在运行过程中可能做出比较激烈的左右摇摆。图3-8 机器鼠沿墙行走示意在(a)中，机器鼠检测到在其附近有墙存在，机器鼠就会沿原点位于自己左侧的半径为R的圆弧向远离墙壁的左前方行驶。当机器鼠离墙太远，就会如(b)所示，传感

58、器检测不到墙壁的位置，机器鼠会重新向墙靠近，这时，机器鼠的行走轨迹是原点位于自己右侧的半径为R的圆弧。机器鼠按照这种方式继续运行，要么靠近墙，要么离开。在状态控制器中还需引入重要的环节磁滞环节，使得当系统变量低于某个值改变状态，高于某个值改变状态。两值之间为状态保持，这样大大减少系统反复改变状态的次数和频率。当然任何系统都不可避免地存在着一定的磁滞现象。为了使状态控制系统获得良好的控制性能，需要根据目的引入磁滞环节。边缘行走行为边缘行走行为能够帮助机器人在障碍物之间搜索路径。它使机器人沿着某个狭长环境特征的边缘移动。其中沿墙行走行为可能是最常用的一种边缘行走行为。机器人沿墙行走，就是让机器人顺

59、着墙的轮廓平稳移动。实现这种行为的关键一点就是方向对准问题。基于接触传感器的沿墙行走行为只装有碰撞检测传感器的机器人也能实现沿墙行走行为。尽管这种机器人没有安装能保证自己在每个具体时刻都同向保持平行的机构，但是通过左右旋转他能在平均的意义上保持朝向同墙平行的。采用这种方法，机器人沿墙行走的路径轨迹为圆齿形。下述用伪代码实现这一行为：Behavior bump_followIf (test_spin (A) ) then Rotation=w Translation=0Else if (L or R) then Set_spin(A,Oc)Else Rotation=-w Translation

60、=cEnd ifEnd bump_follow 行为bump_follow能够使机器人比较准确的沿墙或者某个刚性物体行驶，但是行驶速度较低，智能性较低，传感器容易损坏。基于测距传感器的沿墙行走行为横向安装的测距传感器能够使机器人比较可靠的沿墙行走，如图3-9所示。图3-9 测距传感器保持距离维持墙壁和传感器之间的距离为一固定常数：当二者之间的距离偏小时，机器人向远离墙壁的方向旋转；当距离偏大时，机器人向靠近墙壁的方向旋转。伪代码: Benavior range_follow Rotationg=g(D0-d) Translation=cEnd range_followD0为期望边缘距离，是需要