移动机器人智能导航系统的研究与设计

第27卷第1期河南理工大学学报(自然科学版V01.27No.12008年2月JOURNALOFHENANPOI?nECHNICUNIVERSITY(NATURALSCIENCEFeb.2008移动机器人智能导航系统的研究与设计李泉溪1,巩庆民2(1.河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作454003;2.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454003摘要:智能导航系统能完成机器人自主路径规划、行为控制及执行多种任务.结合人类的经验及模糊控制理论对四轮移动机器人进行了智能导航的研究.机器人采用超声波探测的方法,用12个超声波传感器感知机器人前方1800范围内障碍物的距离和方向信息.利用模糊控制决策理论实现对机器人智能导航的控制,通过在机器人上的应用验证了该导航系统的可行性和有效性.关键词:智能导航;模糊控制;单片机;超声避障中图分类号:TP242.6文献标识码:A文章编号:1673—9798(200801—0093—04Aresearchanddesignofmobilerobot’SintelligenceguidancesystemLIQuan—xil.GONGQing—min2(1.&hodofComputerScienceandtech,ltenanPdy'technicUniversity,Jiaozao454003,Ch/aa;2.&hodofEl,et灯ical&Au.tomalion。胁Ⅶ∞^勘舭Unis,ersity,Jiaoz∞454003,‰Abstract:Anintelligenceguidancesystemcanhelparobotchoicetherightway,controlandexecutethebe-havior,andmanyotherfunctions.Accordingtohumanity’sexperienceandthefuzzycontrolfundamental,anintelligencenavigationofthefourwheelsmobilerobotisdesigned.Twelveultrasonicsensorswereusedtosur-veytheenvironmentroundthefourwheelsmobilerobot,togetthedistanceanddirectioninformationofobsta・cles,whichis180degreesinfrontofthefourwheelsmobilerobot.Then,theintelligencenavigationcontroloftherobotisrealizedthroughthetheoryoffuzzycontrol,whichisprovedreliableandeffectivethroughusinginthefourwheelsmobilerobot.Keywords:intelligentnavigation;Fuzzycontrol;Microcontrollerunit;supersonicevadesbonds0引言自主移动机器人的智能导航系统是机器人智能化程度高低的一个重要的标志,在环境未知的情况下对智能导航的要求更高…,智能导航要能使机器人实时的自主完成环境动态决策与路径规划,行为控制及执行多种任务,该研究涉及传感器技术、模糊控制、自动控制等多学科理论与技术,体现了机器人与人工智能技术的结合.这方面的研究已经有了很大的进步,这类系统通常安装在移动的载体上,如自主移动机器人,在移动载体的周围安装多个超声波传感器来感知环境信息.通常还会配有红外传感器等用以补偿测距过程中存在的盲区.模糊控制方法可以很好地完成未知环境的探测,本文提出了一种既实用又廉价的机器人智能导航系统设计方案,能够保证自主移动机器人在环境未知的情况下避开障碍物顺利到达目的地.自行研制的四轮移动机器人采用超声扫描【2。3J,通过单片机控制系统收稿13期:2007—06-01基金项目:河南省教育厅自然科学基金资助项目(200510460011作者简介:李泉溪(1959一,男,河南武陟人,副教授,从事嵌人式计算机应用与开发研究.E—mlil:1qx427@河南理工大学学报(自然科学版2008年第27卷的控制探测机器人周围的环境,利用模糊控制实现智能导航决策,这一系统可以有效地实现机器人在环境不确定的情况下完成导航与路径规划的任务.1四轮移动机器人,1.1移动机器人的总体设计自行研制的四轮移动机器人用1组超声波传感器来完成对机器人周围环境的探测与感知.机器人的控制核心是80C552单片机.机器人的总体设计框图如图l所示,机器人底盘有4个轮子,其中前面2个为驱动轮,后面2个为从动轮,整个机器人的运动是由80C552单片系统控制H1,通过驱动板控制步进电机和直流电机的运转来实现机器人的移动和转弯.:1.2移动机器人的感知系统机器人的感知系统模型如图2所示,用12个超声波传感器来感知障碍物的距离信息,根据需要我们将超声波传感器分成了3组H“J,每组4个,分别用于探测机器人左前方、正前方和右前方的障碍物与机器人之间的距离,每组测得的障碍物距离信息都采用该组传感器测得的最小值,当然要注意各个超声波传感器之间的串扰,一个方位传感器主要用于探测目标位置的方位,当目标点位于机器人的右侧时取p为正方向.2智能导航的模糊控制器设计2.1输入变量和输出变量的确定从动轮1l主动轮1薹80c剖552]电机:Ⅱ芏兰从动轮2l主动轮2图1机器人的总体框图Fig.1Robot’soverallflame图2机器人的感知系统模型Fig.2Robot’ssensationsystemmodel模糊推理首先要考虑推理的前件和后件,我们用机器人感知系统测量机器人前方180。范围内的障碍物距离信息,并把3组传感器测得的距离信息分成3个方向,分别为机器人的左前方、正前方和右前方.模糊推理的输入有4个变量,分别是:自主移动机器人的目标点方位(p、机器人前进的左前方障碍物距离信息(df、机器人前进的正前方障碍物距离信息(4D以及机器人前进的右前方障碍物距离信息(西.模糊控制的输出变量为机器人的转动角度(①.2.2输入变量和输出变量的模糊语言描述模糊推理的变量是模糊变量,而传感器获取的信息是具体量,因此,需要把具体量进行模糊化一].本文采用线性化处理方法,经过多次试验,将距离信息以,够,由的论域划分为{NEAR,MIDDLE,FAR}(其中NEAR表示近,MIDDLE表示中,FAR表示远,结合人类的经验将距离信息量化后得出障碍物的距离信息扰,矽,dr的隶属度函数见表1.将机器人的目标方位0论域¨刮划分为{N,Z,P}(其中N表示负,z表示零,P表示正,目标方位0的隶属度见表2.表l障碍物距离信息趔,矽,cfr的隶属度函数Tab.1Membershipfunctionsofobstacledistanced/,af,dr表2方位变量0的隶属度Tab.2Membershipfunctionsoftargetorientation0p一2—10l2N1.00.5000Z00.51.00.50P0000.51.0第1期李泉溪等:移动机器人智能导航系统的研究与设计将机器人的转动角度①…1划分为{TGR,TR,TZ,TL,TGL}(其中TGR表示大幅度右转,TR表示右转,rIZ表示直走,,几表示左转,TGL表示大幅度左转,机器人的转动角度①的隶属度如表3所示.2.3建立模糊推理规则设计的智能导航系统的基本控制原理是:当目标点位于障碍物的左(右侧时,机器人向左(右转,而当障碍物位于机器人的正前方很近时机器人默认向右转,另外,我们注意到机器人在行进过程中的速度不能太快.由于模糊控制的输入有4个,每一个又可以分成3类,根据FuzzySet理论建立定性推理规则,可以得出33×3=81条,形如:IF(AisA1,andBisB1,andCisC1,andDisD1THENEisE1的模糊推理规则,把他们放人数据库中以供查询.限于篇幅的原因这里只举2条模糊控制规则的制定.例如,如果左前方障碍物的距离为“近”,正前方障碍物的距离为“远”,右前方障碍物的距离为“远”且目标方位为“正”,则机器人的转向角度为向右转,即:IF(dlisNEAR,anddfisFAR,anddrisFAR,andeisPTHEN①isTR又如:如果左前方障碍物的距离为“远”,正前方障碍物的距离为“近”,右前方障碍物的距离为“远”且目标方位为“负”,则机器人的转向角度为大幅度向左转,即:IF(dlisFAR,anddfisNEAR,anddrisFAR,and0isNTHEN①isTGL2.4模糊推理与精确化模糊推理是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的[12一钉.其中主要的运算有3种:逻辑运算“and”,合成运算“O”以及“蕴含运算”“_+”.本文采用最大最小(max—min的合成方法实现模糊推理,最后根据建立的模糊控制规则表用重心法将模糊量精确化,经过线性尺度变换为实际的控制量,控制机器人的转向和移动.3结论用模糊控制的方法实现自主移动机器人的智能导航,实.-…・~验仿真结果如图3所示,其中R为机器人的起始位置,T为R.:‘}。・机器人要到达的目的地,经过在四轮移动机器人上的应用,t...‘:・T表明该智能导航系统在环境未知的情况下能够完成机器人的一!实时路径规划,起到智能导航的作用,证明了设计方案的正。一…。确性与有效性,另外,对于动态障碍物的避障方法还有待做图3模糊控制仿真结果进一步的研究.该智能导航系统可以进一步用作矿下机器人Fig.3SimulationresuItsoffuzzycon仃ol等自主移动装置的智能导航子系统,使自主移动装置能够避开障碍顺利到达目的地完成作业.河南理工大学学报(自然科学版2008年第”卷参考文献:[1]BORENSTEINJ.Real—timeobstacleavoidanceforfastmobilerobots[J].IEEETram.Syst.ManCybern,,1989(19:1179一l187.[2]宁柯军,杨汝清.一种自主移动机器人智能导航控制系统设计[J].上海交通大学学报,2005,40(7:l074—1cr78.[3]李彩红,张景元,李贻斌.基于模糊控制的移动机器人的路径规划[J].淄博学院学报,2001,3(3:27—30.[4]李泉溪,聂凯,廉明涛.机器人快速曲线移动解决方案[J].河南理工大学学报:自然科学版,2004,23(3:231—233..[5]付宜利,顾晓字,王树国.基于模糊控制的自主机器人路径规划策略研究[J].机器人,2004,26(6:548—552.[6]高峰.自主移动机器人的模糊智能导航[J].西安理工大学学报,2005,21(4:337—341.[7]崔茂源,田彦涛,赵中祺.基于模糊逻辑的自主移动机器人实时路径规划及控制[J]吉林工业大学自然科学报,1999,29(1:58—63.[8]JOZEFZURADA,ANDREWLWRIGHT,JAMESHGRAHAM.Aneuro—fuzzyapproachforrobotsystemsafety[J].IEEETrans.013S.M.C,2001,30(1:49—64.[9]温素芳,朱齐丹,张小芳.基于模糊控制的移动机器人路径规划仿真[J].应用科技,2005,32(4:31—33.[10]杨争,胡旭东.自主移动机器人基于行为的导航策略及其实现[J].机器人技术与应用,2005(5:21—23.[11]黄玉青,张江梅,张华,等.模糊控制在移动机器人中的应用[J].西南科技大学学报,2004,19(1:22—25.[12]诸静.模糊原理及应用[M].北京:机械工业出版社,1999.[13]孙增圻.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社,1997.[14]易继锴,侯爱彬。智能控制技术[M].北京:北京工业大学出版社,2004.[15]张建民,王涛,王忠礼.智能控制原理及应用[M].北京:冶金工业出版社,2003.(责任编辑李文清移动机器人智能导航系统的研究与设计作者:李泉溪,巩庆民,LIQuan-xi,GONGQing-min作者单位:李泉溪,LIQuan-xi(河南理工大学,计算机科学与技术学院,河南,焦作,454003,巩庆民,GONGQing-min(河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,454003刊名:河南理工大学学报(自然科学版英文刊名:JOURNALOFHENANPOLYTECHNICUNIVERSITY(NATURALSCIENCE年,卷(期:2008,27(1引用次数:0次参考文献(15条1.BORENSTEINJReal-timeobstacleavoidanceforfastmobilerobots1989(192.宁柯军.杨汝清一种自主移动机器人智能导航控制系统设计[期刊论文]-上海交通大学学报2006(73.李彩红.张景元.李贻斌基于模糊控制的移动机器人的路径规划2001(34.李泉溪.聂凯.廉明涛机器人快速曲线移动解决方案[期刊论文]-焦作工学院学报(自然科学版2004(35.付宜利.顾晓宇.王树国基于模糊控制的自主机器人路径规划策略研究[期刊论文]-机器人2004(66.高峰.黄玉美.林义忠.刘鸿雁.史恩秀自主移动机器人的模糊智能导航[期刊论文]-西安理工大学学报2005(47.崔茂源.田彦涛.赵中祺基于模糊逻辑的自主移动机器人实时路径规划及控制1999(18.JOZEFZURADA.ANDREWLWRIGHT.JAMESHGRAHAMAneuro-fuzzyapproachforrobotsystemsafety2001(19.温素芳.朱齐丹.张小仿基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真[期刊论文]-应用科技2005(410.杨争.胡旭东自主移动机器人基于行为的导航策略及其实现[期刊论文]-机器人技术与应用2002(511.黄玉清.张江梅.张华.梁靓.王欣模糊控制在移动机器人中的应用[期刊论文]-西南科技大学学报(自然科学版2004(112.诸静模糊原理及应用199913.孙增圻智能控制理论与技术199714.易继锴.侯爱彬智能控制技术200415.张建民.王涛.王忠礼智能控制原理及应用2003相似文献(9条1.学位论文孟玲玲基于网络的个性化学习平台的设计与开发研究2004该文主要论述了个性化学习的基本理论及基于网络个性化学习平台的设计与开发的全过程.对学生模型、监控机制、智能导航及个性化适时跟踪服务进行了重点研究,从基于网络个性化学习平台的构成、基于网络个性化学习过程的设计及具体实现等方面进行了详细阐述,为个性化学习系统的开发与广泛应用提供了理论与实践依据.引言部分简要分析了本研究的教育发展背景及目前国内外相关研究的发展状况,提出了本研究的目标、内容和研究的意义.第一章主要介绍了基于网络个性化学习的基本理论,对个性化学习的相关概念进行了分析,着重阐释了基于网络个性化学习特点、优势及理论与技术基础.第二章是该研究的主体部分,从设计的角度对基于网络个性化学习的指导思想、设计的原则、系统设计和详细设计等各方面进行了阐述,并重点论述了如何运用模糊控制与数据挖掘技术进行实现基于网络个性化学习的智能导航和适时跟踪服务.第三、四章从开发与实现的角度,对基于网络个性化学习平台的具体开发与实现过程进行了探讨.主要论述了基于网络个性化学习平台的开发环境、功能模块、人机界面设计、数据库的设计及关键部分的程序设计与实现及本研究过程中遇到的问题及具体的解决办法.第五章是对本研究的一个总结、指出该研究的不足和下一步的具体工作计划.关键词:学生模型模糊控制数据挖掘智能导航适时跟踪服务AbstractInthispaper,IdiscussedPersonalizedLearningtheoryandthecourseofWeb-basedPersonalizedLearningsystem'sdesignanddevelopment.Studentmodel,supervisemechanism,Intelligenttutoring,tracingthestudent'slearningpathtoservicereal-timeisthefocus.ThecompositionofWeb-basedPersonalizedLearningSystem,thedesignofWeb-basedPersonalizedLearningcourseandhowtorealizethemallhavebeenexpounded,whichprovidedafoundationforPersonalizeLearningsystem'sdevelopmentandwidelyused.Theintroductionofthethesisbrieflyanalysisedtheeducationalbackground,thedevelopmentofrelevantresearchesallaroundtheworldandpresentedthepurpose,contentandsignificanceoftheresearch.Chapter1mainlyintroducedWeb-basedPersonalizedLearningtheory,analysissomerelevantconcepts,explainedit'scharacteristic,advantage,theoryandtechnologicalfoundation.Chapter2,themainbodyoftheresearch,discussedtheguidelines,principles,systemdesignanddetaildesign.What'smore,it'safocusabouthowtousefuzzycontrol,dataminingtoIntelligentTutorstudentandtracingtheirlearningpathtoservicereal-timeChapter3andChapter4discussedhowtodevelopaWeb-basePersonalizedLearningSystemindetailfromtherealizingviewpoint,exploredWeb-basedPersonalizedLearningSystem'sdevelopmentenvironments,functionmodule,man-machineinterfacedesign,databasedesignandhowtorealizethekeypart.Theproblemsthathavebeenencounteredintheresearchandhowtoresolvedthemarealsobeendiscussed.Chapter5summarizedtheresearch,pointedoutthedeficienciesandconcreteworklater.keywords:StudentModelFuzzyControlDataMiningIntelligentTutoringTracingTheStudent'sLearningPathtoServiceReal-time2.学位论文罗国伟网络个性化教学平台的研究与实践2005本文主要论述了个性化学习的基本理论及基于Web个性化学习平台的设计与开发的全过程。对学生模型、评价机制、智能导航及个性化适时跟踪服务进行了重点研究，从基于Web个性化学习平台的构成、基于Web个性化学习过程的设计及具体实现等方面进行了详细阐述，为个性化学习系统的开发与广泛应用提供了理论与实践依据。第一章绪论部分简要分析了本研究的教育发展背景及目前国内外相关研究的发展状况，提出了本研究的目标、内容和研究的意义。第二章主要介绍了基于Web个性化教育的基本理论，对个性化教育的相关概念进行了分析，着重阐释了基于Web个性化学习特点、优势及理论与技术基础。第三章是本研究的主体部分，从设计的角度对基于Web个性化教育平台的指导思想、设计的原则、系统设计和详细设计等各方面进行了阐述，并重点论述了如何运用模糊控制与数据挖掘技术进行实现基于Web个性化教育的智能导航和适时跟踪服务。第四、五章从开发与实现的角度，对基于Web个性化学习平台的具体开发与实现过程进行了探讨。主要论述了基于Web个性化学习平台的开发环境、功能模块、人机界面设计、数据库的设计及关键部分的程序设计与实现及本研究过程中遇到的问题及具体的解决办法。最后是对本课题研究的一个总结、指出本研究的不足和下一步的具体工作计划。3.学位论文张松灿移动机器人的智能导航和跟踪控制研究2005论文介绍了移动机器人的结构和组成,主要对移动机器人的智能导航和轨迹跟踪控制进行了研究.首先介绍各种传感器的分类,如何选择合适的传感器,来感知环境信息.在比较各种传感器优缺点的基础上,选择超声波传感器和CCD传感器组成机器人的传感器系统.论文介绍了超声波传感器的工作原理、使用方法和数据处理方法,并用超声波传感器对移动机器人前方、左方和右方的障碍物进行探测;介绍了CCD传感器的工作原理,数据处理方法.在此基础上,提出了一种模糊控制器,实现了在障碍物环境下的智能导航.最后用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明机器人能够避开障碍物,到达目的地.利用神经网络对非线性函数的强的映射特性,把它用到非完整机器人控制上.所设计的控制器在MATLAB下进行仿真试验,仿真结果表明能够完成较好的跟踪效果,并能克服模型不确定的影响和外界干扰.4.学位论文吴康基于视觉的移动机器人道路跟踪的研究2009视觉导航是移动机器人导航中的一项关键技术。本文以一种通用的四轮式自主移动机器人作为研究对象，研究移动机器人基于视觉信息对道路进行识别并且智能导航的问题，论文主要内容包括四部分：第一部分，预备知识的介绍，分别对移动机器人和机器人视觉的内容进行了阐述。首先介绍了移动机器人的应用和发展概况以及移动机器人几项关键技术，之后描述了机器人视觉的国内外研究现状，接着详细说明了移动机器人的视觉系统模型和各种坐标系之间的关系。第二部分，移动机器人控制和检测系统设计的简述。本文把移动机器人分为控制系统、执行机构、电源、速度和图像检测五个部分进行精简的介绍。第三部分，本文的重点章节，细述了获取道路信息的具体算法和实现。首先本文对道路图像滤波处理、边缘增强、二值化处理等常用的方法进行了介绍，之后设计了两种道路检测算法和一种直线拟合算法来获取机器人当前运动方向与道路的偏离角度和偏离距离，并进行了比较分析。第四部分，本文的重点章节，根据获得的道路的偏离角度和偏离距离设计了控制算法。机器人的舵机转角由模糊控制算法得到，同时详细的分析了隶属度函数的选择问题；根据极限速度设计了一种速度控制算法，并加入PID控制。最后进行了仿真和实验，并对仿真和实验中的问题进行了详细分析。证明了本文设计算法的可行性。5.期刊论文宁柯军.杨汝清.NINGKe-jun.YANGRu-qing一种自主移动机器人智能导航控制系统设计-上海交通大学学报2006,40(7提出一种实用的自主移动机器人智能导航控制方案,以研制的模型样机HN-9为例,阐述了其具体实现技术.机器人采用扫描式超声波实现作业环境的探测,基于码盘和电子罗盘的组合导航子系统实现定位估计,利用模糊决策子系统产生反应式智能导航控制行为.仿真实验及模型样机的实际运行效果验证了该系统构成的可行性.这种模块化的低成本设计方案便于在移动机器人的嵌入式控制系统上实现,便于对已有移动机器人系统进行改造以实现自主导航功能,用以提高操作机动性与可靠性.6.学位论文邹细勇自主移动机器人的智能导航研究2004论文以一种通用的四轮式自主移动机器人为对象,研究它的智能导航问题,主要内容包括三部分:第一部分,提出一种基于机器视觉的室内全局地图创建法,在对初始图像进行颜色空间变换后,通过阈值分割能准确、完整地将障碍物提取出来;并提出一种基于几何形状和规则的快速多边形近似算法对障碍物的边缘进行拟合,其处理结果—用简单的几何多边形描述的室内地图,与障碍物边缘吻合较好,而且地图中的关键点数少,减小了随后路径规划的计算量.第二部分,考虑到路径对安全性的要求,提出一种新的基于矢量场模型的移动机器人路径规划算法;应用该矢量场模型可以规划出较短、较安全以及安全和长度两标准下的满意路径.第三部分,在推导四轮式移动机器人运动学离散模型的基础上,设计了一个能借鉴人驾驶汽车经验的模糊控制器来实现它的路径跟踪控制;为了让移动机器人能最终准确地镇定在期望终点上,在跟踪的停车阶段采用了一种减速PID控制方法;仿真和实际实验表明,这种双模控制方法实现了预期的目标,且保证了机器人行走的平滑性.7.学位论文殷伟汽车动态导航及其太阳能供电系统研究2009随着城市车辆的日益增多，交通堵塞已成为世界各国关注的问题。为了有效地缓解交通堵塞，车载导航信息终端系统得到了越来越广泛的研究。本论文以太阳能电池板供电的车载导航终端为研究对象，研究了基于中心导航的汽车动态导航以及车载终端太阳能电池板供电的关键技术，涵盖了电机控制、电力电子、无线通信、人工智能、地理信息系统以及数据库技术等多个学科内容。论文的主要研究内容如下：(1系统介绍了动态导航信息系统的概念及车载太阳能供电伺服系统发展状况和国内外研究现状。(2在讨论中心式动态导航系统的基本原理、系统结构和主要功能的基础上，分析了汽车动态导航的若干关键技术，研究并设计了车载单元和导航服务器间的通信协议，该协议参照了NTCIP标准，符合ITS中心计算机到外场设备通信协议(C2F互换性、互操作性的要求。(3为了获取城市大规模路网的交通