基于無線傳感器網絡的氣體泄漏源定位機器人設計*

程 磊，張 東，劉 波，吳懷宇，王永驥

(1.武漢科技大學 冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心，湖北 武漢430081;2.華中科技大學 自動化學院，湖北 武漢430074)

0 引 言

機器人主動嗅覺技術就是模仿生物的嗅覺功能，設計主動嗅覺系統［1］，使機器人能夠自主發現煙羽，跟蹤煙羽，最終確定氣味源的位置。在軍事、安防、工業等領域，機器人主動嗅覺技術可以用來尋找爆炸源、有毒氣體泄漏源、其它危險氣源的具體位置等［2］，且機器人具有工作時間長、開發迅速、能夠完成高危作業，因此，基于移動機器人的氣體泄漏源定位技術具有廣闊的前景。

早在20 世紀80 年代，國外的科研人員已經開始主動嗅覺技術方面的研究［3］。1991 年，Rozas 開發出電子鼻，并把其安裝到移動機器人身上來進行氣味源的跟蹤和定位。1998 年，澳大利亞的Russell R A［4］開發出機器螞蟻，在機器螞蟻的頭部安裝了一對傳感器作為觸角，并設計氣味源定位算法進行實驗。2002 年，Hayes A T 對機器人氣味源定位技術進行了定義［5］，并對其分解為3 個任務:發現煙羽、跟蹤煙羽、氣味源確認［6］。而早期從事主動嗅覺研究的學者主要涉及的是煙羽跟蹤和氣味源確認的問題［7，8］，很少涉及到煙羽發現問題，因此，需要機器人隨機搜索發現煙羽，從而導致氣味源定位效率低。

本文圍繞室內移動機器人危險氣體泄漏源定位問題，設計出移動嗅覺機器人硬件系統，并將Z 字形算法［9］和濃度梯度算法［10］相結合來解決氣味源定位效率不高的問題，使移動嗅覺機器人可以自主、高效尋找到氣味源。最后結合無線傳感器網絡(WSNs)技術，使操作人員在室外PC 上即可得到泄漏源的坐標。

1 移動嗅覺機器人硬件系統

移動嗅覺機器人系統結構如圖1，該系統由DSP+CPLD 核心控制模塊、電機控制與驅動模塊、氣體傳感器陣列(4 只TGS620 氣體傳感器組成氣體傳感器陣列)、紅外避障模塊(GP2D12 紅外傳感器陣列)、無線傳感器定位系統(CC2530 定位系統)組成。氣體傳感器模塊感知氣味信息，通過信號處理和模式識別后傳遞信號給DSP 從而控制直流電機的前進方向，使機器人跟蹤煙羽。紅外傳感器檢測到障礙物后通過信號處理和模式識別傳遞電壓信號給DSP 從而控制機器人運動，使其避開障礙物。利用CC2530 定位系統可以確定移動機器人的具體位置，當機器人找到氣味源停止運動后，機器人把檢測信息發送給網關，通過網關傳送到電腦，在電腦上運行專用軟件LocDemo.exe，就可以顯示移動節點相對于參考節點的坐標值，從而得到機器人的具體位置，實現定位功能。

圖1 移動嗅覺機器人系統結構Fig 1 System architecture of mobile olfaction robot

移動嗅覺機器人有兩個主動輪和一個從動輪，兩個主動輪采用直流電機控制，LMD18200 作為直流電機的驅動芯片，控制電路圖如圖2 所示。如圖DSP 通過檢測氣味傳感器的信號后，傳出TP5，脈沖寬度調制(PWM)信號送給LMD18200，分別控制直流電機的正反轉和轉速。電機的轉速同時通過光電編碼器反饋給DSP 從而形成閉環控制，DSP 內部采用PID 算法進行轉速的調整從而精確控制電機轉動。

圖2 電機驅動電路圖Fig 2 Circuit of motor drive

2 移動機器人氣味源定位算法與仿真

圖3 為Z 字形搜索策略與濃度梯度法相結合算法的定位策略流程圖，該方法將整個氣味源定位過程分解為全局搜索和局部搜索。首先機器人進行全局搜索(Z 字形遍歷)快速發現煙羽，發現煙羽后全局搜索結束，機器人開始調用局部搜索策略(基于傳感器陣列的濃度梯度法)，使移動機器人能夠朝著氣味濃度高的方向移動，從而可以跟蹤煙羽，當氣味濃度達到閾值時，認為機器人找到氣味源。

圖3 定位策略Fig 3 Strategy of localization

基于傳感器陣列的濃度梯度法是根據濃度梯度法改進而來。設計移動機器車如下圖4 所示，移動機器車身上安裝有4 只氣味傳感器，用來采集當前的濃度信息。設置機器人前進的步長設為L，機器人每步的偏移角度由4 只氣體傳感器測得的最大值確定。基于傳感器陣列的濃度梯度法規則如下:當A 傳感器測得的氣體濃度值最大時，則機器人直走L;當B 傳感器測得的氣體濃度值最大時，則機器人右轉α，并前進L;當C 傳感器測得的濃度值最大時，則機器人右轉2α，并前進L;當D 傳感器測得的氣體濃度值最大時，則機器人左轉α，并前進L。按照此規則重復檢測傳感器的最大值確定機器人偏移角度，從而使機器人沿著氣味濃度高的方向移動。

圖4 機器人模型Fig 4 Model of robot

移動機器人氣味源定位程序流程如圖5 所示，首先初始化DSP2407，設置寄存器ACTRA=0x0111，波特率設置為9600 波特，SPI 上升沿輸出數據，下降沿輸入數據。然后調用Z 字形遍歷程序，使機器人全局搜索煙羽，當發現氣味后氣味傳感器檢測到的信號產生中斷。此時機器人開始調用局部搜索程序，使用while(1){};語句一直查詢4 只氣體傳感器的值，通過改變電機控制程序的直流電機PWM 值使機器人沿著氣味濃度高的方向運動。當傳感器的值超過閾值時則認為找到氣味源。

研究有毒氣體泄漏后的擴散規律，設計出高效的氣味源定位算法，對移動機器人高效定位氣味源具有重要意義。由于高斯氣體擴散模型中湍流是各向均勻且同性的，風速恒定且適用與泄露源的連續擴散，滿足氣源定位的模擬環境，因此，氣源搜索與定位就建立在高斯煙羽擴散模型下。設置泄漏源的坐標為(x，y，z);C(x，y，z，H)為坐標點(x，y，z)的煙羽濃度值，kg/m3;k 為沿x 軸方向的平均風速，m/s;Q 為泄漏源的強度;σz，σy分別為垂直擴散參數和水平擴散參數;H 為泄漏源的高度，m;高斯氣體擴散方程［10］為

圖5 移動機器人氣味源定位程序流程圖Fig 5 Flowchart of odor source localization program by mobile robot

仿真環境設計為長為100 m，寬為20 m，(0，-5)m 為氣體泄漏源，氣體按照高斯等值線模型擴散，機器人的起始位置為(0.5，100)m。機器人首先進行全局搜索來發現煙羽，全局搜索使用Z 字形算法。機器人用質點表示，行走軌跡如圖6 所示。當機器人行走到坐標(58，-8.5)m 時發現煙羽。此時機器人調用局部搜索算法，機器人跟蹤煙羽并朝著氣味濃度高的方向移動，直到機器人周圍四點中的一點的濃度值達到閾值則認這一點為氣味源。

圖6 嗅覺機器人定位策略仿真圖Fig 6 Simulation diagram of localization strategy of olfaction robot

3 實驗結果

在實驗室內簡單封閉環境中，為了試驗人員安全，以酒精作為泄漏氣體，放在穩定風場下，氣體擴散成濃度梯度模式。由于酒精擴散很慢，在杯子里面和杯子表面都涂有酒精，并在實驗環境四周放置4 個CC2530 固定參考節點，實驗環境如圖7 所示。

等到酒精擴散后，把移動機器人放入實驗環境中。實驗過程如圖8 所示，機器人首先進行Z 字形搜索發現煙羽，然后調用基于傳感器陣列的濃度梯度法進行局部搜索跟蹤煙羽。最后，當氣味傳感器的濃度值達到閾值并且紅外傳感器檢測到障礙物則機器人停止運動，找到氣味源。

圖7 實驗環境Fig 7 Experimental environment

圖8 實驗過程Fig 8 Experimental process

機器人找到氣味源后，運行無線傳感器網絡套件模塊，設置好串口和固定節點坐標后通過定位可以在電腦上得到機器人的具體位置，機器人坐標信息如圖9 所示。圖中A代表移動機器人的位置，1～4 代表4 個固定參考節點，實驗環境中固定參考節點的順序和位置和軟件上4 個點的位置要相對應。圖上得到的坐標是機器人的相對位置，以參考節點4 為坐標原點，節點4 和節點1 構成的線為x 軸，節點4 和節點3 構成的線為y 軸。由圖得到機器人的坐標為(2.27，3.31)m，因為實驗環境中固定參考節點的順序和位置和軟件上4 個點的位置相對應，從而可以得到對應的機器人的位置。

圖9 機器人坐標信息Fig 9 Coordinate information of robot

嗅覺機器人尋找氣味源實驗共做了8 組，結果如表1所示，嗅覺機器人的平均定位誤差為0.2 m，現有的氣味源定位機器人誤差為0.5 m，通過設計的氣味源定位算法可以提高定位精度。通過無線傳感器網絡定位套件，操作人員可以在室外電腦上獲得有害氣體泄漏源的位置信息。

表1 移動機器人氣味源定位實驗結果Tab 1 Experimental result of mobile robot odor source localization

4 結 論

本文設計的嗅覺機器人使用結合Z 字形搜索策略和濃度梯度搜索策略的氣源定位算法可以找到氣味源。效果比單一濃度梯度搜索算法精度提高了0.3 m，搜索時間減少了5 s。最后，結合無線傳感器技術，氣味源的坐標可以通過遠離氣味源的PC 上獲得，為移動機器人氣體泄漏源坐標定位提供了一種方案。

［1］ 孟慶浩，李 飛.主動嗅覺研究現狀［J］.機器人，2006，28(1):90-93.

［2］ 路光達.一種機器人仿生氣味源定位策略［J］.河北工業大學學報，2010，39(5):48-52.

［3］ 蔡 愈.移動機器人主動嗅覺定位技術的研究［D］.天津:河北工業大學，2009.

［4］ Russell R A.Locating underground chemical sources by tracking chemical gradients in 3 dimensions［C］∥Proceedings of the 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，USA:IEEE，2004:325-330.

［5］ Hayes A T，Martinoli A，Goodman R M.Distributed odor source localization［J］.IEEE Sensors，2002，2(3):260-271.

［6］ 王 陽，孟慶浩，李 騰.室內通風環境下基于模擬退火算法的單機器人氣味源定位［J］.機器人，2013，35(3):283-289.

［7］ 李吉功，孟慶浩，李 飛，等.時變流場環境中機器人跟蹤氣味煙羽方法［J］.自動化學報，2009，35(10):1327-1333.

［8］ Ishida H，Suetsugu K，Nakamoto T.et al.Study of autonomous mobile sensing system for localization of odor source using gas sensors and anemometric sensors［J］.Sensors and Actuators A，1994，45(2):153-157.

［9］ 閆 慈.基于強化學習的多機器人氣味源搜索［D］.天津:天津大學，2011.

［10］賀 寧，楊建華，陳立偉，等.主動嗅覺輪式移動機器人的系統設計及定位方法研究［J］.機械科學與技術，2013，32(2):286-289.