安防監控機器人的移動定位技術研究

蘇春芳 楊立志

摘 要：針對小區安防監控機器人移動定位的準確性、實時性，提出基于光電傳感器和電子羅盤的多信息融合的移動定位算法。該算法將機器人單位時間內位移和方位角的變化量作為輸入條件，基于矢量方程構建機器人的位移變換范圍，然后通過消除累積誤差，確定機器人的準確位置。實驗結果表明，該方案有效的解決了小區安防監控機器人的定位問題，而且在路面相對平整的生活小區中表現出較好的定位準確性和實時性。

關鍵詞：多信息融合；光電傳感器；電子羅盤

中圖分類號：TP249文獻標識碼：A文章編號：2095-7394（2015）04-0022-04

0 引言

隨著物聯網技術的成熟，出現了安防監控機器人，移動定位技術則是這一領域的關鍵技術，其中基于無線傳感器的移動定位技術成為目前熱點研究領域。在移動網絡定位中，常見的方法是反復定位，包括基于距離的（range-based）定位，距離無關的（range-free）定位，傳感器網絡的移動定位算法。相比之下，基于測距的定位能夠實現高精度的定位，而距離無關的定位成本低，但定位精度低，且存在無法定位的盲點，很大程度上依賴錨節點的配置狀況。[1]由于小區安防監控機器人工作的環境是居民生活的小區，小區內的道路相當平整，可視為基本水平；機器人整個的移動軌跡具有可見、可預知性，工作環境相對有限，所以對定位的精確性要求相對高些，本文選取基于距離的定位技術。

蒙特卡羅（Monte Carlo）用于移動節點定位，每個錨節點在兩跳鄰居范圍內周期性廣播自身位置，根據節點收到錨節點坐標，從而確定自身所處的范圍[2]，為了避免算法存在較大的通信開銷，在安防監控機器人定位中設置盡量少的錨點，為了不失定位的準確性，充分考慮到移動節點運動過程中前后位置相關性，利用光電傳感器和運動輪的周長，精準的計算采樣時間片內位置的變化。

1 移動定位模型

圖1 運動模型 假設采樣時間記為t，ti與tj間隔記為△dt，當△dt足夠小，ti與tj時間間隔內，機器人的位置變化認為是可微的，記為△ds?！鱠s=2πr·ej，其中r是動力輪的半徑，ej是ti與tj時間間隔內光電傳感器的信息量。采用兩路光電傳感器，分別測量左、右輪的轉速，記為elj、erj，當elj=erj，監控機器人進行的直線運動；當elj>erj，監控機器人右轉彎；反之當elj

模型如圖1所示，從運動模型可以看出，通過矢量計算不難得到ti、tj位移的差xij、yij。

xij=2πr·ei/5·cosθ，

yij=2πr·ej/5·sinθ。

又由于機器人每次的運動起始位置都是從小區的監控室開始的，可將監控室設為錨點，記為m0，坐標可事先通過測量得到，記為[xm0，ymo]，tj時刻機器人的坐標，均可記為

xj=xm0+……+2πr·ei/5·cosθ+2πr·ej/5·cosθ，

yj=ym0+……+2πr·ei/5·sinθ+2πr·ej/5·sinθ。

2 機器人硬件設計

機器人的動力機構是步進電機控制的二輪運動裝置，支撐點位于兩輪中心位置，兩輪之間的距離記為2m，車輪的半徑記為r。為了實現機器人移動定位的功能，對多種傳感器信息進行融合，主要包括光電傳感器和電子羅盤。在目前移動定位中，常用的算法都是假定采樣時隙內節點的運動可近似為勻速運動，機器人的位移可通過時間、速度來確定[3]，但是機器人運動速度的確是可變的，速率的變化不免要產生一定的誤差，本文為了克服由于速度變化引起的誤差，采用光電傳感器精準的測量機器人的位移變化，通過采集左、右輪的光電傳感器信息，從而確定單位時間內機器人的移動的距離，精確計算機器人單位時間內位移的變化。另外通過采集電子羅盤信息，可確定機器人的運動方位，由于采樣的時間片足夠小，可認為在單位時間片內，機器人的運動方向角是相同的。

江蘇理工學院學報第21卷

第4期

蘇春芳 楊立志：安防監控機器人的移動定位技術研究

機器人的核心控制機構是由一塊Mini6410 ARM11開發板和兩塊8051系列的C51單片機組成，鑒于信息采集與運動控制的交互，對兩塊單片機的控制采用雙核控制技術，分別承擔信息采集和運動控制兩部分功能，構成環境監測單元及驅動控制單元，環境監測單元主要負責檢測機器人行走過程中路徑、障礙、方位等信息，稱為S-51，外接超聲波測距、電子羅盤等傳感器，獲取到的環境信息經8051由串口送入綜合運算單元。驅動控制單元主要依據綜合運算單元送來的決策數據完成對機器人行走控制，主要是通過控制步進電機的轉速，稱為C-51。Mini6410是綜合決策單元，是機器人的核心，解決沖突，綜合決策，安防監控機器人的整體硬件結構如圖2所示。

圖2 安防監控機器人硬件結構

3 移動定位算法

安防監控機器人的實時定位依賴于電子羅盤和光電傳感器采集的信息量。控制機構中的一個Ceil51單片機，命名為S51，負責采集電子羅盤和光電傳感器的信息。電子羅盤能夠精確的采集機器人的運動方位，在采樣時間間隔內，由于采樣時間間隔足夠小，機器人的運動方位可視為固定不變，S51單片機采集的信號量可作為采樣時間間隔內機器人運動方向角，由于電子羅盤采集信息的單位是0.1度，所以采集的數值屬于[0，3 600]4區間，信息采集完成后，將信息送到串口的R端。另外，光電傳感器主要用來采集△dt時間間隔內，光電觸發的次數，由于運動輪由5個扇頁組成，當運動輪在轉動過程中，扇頁轉過，就觸發光電傳感器，當運動輪運動一周，觸發5次光電信號。

在本系統中，傳感器的信息采集與上層控制機構的交互采用異步回調機制，當串口的R端有數據到達，觸發上層的回調函數callback function的執行，在該函數中完成對電子羅盤信息的讀取。S-51向上層發送的信息是16個字節的字符串，形式如A：da L：dl R：dl E，其中da∈（0，3600），表示電子羅盤的方位角；

4 實驗結果及結論

將上述移動定位算法應用到小區安防監控機器人中，經過實驗驗證，上述算法能夠有效的解決移動定位機器人的移動定位問題，避免了蒙特卡羅（Monte Carlo）算法較大的通信開銷，另外，由于采用光電傳感器測量位移，定位的精準性也得到了大大的提高。以40ms為采樣時間片，應用上述算法得到20 000組坐標數據，與實際坐標進行對比，如圖3所示，從圖中不難看出點O（784，800）是一個轉折點，在O點之前測量坐標與實際坐標基本吻合，誤差控制在55之內，從O點后，誤差大增，但是控制在200之內，對于一個占地10萬m2的中等住宅小區，這些誤差基本可以忽略不計的，經過驗證，上述算法是可行的。從整體上看，誤差是一個逐漸增大的趨勢，對上述現象進行分析，找出產生上述現象的原因是由于累積誤差造成的，在移動定位算法中，由于當前的坐標總是依賴于前一點的前標，為此，將算法進行了改正，增加了錨點的個數，在小區道路的轉變處，增加相應的錨點，使用錨點坐標對計算得到的坐標進行校正[5]，經過實驗，取得了良好的移動定位的效果。

圖3 移動坐標定位實驗結果

參考文獻：

[1]都海華，唐宏，鄺楊.無線傳感器網絡移動定位算法研究[J].黑龍江科技信息，2009（8）：51.

[2]彭鑫.基于梯度搜索的移動協作定位算法[J].計算機學報，2014（2）：482-483.

[3]蔡澤輝.稀疏錨節點下室內人員定位跟蹤算法研究[D].北京：中國礦業大學，2014.

[4]李書華.HMR3000電子羅盤在車載設備上的使用[J].光電技術應用，2010.3：14-15.

[5]陳偉韜.基于MEMS傳感器的電子羅盤系統的設計[D].廣州：廣州工業大學，2013.

A Research of the Technology of Position Monitoring in Community Security Monitoring Robot

SU Chun-fang，YANG li-zhi

（Jiangyin Polytechnic College，Wuxi 214405，China）

Abstract：Because the position monitoring of the mobile robot requires accurate and real-time，the article put forward the mobile positioning algorithm of multiple information fusion.The distance of the mobile robot in the fixed time interval and the direction of the robot are the input condition of the algorithm.Based on vector equation，we can get the change in the x and y，this position of the robot always has certain deviation，we set some？anchor point in the corner，decreasing the deviation of the position.the algorithm is effective to get the position of the security monitoring？robot In living community where the road surface of living community is relatively smooth，the technology of position monitoring showed better accuracy and real-time performance.

Key words：multiple information fusion；photoelectric sensor；electronic compass

責任編輯 祁秀春