服務機器人多傳感器數據融合技術研究

袁明敏　汪　燁/上海電機學院機械學院

服務機器人多傳感器數據融合技術研究

袁明敏汪燁/上海電機學院機械學院

【摘 要】服務機器人的自主導航過程通常處于不確定的環境中，單一的傳感器提供信息己經無法滿足現代移動機器人的需求，多傳感器信息融合技術在機器人領域得到廣泛應用。項目以國家863重點項目成果“護理機器人”樣機為平臺，研究室內移動服務機器人的多傳感器信息融合、路徑規劃與運動控制方法，為今后室內機器人定位的研究提供理論依據和具有實用性的參考。

【關鍵詞】服務機器人；D-S論證；數據融合

引言

隨著機器人技術的發展，機器人的用途開始從傳統的工業領域不斷向軍事、醫療、服務等領域拓展。服務機器人是本世紀最有發展潛力的一個應用領域，據預測在未來一段時間內服務機器人的需求數量將會超過工業機器人[1]。美國、歐洲、日本和韓國都制定了研制服務機器人的國家中遠期研究計劃。我國863計劃2006年開始將“智能機器人技術”列為專題，為服務機器人研究提供支持，推動服務機器人發展，因為服務機器人研制的意義為：(1)解決社會人口結構變化問題——全球性人口老齡化問題，為老人提供陪護服務，緩解社會壓力，并監控環境安全[2]；(2)提高社會生活質量，提供多種移動服務作業例如：導游、娛樂、清掃和網絡信息服務等，服務機器人可勝任伙伴；(3)提升家居環境智能，隨著IPV6技術的推進和3G時代的到來，家電網絡化和多功能化，服務機器人替主人擔當管家。在無人值守的室內環境下服務機器人能夠擔當保姆角色與遠程家人實時保持交互，并監控室內安全；(4)在康復和助殘方面服務機器人也是病人的得力助手。

1.服務機器人技術的研究

服務機器人是一種自主或半自主的能夠提供服務而不是提供生產的機器人，這種機器人能夠改善人們的生活質量[3]。服務機器人的研究始于上世紀60年代末期，Nilssen等人開始研制自主移動機器人(Autonomou mobile robot,AMR)Shakey，在復雜環境下將人工智能技術應用于機器人系統，以完成自主推理、規劃和控制的功能[5]。服務機器人應用范圍廣泛，TCSRIRAS在應用范圍上將服務機器人分為：清洗管家、教育機器人、類人機器人、人道主義排雷機器人、康復機器人、檢查監視機器人、醫療機器人、建筑、自動回填機械、導游及辦公室環境、消防機器人、搜索及拯救機器人和食品工業等16種服務機器人并給出相關研究機構和科研成果[4]。Care-O-Bot III是Fraunhofer IPA研制的最新一代服務機器人，和前兩代產品相比，盡管也配有激光測距傳感器和視覺系統，但在控制方法、傳感器、中間件、運動學、皮膚和人機界面等方面做了很多改進[15-17]。

2.移動機器人多傳感器信息融合技術的研究

移動機器人在自主導航定位過程中，必須以有效且可靠的環境感知為基礎。由于各類傳感器信息的物理性能局限性、不完備性和不確定性，利用具有冗余性和互補性的多傳感器信息融合技術能全面地描述周圍的工作環境并提高系統的可靠性。目前，多傳感器信息融合技術常用的方法包括加權平均，卡爾曼濾波，貝葉斯估計，統計決策理論，神經網絡，模糊推理和Dempster-Shafer(D-S)證據理論[18]-[25]。針對移動機器人所處的動態工作環境，以貝葉斯概率描述不確定因素在實際應用中魯棒性較好，但算法通常需要先驗假設且計算量大，因此具有一定的局限性；D-S證據理論滿足比貝葉斯理論更弱化的條件假設，可以不需要先驗知識，通過證據信息對假設做出判斷，得到各個假設的基本信度賦值。雖然D-S證據理論可以有效處理不確定信息，但處理沖突信息能力不夠。作為D-S證據理論的發展，證據推理(Evidential Reasoning)方法在處理不確定或不完整和沖突信息方面適應性更強，已成功應用于不確定系統建模和多源信息融合[24][25]。

針對室內環境下服務機器人系統建立及定位問題進行研究，首先面向家庭環境多任務需要，建立服務機器人系統，然后基于證據推理方法的移動機器人多傳感器信息融合技術對其定位理論進行分析和證明，在實驗室環境下對新平臺進行定位算法驗證。

3.基于證據推理方法的移動機器人多傳感器信息融合技術

根據已知環境地圖的柵格矩陣，推理每個柵格被障礙物占用的置信度。其映射關系為： 其中M, N表示二維空間中柵格的數量，R表示實數空間，Belief表示某個柵格被障礙物占用的置信度。在證據推理框架下，首先確定辨識框 中的基本焦元 和 ，定義 表示某個柵格為空， 表示該柵格被障礙物占用。在某t時刻超聲波傳感器或紅外PSD傳感器采集的數據信息作為一條證據源，構造證據置信度函數 ，在辨識框 中用 表示不確定信息。通過證據推理算法融合所有傳感器的置信度函數值，得到每個柵格被障礙物占用的置信度值，確定整個工作環境數據柵格的置信度分布圖。在數據融合過程中可根據工作環境信息動態調整不同傳感器證據信息的相對權值。此外，在本項目中還可以利用護理機器人士工作環境頂部的攝像頭和驅動輪上的編碼器信息動態修正數據融合結果。

4.結論

項目在已有研究工作的基礎上，結合移動機器人現有的自主導航技術，以護理機器人樣機為平臺，重點研究室內移動服務機器人的多傳感器信息融合、路徑規劃與運動控制技術。對于提高家庭生活支援機器人的自主定位能力和運動控制精度，使其走出實驗室逐步產業化具有重要的理論價值和實際意義。

參考文獻:

[1]張煒.環境智能化與機器人技術的發展[J].機器人技術與應用.2008,3:13～16.

[2]張鈸.機器人的智能化.國家863計劃智能機器人主題專家組.邁向新世紀的中國機器人.遼寧科學技術出版社,2001:30～32.

[3]趙立軍.室內服務機器人移動定位技術研究[D]:博士學位論文.哈爾濱:哈爾濱工業大學,2009.

[4]Nilsson N J. A mobile automation: An Application of Artificial Intelligence Techniques. Proceedings of the 1st In t ernational Joint Conference on Artificial Intelligence. 1969:509～520.

[5]X.Ma, B.Qian. Open Service Robot Development Platform；ICMEE,2013.08.