基于STM32的空氣污染物搜索機(jī)器人設(shè)計(jì)

熊?chē)?guó)虹 王陽(yáng) 王勤 楊巧 邵壯

摘要 針對(duì)室內(nèi)空氣污染物的檢測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款輪式空氣污染物搜索機(jī)器人。機(jī)器人以STM32為控制核心，搭載多種氣體檢測(cè)傳感器，可通過(guò)NRF24L01無(wú)線模塊將氣體信息傳送到電腦，并設(shè)計(jì)了基于仿生行為的視嗅覺(jué)融合污染源搜索策略。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該機(jī)器人能夠在無(wú)光情況和光線良好情況搜索到室內(nèi)氣體污染源。

【關(guān)鍵詞】空氣污染物搜索 機(jī)器人 視嗅覺(jué)融合 仿生行為

隨著科技發(fā)展，人們研究出嗅覺(jué)機(jī)器人代替人或動(dòng)物進(jìn)行危險(xiǎn)氣體檢查。嗅覺(jué)機(jī)器人載有氣體傳感器，可對(duì)氣體或揮發(fā)性成分做定性或定量的檢測(cè)。

早在1964年，Wilkens和Hatman設(shè)計(jì)了世界上第一個(gè)嗅覺(jué)設(shè)備。1992年Ishida等人研究出根據(jù)風(fēng)向和濃度信息結(jié)合的搜索算法，提高了機(jī)器人的搜索效率。2007年Vergassola等人在仿真環(huán)境中驗(yàn)證了信息趨向性算法的有效性。國(guó)內(nèi)研究相對(duì)較晚，孟慶浩團(tuán)隊(duì)在多機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)領(lǐng)域取得了一系列研究成果;2017年李寧等人設(shè)計(jì)了基于越野小車(chē)的可燃?xì)怏w檢測(cè)機(jī)器人。

本文針對(duì)室內(nèi)空氣污染物的檢測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款輪式空氣污染物搜索機(jī)器人。

1 硬件系統(tǒng)

機(jī)器人硬件系統(tǒng)由電源模塊、MCU模塊、氣體檢測(cè)模塊、顯示報(bào)警模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、無(wú)線通信模塊和上位機(jī)軟件構(gòu)成。

其中，控制模塊為STM32單片機(jī);氣體檢測(cè)模塊包括CO傳感器、粉塵傳感器和vOc傳感器;運(yùn)動(dòng)控制模塊包括電機(jī)驅(qū)動(dòng)和三個(gè)紅外測(cè)距傳感器;無(wú)線通信模塊為NRF24L01，將氣體信息實(shí)時(shí)傳輸?shù)诫娔X;上位機(jī)軟件實(shí)時(shí)接收、保存和圖形化顯示機(jī)器人傳來(lái)的氣體信息。

2 搜索策略

部分鳥(niǎo)類(lèi)捕食過(guò)程中眼睛能夠發(fā)現(xiàn)目標(biāo)時(shí)，會(huì)采用直線接近目標(biāo)的方法。據(jù)此，根據(jù)光照情況設(shè)計(jì)搜索策略：

2.1 無(wú)光照

在未發(fā)現(xiàn)煙羽時(shí)，采用z字形運(yùn)動(dòng)以覆蓋搜索區(qū)域，然后采用螞蟻的半8字形運(yùn)動(dòng)方式進(jìn)行煙羽跟蹤，使機(jī)器人保持與煙羽的接觸，同時(shí)向污染源趨近。過(guò)程中，若出現(xiàn)障礙物且氣體濃度超過(guò)閡值，則執(zhí)行環(huán)繞行為進(jìn)行污染源確認(rèn)。若所測(cè)氣體濃度的最大值是開(kāi)始搜索任務(wù)后的最大值，則停止搜索并發(fā)出警報(bào)，否則執(zhí)行避障行為。若煙羽信號(hào)丟失則返回隨機(jī)搜索。

2.2 光照良好

隨機(jī)搜索和煙羽跟蹤與無(wú)光情況相同，但在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中若識(shí)別到與污染源相同顏色的物體，則執(zhí)行直線靠近行為進(jìn)行污染源確認(rèn)，否則繼續(xù)進(jìn)行隨機(jī)搜索或煙羽跟蹤。

3 測(cè)試結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)環(huán)境選擇在一個(gè)地面平整、空氣潔凈的房間中，污染源采用藍(lán)色瓶裝酒精模擬，白色紙板圍成3*5m的矩形作實(shí)驗(yàn)區(qū)，另在味源1.5m范圍內(nèi)隨機(jī)置一干擾物。實(shí)驗(yàn)環(huán)境示意圖及機(jī)器人搜索路徑如圖1所示。

機(jī)器人搜索路徑在光照良好與無(wú)光時(shí)不同的是：在z字形運(yùn)動(dòng)后遇到黑色物體直接避開(kāi)，發(fā)現(xiàn)藍(lán)色干擾物直接進(jìn)行污染源確認(rèn)，若發(fā)現(xiàn)不滿(mǎn)足條件后不再環(huán)繞，若確認(rèn)是污染源則停止運(yùn)動(dòng)。

不改變污染源及起始位置，只改變障礙物、干擾物的位置進(jìn)行10組無(wú)光和有光的對(duì)照實(shí)驗(yàn)，無(wú)光時(shí)機(jī)器人搜索成功率約60%，平均用時(shí)8分14秒，而有光時(shí)成功率100%，平均用時(shí)5分36秒。結(jié)果顯示，視覺(jué)與嗅覺(jué)融合的搜索方法可提高污染源搜索準(zhǔn)確率和效率。

4 總結(jié)

本文分別進(jìn)行了空氣污染物搜索機(jī)器人的硬件及搜索算法設(shè)計(jì)。機(jī)器人能夠在無(wú)光照和光線良好的情況下搜索到氣體污染源。實(shí)驗(yàn)表明視覺(jué)和嗅覺(jué)融合搜索策略的可行性。

對(duì)以后的研究有以下展望：

（1）增加風(fēng)向傳感器，使機(jī)器人更能適應(yīng)有風(fēng)環(huán)境;

（2）繼續(xù)研究氣體擴(kuò)散規(guī)律及模型，在室內(nèi)搜索的基礎(chǔ)上增加室外搜索的功能。

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