星球探測(cè)車運(yùn)行方式選擇策略

尤波 田朋 丁亮 高海波

摘 要：在外太空復(fù)雜的未知環(huán)境下，星球探測(cè)車如何以盡可能短的路徑安全的行駛到目標(biāo)位置是探測(cè)車完成探測(cè)任務(wù)的前提條件。針對(duì)此問題，提出了一種探測(cè)車在復(fù)雜地形環(huán)境下的運(yùn)行方式選擇策略，此策略采用多種傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)車體運(yùn)行周圍障礙物信息和車體運(yùn)行參數(shù)的方法，對(duì)車體進(jìn)行避障或是越障運(yùn)行方式進(jìn)行判斷選擇，在越障的同時(shí)檢測(cè)車體姿態(tài)角度、加速度和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的變化情況以對(duì)車體運(yùn)行的安全性進(jìn)行判斷。此策略增加了探測(cè)車自主運(yùn)行的靈活性，可在保證車體運(yùn)行安全的前提下減少探測(cè)車的行駛路徑。

關(guān)鍵詞：星球探測(cè)車；傳感器檢測(cè)；越障；運(yùn)行方式選擇

DOI：10.15938/j.jhust.2018.02.008

中圖分類號(hào)： TP273

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)： 1007-2683（2018）02-0040-06

Abstract：Under the complex unknown environment of outer space， how the planet rovers safely run to the target location in a competitive short path is the precondition of finishing planet rover′s exploring mission. In response to this issue， this paper proposes a strategy of the way in which planet rover works under the complex terrain environment. This strategy adopts a variety of sensors to test the obstacle information around when the planet rover is running and the way of vehicle running parameters in real time. It aims at making choices and adjudgements of vehicle′s operation way in the process of obstacle avoidance and crossing. At the same time of obstacle crossing， it detects vehicle′s posture angle and the change of acceleration and drive motor current situation to determine the safety of vehicle running. Meanwhile，the strategy will make the planet rover more flexible which is operating automatically. It also can reduce the planet rover′s running path on the premise of ensuring the vehicle′s safe operation.

Keywords：planet rover； sensor detection； obstacle crossing； operation mode choice

0 引 言

隨著科技的發(fā)展和生存的要求，人類已經(jīng)不局限于探索自身生存的地球，近些年對(duì)外太空的探索越來越受到人們的關(guān)注[1]。星球探測(cè)車是研究未知星球的主要器械，針對(duì)外星球復(fù)雜的地形環(huán)境，如何保證星球探測(cè)車以盡可能短的路徑安全的運(yùn)行到探測(cè)位置是探測(cè)車完成科學(xué)實(shí)驗(yàn)的前提條件[2-4]。

文[5-8]中只是對(duì)車體識(shí)別障礙后如何進(jìn)行避障的問題提出了策略，但是并沒有考慮到車體爬越過不同的障礙物的情況。文[9-11]中通過視覺設(shè)備檢測(cè)障礙物的形狀，經(jīng)過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物相關(guān)信息的獲取，以選擇車體的運(yùn)行方式，但是對(duì)形狀不規(guī)則或是斜坡面凹凸不平整的障礙物，該方法并不適用。文[12-16]雖然對(duì)車體爬坡越障進(jìn)行了闡述，但是對(duì)車體運(yùn)行方式選擇的條件說明較少。

本文基于傳感器檢測(cè)原理和車體動(dòng)力學(xué)分析，提出一種探測(cè)車在復(fù)雜地形環(huán)境下的運(yùn)行方式選擇策略，即：星球探測(cè)車在運(yùn)行時(shí)，根據(jù)傳感器檢測(cè)周圍的運(yùn)行環(huán)境，以確定車體進(jìn)行避障或是越障運(yùn)行，在越障過程中通過實(shí)時(shí)檢測(cè)車體運(yùn)行參數(shù)的變化對(duì)車體的運(yùn)行安全做出判斷，以確定繼續(xù)運(yùn)行或是放棄當(dāng)前的運(yùn)行模式。此策略改變了以往車體遇到障礙物只進(jìn)行避障繞行的運(yùn)行方式，可使探測(cè)車爬越過一定的障礙物，減少了探測(cè)車由起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的運(yùn)行距離。

1 系統(tǒng)介紹

1.1 探測(cè)車結(jié)構(gòu)分析

星球探測(cè)車主要由4個(gè)驅(qū)動(dòng)輪，兩個(gè)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)和矩形車體以及其他控制器件組成，其構(gòu)型如圖1所示。驅(qū)動(dòng)輪能獨(dú)立驅(qū)動(dòng)，前后轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)也能單獨(dú)完成轉(zhuǎn)向，車體前端安裝有多個(gè)超聲波傳感器檢測(cè)模塊，位姿傳感器位于車體的幾何中心處。多個(gè)超聲波傳感器同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)可獲取關(guān)于障礙物更加精確的信息，電流采集卡實(shí)時(shí)采集電機(jī)的電流數(shù)值并和位姿傳感器實(shí)時(shí)采集的車體姿態(tài)角和加速度等信息反饋給控制系統(tǒng)，使系統(tǒng)對(duì)車體的運(yùn)行安全作出判斷。

1.2 地形識(shí)別

星球表面地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜，相對(duì)平坦的區(qū)域以碎石、小環(huán)形山為主，地勢(shì)起伏較大的區(qū)域主要以山脈、斜坡和大環(huán)形山為主，復(fù)雜的地形結(jié)構(gòu)往往更具有探測(cè)價(jià)值，因此星球車的探測(cè)區(qū)域一般都選在地形結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜的區(qū)域進(jìn)行。探測(cè)車從起始位置運(yùn)行到地形結(jié)構(gòu)復(fù)雜的目標(biāo)位置，期間會(huì)通過多種地形，探測(cè)車依據(jù)車載傳感器檢測(cè)數(shù)值的變化對(duì)地形環(huán)境進(jìn)行識(shí)別。超聲波傳感器[17-20]檢測(cè)車體周圍的障礙物信息，位姿傳感器檢測(cè)車體的俯仰角和加速度的變化情況，在相對(duì)平坦的地形區(qū)域運(yùn)行，車體姿態(tài)角變化較小，在地形起伏較大的地帶運(yùn)行時(shí)，車體的姿態(tài)角會(huì)發(fā)生明顯的變化。因此，可由車體俯仰角度的變化對(duì)地形的起伏情況進(jìn)行判別。

1.3 運(yùn)行方式選擇原理

在確定探測(cè)目標(biāo)位置后，探測(cè)車首先會(huì)將當(dāng)前起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)連接起來形成最短行駛路徑，然后按著這條最短路徑運(yùn)行。利用超聲波傳感器來檢測(cè)探測(cè)車運(yùn)行前方障礙物的信息，將采集到的障礙物的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析處理后以判斷車體進(jìn)行避障或是越障運(yùn)行。車體進(jìn)行越障的過程中，通過實(shí)時(shí)檢測(cè)車體的加速度和傾角以及電機(jī)電流的變化來對(duì)車體運(yùn)行安全做出判斷。如果車體運(yùn)行時(shí)的各項(xiàng)參數(shù)都在安全范圍之內(nèi)，則車體繼續(xù)越障運(yùn)行，當(dāng)任一變量的變化超出車體運(yùn)行的安全范圍，則車體停止運(yùn)行，并后退至安全位置后開始避障運(yùn)行。

1.4 系統(tǒng)控制流程

傳感器采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)處理器處理之后發(fā)送給控制器，經(jīng)由控制器進(jìn)行相關(guān)解算，以確定車體的運(yùn)行狀態(tài)是否安全，控制器根據(jù)車體的運(yùn)行狀態(tài)再發(fā)送指令到電機(jī)驅(qū)動(dòng)器以控制電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)。控制系統(tǒng)示意圖如下圖2所示。

2 越障分析

越障性能反映了探測(cè)車在星球表面通過各種地形的行走能力，不同的地形對(duì)探測(cè)車的行駛性能有很大的影響。探測(cè)車的越障功能主要有兩種：垂直越障和爬坡越障，垂直越障是指障礙物的體積較小，車體前后輪可依次爬越過障礙物的越障方式，爬坡越障是指車體爬越具有一定傾角斜坡的越障方式。以下對(duì)探測(cè)車在行駛過程中的垂直越障和斜坡越障過程進(jìn)行分析。

2.1 垂直越障

探測(cè)車是由4個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)提供驅(qū)動(dòng)力使車體前進(jìn)運(yùn)行的，因此在遇到的障礙物的垂直高度較小時(shí)，探測(cè)車可以進(jìn)行越障運(yùn)行，以減小探測(cè)車的行駛路徑，圖3、4分別為星球探測(cè)車的前、后輪受力分析圖。

由以上計(jì)算可得出探測(cè)車進(jìn)行垂直越障的能力與車體的結(jié)構(gòu)參數(shù)有關(guān)，而與車體驅(qū)動(dòng)能力無關(guān)。理論上θ角在0°到90°之間，則車體能越過垂直障礙物，即障礙物的垂直高度應(yīng)該小于車輪的半徑。當(dāng)車體的基本結(jié)構(gòu)參數(shù)固定時(shí)，車體可以越過垂直障礙物的高度就可以計(jì)算出來，通過車載傳感器對(duì)障礙物的檢測(cè)就可以判斷出車體能否越過障礙物。

2.2 爬坡越障

星球表面高低起伏的地形結(jié)構(gòu)使得探測(cè)車必須具備一定的爬坡越障能力，探測(cè)車進(jìn)行爬坡越障時(shí)，必須滿足兩個(gè)條件，首先坡地的傾角不能過大，使得車體發(fā)生傾覆，其次是車體需要有足夠的動(dòng)力能完成爬坡越障。在探測(cè)車爬坡越障的初始時(shí)刻，首先是前輪沿著坡面向上運(yùn)行，車體的中心逐漸升高，隨后是后輪沿著坡面向上運(yùn)行，當(dāng)車體的重心達(dá)到斜坡障礙物的最高點(diǎn)時(shí)，才完成斜坡越障的動(dòng)作。

圖5為星球探測(cè)車爬坡行進(jìn)的姿態(tài)示意圖。圖中，O為探測(cè)車的重心；α為斜坡傾角；O1、O2為前后輪的軸心；r為車輪的半徑；l1為機(jī)器人重心O到前輪軸連線沿斜坡平面的距離；l2為機(jī)器人重心O到后輪軸連線沿斜坡平面的距離；L為O1O2間的長(zhǎng)度；γ為O2O與O1O2間的夾角；A點(diǎn)為后輪與坡面的接觸點(diǎn)；B點(diǎn)為前輪與坡面的接觸點(diǎn)；d為重心O到A點(diǎn)的水平距離；h為重心O到車輪軸線的垂直高度；Ni為車輪在Y軸方向受到的支持力；Mi為車輪的驅(qū)動(dòng)力矩，V為車體的運(yùn)行速度；a為加速度。

如上圖所示，探測(cè)車進(jìn)行爬坡越障時(shí)，由于坡面凹凸不平，車體的爬坡角度是變化的。A點(diǎn)是坡面凹陷的最低點(diǎn)，B點(diǎn)是坡面凸起的最高點(diǎn)，此時(shí)，車體的爬坡角度達(dá)到最大，隨之上坡阻力達(dá)到最大，極易發(fā)生車體傾覆。

探測(cè)車不發(fā)生傾覆的條件是車體的重心點(diǎn)O的垂直投影落在O1O2范圍里，即重心O到A點(diǎn)的水平距離d應(yīng)該大于零，斜坡的角度增加時(shí)，d的值將減小，當(dāng)d=0時(shí)，車體處于臨界穩(wěn)定狀態(tài)，當(dāng)d<0時(shí)，車體處于不穩(wěn)定狀態(tài)。因此探測(cè)正向爬坡不產(chǎn)生傾覆的條件為：

3 運(yùn)行方式選擇策略

探測(cè)車在正常運(yùn)行情況下，驅(qū)動(dòng)電機(jī)的電流值在一個(gè)安全范圍里波動(dòng)，車體在運(yùn)行方向的加速度數(shù)值和車體的俯仰角度基本維持在零度左右。當(dāng)檢測(cè)到障礙物時(shí)，車體以何種方式運(yùn)行需要根據(jù)障礙物的信息和車體自身的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行判斷，依據(jù)判斷結(jié)果選擇車體安全的運(yùn)行方式。

3.1 運(yùn)行方式選擇約束條件

為了保證探測(cè)車的安全運(yùn)行，探測(cè)車進(jìn)行越障時(shí)必須滿足一定的條件。以下S1和S2分別是探測(cè)車進(jìn)行垂直越障和爬坡越障的約束條件。

式中：I0為驅(qū)動(dòng)電機(jī)的額定電流值；I為電機(jī)的實(shí)時(shí)電流值；β0為車體最大爬坡角度；β為車體的實(shí)時(shí)俯仰角；α為車體的加速度。

探測(cè)車進(jìn)行越障時(shí)必須滿足約束條件，否則可能會(huì)對(duì)車體的硬件設(shè)備和車體結(jié)構(gòu)造成損壞。探測(cè)車進(jìn)行垂直越障時(shí)，障礙物的高度必須小于車輪的半徑，進(jìn)行斜坡越障時(shí)，坡度角不能超過車體的最大越障角度，驅(qū)動(dòng)電機(jī)的電流不能超過額定值，加速度不能小于零，否則，探測(cè)車必須進(jìn)行避障運(yùn)行以繞開障礙物。

當(dāng)探測(cè)車在凹凸不平的斜坡上運(yùn)行時(shí)，車體俯仰角變化明顯，上坡阻力會(huì)隨著車體俯仰角的改變而發(fā)生變化，因此需要提升電機(jī)功率來增大電機(jī)的輸出力矩，以增加車輪的驅(qū)動(dòng)力，電機(jī)電流在額定值以下時(shí)，電機(jī)力矩與電機(jī)電流成正比，電機(jī)電流超過額定值后，電機(jī)力矩不在隨著電機(jī)電流的增加而增加，并且力矩與驅(qū)動(dòng)力成正比。

當(dāng)電機(jī)電流超過額定值時(shí)，電機(jī)力矩達(dá)到最大值，隨著車體越障角度的增大，車體所受的合力變成逐漸增大的反方向力，加速度也隨之發(fā)生改變，車體運(yùn)行速度逐漸減小至零。此時(shí)，車體的重心沒有達(dá)到障礙物的最高點(diǎn)，則認(rèn)為探測(cè)車不能完成斜坡越障。長(zhǎng)時(shí)間的使電機(jī)超負(fù)荷運(yùn)行會(huì)對(duì)電機(jī)造成損害，所以可以通過檢測(cè)電機(jī)電流和車體運(yùn)行加速度的變化情況對(duì)障礙物是否可越做出判斷。

3.2 運(yùn)行方式選擇策略

探測(cè)車依照最短行駛路徑運(yùn)行的過程中，通過對(duì)車體周圍運(yùn)行環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，以確定車體與障礙物的相對(duì)位置和障礙物的相關(guān)信息。針對(duì)不同的運(yùn)行環(huán)境，選擇不同的運(yùn)行方式行駛到目標(biāo)位置。

障礙物的垂直高度大于車輪半徑，車體進(jìn)行避障運(yùn)行繞開障礙物，垂直高度小于車輪半徑，符合越障約束條件時(shí)，車體進(jìn)行越障運(yùn)行。

斜坡位于車體的最短行駛路徑中，由于無法檢測(cè)到斜坡的最大傾角，車體在進(jìn)行爬坡越障的同時(shí)通過傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車體各個(gè)運(yùn)行參數(shù)的變化情況，各參數(shù)滿足爬坡越障的約束條件，則車體繼續(xù)運(yùn)行直到安全的完成爬坡越障，當(dāng)不滿足爬坡越障的約束條件時(shí)，車體立即停止，隨后調(diào)整運(yùn)行方式或是按原路后退至距離斜坡一定距離，再進(jìn)行避障運(yùn)行。

探測(cè)車每次執(zhí)行完一個(gè)動(dòng)作后，都會(huì)以當(dāng)前點(diǎn)為起始點(diǎn)重新確定最短行駛路徑，然后繼續(xù)檢測(cè)運(yùn)行環(huán)境。

4 仿真分析

星球探測(cè)車的各項(xiàng)參數(shù)如下：車體總質(zhì)量為80kg，電機(jī)額定輸出力矩M=8.5N·m，提供的最大驅(qū)動(dòng)力約為28.5N，車輪滾動(dòng)阻力系數(shù)為λ=0.2。由式（7）可得出探測(cè)車的最大爬坡角度約為30°。

車體以不同的加速度爬坡時(shí)，由式（10）可得到探測(cè)車爬坡角度與驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流關(guān)系圖如圖6所示。

由圖6可見，探測(cè)車以不同的加速度爬越不同傾角的斜坡障礙物時(shí)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流隨著加速度和爬坡角度的增加而增大，在相同的電流情況下，車體所爬越斜坡的最大角度隨著加速度的增大而減小。車體分別以加速度為0、0.1、0.2m/s2爬越不同傾角的斜坡，車體勻速運(yùn)行時(shí)所能爬越的角度最大，加速度為0.2m/s2時(shí)，車體所能爬越斜坡的角度最小。

在驅(qū)動(dòng)電機(jī)的額定輸出功率下，探測(cè)車爬越不同角度斜坡時(shí)，由式（7）可得到在相同時(shí)間里車體行駛位移與坡度傾角的關(guān)系圖如圖7所示。

由圖7可見，探測(cè)車的驅(qū)動(dòng)電機(jī)在額定功率運(yùn)行，電機(jī)驅(qū)動(dòng)力達(dá)到最大時(shí)，在相同時(shí)間里車體的行駛位移與車體的爬坡角度成反比，斜坡傾角為25°時(shí)，車體的驅(qū)動(dòng)力大于運(yùn)行阻力，加速度為正值，車體做加速爬坡運(yùn)行。斜坡傾角為30°時(shí)，車體所受合力為0，加速度為0，車體做勻速爬坡運(yùn)行。斜坡傾角為35°時(shí)，上坡阻力大于電機(jī)提供的驅(qū)動(dòng)力，車體所受合力與運(yùn)行方向相反，加速度小于0，車體做減速爬坡運(yùn)行。

5 結(jié) 論

本文對(duì)星球探測(cè)車在未知的環(huán)境中運(yùn)行時(shí)如何選擇避障或越障運(yùn)行并保證車體越障時(shí)的安全性問題，提出了一種車體運(yùn)行方式選擇策略，通過對(duì)障礙物的檢測(cè)以及越障時(shí)車體相關(guān)參數(shù)的變化情況，對(duì)車體實(shí)行避障或越障運(yùn)行做出選擇，改變了傳統(tǒng)的探測(cè)車遇到障礙物只進(jìn)行避障運(yùn)行的方式，在一定程度上減少了探測(cè)車的行駛路徑。通過仿真驗(yàn)證了車體爬越不同傾角斜坡時(shí)各項(xiàng)安全參數(shù)的有效性，從而驗(yàn)證了此策略的合理性和可行性。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]NAKASHIMA H， FUJII H [M]. Journal of Terramech-anics ， 2015， 47（5）： 307-321.

[2]ERIKA Ottaviano， PIERLUIGI Rea， GIANNI Castelli. THROO： a Tracked Hybrid Rover to Overpass Obstacles[J].Advanced Robotics， 2014， 28（10）： 683-694.

[3]BUDIHARTO W， SANTOSO A， PURWANTO D， et al. A New Method of Obstacle Avoidance for Service Robots in Indoor Environments[J]. ITB Journal of Engineering Science， 2012，42（2）：149-168.

[4]李楠，高海波，丁亮，等.搖臂轉(zhuǎn)向架式星球車地形估計(jì)方[J].哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，20（3）：24-29.

[5]DEEPA E G， UNNIKRISHNAN A.On the Divergence of Information Filter for Multi Sensors Fusion[J].Information Fusion，2016，27： 107-109.

[6]陳紹茹，陳奕梅.基于多傳感器信息融合的移動(dòng)機(jī)器人避障[J].傳感器與微系統(tǒng)，2014，33（5）：35-38.

[7]王加，紀(jì)伯公.多傳感器信息融合技術(shù)在空中目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用研究[C]// 第八屆全國信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集，2014：183-187.

[8]谷鳳偉，金西虎，姜珊.基于雙目視覺信息融合的移動(dòng)機(jī)器人避障研究[J].電子世界，2015（18）：54-57.

[9]王檀彬，陳無畏，李進(jìn)，等.多傳感器融合的視覺導(dǎo)航智能車避障仿真研究[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2009，21（4）：1015-1019.

[10]劉釗.基于多傳感器信息融合的智能輪椅避障及運(yùn)動(dòng)控制研究 [D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2015：15-17.

[11]蔡英鳳，王海，陳小波，等.基于單雙目視覺融合的車輛檢測(cè)和跟蹤算法[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)，2015，15（6）：118-126.

[12]馬澤潤(rùn)，郭為忠，高峰.一種新型輪腿式移動(dòng)機(jī)器人的越障能力分析[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與研究，2015，31（4）：6-10，15.

[13]NGUYEN H T， HAI X L.Path Planning and Obstacle Avoidance Approaches for Mobile Robot[J].International Journal of Computer Science Issues， 2016，13（4）：1-10.

[14]曾令斌，邱寶貴，肖杰，等.月面機(jī)器人探測(cè)路線及典型方案研究[J].載人航天，2015，21（3）：263-264.

[15]尹理才，侍才洪，陳煒，等.六輪救援機(jī)器人越障動(dòng)力學(xué)建模分析[C]// 中國力學(xué)大會(huì)-2015論文摘要集，2015：257-258.

[16]汪明磊，陳無畏，王家恩.智能車輛車道保持系統(tǒng)中避障路徑規(guī)劃[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，3（2）：130-132.

[17]曾一民.基于超聲波的機(jī)器人避障和目標(biāo)跟蹤方法的研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2008：15-17.

[18]楊芳沛，李偉光，鄭少華，等.基于超聲波傳感器的AGV避障模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 電子設(shè)計(jì)工程，2015，23（22）：56-57.

[19]DVORAK J S， STONE M L， SELF K P.Object Detection for Agricultural and Construction Environments Using an Ultrasonic Sensor[J]. Journal of Agricultural Safety and Health， 2016，22：107-109.

[20]譚苗苗，于路路，王靜.小型環(huán)境檢測(cè)輪式機(jī)器人的避障控制系統(tǒng)研究[J].機(jī)械工程師，2016，3（2）：10-11.

（編輯：溫澤宇）