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基于多傳感器融合的自動洗地機器人避障研究

2019-05-30 11:27:18楊建峰楊麗英劉珍娜
山東工業技術 2019年13期

楊建峰 楊麗英 劉珍娜

摘 要:本文就應用于城市清潔的自動洗地機器人展開研究,設計一種多傳感器融合的避障系統。選用合適傳感器,并在機器人上進行合理布局;分析清潔區域環境,以得出合理高效的避障策略。

關鍵詞:環境感知;多傳感器融合;避障策略

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.13.138

0 引言

隨著社會的不斷發展,人們對城市清潔提出越來越高的要求,應用自動化的清潔設備已是越來越普遍。自動洗地清潔機器人處于不同的環境情況下,會遇到不同的障礙物布局等,因此自然要求清潔機器人就有不一樣的反應。在自動洗地清潔機器人無人操作值守的情況下,清潔機器人就必須實現運行的自主性,依靠各傳感器自動的躲避清潔空間中的各種障礙,從而完成清潔任務[1]。

1 環境感知

時刻感知環境變化是清潔機器人必須具有的一種能力,而傳感器在清潔機器人的感知系統中扮演著不可或缺的重要角色,這些傳感器通過清潔機器人相關接口與外部環境進行連接,以獲取外部環境信息[2]。清潔機器人對采集的外部環境信息,通過某種適當的方法,對傳感器獲取的環境信息進行綜合處理,從而感知環境變化控制清潔機器人做出相關的動作。

2 多傳感器融合系統

多傳感器信息融合如同人腦對信息的綜合處理過程,依據多傳感器資源并將各傳感器獲取的信息進行合理的分配使用。隨后把各傳感器的互補及多余信息按照一定準則優化組合,進而獲得對當前區域環境的一致性描述與解釋。借助多傳感器的協同配合,以提升整個傳感器系統的準確性及有效性[3]。

3 傳感器選取

洗地清潔機器人處于復雜環境中,運行環境很不穩定并且也不能預知障礙物的種類。選用機器人內部傳感器編碼器及電子羅盤來實現自動洗地清潔機器人在工作環境中的的定位與導航。對于較大障礙物的躲避與測距選用長距離探測能力較強的超聲波傳感器,用于收集機器人周圍障礙物的距離信息,比較不同方位處傳感器測得的距離信息來判斷障礙物的方位夾角。選用近距離避障靈敏度較高的紅外傳感器輔助超聲波做相應的避障工作。通過超聲波傳感器與紅外傳感器配合,時時對周圍環境進行監測,依據距離及方位信息選擇恰當避障策略并做出對應動作。

4 避障策略分析

依據環境障礙物的分類,設計洗地清潔機器人的避障動作:直接避障、等待避障、緊急剎車避障、防跌落避障。

(1)直接避障。自動洗地機器人在運動過程中,當發現前方有障礙物時,判斷障礙物的狀態,若發現是靜態障礙物,那么機器人根據既定的避障策略改變運動方向,從而避免碰撞的發生。

本文采取超聲波傳感器與紅外傳感器結合的方式,采集運動過程中前方、左右兩邊的障礙物距離信息及方位信息。在傳感器確定障礙物的分布后,做出對應的避障動作。假設機器人前方存在障礙物,那么機器人根據清掃方位,選擇左轉還是右轉動作;在機器人的前方及右側都存在障礙物時,機器人則左轉以避開障礙,最后再回到原清掃方向;同理對于前方及左側都有障礙物時,機器人右轉避開障礙,最后再回到原清掃方向。

(2)等待避障。等待避障是針對運動環境中動態障礙物而言。對于動態障礙物的判斷,選擇二次檢測的方法。在機器人前進運動過程中對發現的障礙物進行兩次檢測,第一次發現障礙物時記錄距離信息,此后機器人繼續前行隨后再記錄第二次的距離信息。對二者的距離信息關系進行比較從而得出障礙物的狀態。假設第一次測得的障礙物距離信息為X1,此后機器人的運行距離為L,隨后第二次測得的障礙物信息為X2。那么:

若X1-X2=L ,則障礙物為靜態。

若X1-X2L,則障礙物為動態。

對于動態障礙物,采取等待避障策略。判斷為動態障礙物后,機器人進行等待,隨后每間隔兩秒鐘對障礙物進行檢測獲取距離信息,若距離在允許安全范圍之內,則機器人繼續前行進行清潔工作。

(3)緊急剎車避障。對于突然出現的動態障礙物與未能及時檢測到的靜態障礙物,以及機器人與其發生碰撞時,此時機器人采取緊急剎車動作,停止前進從而避免造成損害。待動態障礙物消失后,機器人繼續清掃工作。若瀕臨的是靜態障礙物,那么機器人采取原路倒退,隨后再采取相應轉向策略以避開障礙物。

(4)防跌落避障。對于清掃空間中的臺階等障礙容易使得機器人從清掃平面跌落下去,對于這種問題在車體底盤四角處安裝有紅外傳感器,用于檢測與地面之間的距離,當檢測到的距離大于設定值的時候,機器人控制器做出相應指令使得機器人倒退,從而避免機器人跌落現象的發生。

5 結束語

本文主要對自動洗地清潔機器人進行多傳感器融合避障研究。首先對工作環境進行分析,選擇出適宜的傳感器組成多傳感器系統應用到自動洗地清潔機器人上,以實現在運動過程中能實時躲避障礙,并結合環境及障礙物位置分析了對應的避障策略。

參考文獻:

[1]謝振南.多傳感器信息融合技術研究[D].廣州:廣東工業大學,2013.

[2]袁慶,朱毅.多傳感器信息融合在輪式機器人運動控制中的應用[J].電子技術與軟件工程,2016(02):118.

[3]司興濤.多傳感器信息融合技術及其在移動機器人方面的應用[D].淄博:山東理工大學,2009.

[4]陳奕君.基于多傳感器信息融合的機器人避障研究[D].大慶: 東北石油大學,2014.

基金項目:校級課題:課題名稱:基于多傳感器融合的位姿檢測系統。課題編號:2018KJ01。

作者簡介:楊建峰(1991-),男,山東泰安人,碩士,初級,研究方向:機電一體化技術及機器人控制應用技術。

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