一種基于模糊邏輯的氣源定位系統

楊 惠，苑 毅

（蘭州文理學院 連續運行參考站（continuously operating reference stations， CORS），蘭州 730000）

0 引言

氣源檢測和定位技術廣泛地應用于工業和日常生活中[1]。通過氣源檢測和定位技術能夠發現有害氣體，并對氣體源的位置進行定位。隨著人工智能技術的發展，移動機器人已能完成一些簡單的工作。將氣體傳感器安裝到移動機器人上，并由移動機器人在環境中移動，進而檢測氣源，并進行定位。

將這種氣源定位技術稱為動態氣源檢測技術[2-3]。相比于動態氣源檢測技術，靜態氣源檢測技術[4]是將氣體傳感器放置于固定位置。盡管靜態 氣源檢測技術操作簡單，軟件/硬件不復雜，但它的氣源檢測范圍有限。

相比于靜態氣源檢測技術，移動氣源檢測技術的應用范圍更廣。移動氣源檢測技術通過移動機器人的移動，攜帶氣體傳感器檢測周圍環境的氣體。因此，氣體傳感器的檢測范圍受移動機器人的移動路線影響。換而言之，機器人的移動路線成為氣體檢測的關鍵。在特定空間內，如何使機器人以最少的移動距離實現最大的檢測范圍成為1 個關鍵議題。目前，研究人員提出了不同的路線規劃算法[5-7]。

文獻[8]提出基于昆蟲氣味跟蹤行為的小型氣 源定位機器人，該機器人依據昆蟲行為設定機器人的移動路線。文獻[9]設計了基于無線傳感器網絡的氣體泄漏源定位機器人，該機器人依據Z 字形算法進行移動。同時，引用定位模塊，將氣源位置信息傳輸至終端設備，使后臺相關管理人員能獲取氣味源的位置坐標信息。文獻[10]依據大鼠嗅覺神經元信號檢測氣味，并定位氣味。文獻[11]提出基于無線傳感器網絡的氣源目標搜尋多機器人系統。該系統由多個嗅覺機器人組成，并用機器人相互交換信息，協同檢測氣源位置。同時，該系統利用濃度梯度和風速信息進行結合，對氣源進行間接定位。

此外，機器人的移動軌跡受多個因素影響。因此，引用1 個多輸入單輸出的決策系統，優化移動軌跡路線。而模糊邏輯系統是1 個不錯的選擇。例如，文獻[12-13]利用模糊邏輯處理傳感器所采集的多項信息，并由模糊邏輯依據所采集的信息進行決策。

為此，提出基于模糊邏輯的氣源定位系統。該系統氣體傳感器安裝在移動機器人上，通過移動機器人來擴大氣體傳感器的感測范圍，進而增強對氣源定位的精度。

1 機器人硬件系統

圖 1 顯示了機器人系統結構。該系統由以Arduino Mega 2560 為核心的控制模塊、距離傳感器和氣味傳感器以及電機馬達等主要模塊組成。

圖1 機器人模型

作為主控模塊，Arduino Mega2560 的工作電壓為5 V，并具有4 路UART 接口。距離傳感器和氣體傳感器分別采用HC-SR04、TGS 2620。其中 TGS 2620 傳感器屬金屬氧化物半導體傳感器，能夠檢測酒精等可燃性氣體。當檢測到氣體濃度增加時，傳感器的電導率就增高。圖2 顯示了TGS 2620 氣體傳感器信號控制電路。

圖2 TGS 2620 控制電路

而馬達采用基于LMD18200 的直流電機進行驅動。圖3 顯示了LMD18200 的控制電路[9]。

圖3 電機驅動控制電路

從功能角度上講，機器人可分為3 層，第1 層（頂層）放置氣體傳感器、液晶顯示屏（liquid crystal display， LCD）和X-bee 通信模型；第2 層為核心控制模塊和距離傳感器；第3 層為底層，放置直流馬達和驅動器。如圖4 所示。

圖4 機器人模型

2 模糊邏輯系統

圖5 為模糊邏輯系統。將3 個TGS 2620 所感測的氣體濃度作為系統輸入，再由模糊邏輯系統輸出控制馬達驅動器的脈沖寬度調制信號。

圖5 基于模糊邏輯算法模型

將3 個氣體傳感器所感測的氣體濃度分別表示為 rS 、oS 和lS 。它們分別表示右邊、中間和左邊氣體傳感器所感測的氣體濃度。而M1P 、M2P 分別表示控制左、右馬達的脈沖寬度調制（pulse width modulation， PWM）信號。

2.1 模糊表述

首先，引用低（low）、中（medium）、高（high）對TGS 2620 氣體所感測的氣體濃度進行模糊表述。具體而言，如表1 所示，對所感測的氣體濃度進行劃分，然后引用慢（slow）、適度（medium）、快（fast）表述輸出變量，即如表2 所示，對輸出PWM 信號 進行模糊表述。

表1 氣體傳感器的輸入

表2 輸出變量

2.2 規則庫

推理系統依據氣體濃度信息，并結合規則庫（如表3 所示），輸出控制馬達驅動器的PWM 信號。PWM是利用微處理器的數字輸出來對模擬電路進行控制的1 種非常有效的技術。通過調整PWM 信息，可以驅動馬達的行駛速度和行駛方向。最終，機器人依據氣體濃度進行移動，進而發現氣體源的位置。

表3 規則庫

3 實驗結果與分析

3.1 實驗環境

考慮單一氣體泄漏的實驗場景。將氣源位置放置于實驗場地中心，并在氣源后方擺設1 臺風扇，由它將氣體散開。機器人上的3 個氣體傳感器監測氣體濃度，再驅動機器人移動，如圖6 所示。

圖6 實驗原理

在 m m×100 20 的實驗室放置氣源和機器人，氣源的位置為（0， -5 m），機器人的初始位置為 （0.5 m， 100 m）。

3.2 數據分析

采用蒙特卡羅方法進行實驗[14]。每次實驗獨立重復20 次，取平均值作為最終的實驗數據。

圖7 顯示了機器人搜索氣源的實驗過程。最初進行全局搜索，檢測空氣中是否有異常氣體。當檢測到氣源后，再進行局部搜索，準確地估計氣源位置。

圖7 機器人搜索氣源的實驗過程

圖8 顯示繪制機器人的移動軌跡。從圖8 可知， 最初機器人偏離氣源方向較大，但后續發現氣源，就快速地靠近氣源，進而能準確地估計氣源位置。

圖8 氣源搜索路徑

圖9 顯示了3 次實驗機器人尋找氣源所消耗的時間。這3 次實驗機器人所放置的初始位置不同。但從圖9 可知，移動機器人尋找氣源所消耗的時間相近。這也充分說明，移動機器人能夠快速地尋找氣源，也具有一定的強健性。

圖9 尋找氣體源所消耗的時間

4 結束語

針對有害氣源定位問題，提出基于模糊邏輯的氣源定位系統。該系統利用移動機器人移動的便捷性，將TGS 2620 氣體傳感器安裝到機器人上，并由TGS 2620 氣體傳感器采集環境數據，然后將這些數據作為模糊邏輯系統的輸入，再由這些模糊邏輯系統決策機器人的移動路線，進而能快速地搜索氣源的位置。實驗數據證實了該系統的有效性。