面向無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的臍橙采摘機器人定位研究

田　磊，靳繼紅

(1.河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學院，河南 南陽　473000；2.焦作師范高等專科學校 計算機與信息工程學院，河南焦作　454000)

0　引言

近年來，隨著科技的發(fā)展，無線傳感器、物聯(lián)網(wǎng)及智慧地球的發(fā)展深入人心，已成為各國家科技和產(chǎn)業(yè)競爭的焦點[1-5]。現(xiàn)階段，傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、無線通信、儀器儀表和自動化的快速發(fā)展提高了機器人的應用能力，采摘機器人因此獲得了長足的發(fā)展，已成為科技研究最前沿的領域之一[6-13]。本文以無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù)為核心，設計了一種面向網(wǎng)絡節(jié)點的臍橙采摘機器人定位算法，并利用MatLab進行算法仿真實驗，驗證了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

1　無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù)

無線傳感器網(wǎng)絡一般由許多具有無線通信、感知環(huán)境變化、信息存儲與處理的傳感器構(gòu)成，包含多種感知功能不一的傳感器節(jié)點。這些節(jié)點可對目標環(huán)境內(nèi)的信息變化進行采集、判斷或數(shù)據(jù)發(fā)送，形成對目標環(huán)境實時監(jiān)控和對目標定位的網(wǎng)絡[14-18]。無線傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)主要包括傳感器、匯聚和管理站等部分，其體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。感知區(qū)域到處分布了許多的無線傳感器節(jié)點，它們以無線網(wǎng)絡為平臺，通過自組織形式，順著其它節(jié)點逐級跳動傳遞和交換信息，在多次跳轉(zhuǎn)后集中到匯聚節(jié)點，最后由匯聚節(jié)點傳到遠程監(jiān)控端。無線傳感器的核心是嵌入式控制系統(tǒng)，其信息處理和存儲空間有限；而匯聚節(jié)點信息處理和存儲空間明顯增強，其可通過無線網(wǎng)絡與外部互聯(lián)網(wǎng)或衛(wèi)星進行通信，發(fā)布管理節(jié)點的監(jiān)測信息。

圖1　無線傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

無線傳感器節(jié)點結(jié)構(gòu)分支多，往往和應用目標區(qū)域及實現(xiàn)的功能相關，但主要還是由傳感器、處理器、無線通訊及電源等4個模塊組成，如圖2所示。

圖2　無線傳感器節(jié)點框架圖

無線傳感器節(jié)點模塊眾多：傳感器模塊根據(jù)被測物理信息選用合適的類型，一般采用A/D電路實現(xiàn)模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號；處理器模塊是節(jié)點最重要的部分，主要負責信息的采集、傳輸、決策制定、保存和發(fā)出控制指令；無線通訊模塊則主要負責各匯聚節(jié)點間信息的共享；電源模塊為各無線傳感器和匯聚節(jié)點提供能量[19-21]。

2　臍橙采摘機器人系統(tǒng)模型

2.1臍橙采摘機器人運動模型

在實驗狀態(tài)下，即在沒有其他外在條件(如環(huán)境、天氣)干擾的情況下，臍橙采摘機器人運動模型能夠形象地表示其各個部件的運動過程[22-25]。但在日常作業(yè)中，由于受到環(huán)境和天氣的影響，采摘機器人會產(chǎn)生一些特定的噪聲，使得模型具有一定不穩(wěn)定性，因而使其不能準確描述采摘機器人運動變化狀態(tài)[26-27]。為了解決上述問題，特以一種非線性函數(shù)對采摘機器人運動狀態(tài)進行描述，該模型描述了其位姿信息S0,K在控制參數(shù)uk和干擾因數(shù)wk影響下隨時間的變化。采摘機器人某時間節(jié)點狀態(tài)只與上一某時間節(jié)點狀態(tài)及當前某時間節(jié)點的控制參數(shù)有關，與過去時間節(jié)點的信息沒有聯(lián)系。采摘機器人運動方程為

(1)

其中，Dk和θk分別表示采摘機器人與第k個無無線傳感器節(jié)點的距離和角度。

2.2無線傳感網(wǎng)絡觀測系統(tǒng)模型

本文主要研究問題是面向無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的臍橙采摘機器人準確定位算法，前面一節(jié)主要介紹了采摘機器人運動模型，本節(jié)介紹無線傳感網(wǎng)絡觀測系統(tǒng)模型。觀測系統(tǒng)模型參數(shù)主要是獲取采摘機器人和無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點之間的相對距離和角度等信息。該模型表達式為

(2)

其中，i、j表示第i和j個無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點；Si,1,k={Si,1,…,Si,k}表示k時刻采摘機器人和無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的位置、角度狀態(tài)；vk表示模型噪聲。

該模型觀測方程為

(3)

其中，其中rk+1和θk+1分別為第k+1個傳感器節(jié)點相對于機器人的位置和角度；φ表示機器人經(jīng)過傳感節(jié)點前后的角度差。

模型觀測函數(shù)位姿和傳感節(jié)點之間的雅克比矩陣為

(4)

(5)

臍橙采摘機器人模型如圖3所示。

圖3　臍橙采摘機器人模型

3　臍橙采摘機器人定位算法

3.1臍橙采摘機器人環(huán)境建模

采摘機器人一般都是在比較復雜的環(huán)境中進行作業(yè)，因而對采摘機器人而言首要的問題是感知周邊環(huán)境信息[28]。獲得周邊環(huán)境信息，采摘機器人才能進行定位，順利開展作業(yè)任務。其在目標區(qū)域自動定位時，對作業(yè)區(qū)域現(xiàn)場感知和判斷都需要無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點平臺的支撐[29]。通過無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點平臺，采摘機器人可以與其他環(huán)境節(jié)點進行信息的傳輸與交互，進而獲取自身位置狀態(tài)和所在環(huán)境的信息[30]。在本設計中，建立無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點平臺是研究的重要環(huán)節(jié)，對臍橙采摘機器人自動定位具有決定性意義。臍橙采摘機器人目標區(qū)域傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖4所示。

在目標區(qū)域，無線傳感器節(jié)點分為兩種：一種是用來標示障礙物位置；一種用來感知機器人位置。這些節(jié)點隨機分布在目標區(qū)域，并依次貼上電子便簽。機器人上安裝有RFID射頻信號器，隨著采摘機器人的移動，無線傳感器感知機器人信號強度變化判定與機器人的距離，也方便機器人識別障礙和目標。載有RFID射頻信號器的機器人在作業(yè)中可以根據(jù)兩種無線傳感節(jié)點獲取障礙或者自身位置信息。無線傳感器和RFID的有效結(jié)合為機器人實現(xiàn)了避障和定位功能，大大提高了機器人的自主性和靈活度。

圖4　目標區(qū)域無線傳感器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

3.2定位算法原理

在無線傳感器網(wǎng)絡應用中，節(jié)點采集信息與其位相互對應，因此確定未知節(jié)點的位置對采摘機器人的自動定位具有重要意義。在三維空間坐標中，未知無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的信號強度與機器人上的RFID射頻信號器距離遠近的理論分布，如圖5所示。

圖5　未知無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的信號強度分布圖

圖5中：X、Y軸表示RFID射頻信號器到無線傳感器節(jié)點的距離；Z軸表示無線傳感器節(jié)點接收到的信號強弱；d1、d2、d3、…、dn為無線傳感器節(jié)點實際位置；e1、e2、e3、…、en為無線傳感器節(jié)點與實際信號強度之間的偏移量。由于無線傳感器節(jié)點接收到的信號強度值需要加上隨機噪聲，因此無線傳感器節(jié)點信號強度值只與Z向坐標存在一定差異。可以看出，在三維空間坐標中，未知無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的信號強度構(gòu)成的曲面形狀和路徑衰減因子k息息相關，因此可以確定適當?shù)哪繕撕瘮?shù)求出k值和無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點位置坐標。

無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點定位原理為：倘若存在n(n>3)個位置坐標已知無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點，且第i個無線傳感器節(jié)點對RFID射頻信號器的信號強度RSSI(i)也確定，則可以依據(jù)信號損耗模型確定目標函數(shù)；通過求出其最優(yōu)解，便能夠確定未知無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的坐標(x,y)和路徑衰減因子k。

3.3確定目標函數(shù)

依據(jù)無線傳感器節(jié)點定位原理，能夠確定合適的目標函數(shù)，然后求解出目標函數(shù)最優(yōu)解，便可得到節(jié)點的坐標與衰減因子k。為了讓節(jié)點到曲面的Z向距離最小，即求|Zn(i)-RSSI(i)|或(Zn(i)-RSSI(i))2的最小值，因全部節(jié)點個數(shù)為n，確定的目標函數(shù)為

(6)

(7)

同時,也可以先求所有節(jié)點[Zn(i)-RSSI(i)]的和，然后再取其絕對值，則

(8)

3.4算法仿真試驗設計

為驗證本文設計的臍橙采摘機器人準確定位算法的可靠性，利用MatLab仿真軟件、采用M語言進行編程，實現(xiàn)各目標函數(shù)進行標定效果分析。在模擬仿真中，無線傳感器節(jié)點分布在20m×20m的目標區(qū)域中，系統(tǒng)按照路徑節(jié)點編號，實現(xiàn)機器人的自動定位。算法仿真流程如圖6所示。

自動定位算法仿真各流程說明如下：

1)設定信標節(jié)點。初始化，設定模型參數(shù)，1次取100組數(shù)據(jù)，在MatLab中繪制出模型曲面。

2)加入隨機噪聲。在理論信號值的基礎上加入信號噪聲，構(gòu)成實際信號值。

3)篩選。為了提高采摘機器人定位準確度，篩除掉信號較弱的個別信標節(jié)點。

4)確定優(yōu)化初值。利用極大似然法優(yōu)化初值。

5)優(yōu)化計算。利用MatLab中的優(yōu)化函數(shù)進行優(yōu)化，減少定位誤差。

6)輸出結(jié)果。利用 MatLab 輸出結(jié)果圖。

圖6　自動定位算法仿真流程圖

4　實驗與結(jié)果分析

為了驗證臍橙采摘機器人自動定位算法的準確性和可靠性，在作業(yè)區(qū)域隨機安放了100個無線傳感器信標節(jié)點，假設每個節(jié)點的通信半徑為5m，當機器人(即RFID射頻信號器)與節(jié)點之間的距離超過5m時，則無法收到信號；然后對定位算法行了實驗。實驗中，由于節(jié)點和RFID射頻信號器的相對坐標不確定，因此在求解中以采摘機器人初始位姿為基準，建立三維坐標直角系。仿真試驗環(huán)境和結(jié)果如圖7所示。

圖7　采摘機器人實驗結(jié)果

圖7中，虛、實線分別為采摘機器人估計和實際的運動路徑；虛點和實點分別為網(wǎng)絡節(jié)點估計和實際位置。由圖7可以看出：該定位算法能夠準確估計采摘機器人的位置，且誤差系數(shù)小，有效抑制了累計誤差的加大，使得機器人估計誤差在5cm以內(nèi)，說明了本文自動定位算法的準確性和可行性。

5　結(jié)論

首先分析了無線傳感器技術(shù)特點、原理及其優(yōu)越性，然后對臍橙采摘機器人的運動模型和傳感網(wǎng)絡觀測系統(tǒng)模型進行闡述。根據(jù)實際需求，設計研究了一種面向無線傳感技術(shù)的定位算法，采用極大似然法確定優(yōu)化初值，根據(jù)目標函數(shù)并利用MatLab進行函數(shù)優(yōu)化，提高定位準確度。系統(tǒng)將RFID和無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù)相結(jié)合，應用于采摘機器人的自動定位，對實現(xiàn)果實種植無人化具有重要現(xiàn)實意義。實驗結(jié)果表明：該定位算法能夠準確估計采摘機器人的位置，且誤差系數(shù)小，使得機器人估計誤差在5cm以內(nèi)，說明了本文自動定位算法的準確性和可行性。

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