機器人感知技術及其簡單應用

杜銘浩

（武漢理工大學，武漢 430000）

機器人作為前沿的高新技術，體現出了多學科交叉的特點，包括電氣自動化、電子信息、機械工程、傳感器技術和計算機技術等；同時涉及眾多的研究課題，如肢體運動、規劃路徑、算法優化、環境感知等；適應于各種工作環境，甚至高精度、危險、枯燥乏味的場合。機器人可以替代人類進行一些有著很強的實際意義和巨大潛在效益的工作。

機器人可自動執行工作。其具有傳統的機械裝置不具備感知技術和計算能力，感知環境和本身的狀態，能實現在有復雜、有障礙的環境中指向目標位置的自主運動。通常機器人在工作過程中需要判斷出三個最基本的要素：自身位置、工作目標、實現途徑。而對于前兩個要素的獲取，則需要感知技術，而機器人進行自身的狀態監測和環境獲取需要攜帶的雷達、加速度傳感器、攝像機等各種傳感器配合工作。對于工作在高危環境下的機器人，高精度的感知技術更是不可或缺的。本文就一些基本的機器人感知技術作簡要論述。

1 感知技術與傳感器

1.1 傳感器的概念及分類

傳感器是機器人感知環境及自身狀態的窗口，也是機器人進行復雜工作必不可少的元件。國家標準GB 7665-87對傳感器的定義是：“能感受規定的被測量并按照一定的規律轉換成可用信號的器件或裝置，通常由敏感元件和轉換元件組成。”根據這一定義，結合到機器人感知技術，傳感器即是一種完成測量、檢測任務的前部部件。其輸入量為某一測量的量，如光、聲、電、溫度等。其輸出量為機器能夠識別的電信號。具有一定的精確程度。

常見的傳感器功能可以類似相比于人類的五大感覺器官，做出以下分類。光敏傳感器，如同人類的視覺器官。聲敏傳感器，如同人類的聽覺器官。氣敏傳感器，如同人類的嗅覺器官。化學傳感器，如同人類的味覺器官。壓敏、溫度、流體傳感器，如同人類的觸覺器官。

1.2 多傳感器信息融合

機器人在實際工作過程中會收到多種因素的影響，如掃地機器人不僅要判斷周圍的路況，也要判斷自身的電量信息等。為處理復雜的情況，通常機器人會有多個傳感器，多維度采集環境信息，從而可計算出最優的解決方法。如何將采集的多種信息都考慮在內則需要信息融合技術的支持。類似于人類將五大器官獲得的信息通過大腦進行綜合處理，機器人多傳感器信息融合將傳感器獲得的數據進行綜合。由各種傳感器所提供的信息具有不同的特性，隨時間變化或隨時間變化的，實時或非實時，精確或模糊。單個傳感器僅能夠獲得環境的信息段或測量對象物的部分信息，不能滿足要求，而多傳感器融合后的信息是全面的，能準確反應的環境的特性。充分利用多傳感器資源，將各種觀測的信息合理支配使用，建立更加貼合實際的環境模型，可增強機器人的適應能力，擴展工作范圍，增強工作效率。

1.3 傳感器的發展趨勢

隨著機器人發展水平的不斷提高，自動化的程度不斷加深。在工業4.0的時代背景下，傳感器的作用也日益增高。科技領域、農業領域、工業領域等對傳感器更加依賴，若要使機器工作更加類人化，性能更高、功能更加強大的傳感器是必不可少。因而對傳感器提出的高要求高期待成為了該技術發展的強大動力。隨著科技水平的不斷提高，傳感器技術近幾年也有了突飛猛進的發展。目前，傳感器的發展呈現出以下趨勢。

集成化。傳感器采集到數據后需要放大、運算和補償等環節，每個環節若都用獨立的系統去處理，則一個傳感器的體積是不容易接受的。因此，傳感器的集成化是發展趨勢。將傳感器技術與大規模集成電路技術相結合，在制造過程中運用半導體集成化工藝，使傳感器性能更高、體積更小、成本更低。霍爾集成傳感器、AMR磁阻傳感器等都是傳感器集成化的體現。

多功能化。通常智能產品要完成一項功能需要獲得多種信息，需要多個傳感器同時采集數據。一個附帶大量的傳感器件的智能產品，不僅會增大產品的體型，還會給編程以及程序的運行帶來許多不可控的因素，嚴重影響成功率。傳感器多功能化也是發展趨勢之一。作為典例，常見飛行器所使用的MPU6050六軸傳感器可以同時測量3個線速度、3個角速度和3個角加速度。多功能化提高了傳感器的可靠性和穩定性，使體積更小，成本更低。

智能化。基于一般傳感器，智能傳感器與微處理器相結合，擁有采集，處理，交換信息的能力，可通過軟件高精度采集信息，并按照指令處理這些數據，可獨立分析，功能更加強大。

2 常見的感知系統

根據機器人不同的工作環境及工作任務，在設計機器人時應選擇合適的感知系統。一方面要考慮全面，對于影響較大的因素要盡可能多的采集。另一方面也要考慮到實際運用，避免采集對于機器人工作沒有指導價值的信息。本節結合電子設計大賽相關的機器人設計，舉例說明感知系統的應用。

2.1 視覺感知系統

視覺感知需要視覺傳感器。視覺感知系統需要完成圖像獲取、圖像處理與圖像特征的提取和理解等功能。圖像獲取能將三維的環境信息轉換為二維的或者一維的圖像信息，圖像處理主要是對獲取的圖像信息進行一系列的數值運算，方便對圖像特征的提取，圖像特征的提取和理解是在提取基礎上進行更深的運算，給出更具有特征的信息。隨著圖像處理技術的不斷發展，機器人視覺感知能力不斷提高，通過一系列的算法，能在復雜的環境中快速提取有用信息，例如文字識別技術、人臉識別技術。視覺感知能力也是機器學習的重要前提。2.1.1 視覺感知與循跡小車

自主循跡智能車的設計通常會使用有CCD攝像頭傳感器的信號采集模塊，以此獲取賽道黑線信息，通過軟件計算可判斷出黑線的位置，再通過設定的循跡算法使小車能夠自主識別黑線，并能循跡行駛。下邊就采用的CCD攝像頭傳感器做簡單介紹。

圖1 CCD工作原理

在“飛思卡爾”智能車競賽中，要求智能小車可以識別賽道的黑線，并沿黑線行駛。通常采用的傳感器是CCD攝像頭傳感器。該傳感器是由一種高感光度的半導體材料制成。該材料能將光轉換成電荷。不同強度的光可以轉換成不同數量的電荷。此時便把視覺信息轉換為連續的模擬信號。接下來，攝像頭內的模數轉換芯片可將模擬信號轉換為數字信號。數字信號再通過壓縮技術，轉換為特殊的二進制代碼由傳感器內部的存儲器保存。攝像頭傳感器連續的逐行掃描影像。完成一次對影像掃描后，CCD攝像頭傳感器所采集的數據被存儲在一個二維數組里。而對于智能循跡車所用到的傳感器，只需要判斷每一個點是否有黑線，因此可以用二進制代碼0和1表示。例如若存儲數組為CAR[40][100]，當第30行第20列檢測到黑線信號1時，則CAR[29][19]的值為1，該行其他數值為0。將采集到的黑線位置信息傳回CPU，在通過程序調成舵機角度，便可實現小車的循跡功能。

2.2 觸覺感知系統

觸覺感知系統主要包括對溫度、濕度、力度等方面的感知。感知系統極大擴寬了機器人的工作范圍。感知到力度，機器人便可以實現運輸、打磨等功能。感覺到溫濕度。機器人便可以實現檢測火情、制造溫室等功能。這些功能的實現有很強的實際意義。2.2.1 觸覺感知與智能花房

智能花房的設計通常會采用溫濕度傳感器對花房內的溫度、濕度信息采集取樣。再通過程序將實際信息與設計閾值進行比對，從而控制澆水加熱的操作，維持花房的穩定。下邊對花房常用的傳感器元件做簡單介紹。

考慮到溫室花房對溫度測量要求的精準度有限，通常智能花房采用的是DS18B20溫度傳感器。該傳感器具有體積小、成本低的優點。傳統的溫度傳感器是利用熱敏電阻將溫度轉換為電壓量。再將模擬信號轉換為數字信號。而DS18B20溫度傳感器可直接完成對溫度信號的采集和轉換工作，可靠性和穩定性更高。單片機I/O口可直接接受傳感器的數字信號，按照程序實現對花房溫度的控制。

圖2 自主設計智能花房

3 結束語

機器人是通過傳感器得到信息的。要是機器人更加智能，對環境做出更靈敏的反應，需要使機器人有對外界環境及自身狀況的感知能力，這對傳感器技術也提出了相應的要求。因此，傳感器技術的發展可直接促進機器人智能化。隨著半導體集成化工藝的不斷發展，傳感器呈現出集成化、多功能化、智能化的發展趨勢。此外，多傳感器信息融合技術也是機器人感知技術的關鍵。充分利用多傳感器資源，將各種觀測的信息合理支配使用，建立更加貼合實際的環境模型，可增強機器人的適應能力，擴展工作范圍，增強工作效率。總而言之，機器人感知技術至關重要。