移動機器人傳感器與導航控制分析

陳玉

（長江工程職業技術學院 湖北省武漢市 430212）

具有智能化的移動機器人技術屬于一種綜合性技術，其不但涉及傳感器技術、導航控制技術，同時也涉及到電力工程技術和計算機工程技術等。另外，對移動機器人的研究不但能夠為人們生活、生產帶來更多便利，同時也能夠為推動我國科學技術發展提供一定保障。

1 移動機器人

本文所研究的移動機器人，在該移動機器人的差動底盤設有視覺傳感器，以此為進行地圖重建與導航控制提供保障。

1.1 輪子模型

本文所研究的移動機器人輪子模型主要是圍繞Z 軸旋轉，在左右轉彎的過程中，只會對該輪車的姿態產生影響；在前后行走的過程中，只會對該輪車的位置產生影響。因此，在對移動機器人輪子模型進行設計的過程中，可將底座輪車的差動模型轉化為T 矩陣繞Z 軸旋轉的模型。

1.1.1 雙輪差動運動控制

對于采用雙輪差動方式進行運動的移動機器人而言，其左輪和右輪的速度可分別設置為vl和vr，將車體寬度設置為d，其運動軌跡的圓半徑設置為r，當vl≤vr時，因左右輪差速所形成的運動軌跡表示如下：

（1）如果將左輪作為質點進行運動，那么可得到vl=ωl×(r-d/2)；

（2）如果將右輪作為質點進行運動，那么可得到vr=ωr×(r+d/2)；

（3）在實際運行過程中，因為左右輪都在移動機器人的機體上，所以運動的角速度是一樣的，也就是ω1=ωr，最終得到v=(vl+vr)/2。

通過上述分析，最終得到r=(vl+vr)/(vr+vl)×d/2。也就表示。當vl>vr時，情況與此相同：

當r 無限趨近于正負無窮時，車能夠呈直線運用；當r=0 時，則車在原地旋轉；當r>0 時，車向左側旋轉運動；當r<0 時，車向右側旋轉運動。

該公式主要可用于對移動機器人在理想狀態下運動的軌跡進行估算。不過需要注意，因為移動機器人在實際運動過程中，還會受到摩擦力的影響，加之可能存在裝配方面的誤差，所以會導致移動機器人在運動的軌跡與估算存在偏差，因此也就需要相關研究人員能夠結合實際，在充分考慮到溫度、濕度、移動機器人質量等因素后，對機器人運動過程中的快速輪速進行有效調整，而不一定要于理論的處的輪速完全相同。

1.1.2 機器人位置

在對移動機器人的導航控制進行探究的過程中，研究人員會將移動機器人的本體看成一個剛體，也就表示其姿態能夠通過轉換正交旋轉矩陣實現：

通過該矩陣，能夠將移動機器人在全局參考框架中的運動映射到局部參考框架上。另外，在進行這個運算的過程中，較為依賴θ的值：

1.2 前向運動學

當能夠確定中心處在兩輪之間的一個P 點時，可設各輪子之間的距離為l，輪子的直徑為r，同時也能夠確定θ 和各輪轉速ψ 的值。最終，依據前向運動學模型能夠實現對全局參考框架中移動機器人總速度的預測目標：

2 移動機器人傳感器

人類對外界信息的感知主要依靠眼、耳、口、鼻等感知器官，通過接收到的信息對外界建模，從中找到想要的信息。移動機器人對外界的感知同人相似，只不過他們的感知器官是傳感器，操作人員通過控制執行器與傳感器實現對移動機器人的操控，使其能夠如同人類一樣活動、工作。

關于移動機器人的傳感器，主要表現如下：

2.1 激光雷達

在進行移動機器人研制過程中，光學探測器因其特有的高靈敏度等到廣泛應用，其能夠實現對單個光子的有效測量。

通常而言，不管是從功率方面還是體積方面，使用光子計數接收器都能夠促使傳感器和通信系統的光學應用更具效率。在實際應用中，這些接收器需要更小的空間、時間以及光譜濾波器，以此實現對不必要背景噪聲或雜波的降低目標。另外，通過激光照明的有源傳感器，還可利用激光發射器的狹窄空間、時間以及光譜特征實現對接收濾波器的有效調整，進而確保其靈敏度和信號效率得到增強。而且對于高分辨率三維空間成而言，其屬于移動機器人研制中的重要應用技術。

利用機載或星載微波雷達，能夠實現對地面車輛的探測、跟蹤以及成像目標，但是如果有遮蔽物，比如樹冠、樹葉等，就可能導致雷達的性能降低。隨著科學技術的不斷發展，雖然長波長微波雷達能夠將遮擋物穿透，但是卻導致成像分辨率降低。經過研究人員的不斷研制，高分辨率三維成像激光雷達應時而生，該技術不但能夠穿透遮擋物，對于軍用地面車輛都可進行有效識別。

基于此，本文在進行移動機器人傳感器研究中，對該種三維成像技術進行了充分利用，包括機器人視覺、制造質量控制等方面的應用。

2.2 視覺相機

在將機器人準確導航到特定位置及方向時，視覺伺服起到了關鍵性作用。通過對以往技術進行分析研究發現，自校準技術只是對靜態字校準情況的充分考慮，而在此狀態下的內部參數不適用于對機器人的控制。

關于視覺應用，其主要目的是識別以及跟蹤具有獨特視覺特性或標志的對象。在對相機放置時，可通過模擬方法對任何特定相機放置的性能，進行有效測量，并在迭代網格線性編程基礎上獲取最高效的放置方法。同時，對于跟蹤隱私保護視覺監控網格，應采用特定彩色標簽，同時在多個相機之間使用極限幾何，實現遮擋處理，以此創建識別、跟蹤以及視覺混淆系統，并能夠實現對監視視頻中的個人隱私進行有效保護的目的。

另外，對于場景對象中的深度感知，其可被應用在移動機器人系統中的跟蹤或應用視覺伺服。在此過程中，3D 飛行時間攝像機，可對范圍圖像進行有效提供，進而實現實時測量目標，以此改善相關類型任務。

3 移動機器人導航控制

3.1 移動機器人建圖

在對移動機器人導航控制進行分析的過程中，首先需要對移動機器人建圖進行了解，環境地圖一般包含拓撲結構描述地圖和幾何地圖兩種。

在進行地圖創建的過程中，所使用的數學工具主要有三種，即簡單基于數據儲存結構的搜索、單線的三角公式計算，以及概率的表述和推理方法。

對于移動機器人地圖而言，主要是指其所在環境的模型，研究人員將建立移動機器人地圖的過程稱為地圖構建。而在地圖構建中，較為常見的地圖類型有以下幾種：

3.1.1 尺度地圖

尺度地圖是較為常見的地圖類型，如圖1所示。在其中，位置用坐標值表示，其屬于地圖基本形式。在對移動機器人進行導航控制的過程中，大多數移動機器人在進行自我定位時所用的都是坐標系。

圖1：尺度地圖

3.1.2 拓撲地圖

關于拓撲地圖，如圖2所示。以某地鐵線路拓撲地圖為例，其地圖尺度和大小與實際情況有很大差別，而地圖主要是為了將列車停靠站以及各站點之間的連接線路進行直觀呈現，研究人員將此類地圖定義為拓撲地圖。

圖2：拓撲地圖

在該地圖中，位置主要表示節點；各節點之間的鏈接表示為弧。該類地圖的特點并不是坐標的精確，而是各節點之間的連接。如圖3所示，左右兩邊的拓撲地圖為等價關系，各節點之間的弧主要是為了表示這些節點之間的連接代價或是限制條件，這類地圖在軌跡規劃測驗中經常被用到。

圖3：等價拓撲圖

3.1.3 語義地圖

關于語義地圖，其在移動機器人高層規劃，以及人機互動中具有重要意義，主要是通過對物體之間的位置關系進行簡單描述，確定其所在位置。

在進行移動機器人建圖的過程中，所存在的建圖難點主要有三點：

（1）在進行移動機器人地圖構建的過程中，其本質屬于感知問題，也就是對傳感器獲取的數據內容進行確定。但是在對內容進行確定時，也會出現一定的干擾問題，比如傳感器獲取的信息會受到噪音影響，也就需要更可靠的估計算法；又如，在進行測量時，通常是在相對坐標系下進行的，但所需數據需要轉化到絕對坐標系中。

（2）在進行移動機器人地圖構建的過程中，還需要涉及到其他機器人問題，比如軌跡規劃的問題；又如導航問題。

（3）實際生活中的事物會在時間的推移下發生變化，從理論角度上看，移動機器人的地圖構建也應該隨著現實世界的變化而發生改變，以此確保現實能夠被準確反映出來。

3.2 移動機器人導航

通過激光SLAM 系統，可將地圖構建過程中激光雷達掃描得到的信息以及里程計數據轉化為2D 柵格地圖。在此過程中，導航系統可利用該地圖中的各類數據，對移動機器人的路徑進行有效規劃和定位。待上述操作完成之后，可將其轉化為移動機器人的速度指令。

將上述分析可知，移動機器人導航系統可被劃分為以下幾部分：

（1）數據收集層，也就是利用傳感器進行數據收集；

（2）全局規劃層；

（3）局部規劃層；

（4）行為層，也就是結合移動機器人當前狀態以及上層指令，為其布置當前行為指令；

（5）控制器層，其主要作用是與下位機進行通信。

在對移動機器人進行指定導航的過程中，其具體流程如下：

首先，操作人員啟動了全局規劃層和局部規劃層兩個規劃器，以此進行全局路徑規劃，以及局部路徑規劃，并通過地圖規劃組建形成移動機器人自身的代價地圖。

其次，通過局部規劃，對局部避障進行有效規劃。在具體導航過程中，所依據的算法主要是Dynamic WindowsApproach。具體表現如下：

第一步，利用移動底盤的運動學模型，獲取速度的采樣空間；

第二步，通過第一步得到的采用空間，對每個樣本的目標函數進行準確計算；

第三步，在得到期望速度后，即可插值成軌跡輸出。

最后，在移動機器人運行的過程中，需要依據移動機器人現有狀態，利用喚醒規劃器作出規劃，通過計算合法速度并發布，實現對移動機器人的操作以及清理。

4 結束語

本文針對移動機器人存在的問題進行了深入研究，并得出移動機器人的避障性能優化比較依賴傳感器技術。另外，依據以往移動機器人研制方法的優缺點，本文提出了依靠超聲波傳感器、多傳感器數據融合感知，以及根據速度反饋建立模糊規則，實現對避障效果進行有效優化的先進避障算法。最后，在全局環境未知的情況下，對移動機器人進行導航，以此觀察其對周圍環境的感知和接收情況，并據此對其導航控制功能進行了優化，為推動移動機器人更好發展提供了相應依據。