超声波传感器研究

一、课题背景和研究意义
近年来,科学技术发展日新月异,人们的生活水平也不断提高,新科技产品走近人们身边,机器人的功能和应用领域也在不断扩大。机器人的功能由只能从事简单的、固定的操作,向可以从事多种任务扩展;机器人的工作环境从工厂或者车间现场,走向海、陆、空,走入医院、办公室、家庭以及各种娱乐场所;机器人的应用行业已经不局限于制造业,向医疗、服务、农业、林业、搜救、建筑、海洋等非制造业领域进军,这就要求机器人具有自主移动的功能。目前,移动机器人是机器人科学的研究热点之一,它可以移动到固定机器人无法到达的位置,从而完成特殊的操作任务。轮式移动机器人具有控制简单、运动稳定、滑动摩擦阻力小、能源利用率高、不必要考虑行走的平衡性等优点,正在向实用化迅速发展。本课题研究的目的意在设计出基于传感器的可以实现行走、避障、转向等功能的移动机器人。
目前,移动机器人控制技术的研究关键技术和发展趋势包括以下几点:
1.路径规划控制技术。传感器将实时探测到得工作环境信息反馈给移动机器人,从而获得障碍的形状、尺寸及位置信息,并作出局部路径规划。
2.传感技术。机器人对自身及外部障碍物位姿信息的检测以及处理,获取有效的环境信息,为决策系统提供保障。
3.多传感器信息融合技术。将不同传感器反馈的局部信息整合,消除多传感器间的冗余信息,排除矛盾,提高检测环境的准确性,从而提高系统的决策及规划的准确性。
4.开发技术。研究开放式控制系统和模块化控制系统作为开发的重点技术。
5.智能化技术。知识理解、反应、归纳、推断和问题求解等内容是智能控制系统智能化的主要研究内容[3]。
从以上的分析可以看出,移动机器人要走向实用,必须拥有稳定的运动系统、可靠的导航系统、精确的感知能力和具有既安全又友好地与人一起工作的能力。

二、多超声波传感器及信息融合
超声波频率为20kHz以上,波长较短,绕射小,能够按照指定方向传播。超声波的频率越高与光波的相似性越大,其指向性强,速度快,能耗消失缓慢,可在较远距离中传播,距离分辨率又高,同时还具有小体积,轻质量,易于安装,并且不易受到外界环境的干扰等突出优点。因此,超声波传感器在移动机器人的测距方面也得到了广泛的应用。
多超声波传感器的信息融合的目标就是满足系统的实际要求,将环境信息从多超声波传感器中提取并合成,以全面准确的描述环境信息。它一方面要求多超声波传感器系统和其信息系统的相互协调,有机融合以充分体现信息资源的价值;另一方面要求抽象合成,以减少超声波系统的信息通讯与信息处理压力策略。经优化处理后的多传感器信息具有信息冗余性、信息互补性、信息低成本性和信息实时性,因而可以比较完整地、更精确地反馈环境特征。
目前,使用的多传感器数据融合方面具体的方法包括加权平均法、贝叶斯估计法、卡尔曼滤波法、模糊积分法、确定性理论法、人工神经网络法以及D-S推理法等。
在D-S推理中,基本概率赋值函数的数据计算、合成都可以通过D-S合成公式进行处理,但是当决策框架复杂时,基本概率合成公式处理的数据量将大大增加。D-S理论法的优点在于不需要先验概率的信息,因此广泛应用于故障诊断、目标识别、综合规划等领域。
本文采用D-S论证法将多传感器信息融合。其基本概率分配函数满足:

三、机器人避障系统分析
本文设计的移动机器人为三轮机构,其中包括:前轮一个,为驱动轮和操舵轮;后轮两个,主要起支撑作用,为随动轮。前轮的驱动与转向分别由直流电机和步进电机进行控制。
直流电动机的突出优点为:启动性能、制动性能良好,可以在大范围内实现平滑的调速,因此广泛应用于需要快速正反转的电力系统中。
步进电机是无刷电机,因为它的磁体转子在转轴上,绕组装在机壳上,没有电刷。转子自由的旋转,与任何构件没有电器上的接触。它能够将电脉冲信号转变成角位移,因此步进电机非常适合于单片机控制。
本系统以SPCE061A为核心,采用六个超声波传感器,分为两组,每组由三个超声波传感器模组完成测距任务,每组超声波测距模组分别在小车的正前方排布和正后方成线阵列传感器分布。超声波传感器通过转接板模拟数字开关CD4052与SPCE061A板进行独立通讯,将测量距离反馈给单片机,使其对控制步进电机进行控制,实现对小车车身的姿态调整纠正及障碍进行自主避障。
路径规划是机器人在未知的、有障碍物的环境中,安全地避开障碍物,找到一条合适路径顺利地从起点移动到终点。根据对不同工作环境的认知程度,可以将移动机器人的路径规划划分为两大类:一类是基于完整环境信息的全局路径规划,即静态或离线路径规划;另一类是基于环境信息部分已知或者完全未知的情况下依靠传感器感知环境信息和作出规划的局部路径规划,即动态或在线路径规划。
本文的轮式机器人采用超声波传感器来探测障碍物以获得环境信息,具有近似、不完善性并且混杂着一定的噪声,而模糊逻辑算法的一个突出优点是能处理这种不确定输入信息,并且能产生较为光滑的输出量。其次,轮式移动机器人动学模型比较复杂,因此难以确定,而模糊逻辑算法是不需要精确的数学模型。此外,轮式移动机器人为一个典型时延、非线性的不稳定系统,而模糊逻辑算法可以实现输入空间与输出空间之间非线性映射。因此,我们选择模糊逻辑算法进行本文的轮式移动机器人的路径规划方法。

结论
移动机器人的研究是当前人工智能科学研究领域里主要研究方向,伴随着移动机器人走进人类世界的各个方面,国内外对该领域的研究工作逐渐深入。本文所研究的多超声波传感器轮式机器人是集机械工程学、自动化、工程控制论、自动检测等技术于一身的机器人,但仍有一些工作值得进一步深入的研究和开发。
1.采用仅由超声波传感器作为感知系统,虽然已经可以实现感测范围大、控制电路简单、方便灵活等优点,但由于超声波测距具有盲区,因此对其工作效率还有一定的限制。在以后研究工作中,我们计划将超声波传感器与红外传感器相结合测距,以提高探测范围,尤其是在机器人完成近距离探测的情况。
2.本文分析的设计仅适应于简单环境下避障,探测障碍物能力有限,以目前的感知系统难以获取各障碍物之间的信息及障碍物的形状信息。
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