基于多傳感器信息融合技術(shù)的自主式移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1 引言

自主式移動(dòng)機(jī)器人(Autonomous Mobile Robot) 是一個(gè)對(duì)外界環(huán)境高度開(kāi)放的智能系統(tǒng)，需要對(duì)各種復(fù)雜的外部環(huán)境作出實(shí)時(shí)感知和決策，控制運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)完成各種駕駛動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)道路跟蹤和避障等功能。在自主式移動(dòng)機(jī)器人的研究中，機(jī)器人的精確定位一直是研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。而光電導(dǎo)航系統(tǒng)就是機(jī)器人的一個(gè)“眼睛”，在其運(yùn)動(dòng)中起著非常重要的作用。

機(jī)器人的控制要求實(shí)時(shí)性、快速性、精確性。但傳統(tǒng)的控制方案對(duì)較要求復(fù)雜環(huán)境中的機(jī)器人控制具有局限性。而模糊控制響應(yīng)快、超調(diào)小且魯棒性好，可以通過(guò)改變控制等級(jí)來(lái)調(diào)整系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，已成為移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的一種重要方法[2]。因此本文針對(duì)特定引導(dǎo)路徑下的移動(dòng)機(jī)器人，給出了基于模糊控制信息融合方法的解決方案。將光電傳感器采用非線性分布，并將其采集的信息融合后，作為表格查詢的模糊控制方法的輸入，從而提高了該導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。

2 導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

在機(jī)器人沿路徑引導(dǎo)線行駛的過(guò)程中，會(huì)出現(xiàn)車位中心線偏出的情況。為了保證自主式移動(dòng)機(jī)器人能準(zhǔn)確跟蹤路徑引導(dǎo)線，在機(jī)器人的車體下方安裝了三組光電傳感器。每個(gè)傳感器即為一個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。三組光電傳感器的安裝圖可參見(jiàn)圖2。使用一維傳感器的信息存在片面性，所以將傳感器分成了三排，利用多傳感器信息融合的技術(shù)，提高檢測(cè)數(shù)據(jù)的精確性和可靠性。

在機(jī)器人行走過(guò)程中，通過(guò)導(dǎo)航系統(tǒng)不斷檢測(cè)地面上的引導(dǎo)線的信息，檢測(cè)自身的位置狀態(tài)，通過(guò)光電傳感器所構(gòu)成的檢測(cè)系統(tǒng)立即將檢測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為模擬信號(hào)，該信號(hào)經(jīng)過(guò)放大、光電耦合隔離后，輸入到A/D 轉(zhuǎn)換通道，并與既定的閾值進(jìn)行比較。當(dāng)傳感器位于黑色引導(dǎo)線上時(shí)，輸出為高電平，數(shù)字信號(hào)為1；當(dāng)其不在引導(dǎo)線上時(shí)，輸出為低電平，數(shù)字信號(hào)為0。將檢測(cè)點(diǎn)的結(jié)果融合后作為模糊控制器的輸入，機(jī)器人按照模糊控制表進(jìn)行判斷調(diào)整。

3.模糊控制算法的設(shè)計(jì)

3.1 原理

模糊控制是一種模仿人的控制方法，通過(guò)用一組語(yǔ)言描述的規(guī)則來(lái)表示專家的知識(shí)。其原理如圖3 所示。表格查詢學(xué)習(xí)算法是模糊控制實(shí)現(xiàn)的一種方法，它只需對(duì)輸入和輸出數(shù)據(jù)對(duì)和語(yǔ)言性模糊用“if-then”規(guī)則進(jìn)行一步運(yùn)算即可。這個(gè)方法的基本思想就是從輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)中產(chǎn)生模糊規(guī)則，最終的模糊系統(tǒng)將從組合模糊規(guī)則中產(chǎn)生[5]。

3.2 算法的實(shí)現(xiàn)步驟

3.2.1 模糊知識(shí)庫(kù)的產(chǎn)生

由圖 3 可以看出，知識(shí)庫(kù)是模糊控制系統(tǒng)的核心，因此要確定模糊系統(tǒng)，獲取模糊知識(shí)（規(guī)則）是極其重要的。本文的表格查詢學(xué)習(xí)算法是通過(guò)輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)的分析并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)產(chǎn)生模糊規(guī)則，根據(jù)組合模糊規(guī)則進(jìn)行模糊控制規(guī)則表格的設(shè)計(jì)，然后再在實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行校驗(yàn)。其方法具體如下：

第一步 將輸入-輸出空間劃分模糊區(qū)間

本文將光電檢測(cè)傳感器（如圖 2 所示）分成了三排，每排4 位為一個(gè)采集信號(hào)，這樣在采集過(guò)程中，傳感器的采集信號(hào)就為三個(gè)。輸出信號(hào)為機(jī)器人的位置，即輸出信號(hào)為一個(gè)。把這四個(gè)信號(hào)采集量模糊化。

對(duì)四個(gè)信號(hào)量的取值空間進(jìn)行劃分，可分為7 個(gè)部分，分別為L(zhǎng)B、LM、LS、CE、RS、RM、RB，即左大偏、左中偏、左小偏、中間、右小偏、右中偏、右大偏。通過(guò)機(jī)器人在線學(xué)習(xí)的方法，建立運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，即通過(guò)機(jī)器人無(wú)調(diào)節(jié)行駛，由機(jī)器人自行對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行采樣、儲(chǔ)存，建立運(yùn)動(dòng)當(dāng)中的偏差與類型數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)記錄文件得出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表1、表2 和表3。如表所示，一排四個(gè)傳感器，預(yù)設(shè)狀態(tài)為16 個(gè)，通過(guò)實(shí)際檢測(cè)，對(duì)狀態(tài)值進(jìn)行濾波，即狀態(tài)出現(xiàn)次數(shù)小于所有狀態(tài)出現(xiàn)次數(shù)之和0.2%的狀態(tài)，定義為不可能狀態(tài)，表示為0；可能狀態(tài)表示為1。

第二步由已知的輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)生模糊規(guī)則

首先求出不同區(qū)間上四個(gè)信號(hào)xa 、xb 、xc 、y1 對(duì)應(yīng)的隸屬度。其次將已知的四個(gè)信號(hào)xa 、xb 、xc、y1 數(shù)據(jù)分別定位于最大隸屬度對(duì)應(yīng)的區(qū)間上。最后，從每一對(duì)比較滿意的輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)中產(chǎn)生一條規(guī)則。如if xa is CE ， xb is CE， xc is CE then y1 is CE. 用上述規(guī)則產(chǎn)生的是“邏輯與”規(guī)則，即在規(guī)則當(dāng)中只有當(dāng)if 部分的條件都同時(shí)滿足時(shí)，“then”部分的結(jié)果才會(huì)發(fā)生。

第三步 每一條規(guī)則賦予一個(gè)置信度

由于有許多數(shù)據(jù)信息，而每一對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生一條規(guī)則，這樣很可能會(huì)出現(xiàn)自相矛盾的規(guī)則，所以我們結(jié)合這些數(shù)據(jù)對(duì)的經(jīng)驗(yàn)信息，比如，讓一位專家來(lái)檢查所有的數(shù)據(jù)對(duì)，這個(gè)專家就可能看出哪些數(shù)據(jù)有用，哪些數(shù)據(jù)是關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)不太合理或有量測(cè)誤差產(chǎn)生。因此可以為每一對(duì)數(shù)據(jù)加一個(gè)信任度表示數(shù)據(jù)可靠性的相信程度。依據(jù)此方法建立的信任度函數(shù)如下所示：

第四步 組合模糊規(guī)則庫(kù)的產(chǎn)生

表 4 就是一個(gè)模糊規(guī)則庫(kù)，我們可以用以下的準(zhǔn)則把模糊規(guī)則填入表中的空格：組合模糊規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則于數(shù)據(jù)本身的規(guī)則，需附加一條專家的信任度以反映專家對(duì)規(guī)則可靠性的信任度，如果模糊規(guī)則庫(kù)中某一空格對(duì)應(yīng)的規(guī)則不止一個(gè)，則選用具有最大置信度的那一條規(guī)則。每排傳感器的信息分為7 個(gè)，三排輸出狀態(tài)應(yīng)為343 種。根據(jù)機(jī)器人實(shí)際運(yùn)行的環(huán)境與特點(diǎn)，我們選其中的16 條規(guī)則建立規(guī)則庫(kù)。

第五步根據(jù)模糊規(guī)則確定映射關(guān)系。

利用下列中心平均解模糊公式就可以有輸入 xa、xb、xc，求出輸出量y：

3.2.2 根據(jù)模糊規(guī)則庫(kù)建立模糊控制表

根據(jù)表 1、表2、表3 記錄的機(jī)器人運(yùn)行過(guò)程中各排光電檢測(cè)傳感器的狀態(tài)，將速度等級(jí)劃分為2、4、6、8 四個(gè)等級(jí)，并通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行計(jì)算與修改，得到表5。u1 、ur分別為左、右輪的速度。當(dāng)所有的光電傳感器的狀態(tài)均為0 時(shí)，在原地進(jìn)行旋轉(zhuǎn)搜索。其余狀態(tài)，視為無(wú)偏，左、右輪速度均為4。

4. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

依據(jù)表 5 實(shí)現(xiàn)自主式移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制。使機(jī)器人在環(huán)形引導(dǎo)線上長(zhǎng)期運(yùn)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4 所示。從圖中可以看出機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)路徑跟蹤和自動(dòng)糾偏的功能，而且在直線部分調(diào)整比較小。

5.結(jié)論

本文針對(duì)具有引導(dǎo)線環(huán)境下的路徑跟蹤這一熱點(diǎn)問(wèn)題，提出了利用多傳感器信息融合技術(shù)，將所融合的信息作為模糊控制器的輸入，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的路徑跟蹤和自動(dòng)糾偏的功能。該導(dǎo)航系統(tǒng)已應(yīng)用到“導(dǎo)游”機(jī)器人中，實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明了本文所提出的導(dǎo)航系統(tǒng)具有很好的魯棒性和可靠性。