全方向移动机器人（精选7篇）
全方向移动机器人 篇1
0 引 言
移动机器人是一个集环境感知、动态决策、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统[1],其运动控制是移动机器人领域的一个重要研究方向,也是移动机器人轨迹控制、定位和导航的基础。传统的运动控制常采用PID控制算法,其特点是算法简单,鲁棒性强,可靠性高,但需要精确的数学模型才对线性系统具有较好的控制效果,然而它对非线性系统的控制效果并不非常理想。模糊控制不要求控制对象的精确数学模型,因而灵活、适应性强。可是,任何一种纯模糊控制器本质上是一种非线性PD控制,不具备积分作用,所以很难在模糊控制系统中消除稳态误差。针对这个问题,采用模糊PID控制方法,将模糊控制器和传统的PID控制相结合,使其既具有模糊控制灵活、适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点。
1 全方位移动机器人运动学分析
研究的是由第二炮兵工程学院自主研制的全自主移动机器人平台——东风-Ⅱ型足球机器人。东风-Ⅱ型机器人采用了四轮全向移动的运动方式,具有全向运动能力的系统使机器人可以向任意方向做直线运动,而之前不需要做旋转运动,并且这种轮系可满足一边做直线运动一边旋转的要求,以达到终状态所需要的任意姿态角。全向轮系的应用将使足球机器人具有运动快速灵活,控球稳定,进攻性强,以及易于控制等优点,使机器人在赛场上更具竞争力。
1.1 全向轮
该机器人采用在大轮周围均匀分布小轮子的全向轮,大轮由电机驱动;小轮可自由转动。这种全方位轮可有效避免普通轮子不能侧滑所带来的非完整性约束,使机器人具有平面运动的全部三个自由度,机动性增强。基于以上分析,选择使用这种全向轮。
1.2 运动学分析
在建立机器人的运动模型前,先做以下假设:
(1) 小车是在一个理想的平面上运动,地面的不规则可以忽略。
(2) 小车是一个刚体,形变可以忽略。
(3) 轮子和地面之间满足纯滚动的条件,没有相对滑动。
全方位移动机器人由4个全向轮作为驱动轮,它们之间间隔90°均匀分布(如图1所示),其简化运动学模型如图6所示。其中,xw-yw为绝对坐标系;xm-ym为固连在机器人车体上的相对坐标系,其坐标原点与机器人中心重合。θ为xw与xm的夹角;δ为轮子与ym的夹角;L为机器人中心到轮子中心的距离;vi为第i个轮子的沿驱动方向的速度[2]。
可求出运动学方程如下:
因为轮子为对称分布,常数δ为45°,故得到全向移动机器人的运动模型:
其中:v= [v1v2v3v4]T为轮子的速度;
P为转换矩阵。
这样,就可以将机器人整体期望速度解算到4个轮子分别的速度,把数据传送到控制器中,可以完成对机器人的控制。
2 基于模糊PID的运动控制器设计
目前,常规PID控制器已被广泛应用于自动化领域,但常规PID控制器不具备在线整定控制参数kP,kI,kD的功能,不能满足系统的不同偏差对e和偏差值变化率ec及对PID参数的自整定要求,因而不适用于非线性系统控制。
结合该运动控制系统的实际运行条件,设计采用模糊PID控制方法来实现快速移动机器人车轮转速大范围误差调节,将模糊控制和PID控制结合起来构成参数模糊自整定PID算法用于伺服电机的控制,使控制器既具有模糊控制灵活而适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点,使运动控制系统兼顾了实时性高,鲁棒性强及稳定性等设计要点,并可通过模糊控制规则库的扩充,为该运动控制系统方便添加其他功能[3]。
2.1 参数模糊自整定PID的结构
模糊PID控制系统结构框图如图2所示,系统的输入为控制器给定轮速,反馈值为电机光电码盘反馈数字量,ΔkP,ΔkI,ΔkD为修正参数[4]。PID控制器的参数kP,kI,kD由式(3)得到(kP′,kI′,kD′为PID参数初值):
由此,根据增量式PID控制算法可得到参数自整定PID控制器的传递函数为:
2.2 速度控制输入/输出变量模糊化
该速度控制器的输入为实际转速与设定转速的偏差值e,以及偏差值的变化率ec;输出量为PID参数的修正量ΔkP,ΔkI,ΔkD。它们的语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域及量化因子如表1所示[5]。
在模糊变量E和EC以及输出量ΔKP,ΔKI,ΔKD的语言变量和论域确定后,首先必须确定模糊语言变量的隶属度[6]。常用的隶属函数有B样条基函数、高斯隶属函数、三角隶属函数等,考虑到设计简便及实时性的要求,采用了三角隶属函数。
2.3 参数自整定规则
模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验,建立合适的模糊规则表,得到针对kP,kI,kD三个参数分别整定的模糊控制表。根据kP,kI,kD三个参数各自的作用,可制定模糊控制规则。以kP为例,所列规则见表2,kI,kD可类似推出。
2.4 输出量解模糊
依据速度模糊控制参数整定规则确定输出量后,得到的只是一个模糊集合,在实际应用中,必须用一个精确量控制被控对象,在模糊集合中,取一个最能代表这个模糊集合的单值过程称为解模糊裁决。常用的解模糊算法有最大隶属度法、加权平均法等,根据实际情况,采用加权平均法进行解模糊。此时,模糊控制器输出可表示为:
最后,根据式(3)可得到最终的PID控制器参数。模糊PID控制程序流程图如图3所示。
3 实验结果
为了验证参数模糊自整定PID控制器的有效性,对直流电机分别做了常规PID控制和模糊PID控制实验。实验中给定轮速为50 min,图4为采用常规PID控制方法控制的电机转速;图5为采用模糊PID控制方法控制的电机转速。从结果看,采用参数模糊自整定PID算法能够明显降低超调量,加快响应速度,改善控制系统对轮速的控制效果。
4 结 语
机器人运动控制系统是整个Robocup机器人系统的执行机构,在场上的表现直接影响了整个足球机器人系统。以足球机器人为平台,考虑到系统的时滞性和非线性,采用了模糊控制与PID控制相结合的方式,并在自行研制的足球机器人上进行了速度控制的实验研究。结果表明,该方法弥补了常规PID控制应用在机器人运动速度控制时超调量大,响应时间长的缺点,可以取得理想的效果。目前该方法已应用于足球机器人的运动控制,并在第七届中国机器人大赛暨ROBCUP中国公开赛中取得了优异的成绩。
参考文献
[1]李磊,叶涛,谭民.移动机器人技术研究现状与未来[J].机器人,2002,24(5):475-480.
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[5]汪海燕,李娟娟,张敬华.自适应模糊PID控制的无刷直流电机及仿真[J].微电机,2003,36(4):9-12.
[6]李琳,曾孟雄.模糊PID控制在运动控制中的应用[J].机械与电子,2006(2):65-67.
全方向移动机器人 篇2
针对全方位视觉动态背景下的运动目标检测的研究,文献[3]提出了一种基于全方位视觉的移动机器人运动目标检测算法,该算法首先把全方位图像还原为符合人类视觉习惯的全景图像,然后获得全景图像的角点,再运用Kanade Lucas-Tomasi( KLT) 光流法跟踪角点,根据仿射变换模型完成背景补偿,最后再通过帧差法得到运动目标。但是,全方位图像和全景图像都存在几何畸变[4],虽然角点具有旋转不变和缩放不变等优良性质,但还是不能很好地描述全方位图像和全景图像的图像特征。同时,KLT光流法对光照十分敏感,会影响背景补偿的精度。为解决全景图像几何畸变造成的背景补偿不准确的问题,文献[5]提出一种改进的算法,该算法把全景图像均匀划分为若干方格,每个方格代表一个像素块,然后用稠密光流跟踪每个像素块,每个像素块都应用一个仿射变换模型来补偿该像素块的运动,最后再进行差分。该算法在目标检测的精度上得到了提高,但是,运用稠密光流进行跟踪,同时在一幅全景图像上运用多个仿射变换模型,使该算法的实时性降低。
为解决以上问题,本文提出了一种新的基于全方位视觉的移动机器人运动目标检测算法,该算法采用鲁棒的SIFT特征点匹配算法求解全局运动参数,完成背景补偿。SIFT算法能较好地解决由旋转缩放、视点变化、光照变化引起的图像变形等问题[6],因此,SIFT算法可以更好地提取存在畸变的全方位图像的局部不变特征。但由于经典的SIFT算法会产生大量的冗余特征点,且特征点分布不均匀,算法实时性低[7],因此,本文提出了一种改进的SIFT算法,该算法把图像划分为若干网格,对每一网格中的所有候选特征点,计算其所在位置的局部区域熵,根据熵值的大小,将候选特征点进行由大到小的排序,选取前n个作为该网格的最终特征点,然后确定网格内最终特征点的主方向,并生成特征描述符。
1 算法流程
本文算法流程如图1所示。
1) 全局运动估计: 首先,运用改进的SIFT算法提取全方位图像的特征点,通过特征匹配算法获得匹配的特征点对; 然后,引入RANSAC算法来去除误匹配点; 最后,对剩余的匹配特征点利用最小二乘法求解仿射变换参数。
2) 背景补偿: 根据求解的仿射变换模型参数,运用双线性插值算法,完成背景补偿。
3) 运动目标检测: 在背景补偿后,运用帧差法,并结合二值化和形态学处理得到运动目标。
2 基于全方位视觉的移动机器人运动目标检测算法
2. 1 全局运动估计
2. 1. 1 SIFT算法
SIFT算法[8]是由David G. Lowe提出的尺度不变特征变换算法。SIFT算法步骤如下:
1) DOG尺度空间极值检测
一幅图像的尺度空间L( x,y,σ) ,定义为原图像I( x,y)与高斯函数G( x,y,σ) 的卷积运算,公式为
DOG( Difference of Gaussian) 图像是由不同尺度高斯差分核与图像卷积得到的,公式为
将DOG尺度空间的每个点与上下相邻尺度图像的26个近邻像素进行比较,确定局部极值作为候选特征点。
2) 精确定位特征点
首先,通过拟合三维二次函数来精确定位特征点的位置和尺度,即对泰勒二次展开式( 3) 求极值,同时在计算过程中进行修正,去除对比度较低的不稳定极值点。
然后,利用Hessian矩阵的迹与行列式的比值去除不稳定的边缘响应点。
3) 计算特征点邻域梯度的大小和主方向
在以特征点为中心的邻域窗口中,对每个像素点进行梯度模值和方向计算,公式为
同时,用直方图统计邻域像素的梯度方向,直方图的峰值就代表了特征点的主方向。
4) 生成特征描述子
将特征点的邻域按其主方向进行旋转,以保证描述子的旋转不变性。然后以特征点为中心,取16×16的窗口,将其划分为4×4个子区域,对每个子区域按8个角度方向,计算该子区域的梯度方向直方图,得到4×4×8 = 128维SIFT特征向量。
2. 1. 2 改进 SIFT 算法
本文改进的SIFT算法根据全方位图像的成像特点对SIFT点的分布区域进行了限制。同时,针对经典SIFT算法存在的特征点数量多、分布不均匀、实时性低等问题进行了改进,改进SIFT算法将图像划分为若干网格,并根据网格中所有候选特征点所在位置的局部区域熵,对特征点进行筛选,以限制特征点的数量,并使特征点均匀分布。
由于全方位摄像机采集到的图像中并不是所有的像素都代表外界环境,全方位摄像机的一部分结构和移动机器人也会出现在图像中,但是它们的运动与全方位摄像机的运动一致,因此,它们在图像中的位置一直是固定不变的。在这些区域提取的SIFT点并不能代表外界环境的运动,会造成背景补偿精度的下降,因此,需要对特征点的分布区域进行限制。如图2所示,全方位图像中区域1和区域3在图像中是固定不变的,只有区域2才代表外界环境的运动。因此,需要剔除在区域1和区域3提取到的SIFT点。这样不仅可以减少特征点的数量,而且可以提高背景补偿的精度。
经典SIFT算法把整个尺度空间搜索到的极值点都作为关键点,故产生大量的冗余特征点。由于信息量能很好地评价特征点的特殊性[9,10],故本文采用特征点所在位置的局部区域熵对特征点进行进一步筛选,降低经典SIFT算法的冗余性,提高运算速度。同时,经典SIFT算法可能会在局部区域产生特征点聚簇现象,使特征点分布不均匀,这可能会造成特征点的误匹配。基于此,本文将图像划分为若干网格,并根据每个网格内所有候选特征点所在位置的局部区域熵值的大小,选取前n个特征点作为该网格的最终特征点。
特征点所在位置的局部区域熵的公式定义如下
式中: k = 255; pm表示局部区域中灰度为m的像素出现的概率。
改进SIFT算法流程如下:
1) DOG尺度空间极值检测。
2) 精确定位特征点。
3) 剔除全方位图像中位于区域1和区域3中的候选特征点。
4) 将图像划分为若干网格,根据式( 5) ,计算每个网格内所有候选特征点所在位置的局部区域熵,并根据熵值的大小,对候选特征点进行由大到小的排序,选取前n个作为该网格的最终特征点。
5) 计算特征点邻域梯度大小和主方向。
6) 生成特征描述子。
2. 1. 3 SIFT 特征匹配
SIFT特征匹配算法采用SIFT特征向量的欧氏距离作为2幅图像中SIFT特征点的相似性判定度量,将具有最小欧氏距离的2个特征点匹配起来。算法采用优先k-d树近似的BBF( Best Bin First) 搜索算法,快速搜索每个特征点在另一幅图像中对应的最近邻特征点和次近邻特征点,计算该特征点与最近邻点和次近邻点的欧氏距离,当二者的比值小于阈值Td,则接受该匹配点对,否则,丢弃。
2. 1. 4 RANSAC 参数估计
摄像机的全局运动模型一般可以用仿射变换模型来表示,仿射变换模型可以描述摄像机的平移、旋转、缩放运动,本文采用的是6参数的仿射变换模型,设参考帧像素坐标为(x,y),当前帧像素坐标为 (x',y'),则仿射变换模型的公式如下
式中]为平移矢量;]是与缩放、旋转运动有关的参数; hi( i = 1,2,…,6) 为仿射变换参数。
根据式( 6) 可知,要得到仿射变换参数,理论上只需要3对匹配特征点就可以。但是,由于错误匹配点的存在,因此在求解过程中需要的特征点 的对数要 多于3个,本文利用RANSAC算法进一步去除误匹配特征点对,然后,根据剩余的匹配特征点对,利用最小二乘法求解仿射变换参数。
2. 2 背景补偿和帧间差分
根据求得的仿射变换参数对前一帧图像进行背景补偿,但根据式( 6) 得到的坐标不一定是整数,因此采用双线性插值算法完成背景补偿。假设f1( x,y) 为参考帧图像,f2( x,y)为当前帧图像,对f1( x,y) 进行背景补偿得到图像f1' ( x,y) ,将f1'( x,y) 与f2( x,y) 相减,通过设置阈值T,得到运动目标的二值图像D( x,y) ,即
然后,对二值图像D( x,y) 进行形态学处理,经过腐蚀和膨胀操作后,可以填补轮廓断裂,消除小的空洞,并可以消除噪声点,最终得到运动目标。
3 实验结果及分析
为了验证本文改进算法的有效性,利用安装有全方位摄像机的旅行家II号机器人采集到的视频序列进行仿真。实验视频分辨率为640×480,实验环境为在PC( Intel Core i3CPU 2. 53 GHz,1. 8 Gbyte内存) 机上利用Open CV和Visual C++ 6. 0进行实验。
针对采集到的图像,进行经典SIFT算法与改进SIFT算法的比较实验,本文中改进SIFT算法把图像分为20×20个网格,取n = 1,实验结果如图3和图4所示。
图3中特征点的数目为1 149,图4中特征点的数目为188。从图中可以得知,改进的SIFT算法不仅减少了SIFT特征点的数量,而且使特征点的分布趋于均匀,避免了SIFT点过度集中,去除了冗余的SIFT点,同时大大缩短了程序运行的时间。表1中列出了经典SIFT算法和改进SIFT算法在特征点数量和程序运行时间方面的比较。
图5为SIFT点匹配初始结果,可以看出里面存在一些错误的匹配点。图6为RANSAC算法筛选过的SIFT点匹配结果,可以看出消除了错误匹配点。
为验证本文提出的基于全方位视觉的移动机器人运动目标检测算法的有效性,拍摄了检测行人的视频序列。实验结果如图7所示,帧间差分阈值T = 12。
图7a和图7b是采集到的视频序列的第221帧和222帧,图7c是直接采用帧差法并经二值化后得到的检测结果,可以看出大量背景被泄漏。图7d是第221帧图像经背景补偿后得到的图像,图7e是经背景补偿后的帧差结果,可以看到大部分的背景已经被消除。图7f是图7e经过二值化和形态学处理后得到的结果,与图7c相比较,可以看出图7c中残留的背景和噪声已经完全消除,检测出了轮廓清晰、完整的运动目标。
4 小结
本文提出了一种基于全方位视觉的移动机器人运动目标检测算法。采用了改进的SIFT算法提取特征点,该算法约束了特征点的数量,剔除了冗余的特征点,且使特征点均匀分布。同时,使该算法的实时性得到了明显提高。然后利用RANSAC算法去除误匹配特征点,提高背景补偿精度。实验结果表明,该算法应用在全方位视觉系统中,可以在动态背景中准确地检测出运动目标,证明了算法的有效性。
摘要：针对移动机器人动态背景下运动目标的检测,提出一种基于全方位视觉的检测算法。首先,改进了SIFT算法中的特征点提取方法,在将图像划分为若干网格后,再根据特征点所在位置的局部区域熵对每个网格中的候选特征点进行筛选;其次,在SIFT点匹配后采用RANSAC算法去除误匹配点,以提高背景补偿的精度;最后用帧差法检测出运动目标。实验表明,该算法减少了SIFT点的获取时间,并具有良好的鲁棒性,能准确地在机器人运动过程中检测出运动目标。
全方向移动机器人 篇3
目前使机器人实现全方位移动的方法主要是使用全方位轮,全方位轮的类型有很多,如连续切换轮、正交轮、Mecanum轮、偏心方向轮等[1,2,3]。本文通过对应用比较广泛的两种全方位轮及其布置进行建模仿真分析,找到其中一种相对运动效率更高、更稳定的全方位移动机器人,为今后全方位移动机器人的设计提供有价值的参考。
1 全方位移动机器人运动学分析
1.1 三轮全方位机器人的运动学理想模型
对全方位机器人进行如下假设与约定[4]:①机器人重心位于机器人的几何中心;②机器人与接触面均为刚体,运动局限在平面上;③忽略所有车轮厚度对机器人运动的影响;④轮子与接触面有足够的摩擦力,在机器人运动过程中,轮子与接触面不产生相对滑动,只发生绕主动轮和滚子轮轴方向的纯滚动。
图1为机器人坐标系。平面世界坐标系为xoy,机器人坐标系为XOY,点O为在机器人车体上的参考点,机器人的位置和姿态用ζ=(x y θ)T表示,其中(x y)为点O在平面世界坐标系中的位置,θ为世界坐标系下x轴到机器人坐标系X轴的角度,逆时针为正。
机器人坐标系在世界坐标系中的变换矩阵为[5,6,7]:
世界坐标系转化为机器人坐标系的矩阵为:
设Vx、Vy分别为机器人运动速度V在机器人坐标系下沿X轴和Y轴的分量;undefined、undefined为机器人在世界坐标系中沿x轴和y轴方向的速度;undefined为机器人自转的角速度。则有下式成立:
机器人的整体速度可分解为轴向可控的主动轮速度和径向不可控的从动滚子的速度,机器人通过调节主动轮的转速来调节车体的运动速度。
图2为在XOY中研究车体上布置3个全方位轮时主动轮和从动滚子的运动学模型。设V1l、V2l、V3l为3个主动轮的线速度,顺时针方向为正;V1g、V2g、V3g为3个从动滚子绕自身轴线转动的线速度,车体中心指向滚子向外的方向为正方向;ω1l、ω2l、ω3l为3个主动轮的转动角速度;R为主动轮半径;L1、L2、L3为机器人车体中心到3组全方位轮中心的水平距离,L1=L2=L3=L;α为两前轮之间的夹角,另外两个夹角均为undefined。
车体速度V是主动轮速度Vl与从动滚子速度Vg的合成速度,主动轮由电机驱动,从动滚子由主动轮带动而绕自身的轴线滚动,则有[8]:
式(1)、式(2)为三轮全方位机器人主动轮和从动滚子的逆运动学模型。知道了机器人在平面世界坐标系中的速度要求后,便可得到主动轮的速度要求,进而由电机发出控制。从动滚子的速度由滚子自身跟随产生,无法由电机控制。
世界坐标系下主动轮和从动滚子的速度与机器人坐标系下主动轮和从动滚子的速度转换如下:
undefined
undefined
世
undefined
。 (4)
式(3)、式(4)为三轮全方位机器人主动轮和从动滚子的正运动学模型。知道电机控制的主动轮角速度[ω1lω2lω3l]T之后,便可以得到机器人在世界坐标系中沿着x轴和y轴方向的速度undefined、undefined,从而得到机器人在世界坐标系中的合成速度undefined。
1.2 四轮全方位机器人的运动学理想模型
图3为在XOY坐标系中研究车体上布置四个全方位轮时主动轮和从动滚子的运动学模型。α、β分别为两前轮和两后轮之间的夹角,另外两个夹角均为undefined,其它参数依照三轮全方位移动机器人的运动学模型参数设置。用和三轮全方位机器人相似的方法分析得到下面的公式:
式(5)、式(6)为四轮全方位机器人主动轮和从动滚子的逆运动学模型。世界坐标系下主动轮和从动滚子的速度与机器人坐标系下主动轮和从动滚子的速度的转换如下:
undefined
undefined
世=Rot
undefined
。 (8)
式(7)、式(8)为四轮全方位机器人主动轮和从动滚子的正运动学模型。已知主动轮和从动滚子在机器人坐标系中的速度便可以求出世界坐标系亦即机器人比赛场地上相应的主动轮和从动滚子的速度。
2 仿真对比分析
2.1 双列Byun轮和Trans wheel轮的建模仿真对比分析
运用ADAMS分别对双列Byun轮和Trans wheel轮以及各自的全方位移动平台进行建模,见图4;并对两种移动平台在原地转动与保持姿态直线运动的状态下进行仿真,仿真结果分别见图5～图10。
2.2 双列Byun轮三轮布置与四轮布置的全方位移动机器人仿真对比分析
11ADAMSByun置以及四轮布置全方位移动平台,进行原地转动与直线运动的对比仿真结果见图12～图17。
3 结论
根据仿真对比分析,在同一种布置条件下,Trans wheel轮比双列Byun轮搭建成的全方位移动机器人运动效率更高,但是原地转动时保持能力以及运行平稳性不如后者。Trans wheel轮适用于速度要求较高而精度要求较低的场合,而双列Byun轮则适用于精度要求更高的场合。在使用同一种全方位轮的条件下,不考虑地形等因素的影响,四轮(双列Byun轮)布置比三轮(双列Byun轮)布置运动效率更高、稳定性更高。
参考文献
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[6]Paul R.Robot manipulators:mathematics,programmingand control[M].Massachusetts:The MIT Press,1981.
[7]熊有伦.机器人技术基础[M].武汉:华中理工大学出版社,1999.
全方向移动机器人 篇4
全方位移动机器人具有灵活、高速高效的特点, 国内外很多研究机构在从事全方位移动机器人的研究与应用。其中一个重要领域在于研究机器人如何与周围环境进行互动,让机器人参与体育运动是种很好的与周围环境互动的方式,例如黄强教授[1]所带领的团队研究仿人机器人时采用机器人打乒乓球的方式,瑞士分布控制自治系统实验室研制样方机器人(Quadrators)在空中击打网球[2],瑞士科学机研制羽毛球机器人[3]。另外也有研究人员专门针对网球运动研制辅助训练设备,但都只限于发球与捡球功能[4,5,6]。
本研究论述全方向移动式网球机器人的初步设计,该机器人配合场上两个跟踪摄像头在上位机上预测球的轨迹并计算出机器人的位置与姿态,完成类似于人发球和击球的动作。其研究的难点在于与人对练的时候如何综合利用球和对手的位置信息快速反应,并将球击到合适的位置。
1机器人的总体结构设计
本研究设计的全方位移动式网球陪练机器人整体结构的装配模型如图1所示。该机器人主要由全方位移动底盘、收球机构、发球机构、击球机构以及电控系统组成。为了减轻重量,机器人许多板状构件采用碳纤维板来制作,包括控制系统和电池整个机器人总重约20 kg。
1.1全方位移动底盘
该机器人的全方位移动底盘由3个全向轮驱动模块均布在一个三角形铝制底板上。全向轮驱动方式的机器人具有全向运动的关键在于全向轮系结构。
1.2收球机构
收球机构由电机带动一组同步带轮机构来完成。在同步带轮上安装有收球叉,收球叉将网球从地面上收起后便将其升至1/4环形储球筒的入球口。
1.3发球机构
发球机构由发球直筒和弹簧蓄力装置组成。发球直筒与1/4环形储球筒直联,1/4环形储球筒依靠重力来实现进球动作。弹簧蓄力装置由电机带动,将球抛起后,再由击球机构将网球发出。
1.4击球机械臂
击球机械臂由三自由度机械手所组成,三自由度击球机构如图2所示。配合机器人全方位底盘可以实现机器人在任意位置的击球动作。
电机 1 —球拍方向;电机 2 —击球电机;电机 3 —球拍角度电机
2机器人运动分析与动力学建模
2.1全向轮底盘的移动方式
2.1.1三轮全向底盘的运动学建模
机器人的三轮全向移动底盘[7]由3个全向轮组成,径向对称安装,各轮互成120°角。3个全向轮的大小质量相同,且由性能相同的电机驱动。本研究建立的坐标系xoy和机器人坐标系XOY如图3所示。
θ —机器人坐标系与世界坐标系之间的夹角;φ —驱动轮间,φ =120° ;L —机器人转动中心到轮子中心的水平距离。
设:v1,v2,v3—全向轮线速度;vX,vY—机器人坐标在XOY坐标第X轴和Y轴的速度分量;ω —机器人自转的角速度。
则 (v1v2v3)T与 (vxvyω)T之间的关系可表示如下:
本研究以三轮全向式机器人的中心O为参考点, 广义坐标为q =(x y θ)T,其中,(x y) 为机器人中心O在世界坐标系xoy中的坐标,θ 为机器人坐标系与世界坐标系之间的夹角。根据坐标系统的建立情况,可知世界坐标与机器人坐标系之间的变换关系如下:
由式(1,2)可以看出:
由式(3)方程求逆解,可以根据所选电机的参数和减速机求出机器人沿X ,Y方向的最大线速度Vx max,Vy max和以及绕自身旋转中心转动的最大角度速度 ωmax。
所选电机为MAXON公司RE40有刷直流电机,其参数如表1所示。
电机所能达到的最大额定转速为6 930 r/min,再经减速比为12∶1的GP42减速器减速,全向轮的直径为152 mm,因此可得轮子的最大速度为V1 max=V2 max=V3 max=4 596 mm/s。则:
以上速度是在机器人加速完成后达到匀速状态时能达到的最大速度。
2.1.2三轮全向底盘的动力学建模
设fi为第i个驱动电机提供给机器人的驱动力, 在世界坐标系xoy下,绕机器人中心的转动惯量为I , 由牛顿第二运动定律有:
根据各驱动力方向及机器人的姿态,可写出具体的动力学方程如下:
式中:ϕ — f1与驱动轮线速度的夹角,由机器人全向轮结构可知 ϕ = 30° 。
第i个轮子的动力学模型[8]可描述为:
式中:k,l—常数;Iw—轮子绕其轴线的转动惯量;r — 轮子半径;Ψi̇,Ψï—第i个轮子的角速度和角加速度;ui—第i个驱动电机的驱动电压。
轮子转动惯量Iw很小,IwΨï相对于fir所消耗的转矩很小,在实验问题采用简化计算形式,式(8)可近似写为:
则三轮全向底盘动力学模型方程如下式所示:
2.2击球动作分析
机器人想要获得较好的击球效果,就要根据网球的运动姿态和击球练习所选用的策略来确定球拍的位姿。发球时,球垂直弹起,根据发球的方向与落点要求确定对应的球拍位姿;回球时,球有不同的运动状态,根据来球的角度及回球的方向与落点要求确定对应的球拍位姿。
球拍的最佳位姿包括击球点与球拍角度两个方面。
2.2.1网球拍的最佳击球点
在持拍球类运动中,往往有球拍甜区的说法,当运动员用甜区击球时,能够获得最佳的击球效果和击球感受。甜区的理论依据是根据人体附加到球拍有效质量上所求得的最佳击球区域,其在球拍自身撞击中心附近[9]。本研究所设计的陪练机器人采用的是固定旋转中心击球,因而可以忽略附加质量的影响,着重于研究球拍绕定轴运动的撞击中心。
这里将网球拍考虑为刚体,即忽略网线的弹力, 以网球拍的一端为转动轴,对网球拍施以短暂的撞击,则网球拍上存在一点,使网球拍受到打击时,在其转动轴约束处不产生碰撞约束力,该撞击点即为网球拍的撞击中心。当击球点的位置恰好是网球拍的撞击中心时,能够减小击球电机的能耗及转动轴处轴承等结构的冲击,且能使球获得更大的初速度。
本研究设球拍初始状态为静止,以PA的冲量撞击拍面A点,球拍以B点为转动轴转动,角速度为W ,转动轴处产生反撞击冲量为Px,Py。 C点为球拍的质心,各点距转轴距离如图4所示。
分析撞击过程,由冲量定理及冲量矩定理得下式:
当A点为撞击中心时,Py= 0 ,这样可以根据上式求得L = JB/m∙M 。其中,质心距离M可以用悬吊法实验求得;转动惯量JB可以使用动力法实验求得,即用击球电机给球拍提供固定力矩M ,测出角加速度a ,再由M = JB·a求出JB。
2.2.2网球拍的击球角度
网球拍的击球角度指的是球拍击球时相对球的俯仰及偏转状态,正确的击球角度可以获得高质量的击球,避免出界、下网等失误动作,达到更好的训练效果。本研究论述的机器人主要是使用球拍方向电机和球拍角度电机对球拍的状态进行调整。笔者选取回球这一更为复杂的击球动作分析球拍的击球角度。
陪练对象击过来的球在空中的运行姿态如图5所示。
为简化分析,本研究暂不考虑球自身的旋转,即球在x、y、z 3个方向上运动独立;网球只受到重力mg和空气阻力f ,且阻力与速度成正比,系数为k 。
受力分析如下式所示:
根据牛顿定律及运动基本方程,可以得出各方向加速度,并最终求得速度与位移方程[10]如式(13,14) 所示,为后文摄像头视觉处理建立模型基础。
下面再以YZ平面为例分析球的入射角度、反射角度与球拍角度之间的关系,为调节球拍角度建立基本模型。网球与球拍关系如图6所示。
根据拍面与水平面角度 ϕ(图示为钝角)的变化, α 与 β 的大小关系相应的变化,但由几何关系分析得存在:γ = |α - β|/2 ,则 φ = π/2 + γ =(π + |α - β|)/2 ;当 ϕ 为锐角时,同理有 φ = π/2 - γ =(π - |α - β|)/2 。
对于XZ ,XY平面可以做同样的分析,因此系统可以根据来球状态与回球策略所需的角度来确定球拍的角度,从而达到根据指令完成训练以及调整训练模式的目的。
3机器人控制系统的设计
全向移动网球机器人总共包含以下8台电机:1全向移动底盘的3台驱动电机;2三自由度击球机构的3台电机;3发球机构电机与收球机构电机。其中, 发球机构和收球机构的电机控制相对简单,全向移动底盘与三自由度击球机构虽然机构结构不同,但从控制角度来说具有相同的结构,因而可以将其并在一块。因此,本研究所论述的全向移动机器人的控制系统主要是六轴联动的控制系统。
3.1六轴联动控制系统的设计
六轴联动控制系统的所完成的主要任务包括:接收并解析决策系统发送的命令、将整体速度根据要求解算成每个轮子的速度、击球机构每个轴动作的速度,将解算的速度发送到对应的轮子电机驱动器、比较速度传感器与预设速度并实现调节实现移动机构整体闭环控制。
控制系统[11,12]的结构图如图7所示。
该设计中的驱动模块采用第2部分所述的直流伺服电机与减速器。减速器与轮子直接通过弹性联轴器相连,采用铭朗MLDS3610驱动器对电机进行准确的速度驱动器,驱动器通过RS232串口与六轴联动的控制系统相连接,控制系统以NI公司的DSP2812作为控制芯片,负责速度解算以及与上位机通信,同时将采集到的移动机构速度与要求的速度进行比较并实时调节,以达到准确的速度控制。速度解算与实时速度调节主要依靠软件算法实现,需要采用的硬件接口为CAN接口、SPI接口以及RS232接口。主控芯片有一套完整的标准接口电路。
3.2控制系统流程图
全向移动网球机器人启动后,开始系统自检。确定系统运行正常后,决定操作模式,默认采用自动模式。网球跟踪系统实时跟踪网球的轨迹,并计算出机器人最佳的击球位置。系统将其坐标和三轴击球机构的姿态数据无线传到机器人中,机器人移动到最佳击球位置完成击球动作。系统的控制流程图如图8所示。
3.3网球跟踪系统的设计
网球跟踪系统采用的是双摄像机跟踪系统,双摄像机跟踪的基本原理如图9所示。
其基本原理如下:球场上两个角落装有两个二自由度云台摄像机。空间一点P(即网球在空间的位置)和左摄像机的成像中心构成一条直接L1,和右摄像机的成像中心构成一条直接L2,L1和左摄像机的成像平面的交点为P1,L2和右摄像机的成像平面的交点为P2,也就是说,在双摄像机位置固定的前提下, 空间一点P可以唯一确定它在两个摄像机成像平面上的像点。反之,如果知道P1,P2分别在某一空间点P在左、右摄像机平面上的像点,那么通过P1O1的空间直线和通过P2O2的空间直线必将于空间一点,该点必为P 。
双摄像头跟踪系统[13]是先对两个摄像头采集到的数据分别做二维目标检测,再利用双目视觉技术处理目标区,获取目标的深度信息,从而达到对目标三维检测与跟踪的目的。对于跟踪系统,最重要的两个元件分别是摄像头以及进行图像处理的DSP芯片。 上位机在系统中只负责图像跟踪系统与机器人伺服系统之间的通讯工作。双摄像头网球跟踪系统的任务有两个,如下所述。
3.3.1运动目标的检测
运动目标的检测是网球跟踪系统的前期处理部分,其目的是把运动目标(即网球)从背景图像中检测出来。本研究所涉及到的网球场是一个固定的环境, 因此可以视为是静态背景下的目标检测。由于本研究只关注目标区域,将目标从静态背景中提取出来之后,其运算量相对于处理整个图像来说要小得多。这里目标提取采用帧间差分法,相邻帧之间进行差分运动,一般网球可达球速40 m/s,30 fps的摄像头每帧之间网球相差的跟踪大于1 m,这样容易将跟踪目标(即网球)从球场背景中单独提取出来。由于目标特征是个球形,它在图像中显示为一个圆形的图案,比较容易识别。
3.3.2运动目标的跟踪
目标跟踪是网球跟踪系统的后继处理部分,其目的是通过分析摄像头采集到的视频序列,将检测到的目标建立帧间的联系,得到目标的运动轨迹,从而预测出下一帧中目标的确切位置。
在两幅目标图像的一些特征点匹配之后,就可以跟踪视差公式求出特征点的深度信息。
式中:Kz—摄像头参数;ul- ur—匹配特征点的像素差。
在获取目标区域后,取其中心为质心(这里取圆的中心为质心),然后利用卡尔曼滤波算法基于前面建立的网球在空中的运行姿态的数学模型对质心的运动进行预测跟踪。卡尔曼滤波算法的基本思想是采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出当前时刻的估计值,该算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计[14]。令第i帧检测到的质心的状态向量为:
观测向量为:
式中 :sx(i),sy(i),sz(i) — 目标质心 点的三维 坐标 ; vx(i),vy(i),vz(i) —目标质心在x、y、z坐标上的速率; cx(i),cy(i),cz(i) —观测点到目标质心的三维坐标。
摄像机采样频率为30 Hz,即 ΔT =1/30,将前文式 (13,14)建立的网球速度模型与位移模型离散化,如下式所示:
因此状态转移矩阵为:
由于目标点在短时间内是匀速运动的,观测向量与状态向量之间的关系可知,观测矩阵为:
通过目标检测与求解目标深度信息,就可以对目标质心进行初始化,这样就可运用卡尔曼滤波实现对目标质心的跟踪,并预测出网球运行轨迹的向量与速度并将预测点的位置与速度实时传给机器人,使机器人到达击球点,调整球拍姿态对球进行拦截并击回。
4仿真分析与结果
本研究采用Solidworks2012对回击来球这一典型过程进行仿真分析:给予网球一定的初速度,以及击球目标点数据,根据前述数学关系,通过Matlab编程计算出击球时网球拍的角度与位置,进行仿真,仿真过程如图10所示。仿真得到的击球状态达到了预想效果,为具体的控制系统设计提供了参考。
5结束语
本研究提出了一种全方位移动网球陪练机器人, 并进行了初步的结构设计和控制系统设计,设计各部分分析结果表明,其能达到收球、发球、击球等任务一体化与自动化的目的,设计过程中对网球拍的最佳击球点、击球角度和网球在空中运行状态以及网球轨迹预测跟踪等进行了分析,并对回击来球典型动作进行了仿真,为之后的深入研究打下了基础,也为其他类似场合的机器人应用提供了参考。
农业机器人行走方向识别及仿真 篇5
关键词：机器人导航,图像处理,回归分析
0 引言
随着农业机器人在农业生产中应用越来越广泛,其智能化水平要求也随之提高,其中机器人的自主行走是智能化的重要体现。机器人通过传感器采集图像传送到控制系统进行处理,从而分析计算出机器人运动的方向和路径,控制系统根据方向和路径信息控制电机,达到控制机器人运动的目的。视觉导航系统应该具备工作稳定、可靠和准确等特点[1,2]。实现视觉导航首先要对采集路径图像进行处理,实验环境下由图像传感器拍摄垄沟图像,再通过对拍摄到的垄沟图像进行图像处理分析,并获得目标特征,利用回归分析的方法进行方向及转角识别,为自动行走机器人的研制奠定基础。
1 图像采集
在实际环境中,机器人通过对实时的田间路径信息采集处理,识别出行走方向。在实验室环境下,机器人通过对垄沟图像的采集,在MATLAB环境下处理仿真,最后识别出行走的方向。拍摄垄沟图像的图像传感器一般用CCD或CMOS,此次实验图像采集选用功耗更低、数据传输亦较快的CMOS传感器。由于使用个别像素的低级放大器取代用于整片CCD数组的单一高级放大器,CMOS传感器比CCD传感器更易受噪声干扰的问题已经逐步解决,而CMOS传感器微安级耗电量则更加出色,更适合农业机器人的设计要求。已经种植作物的垄沟信息特征明显,较容易处理,所以本实验选取较难处理的未种植作物的农田图像作为原始图像,如图1所示。
2 图像处理
采集到的原始图像中,若信息不明显,不能满足下一步图像特征选取的需要,还要对其进行特殊化处理,去除噪声从而突出有用的信息。根据特征选取对图像信息的要求,本实验图像处理主要为阈值分割、中值滤波、腐蚀膨胀和小面积去除几个主要部分。
2.1 图像阈值分割及中值滤波
在对图像的处理和应用过程中,往往仅对图像中的某些部分感兴趣,这些部分称为目标或前景;其他部分作为背景,通常需要将前景提取出来。因此,图像分割是图像处理和模式识别中的基本问题。现在的图像分割方法大致可以分为阈值分割、边缘检测和区域提取法[3]3大类。本文对图像的处理使用阈值分割方法,图2是在MATLAB仿真环境下对原始图像阈值分割后的图像。
利用阈值化分割法进行分割实验,能够将目标与背景有效地进行分离,但是由于一些随机性影响,图像在采集和处理的过程中会出现一些干扰信息,这样会导致处理后的图像包含噪声信息。为此,需要采用中值滤波方法进一步对图像进行处理[3]。
中值滤波是一种局部平均平滑技术,属于非线性滤波,因为在实际运算的过程中不需要图像的统计特性,所以使用比较广泛[4]。在本实验中,分别对分割后的标识图像进行3×3,5×5,7×7和9×9的8邻域中值滤波,通过对比4组中值滤波实验结果发现:5×5的8邻域中值滤波能够最大限度地有效去除图像中的噪声。因此,选用5×5的8邻域中值滤波法,结果如图3所示。
由于整幅图像含有小面积的干扰噪声,对后期图像的处理会产生很大的影响,所以要去除小面积区域。去除小面积区域后的图像如图4所示。
2.2 图像的膨胀腐蚀
在实验中,图像的膨胀腐蚀是为了后期形状特征的提取,在图像的检测过程中要求得到的机器人行走路径信息要清晰与准确。由于垄沟图像为类矩形图像,所以以“矩形”为结构元素进行膨胀腐蚀;又由于单次腐蚀膨胀不能得到清晰准确的路径信息,从而利用多次改变结构元素参数值进行反复腐蚀膨胀,并且在反复膨胀腐蚀过程中去除小面积干扰区域。处理后的图像轮廓非常准确平滑,而且不存在噪声,如图5所示。
由于处理后的图像包含多条垄沟信息,实际环境下程序设计时需要机器人识别最中心的垄沟方向信息作为要提取的行进方向信息,0～899水平方向共900个像素点,所以首先提取横坐标300～600区域内白色的方向信息,如图6所示。
3 图像特征提取
如果直接把预处理后的垄沟方向图像做回归,则为多元回归,数据量大,识别速率也比较慢,垄沟信息不明显,因此需要将图像特征提取出来,然后将这些特征作为一元线性回归的输入值,从而大大提高识别操作的实时性。边缘、形状、图像的矩阵分解和不变矩等特征是目前常用的图像识别特征。由于摄像头拍摄存在角度差异,越是临近摄像头拍摄的中心区域的图像信息越明显,而这正是所需要的机器人行走的路径信息,因此可以用连接区域面积的大小进行特征提取。通过反复试验测算一整条垄沟图像的面积大约为20 000,小块残缺垄沟图像面积一般不大于15 000,因此可通过程序设定从15 000开始寻找,如果有两块或以上连通区域则特征值加1,直到检测到整幅图中只有一条连通区域为止。
本实验采用目标像素面积特征进行提取。实验中,对图像进行分割、平滑和中心区域识别等预处理后,特征提取图像如图7所示。
处理后的图像是一个547*900且仅包含0,1值的矩阵,白色点像素值为1,黑色点像素值为0。垄沟图像近似直线,因此可以利用回归分析中的一元线性回归方法拟合出所需的垄沟直线路径。
4 回归分析
4.1 一元线性回归分析原理
一元线性回归是研究两个变量之间线性关系的方法,其数学模型的一般形式为Y=β0+β1x+ε。其中,E(Y|X=x)=y=β0+β1x,随机误差ε～N(0,σ2)。这里,x作为一般变量,y是因变量,β0与β1称为回归方程的回归系数。设(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)是n次独立试验所得的样本观测值,如果能根据这n组观测值,求出回归系数β0和β1的估计值,就可以得到因变量y关于x的回归方程。一般采用最小二乘法,求β0和β1的估计量undefined和undefined。即用数据(xi,yi)(i=1,2,…,n)来估计线性回归方程y=β0+β1x中的回归系数时,得到的回归直线undefined应该使这n个点与该直线的距离达到最小。
一元线性回归基本分析过程可以分为以下3个步骤:
1)根据n组样本观测数据(xi,yi)(i=1,2,…,n)绘制散点图,观察散点图的走势;
2)若样本点(xi,yi)(i=1,2,…,n)大致都落在一条直线附近,则说明可以用线性回归方程描述y与x之间的关系。设回归方程为y=β0+β1x+ε,误差ε～N(0,σ2),并用最小二乘法求出参数β0与β1的估计值undefined和undefined;
3)对回归方程y=undefined进行显著性检验[5]。
4.2 机器人行走路径拟合
第1步:在以如图7左上角为顶点、水平方向为横坐标X、竖直方向为纵坐标Y的直角坐标系中,选取采样点进行直线的拟合,如果每一行都进行一次采样数据量大,需要的时间也较长,不利于机器人行走路径实时性,因此在图中选取纵坐标Y为每50单位采样一次,直到纵坐标为500,共采样10次,分别求出采样行白色区域第1个点和最后1个点的横坐标为M和N。进而应用公式(M+N)/2求出的中点所在列数坐标,再取整作为采样点X值,(X,Y)为采样点。表1为采样点坐标值,图8所示为理想情况下采样图。
第2步:利用选取的样本点,利用回归分析公式 y=undefined,应用MATLAB对样本点进行拟合,拟合结果如表2所示。
从表2中常数项和一次项的值可以看出,拟合的直线为y=-5.628 7*x+2 397.587 2
第3步:对得到的拟合结果进行显著性检验,显著性检验结果如表3所示。
对于表3显著性检验表,主要关注3个量,分别是调整后的R2的值,F统计量以及对F统计量进行显著性检验的P值。其中,调整后的R2值越大,说明模型拟合效果越好。本例中,R2的值为0.919 6,说明模型的拟合结果很好;F值为103.9,检验概率值P为0,小于显著性水平0.05,说明拟合的多元二次回归模型是有统计学意义的,即拟合的一元线性直线是显著的。
5 实验结果分析
拟合的机器人行走路径图如图9所示。
从图9可以看出,拟合的一元线性直线较好地拟合出了垄沟路径,从而很容易得到机器人需要旋转的角度。
当undefined时,转角undefined。
若arctan值为正,则向左转θ;若arctan值为负,则向右转θ。
本实例中,undefined,θ=arctan(-5.628 7);机器人在移动到拟合出的起始位置后,向右转10.074°。
6 结论
1)实验证明,图像处理方法及过程合理,能准确提取出目标路径。
2)实验证明,角度识别精度很高,实现了机器人行走方向及角度的准确识别,达到了设计要求。
3)为使机器人更好地在田间运动,行走控制系统不仅需要视觉导航系统提供方向信息,还需要避障系统提供路径中障碍物信息。因此,实验的下一步要根据实际情况在农田环境下通过超声波及PSD红外测距传感器测量机器人与前方障碍物的距离,障碍物信息与路径方向信息共同作为机器人运动的依据,就可以完成机器人的自主行走。
参考文献
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[2]李磊,叶涛,谭民,等.移动机器人技术研究现状与未来[J].机器人ROBOT,2002,24(5):475.
[3]董长虹.Matlab图像处理与应用[M].北京:国防工业出版社,2004:165-171.
[4]李晓莉.自动行走机器人视觉导航系统仿真及行走控制系统设计[D].哈尔滨:东北农业大学,2011.
简述未来家用机器人的发展方向 篇6
1 我国家用机器人现状
随着科技发展, 机器人慢慢出现在我们的生活当中, 有些已经进入了我们的家庭, 比如智能轮椅机器人、智能穿戴机器人、智能玩具机器人等。我国相对于国外的机器人研究起步较晚, 一些核心技术和重要的零部件等都不能自主研发, 所以长期以来都处于相对落后的水平。
2 家用机器人发展所需要的技术
家用机器人作为机器人产业的一个分支, 它的技术集成需要多方面领域同步发展。
2.1 自主移动技术
家用机器人要想在室内环境中可以自由自主移动, 就需要对应的自主移动技术及其机构。或许由于各自功能不同需要其他的辅助技术, 但是作为需要移动的功能模块来说, 有一些共同问题, 比如如何使自主移动所需要的方向控制、行动驱动和位置传感能够标准化、机器人在移动过程中对问题的实时处理、整体机构的通信集成如何处理等。
2.2 移动和作业机构
不同的家用机器人功能作用不同, 其工作环境也不一样, 这样就需要有适应其工作环境的移动和作业机构。当机器人想要完成一件事情的时候, 它可能需要的不只是单独的一种机构, 而是需要将移动和作业机构顺畅有序的相互结合。所以家用机器人的执行和驱动机构应该满足多功能和一体化的要求。所以要研发出真正能够做事情的家庭机器人, 就必须使其一定能够和作业机构能够适应家庭的环境及作业任务需求。
2.3 感知技术
机器人全身上下不具备人体所特有的神经系统和感觉系统。但是作为家庭机器人, 它需要在家庭环境中对周围能够准确及时的反映出相关信息并处理。所以, 它就需要具备相当的感知能力, 而传感器则相当于机器人的“神经系统”。通过传感器, 家用机器人在环境中进行作业的时候, 可以及时的获取周围环境所传递出的感知信息, 这样机器人就能够及时的做出反映。要想提高家用机器人的智能化水平, 我们就需要开发出多种传感系统和元器件, 以便于对多种信息进行综合处理。这也会是在家用机器人中感知技术的一个发展方向。
2.4 交互技术
要想使交互技术领域能够持久发展, 则需要注意对视觉和听觉综合的交互结合需求。之所以适用交互技术, 就是要把机器人看成是朋友, 赋予其独特的情感, 就好比人与人之间能够依靠语言来交流一样。所以我们要突破当前语言技术和视觉技术的水平限制, 要能逐步建立起人于家用机器人之间的交互平台。
2.5 自主技术
家用机器人要想提高其实用性, 就需要使其能够适应变化不同的环境, 而且其所应用能够的环境基本上是半模块化的。这就要求机器人对于不同任务也要能够很好适应并处理。但是问题就在于机器人的设计者不可能会跟在机器人身边来发布指令, 这就需要机器人能够具有自我技术, 自主技术的目标是赋予机器人以思维。
2.6 网络通信技术
当今时代, 网络技术比较发达。人们对家用机器人的功能不仅仅满足于在现场的发布指令, 更需要通过网络通信的技术进行远程操控。而网络通信和机器人的结合给机器人技术的发展提供了更为广阔的空间。通过网络操作, 使人能够对机器人进行遥控操作, 这能够弥补当前机器人发展中存在的不成熟之处。尤其是对于家用机器人来说, 主人要想进行什么事情, 只需要远程遥控发射出一个信号, 机器人就能够独立自主的完成, 而这些就需要导航和定位等技术进行支持。
3 我国家用机器人发展趋势
3.1 老龄化社会和残疾人需要家用机器人服务
当今中国, 需要面对的新挑战是人口的老龄化加剧, 以及残疾人的比重越来越高。我们可以预想的到, 随着时间推移, 在未来我们需要投入大量的人力物理财力来护理老年人和残疾人, 而这也会成为我国的重要负担。如果我们能够提供许多专门做护理工作的家用机器人, 来照料老年人和残疾人的饮食起居, 这不仅可以使他们生活的质量得到提高, 也可以缓解目前国家和社会的压力。
3.2 日常生活娱乐的需求
我们目前的娱乐生活中, 采用的大都是比较传统, 比较单一的方式。随着时代发展, 机器人慢慢进入我们生活, 此时在家用机器人中就可以出现专门提供我们娱乐的智能机器人。
3.3 新的生活方式的需求
家用机器人不同于其他机器人之处就在于其能够为广大普通家庭所服务, 所以它能够成为大众化的消费产品。而且家用机器人也有望推动国民经济进一步发展, 而这也是美国等发达国家发展家用机器人的原因所在。
4 发展家用机器人的建议
4.1 进行模块化结构的研究
我国机器人产业起步较晚, 一些从事家用服务机器人制造生产的企业单位基本上还是处于发展初期。一些技术只是处于研发阶段或者进行试验, 并没有能够独立自主的生产出有鲜明特色的家用机器人, 为了能够提高企业的竞争力和机器人的科技含量, 我们需要对家用机器人进行整体模块化的研究。
4.2 关注家用机器人产业市场
家用机器人产业要发展就需要相关的产业链。在这个产业链中, 主要有软件市场和传感器市场。要想在这个市场上占据一席之地, 把握好家用机器人的产业方向, 就需要对软件市场的方向把握准确。而在家用机器人的元器件中, 核心的传感器大部门依赖进口, 而且价格不菲, 而且核心技术发达国家不会传授给我们, 这也制约了我们的发展。
4.3 加强产学研之间的结合
要想提高我国机器人的技术水平, 就要促进大学的学术研究和企业的生产相结合, 双方技术共享, 信息互通。共同开发各功能模块部件, 国家要鼓励大学或研究单位将科技成果产业化, 加强产学研结合, 共同促进我国家用机器人的发展。
5 结语
随着家用机器人技术的革新与突破, 其正成为一个新兴发展的产业。而要想使家用机器人能够得到更多人的承认, 得到更广泛的只用, 就需要生产厂家与科研机构共同努力。本文通过对家用机器人的技术分析和发展趋势进行研究, 提出了一些建议。我们可以结合当前的社会环境和技术水平, 先把握好低端机器人的市场运作, 再稳步发展高端市场, 使我国家用机器人能够出现更好的发展局面。
摘要：本文通过对家用机器人的现状了解, 分析相关的技术要求, 寻找发掘家用机器人所必备的技术条件和功能模块。结合我国将来需求, 进行未来的发展方向分析。
全方向移动机器人 篇7
在21世纪的今天, 随着自然灾害、恐怖活动和各种突然事故发生的越来越多, 在灾难救援中, 救援人员用较短的时间在废墟中寻找幸存者的几率比较小, 在这种紧急而危险的情况下, 救援机器人可以为救援人员提供有效的帮助。因此, 将具有自主智能的救援机器人用于危险而复杂的环境中搜索和营救幸存者是非常实用的。
搜救机器人的研究给搜救工作带来很大的方便, 在搜寻救援机器人的研究方面, 近十年来, 美国、日本等西方发达国家在地震、火灾等救援机器人的研究方面做了大量的工作, 研究出了各种可用于灾难现场救援的机器人。日本大阪大学研制出蛇形机器人, 能在高低不平的模拟废墟上前进, 其顶端带有1部小型监视器, 身体部位安装传感器, 可以在地震后的废墟里寻找幸存者。美国加州大学伯克利分校研制出世界第一个苍蝇机器人, 通过装在它脑袋上的微型传感器与微型摄像机, 可以到倒塌的建筑物废墟底下或其他灾难场所寻找幸存者。而国内现在针对救援机器人的研究相对分散, 在国内, 救灾机器人的研究刚刚起步, 但进展很快。国内的矿用机器人发展主要是在探测机器人方面。中科院沈阳自动化所在2002年研制了一种蛇形机器人, 在监控系统的无线控制下可实现蜿蜒前进后退侧移翻滚等多种动作, 并能通过安装在蛇头上的微型摄像头将现场图像传回监控系统。2006年6月, 中国矿业大学的机器人研究所成功研制了“CUMT-1”矿井救灾机器人, 并对救灾机器人的机构设计做了一些有益的尝试, 这是我国第一台用于煤矿救援的矿井搜救机器人。
1 研究内容
本设计的是一款海陆空全方位防爆搜救机器人平台 (如图1所示) , 本设计平台是基于履带式小车, 进行完善加工改装后, 配备五自由度机械手、小型水下机器人、蛇形机器人、飞行器等综合一体全方位搜寻系统, 可在各种恶劣复杂环境下执行搜寻救援任务, 可靠性高, 适应性强, 可用于地震抢险救灾, 石油化工工厂防爆救援。在陆上使用履带式小车配合机械手执行搜寻救援作业, 在狭小废墟中使用蛇形机器人进行搜寻任务, 而在水中则使用小型潜水器进行搜寻作业, 使用空中飞行器搜寻解决小车视野范围小的缺点。整个搜寻救援系统采用模块化设计, 可根据不同任务需要来选择相应的模块, 本次创新设计的重点在于多个机器人之间的协同工作, 设计一个多任务信息融合处理控制平台。
1.1 在地面上实施任务的设备
主要采用小车, 因为路况不明情况复杂, 不同的场所路况不尽相同, 因此需要研究寻找到一种能够适应各种复杂路况各种恶劣环境的驱动系统, 现有的救灾机器人移动机构主要有:无肢运动 (以蛇形机器人为主) 、轮式、腿式、和履带式等。经过多次对比, 采用履带驱动系统。移动载体的任务是执行机器人的移动功能, 采用关节型履带移动车可以更好的实现在危险环境下的救援工作。
在此项目中, 机械手臂担任很重要的角色。绝大多数的救援操作都需要机械手臂来完成, 可以用来清理小车前方的障碍物, 夹取可供研究的样品, 在排爆用途中, 代替人工操作, 可以远程遥控运输, 清除爆炸物品, 减少排爆人员的危险。机械手可以取下或收回小车上的模块, 比如小型潜水器等, 机械手的关节由多个伺服电机组成, 可以执行各种复杂的动作, 动作精确, 机械手模块采用液压控制系统, 使得机械手在某些场合可以输出更大的作用力, 比如, 在地震抢险救灾中, 可以搬运沉重的物资, 清理道路等。但是无论越障能力再强, 也有机器人自身大小无法克服的障碍, 因此是机器人选择适当的路径也是很重要的。为了使机器人能够感知路面情况, 从而选择有利行走的线路, 达到目标位置。我们为此设计了摄像机构, 通过摄像对路面情况的反应, 在救灾人员的遥控下, 选择最佳的行走路线。为了更多的发挥摄像机的功能, 我们基于监控技术中的云台理念, 使摄像机能够监控到各个方向的信息。全方位云台内部有两个舵机, 分别负责云台的上下和左右各方向的转动。将摄像头放在云台上, 就可以控制摄像头的上下, 左右的选择, 大大提升了摄像头的功能
1.2 小型水下机器人的设计
采用小型潜水器, 该小型潜水器使用一根缆线与小车相连, 通过缆线给小型潜水器提供动力能源以及与小车平台间的通讯等。小型潜水器的前端装有防水微型摄像头, 此摄像头具有很高的像素, 可以清楚地拍摄到水中的画面, 旁边并装有高亮度的LED灯, 增加视野, 具有很强的防水性、抗压性, 小型潜水器可以将拍摄的画面及时传送给小车平台, 小车平台再将信号传输给上位机。当需要使用潜水器时, 可用车载机械手将潜水器送入水中, 或者将潜水器从水中收回。小型潜水器由PC上位机控制, 它将信号无线传输给小车, 小车通过缆线将控制信号传输给小型潜水器, 从而进行控制, 小型潜水器两边装有鱼鳍, 鱼鳍上装有伺服电机, 从而控制鱼鳍的角度, 进而控制潜水器下潜与上升, 潜水器的左右转向运动通过安装在尾部的舵板进行控制, 在小型潜水器上安装有声呐系统, 可以探测四周的情况, 及时了解周围环境, 从而进行壁障, 以免发生碰撞, 从而保证机器的安全。
1.3 空中飞行机器人
在救援人员无法进入的某些地方, 机器人能通过在空中寻找生还人员, 通过摄像头捕捉画面, 并通过无线传输到救援指挥部门。这样救援人员就能确定幸存者的具体位置, 并能通过拍摄的画面确定营救方案。
2 总结
本文以海陆空搜救机器人系统之小车作为研究的对象, 通过将小车与水下机器人、飞行器、蛇形机器人之间的相互配合, 相互协同, 极大地拓展了搜救机器人的适应环境的能力及执行任务的复杂性与可靠性。本系统可以实现陆上、空中、水下作业, 系统采用的履带式结构, 可以在复杂路况中移动, 适应性强, 平台上的蛇形机器人, 可以在小车无法到达的狭小的间里工作, 如地震后的废墟, 各种深井等, 平台上的小型潜水器可以在水下进行作业, 如探测, 摄像, 扫描等, 平台上的四轴飞行器可以随时工作, 为系统提供更广泛的视野, 抵达小车无法到达的上空。本系统用途广泛, 可为各种复杂的搜救工作提供强有力的支援, 减小抢险消防员的危险与工作强度, 且效率更高, 为救灾防爆工作提供了强有力的保障等。
摘要：本设计是一款海陆空全方位防爆搜救机器人平台, 机器人平台是基于履带式小车, 进行完善加工改装后, 配备五自由度机械手、小型水下机器人、蛇形机器人、飞行器等海陆空综合一体全方位搜寻系统, 可在各种恶劣复杂环境下执行搜寻救援任务, 可靠性高, 适应性强, 可用于地震抢险救灾, 石油化工工厂防爆救援。在陆上使用履带式小车配合机械手执行搜寻救援作业, 在狭小废墟中使用蛇形机器人进行搜寻任务, 而在水中则使用小型潜水器进行搜寻作业, 使用空中飞行器搜寻解决小车视野范围小的缺点。
关键词：搜救,机器人,机械手
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