李艳;周莹亮;李可可
【摘 要】针对移动机器人目标跟随过程中目标定位不准确,容易丢失等问题,提出了一种基于STM32f407的移动机器人目标自动跟随系统.运用无线通讯模块N RF24 L01实现目标与机器人之间的信号同步,采用超声波三边定位算法实现对目标的定位,通过PWM波控制电机转速实现对目标的跟踪.同时,采用超声波编码技术解决定位中存在的目标串扰问题;运用改进的人工势场算法解决避障后的路径规划问题;通过惯性导航对目标预测解决避障造成的目标丢失问题.通过测试表明:该系统能实现在复杂环境下对目标的实时、准确的跟踪,具有良好的避障功能和路径规划功能. 【期刊名称】《电子器件》
刹车马达【年(卷),期】2019(042)002
【总页数】8页(P403-410)
【关键词】亨润成型机炮筒公司自动跟踪;三边定位;避障;惯性导航
【作 者】李艳;周莹亮;李可可
便携式鱼缸【作者单位】陕西科技大学电气与信息工程学院,西安710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,西安710021;陕西科技大学电气与信息工程学院,西安710021;洛阳隆盛科技有限责任公司,河南洛阳471000
【正文语种】中 文
【中图分类】TP249
具有自动跟踪功能的移动机器人在医疗、工业生产、娱乐以及日常生活中给人们带来极大的便利和智能化:它不仅能够解放人们的双手,降低劳动强度,而且能够提高劳动效率,还可以让人们享受高科技带来的生活乐趣。在世界范围研究服务机器人的大趋势下,许多学者对移动机器人的自动跟踪功能展开了研究。
文献[1]中美国斯坦福研究院研制出了一种能够自主移动的机器人,该系统实现的简单自主导航功能主要涉及到影像处理技术和无线通讯技术;文献[2]中Siddhartha S Srinivasa等人在2010年设计了一种室内服务机器人HERB,该机器人通过视觉导航,在不规则的室内条件下成
功实现精确的识别和定位。文献[3]中上海交通大学自动化系陈卫东教授开发的多传感器的智能轮椅,利用视觉和里程计进行自主定位和自主导航,可实现对目标的跟踪;文献[4]中香港城市大学设计了自主导航车和服务机器人,在移动机器人导航技术上起到了一定的推动作用。目前,视觉定位和导航可以在很多复杂环境中识别目标,识别精度高,但是视觉导航需要大量的数据计算,而且在距离较远时导航误差较大;超声波定位技术设备体积小,成本低,不仅能够实现对目标的定位,而且测距精准,被广泛的应用到各个领域;但是仍然面临着一些问题,比如目标串扰时无法保障特定目标的跟踪,以及在对目标跟踪过程中如何进行合理的路径规划和在目标丢失情况下如何进行路径规划等问题。
针对上述问题,本文在研究m序列的超声波定位技术、路径规划技术和惯性导航的目标预测技术在移动机器人的应用基础上,以四轮轮式小车为开发平台,设计了一种具有目标自动跟踪功能的移动机器人,在对目标自动跟踪的同时能够快速躲避障碍物,还能对丢失的目标进行位置预测,最终实现实时、安全、稳定的目标跟踪。
1 系统总体方案设计
根据对移动机器人跟随系统的功能需求分析,搭建系统如图1所示的结构框图。
图1 系统总体设计框图
整个系统分为两部分:①目标装置(即信号源)部分:主要由控制器MCU1、无线发射传感器和定位超声波发射器组成。②移动机器人部分:主要由控制器MCU2、无线接收传感器、定位超声波接收器、姿态传感器、避障传感器以及舵机和直流电机组成。
整个系统的工作原理是:控制器MCU1和控制器MCU2通过无线通信实现目标与移动机器之间的信号同步,MCU2接收到无线信号后启动定时器开始计时,定位超声波接收器接收到目标装置发射的超声波信号后停止计时,从而可计算出目标与移动机器人之间的距离再通过三边定位算法确定目标的坐标信息,最后由MCU2输出两组PWM(Pulse Width Modulation)脉宽调制波分别控制舵机的转向和直流电机的速度来实现对目标的实时跟随。在这个过程中,移动机器人不仅要实现对目标的跟踪、避障,还要在目标丢失时通过姿态传感器检测的小车姿态实现对目标的预测。
2 基于m序列的超声波三边定位技术与路径规划技术
2.1 基于m序列的超声波三边定位技术
2.1.1 超声波定位技术
超声波定位是在超声波测距基础上测得超声波接收端到目标的距离,然后根据相应定位算法来计算目标的坐标位置信息。本文采用三边定位技术来确定目标的位置[5]。三边定位原理如图2所示:超声波发射器安装在目标装置上,超声波接收器安装在移动机器人上,设小车的中心坐标为S(0,0,h),安装在小车上超声波接收器坐标分别为A(xa,ya,h)、B(xb,yb,h)和C(xc,yc,h),目标坐标位置信息为K(xk,yk,H),其中h和H分别为移动机器人上的超声波接收器和目标装置上的超声波发射器相对于地面的垂直高度。
图2 移动机器人定位系统结构图
利用超声波三边测量定位算法可得式(1):
(1)
绝缘软母排由于本文只考虑平面二维内的定位,所以不考虑垂直坐标,根据最小二乘法计算可得目标的坐标如式(2)所示:
(2)
从式(2)可以看出,目标K的xk、yk与h和H无关。通过式(2)可以求得目标与移动机器人的距离与偏转角分别为:
(3)
(4)
由式(2)和式(4)可求得目标与小车的相对位姿信息为[xk yk θk]。
2.1.2 基于m序列的超声波测距
当有多个超声波测距或者定位系统在同一区域同时工作,可能会发生超声波串扰[6],即其中一个系统的接收器可能会接收到其他系统发射器发射出的超声波信号,这种情况带来的测距和定位误差会大大增加,针对这一问题,本文利用伪随机编码技术对不同定位系统超声波信号分配不同的伪随机序列,这样可以大大超声波降低多系统的串扰问题。
本文通过软件产生的伪随机码m序列调制40 kHz载波,实际应用中的伪随机码所选用的频率在1 kHz～15 kHz之间,本文所选的频率为1 kHz,用于测距的信号s(t)由一个长度为15位的m序列[7]调制40 kHz载波形成。销钉
基于m序列的超声波测距系统框图如图3所示。
其工作原理为:m序列发生器生成的m序列与超声波信号编码后,经过数据处理后的信号通过发射器发射出去,然后由接收器接收并经过一系列的数据处理,经过解调处理后的m序列将与m序列发生器产生的m序列自相关运算,最后判断峰值是否出现,如果出现则这时接收装置m序列与发送的m序列之间的时差就是编码信号在发射装置与接收装置之间的传播时间,利用已知的传播时间通过测距算法可以得到发射装置到接收装置之间的距离;如果相关函数求得的数值较小,则认为该超声波信号不是希望的超声波,就会输出较小的数值。接收装置产生的m序列与发射的m序列经过相关运算的输出不断调整,直到相关函数值满足要求,这时可通过编码信号传播时间来测距。
图3 m序列的超声波测距系统框图
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