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自主吸塵機器人(AutonomollsCleaningRobot，ACR)又稱(chēng)為清潔機器人或智能吸塵器，是移動(dòng)式智能機器人進(jìn)人家庭的一個(gè)典型應用。 其結合了機器人和吸塵器的核心技術(shù)，能在無(wú)人看守情況下輕松地完成實(shí)現家庭、賓館、寫(xiě)字樓等室內環(huán)境的全自動(dòng)清潔。集機械學(xué)、電子技術(shù)、傳感器技術(shù)、計算機技術(shù)、控制技術(shù)、機器人技術(shù)、人工智能等諸多學(xué)科為一體。吸塵機器人作為智能移動(dòng)機器人實(shí)用化發(fā)展的先行者，其研究始于20世紀80年代，他是目前家用電器領(lǐng)域最具挑戰性的熱門(mén)研發(fā)課題。目前國內外在吸塵機器人研究開(kāi)發(fā)方面已取得一定的成果，并有成品上市。雖然自主吸塵機器人已經(jīng)形成產(chǎn)品并推向了市場(chǎng)，但其性能還有待進(jìn)一步提高。 1 基于行為 Rodney Brooks在1986年發(fā)表的論文中提到的包容式結構表明了基于行為的編程方法的正式起源。包容式結構：在進(jìn)化過(guò)程中，人類(lèi)永遠不會(huì )喪失比較低級的和原始的大腦工程，而高級功能則在此基礎上進(jìn)行添加，因此在每個(gè)人的大腦內部都保留有類(lèi)似于爬行動(dòng)物的低級意識殘余。與此類(lèi)似，采用基于行為的方法需要為機器人設計一系列簡(jiǎn)單行為(所謂的行為也就是通過(guò)感知信息控制執行過(guò)程的算法)，這些行為相互協(xié)調和協(xié)作，產(chǎn)生所需求的機器人整體行為。系統的行為并不是完全確定的，而是包含了很多隨機的東西。執行過(guò)程并不十分穩定，但系統的整體行為是非常穩定的�；谛袨榈臋C器人將盡可能地將傳感器信息同執行過(guò)程直接連接。具有很強的反射性：只要機器人對相關(guān)環(huán)境做出了判斷，就立即采取行動(dòng)。一有信息就立即據此動(dòng)作。 2 行為設計 行為分為2種類(lèi)型：伺服行為和彈道式行為。伺服行為采用反饋控制環(huán)作為他的控制單元。彈道式行為，自始至終都會(huì )按照預先沒(méi)定好的模式運行。彈道式行為的整體規劃過(guò)程同實(shí)現程序代碼密切相關(guān)，執行過(guò)程中的環(huán)境變化或者行為初始化過(guò)程中的任何微小錯誤(如噪聲假信號所導致的誤操作)，都會(huì )給機器人帶來(lái)麻煩，導致徹底失效。伺服行為具有良好的抗噪聲能力，對工作過(guò)程中的其他微小故障也具有較強的容錯性。 本文的行為采用有限狀態(tài)機(Finite state Machine，FSM)使能夠更方便地理解系統工作過(guò)程，從而可以容易地編寫(xiě)系統實(shí)現代碼。 2．1 巡航行為 巡航行為是最基本也是機器人最常使用的行為。該行為使2個(gè)驅動(dòng)電動(dòng)機輸出相同的轉速，機器人近似直線(xiàn)的向前方運動(dòng)，直到其他行為觸發(fā)，當其他行為運行結束時(shí)，將又回復到巡航行為。 2．2 沿墻行走行為 沿墻行走行為能夠幫助機器人在障礙物之間搜索路徑。特別是對于多個(gè)房間的環(huán)境來(lái)說(shuō)，在門(mén)的附近進(jìn)行一小段沿墻行走行為將使機器人更有機會(huì )進(jìn)入其他的房間，所以機器人在遇到障礙物時(shí)，隔一段時(shí)間需要進(jìn)行一小段沿墻行走行為。如圖1所示： 2．3 歸航行為 歸航行為與泊位傳感器相結合，使機器人在電量不足時(shí)能夠回到充電處進(jìn)行充電，以保證任務(wù)能夠完成。實(shí)現機器人歸航行為的左右2個(gè)紅外信標接收器的性能不可能完全一致，當機器人通過(guò)比較傳感器輸出確定出自己直接面/對光源時(shí)，其實(shí)際朝向卻偏向光源的一測，機器人沿著(zhù)某個(gè)螺旋線(xiàn)向著(zhù)信標的位置前進(jìn)。機器人前進(jìn)的同時(shí)旋轉，旋轉角度ω=k(L一R)，其中k為增益參數；L，R為紅外接受器接收到的接受信號強度。當機器人電量不足時(shí)，機器人未必處于充電的房間，因此檢測不到紅外信標的信號，此時(shí)應觸發(fā)沿墻行走行為使機器人走到能檢測到信標信號的房間再觸發(fā)歸航行為。如圖2所示。 2．4 逃離行為 逃離行為能保護機器人避免發(fā)生危險，保證任務(wù)得以順利完成。機器人的旋轉角度是用來(lái)平衡系統環(huán)境適應能力的一個(gè)重要參數。如果該值較大，那么機器人將能非常干凈利索地離開(kāi)墻或者其他比較大的障礙物；但機器人卻因此而喪失了尋找狹小通路的能力，嚴重限制了他在錯綜復雜的環(huán)境中進(jìn)行自主導航的能力；如果角度比較小，機器人將會(huì )比較容易地在凌亂的環(huán)境中穿行，然而在執行避開(kāi)墻壁的操作時(shí)則需反復多次才能成功，因此應選擇隨機旋轉角度。如圖3所示。 2．5 防堵轉行為 永磁直流電動(dòng)機的輸出轉矩同電流成正比。當電動(dòng)機兩端施加電壓而電動(dòng)機沒(méi)有旋轉時(shí)，轉矩和電流達到最大值。如果機器人同某個(gè)障礙物發(fā)生碰撞，并且驅動(dòng)輪同地面之間具有很大的摩檫力，那么驅動(dòng)電動(dòng)機將會(huì )處于停轉狀態(tài)。因此，如果電動(dòng)機具有最大電流，并且電流已經(jīng)持續了相對比較長(cháng)的時(shí)間，那么表明機器人已經(jīng)同環(huán)境中的某個(gè)物體發(fā)生了碰撞。堵轉檢測傳感器只有當電動(dòng)機在高電流狀態(tài)(高于某個(gè)閾值)下持續了一段時(shí)間才能斷定已發(fā)生碰撞的判斷(電機啟動(dòng)會(huì )產(chǎn)生瞬間電流峰值)。 2．6防靜止行為 虛擬靜止檢測傳感器只要通過(guò)軟件實(shí)現即可。機器人在運動(dòng)時(shí)各傳感器的輸出信息都可能在不停地變化，而一旦停止運動(dòng)，所有傳感器的輸出信息都將保持不變。 機器人的功能和運行方式?jīng)Q定了機器人的結構。系統結構圖如圖4所示。 2．8 差速驅動(dòng) 差速驅動(dòng)底盤(pán)通過(guò)控制2個(gè)驅動(dòng)輪之間的運動(dòng)差異來(lái)控制機器人的整體運動(dòng)。無(wú)論多么復雜的運動(dòng)都可以分解為平移運動(dòng)和原地旋轉運動(dòng)。圖5為差速驅動(dòng)模型，描述了2個(gè)驅動(dòng)輪的速度同機器人曲率半徑之間的關(guān)系，曲率半徑為rL=VLW／(VR一VL)。當兩個(gè)驅動(dòng)輪的旋轉速度完全相同時(shí)．半徑rL的值將趨于無(wú)窮大，此時(shí)機器入沿直線(xiàn)行駛的過(guò)程可以理解為機器人沿某個(gè)半徑為無(wú)窮大的圓的旋轉過(guò)程；當左輪速度為O時(shí)，rL等于0，機器人將會(huì )圍繞左輪進(jìn)行原地旋轉操作，此時(shí)vL=v，Vr=wW+v；當左右2個(gè)輪子的速度相同而符號相反時(shí)，機器人將會(huì )圍繞著(zhù)自己的中心位置進(jìn)行原地旋轉(rL=w／2)。差速驅動(dòng)機器人可以圍繞2個(gè)驅動(dòng)輪軸心連線(xiàn)上的任意一點(diǎn)進(jìn)行旋轉操作(包括機器人本體外的點(diǎn))。負半徑表示機器人沿弧線(xiàn)方向逆時(shí)針行駛；正半徑方向表示沿弧線(xiàn)方向順時(shí)針行駛。 3 仲裁器設計 在某個(gè)時(shí)刻僅有一個(gè)行為觸發(fā)，系統能夠比較平穩地運行。但當多個(gè)行為同時(shí)觸發(fā)，并且每個(gè)行為都需要機器人執行不同的操作時(shí)，機器人就需要利用仲裁機制來(lái)妥善處理這種關(guān)系。這里采用固定優(yōu)先級仲裁，每個(gè)行為都被惟一地賦予一個(gè)優(yōu)先級值，沖突發(fā)生時(shí)，執行優(yōu)先級高的行為。行為在發(fā)出控制請求后，需要知道自己是否已經(jīng)得到仲裁器的批準。仲裁器帶有一定的輸出，每個(gè)行為都賦予一個(gè)惟一標識符(ID：Identifer)。仲裁器輸出仲裁獲勝行為的標識符。每個(gè)行為通過(guò)將自己的標識符同仲裁器輸出相比較，能夠確定出自己是否已經(jīng)擁有了對仲裁資源的控制權。 機器人在運行時(shí)，環(huán)境存在很多不可控因素，機器人的實(shí)際運行方式與所期望的有很大差異，有時(shí)傳感器徹底失效，有時(shí)在信息檢測過(guò)程中經(jīng)常出現漏報和誤報錯誤(漏報是指當環(huán)境中存在某種傳感器應該能夠檢測到的信息時(shí)，傳感器卻檢測不到；誤報則是指傳感器所檢測到的信息在環(huán)境中是不存在或不正確的)。盡管在重要信息損失或者運動(dòng)控制命令變質(zhì)的情況下，性能會(huì )受到一定程度的影響，機器人程序也應該能夠盡其可能地做到最好，而不是完全徹底地癱瘓。在子系統發(fā)生錯誤或者工作失敗的情況下，系統這種能夠降低水準繼續工作的能力被稱(chēng)為優(yōu)雅降級。本文設計的機器人具有完善的優(yōu)雅降級功能(見(jiàn)圖6)。在碰撞傳感器失效的情況下，防堵轉和防靜止行為將保證機器人繼續完成任務(wù)。 4 機器人仿真及分析 對以上提出的基于行為吸塵機器人設計方案進(jìn)行仿真，圖7為機器人在模擬房間中清潔任務(wù)的仿真界面。機器人采用隨機覆蓋的模式，不知道自己的具體位置，因此不可避免地會(huì )再次訪(fǎng)問(wèn)已訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的某個(gè)區域。隨著(zhù)機器人的運行，覆蓋區域的增長(cháng)速度呈遞減趨勢，區域覆蓋率則可以近似表達為：覆蓋率=(1-e-t/a)其中，f為時(shí)間變量；a為一時(shí)間常數。表明了機器人在不訪(fǎng)問(wèn)舊區域的情況下進(jìn)行確定性覆蓋所花費的時(shí)間。通過(guò)實(shí)驗仿真運行情況來(lái)看，本文的設計方案完全可以滿(mǎn)足要求。雖然隨機覆蓋方法沒(méi)有確定性覆蓋的低重復性，但他卻能避免確定性覆蓋所帶來(lái)的價(jià)格、復雜性以及系統脆弱性問(wèn)題。 5 結 語(yǔ) 基于行為的機器人設計方法不采用價(jià)格昂貴的單一類(lèi)型傳感器去獲取難以達到的精度和可靠性，而是綜合使用多個(gè)可靠性相對來(lái)說(shuō)比較差一些的傳感器系統，通過(guò)這些系統之間的優(yōu)勢互補使機器人具有更強的魯棒性。 作者在結合傳統的基于行為技術(shù)和傳感器技術(shù)的基礎上，選取最有效的行為搭配構建了整個(gè)系統，使整個(gè)系統的工作效率較傳統的隨機覆蓋有了很大的提高。 |
