張義群，程樹英（福州大學(xué)　微納器件與太陽能電池研究所，福建　福州 350108）

基于路徑規(guī)劃的智能環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)

張義群，程樹英
（福州大學(xué)微納器件與太陽能電池研究所，福建福州 350108）

基于S3C2440嵌入式處理器的自主移動(dòng)智能小車系統(tǒng)能在安卓客戶端發(fā)送目的地位置信息后，完成路徑規(guī)劃并自動(dòng)避障。處理器將小車上搭載的功能傳感器所采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息反饋到客戶端，實(shí)現(xiàn)對室內(nèi)質(zhì)量狀況（實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控、溫度、濕度和煙霧指數(shù)）的動(dòng)態(tài)環(huán)境監(jiān)測，并于定點(diǎn)位置安裝功能傳感器，采用 ZigBee無線模塊實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)的環(huán)境數(shù)據(jù)采集與運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)交互，進(jìn)而反饋到客戶端。而當(dāng)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)電量不足時(shí)，在自動(dòng)充電單元控制下自動(dòng)完成充電過程。測試結(jié)果表明，該運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)能夠穩(wěn)定運(yùn)行，具有良好的實(shí)時(shí)性。

S3C2440；嵌入式；自主移動(dòng)；路徑規(guī)劃；自動(dòng)充電；環(huán)境監(jiān)測

0　引言

目前市場上的環(huán)境監(jiān)控?cái)z像頭大多采用定點(diǎn)安裝，通過攝像頭的轉(zhuǎn)動(dòng)來采集室內(nèi)環(huán)境的實(shí)時(shí)情況，其不足在于不僅存在監(jiān)視死角，且需要多個(gè)定點(diǎn)安裝［1］；而對于室內(nèi)的溫度、濕度和煙霧環(huán)境質(zhì)量狀況的監(jiān)測則是通過定點(diǎn)安裝傳感器來采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而反映出環(huán)境質(zhì)量的實(shí)時(shí)狀況。因此，該方案需要定點(diǎn)安裝數(shù)量不少的攝像頭和傳感器，極大地浪費(fèi)了人力物力［2］。雖然國內(nèi)外已有采用基于路徑規(guī)劃算法［3］（大多采用的是蟻群算法、遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）的機(jī)器人來無線監(jiān)控室內(nèi)環(huán)境以及監(jiān)測環(huán)境數(shù)據(jù)信息，然而這些算法具有一定的復(fù)雜性，并且與起點(diǎn)位置和障礙分布有關(guān)，可能造成路徑迂回。

本設(shè)計(jì)基于導(dǎo)航組件，對使用智能小車作為載體的運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行路徑規(guī)劃；采用超聲波測距模塊自動(dòng)避障；當(dāng)智能小車電量不足時(shí)，可在自動(dòng)充電單元的控制下自動(dòng)完成充電過程。從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境的自主移動(dòng)監(jiān)控和溫度、濕度、煙霧指數(shù)的數(shù)據(jù)采集。

1　系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

圖1為本設(shè)計(jì)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖。系統(tǒng)以 S3C2440嵌入式處理器作為控制中心，采用安裝有導(dǎo)航組件、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊和特定功能傳感器的智能小車作為運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)；通過 ZigBee組網(wǎng)通信，將運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)采集到的視頻數(shù)據(jù)和傳感數(shù)據(jù)以及固定節(jié)點(diǎn)采集到的傳感數(shù)據(jù)匯總到運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的嵌入式服務(wù)端，用戶可以使用安卓客戶端，通過WiFi來無線實(shí)時(shí)操控和監(jiān)測室內(nèi)環(huán)境狀況；而運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)電量不足時(shí)，在自動(dòng)充電單元控制下，小車自動(dòng)完成充電過程。

圖1　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

2　運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1智能小車路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃算法是在導(dǎo)航組件的基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)計(jì)，該導(dǎo)航組件由 GPS模塊數(shù)字羅盤和霍爾傳感器組成［4-5］。

如圖2所示，假定作為運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)載體的智能小車位于一平面上，將其起始位置用平面坐標(biāo)XY上的S點(diǎn)標(biāo)記，圖中箭頭方向即為小車的車頭方向，E點(diǎn)為安卓客戶端所輸入的目標(biāo)終點(diǎn)。

圖2　路徑算法模型

在XY平面上連接起點(diǎn)S和終點(diǎn)E，直線SE與x軸方向（假定x軸方向地理位置為正東方向）之間的夾角為α：

α=tan-1（（y1-y0）/（x1-x0））=tan-1（Δy/Δx）

式中，Δx=x1-x0；Δy=y1-y0；（x0，y0）為小車當(dāng)前點(diǎn) S的坐標(biāo)；（x1，y1）為安卓客戶端所輸入的目標(biāo)終點(diǎn)E的坐標(biāo)。

在不考慮障礙物的情況下，形成一條理想化的直線路徑，即小車從當(dāng)前位置 S（x0，y0）直線運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)位置E（x1，y1）。GPS模塊數(shù)字羅盤能夠測出智能小車的車頭起始位置與正北方向（y軸方向）之間的夾角為β，則車頭方向與SE直線間的夾角φ=β+（90°-α）。通過嵌入式處理器測算，調(diào)整車頭方向，使小車正對S■→E方向朝目標(biāo)點(diǎn)E駛?cè)?。而在小車行走過程中，采用霍爾傳感器記錄小車行走的路徑。小車在行走的過程中可能會遇到各種各樣的障礙物，因此必須檢測并順利躲避障礙物，使得小車可以安全準(zhǔn)確到達(dá)預(yù)設(shè)目標(biāo)點(diǎn)。如圖3所示，箭頭所指方向?yàn)樾≤囓囶^方向，在小車的右前方、正前方、左前方、右后方、左后方安裝5個(gè)超聲波測距避障模塊。

圖3　超聲波模塊布置

若相應(yīng)方向的超聲波模塊測距后檢測到障礙物（圖2中不規(guī)則陰影部分為障礙物），則嵌入式處理器給小車下達(dá)執(zhí)行避障的命令。當(dāng)小車處于前進(jìn)狀態(tài)，且前方的3個(gè)超聲波模塊均檢測不到障礙物時(shí)，則認(rèn)為已避開障礙物［6］。這時(shí)，處理器重新讀取小車當(dāng)前的 GPS坐標(biāo)E′（x1′，y1′），以當(dāng)前即時(shí)位置 E′的坐標(biāo)更新原始位置 S的坐標(biāo)，便得到更新后的x、y值；而后再設(shè)置理想化直線E′E，重新規(guī)劃導(dǎo)航路徑。如此反復(fù)，直到x、y的值小于預(yù)設(shè)的閾值后，則認(rèn)為在誤差范圍內(nèi)，小車已到達(dá)目標(biāo)終點(diǎn) E（x1，y1）；然后通過嵌入式控制中心給客戶端一個(gè)反饋，從而客戶端可以監(jiān)測該位置的視頻信息、溫度、濕度和煙霧指數(shù)值以及報(bào)警模塊反饋的安全狀態(tài)（客戶端顯示的信息同時(shí)也包含了用戶關(guān)心的固定節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)信息）。

智能小車在從 S（x0，y0）向 E（x1，y1）行進(jìn)的過程中，遵循以下原則：

（1）在外部環(huán)境條件允許的情況下，運(yùn)動(dòng)軌跡僅是理想化路徑的近似曲線。

（2）當(dāng)外界存在障礙物時(shí)，小車先進(jìn)行避障任務(wù)，避開障礙物或遠(yuǎn)離障礙物后（即圖2中 E′點(diǎn)），再讀取即時(shí)GPS坐標(biāo)，重新規(guī)劃導(dǎo)航路徑。

2.2智能小車自動(dòng)充電設(shè)計(jì)

在充電電源處放有強(qiáng)光，而小車上安裝有趨光模塊（由5個(gè)光敏電阻組成的趨光電路），模塊的光敏電阻阻值隨光強(qiáng)而變化。為了減小外界無關(guān)的光線影響，在每個(gè)光敏電阻上，套上用黑膠帶做成的桶行冒［7］，其目的是可較準(zhǔn)確地檢測出各個(gè)方向的光強(qiáng)，方便處理器的控制，減小檢測誤差。通過對光敏電阻檢測到的光強(qiáng)轉(zhuǎn)換電壓與預(yù)設(shè)的閾值比較，完成小車追蹤光源的任務(wù)。

每個(gè)光敏電阻檢測一特定扇形區(qū)域，如圖4所示，該區(qū)域角度為α。經(jīng)過測試，α在32°左右即可。在尋光過程中，當(dāng)光敏電阻追蹤到光時(shí)，其阻值發(fā)生變化，處理器檢測變化信號并產(chǎn)生相應(yīng)的指令來驅(qū)動(dòng)電機(jī)，從而改變小車的行進(jìn)路線。當(dāng)小車路線改變后，相應(yīng)地光敏電阻接受到的光強(qiáng)也隨之發(fā)生變化；在電源處放著一塊強(qiáng)力磁鐵，而小車上放有一塊金屬片，當(dāng)小車通過尋光行駛到電源處，停止前進(jìn)，在電源處的磁鐵實(shí)現(xiàn)電源與小車的對接功能，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)充電；而處理器一旦監(jiān)測到小車電池電壓達(dá)到電量充滿的閾值時(shí)，驅(qū)動(dòng)電機(jī)使小車與磁鐵脫離吸合狀態(tài)。因此，該運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)在室內(nèi)環(huán)境的動(dòng)態(tài)監(jiān)測過程中不用考慮電量不足的問題，能更好地實(shí)現(xiàn)人性化的環(huán)境監(jiān)測。

2.3智能小車避障策略

智能小車在行進(jìn)過程中遇到障礙物時(shí)所采取的策略如表1所示。當(dāng)超聲波模塊檢測到障礙物時(shí)，相應(yīng)模塊的電平為“1”，否則為“0”；“X”為任意狀態(tài)；D1和D3分別為1號和3號測距模塊所測障礙物距離。

圖4　追蹤光源原理圖

表1　智能小車避障策略

3　實(shí)現(xiàn)結(jié)果

在空曠的操場上自動(dòng)規(guī)劃智能小車行走路徑。圖5為小車的實(shí)測行走路徑，小車從S點(diǎn)出發(fā)，先后經(jīng)過預(yù)設(shè)目標(biāo)點(diǎn)E1、E2、E3；在行進(jìn)過程中，小車遇到了障礙物，需進(jìn)行自動(dòng)避障，因此整條路徑行成了S型，而非理想的直線路徑，S到E3之間的直線距離為25 m。

圖5　智能小車的實(shí)測S型軌跡

小車從起始點(diǎn)出發(fā)的行進(jìn)過程中，通過GPS模塊數(shù)字羅盤能夠測出智能小車的車頭起始位置與正北方向之間的夾角為β，因此在不同的時(shí)間內(nèi)，車頭方向與小車當(dāng)前位置到目標(biāo)點(diǎn)直線間的夾角φ=β+（90°-α）可通過處理器測出。由此可獲得智能小車方向角φ與時(shí)間的關(guān)系圖，如圖6所示。小車在出發(fā)點(diǎn)S處與目標(biāo)點(diǎn)E1，開始存在一個(gè)方向角，設(shè)置好目標(biāo)點(diǎn)E1后，小車迅速調(diào)整車頭位置，使車頭正對目標(biāo)點(diǎn)，并前進(jìn)；在行進(jìn)過程中，由于沒有遇到障礙物，方向角在0°左右波動(dòng)，在誤差允許的范圍內(nèi)；當(dāng)小車行走到目標(biāo)點(diǎn)E1時(shí)，隨即獲取到前往目標(biāo)點(diǎn)E2的命令，在E1位置存在障礙物，因此方向角變化需要一定的時(shí)間。當(dāng)車頭方向調(diào)整到正對目標(biāo)點(diǎn) E2時(shí)，方向角在 0°左右波動(dòng)，在誤差允許的范圍內(nèi)。從圖中也可以看出，從E2到E3也滿足設(shè)計(jì)的需求。小車在28 s內(nèi)，自主移動(dòng)，成功到達(dá)終點(diǎn)。

圖6　智能小車方向角φ與時(shí)間關(guān)系

4　結(jié)束語

本系統(tǒng)使用安卓客戶端遠(yuǎn)程無線控制運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，并監(jiān)測室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)和安全狀態(tài)，智能小車可自動(dòng)充電。對于室內(nèi)環(huán)境的監(jiān)測有兩種模式：一種是智能小車完成路徑規(guī)劃和自動(dòng)避障動(dòng)態(tài)監(jiān)測室內(nèi)環(huán)境狀況 （視頻監(jiān)控、溫度、濕度及煙霧指數(shù)），質(zhì)量狀況超過安全值時(shí)自動(dòng)報(bào)警并反饋給客戶端；而另一種模式是使用客戶端實(shí)時(shí)控制智能小車走向，并且安卓手機(jī)上實(shí)時(shí)顯示所有傳感器的實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)，對特別關(guān)心的地點(diǎn)可拍照傳回，保證一些安全隱患早發(fā)現(xiàn)早預(yù)防，對保護(hù)人身財(cái)產(chǎn)安全等起到至關(guān)重要的作用。系統(tǒng)具有很大升級空間，可以擴(kuò)展功能，實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜的控制。

［1］WATANABE K，UMEMURA M，HIGASHIKUBO M.Development of video surveillance device［Z］.Sumitomo Electric Industries Ltd，2013（76）：90-93.

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［3］THOMPSON B，YOON H S.Efficient path planning algorithm for additive manufacturing systems［J］.IEEE Transactions on Components，Packaging and Manufacturing Technology，2014，9（4）：1555-1563.

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Intelligent environmental monitoring system based on path planning

Zhang Yiqun，Cheng Shuying
（Institute of Micro-Nano Devices&Solar Cells，F(xiàn)uzhou University，F(xiàn)uzhou 350108，China）

An autonomous mobile intelligent vehicle system based on the S3C2440 embedded processors can automatically complete path planning and obstacle avoidance after Android client sends location information.The processor will feature a small car equipped with sensors to collect real-time data and feedback it to the client，achieve dynamic monitoring for the environmental quality of indoor situation（real-time video monitoring，temperature，humidity and smog index）.And the functional sensors are installed in the designated locations，which use the ZigBee wireless module to achieve the interaction point of environmental data acquisition and motion systems and then back to the clients.When the motion system is in low supply power，it will be charged under the automatic control of the charging unit automatically.The test results show that the motion system is stable and has a good real-time.

S3C2440；embedded；autonomous mobile；path planning；auto charging；environmental monitoring

TP274.2

A

1674-7720（2015）05-0082-03

（2014-11-05）

張義群（1990-），男，碩士研究生，主要研究方向：嵌入式系統(tǒng)、圖像處理。

程樹英（1966-），女，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：光伏材料、器件及其應(yīng)用。