寧夏大學(xué) 朱小波 王中意 車(chē) 進(jìn)

空地協(xié)同實(shí)時(shí)搜索系統(tǒng)

寧夏大學(xué) 朱小波 王中意 車(chē) 進(jìn)

采用無(wú)人機(jī)與地面機(jī)器人協(xié)同搜索可以在未知條件下進(jìn)行物體搜索,本設(shè)計(jì)采用無(wú)人機(jī)室內(nèi)自動(dòng)導(dǎo)航,并記錄空間位置信息,再搜尋到物體時(shí)返回將空間位置信息傳遞給地面機(jī)器人,然后協(xié)同地面機(jī)器人進(jìn)行搜尋,在抓取后沿最優(yōu)路徑返回.

協(xié)同搜索;自動(dòng)導(dǎo)航;最優(yōu)路徑;位置信息

0 引言

隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展,空間機(jī)器人與地面機(jī)器人協(xié)同工作變得越來(lái)越重要.地面機(jī)器人由于其所處空間比較有限,因此對(duì)全局的環(huán)境感知能力較弱,尤其是在城市災(zāi)害救援等完全未知的應(yīng)用環(huán)境中局限比較大[1].比較有效的解決辦法是采用空地機(jī)器人協(xié)作,無(wú)人機(jī)和地面機(jī)器人所具有的功能互補(bǔ)性使二者間的協(xié)作執(zhí)行效率明顯的提升[1-2].利用無(wú)人機(jī)構(gòu)建全局環(huán)境模型,為地面機(jī)器人提供導(dǎo)航信息,從而提高任務(wù)使命的完成度.通過(guò)空地機(jī)器人協(xié)作平臺(tái)的搭建,進(jìn)行路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)與地面機(jī)器人之間的通信;進(jìn)而到達(dá)目的地點(diǎn)并抓取目標(biāo),沿最優(yōu)路徑返回.

1 空地機(jī)器人協(xié)同整體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)中地面機(jī)器人采用NAO人形機(jī)器人,空中采用四旋翼機(jī)器人,實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景為室內(nèi)搭建的迷宮.迷宮的模型為每個(gè)小方格為60cm*60cm,總共16個(gè)小方格,豎直墻壁高度為60cm.這樣可以使NAO機(jī)器人能夠自由地在迷宮里行走、轉(zhuǎn)彎,同時(shí)避免了外界的干擾.整個(gè)系統(tǒng)主的功能實(shí)現(xiàn)為:首先無(wú)人機(jī)起飛在迷宮中尋找需要搜索的物體同時(shí)記錄下搜尋過(guò)的空間位置,在找到物體后標(biāo)記物體所在位置信息;無(wú)人機(jī)返回并懸停在NAO機(jī)器人的上部,同時(shí)NAO啟動(dòng)準(zhǔn)備出發(fā),此時(shí)無(wú)人機(jī)與NAO同步行走,當(dāng)遇到拐彎處或者NAO機(jī)器人走偏時(shí).無(wú)人機(jī)可以給予正確的引導(dǎo).當(dāng)NAO達(dá)搜尋點(diǎn)時(shí),NAO開(kāi)始抓取,抓取后沿最有路徑返回.系統(tǒng)總體框圖如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)總體框圖

2 無(wú)人機(jī)室內(nèi)定位

2.1 定位算法

由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜且沒(méi)有GPS信號(hào),因此四旋翼無(wú)人機(jī)飛行和搜尋目標(biāo)物體比較困難.

因此本文研究了適用于室內(nèi)環(huán)境的基于激光雷達(dá)的三維定位技術(shù).在激光雷達(dá)為二維定位基礎(chǔ)上,結(jié)合慣性導(dǎo)航單元,實(shí)現(xiàn)室內(nèi)的三維定位.尋求當(dāng)前掃描數(shù)據(jù)集合{(rc1,ξc1),(rc2,ξc2)...(rci,ξci)...}與參考掃描數(shù)據(jù)集合{(rr1,ξr1),(rr2,ξr2)...(rri,ξri)...}之間的最佳匹配關(guān)系是利用激光雷達(dá)進(jìn)行相對(duì)位姿估計(jì)的本質(zhì)[1-3].本文選用了一種基于角度對(duì)應(yīng)關(guān)系的位姿估計(jì)算法,算法利用了激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)的特點(diǎn),據(jù)參考掃描中依次排列的角度信息尋找與當(dāng)前掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,計(jì)算出當(dāng)前掃描到參考掃描的相對(duì)位姿信息.

圖2 坐標(biāo)示意圖

2.2 三維環(huán)境下無(wú)人機(jī)定位

因?yàn)闊o(wú)人機(jī)坐標(biāo)系(3)到虛擬坐標(biāo)系(2)下的變換需要先經(jīng)過(guò)x在經(jīng)過(guò)y兩個(gè)方向軸,所以可以得無(wú)人機(jī)坐標(biāo)系(3)到虛擬坐標(biāo)系(2)下的轉(zhuǎn)換矩陣為:

笛卡爾坐標(biāo)為:

經(jīng)變換后可得坐標(biāo)為:

無(wú)人機(jī)在迷宮上方搜索的過(guò)程中記錄下飛行軌跡,當(dāng)搜尋到物體時(shí)記錄下被搜尋物體的位置,返回將其數(shù)據(jù)發(fā)送至NAO機(jī)器人.

3 空地協(xié)同搜索

對(duì)于無(wú)人機(jī)與NAO機(jī)器人協(xié)同搜索采用波門(mén)跟蹤算法.波門(mén)算法一般分為三種情況:(1)沒(méi)有要求的目標(biāo)時(shí),在等待模式;(2)當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)時(shí),并且目標(biāo)出現(xiàn)在波門(mén)內(nèi),此時(shí)在跟蹤模式;(3)目標(biāo)從波門(mén)消失時(shí),波門(mén)會(huì)進(jìn)行全局搜索.NAO在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,在短暫的時(shí)間它的運(yùn)動(dòng)軌跡遵循某一確定函數(shù)關(guān)系.設(shè)NAO機(jī)器人在前a幀圖像中的中心位置坐標(biāo)為(xk,yk),K的取值范圍為(0,1,2,3...a).NAO運(yùn)動(dòng)的x坐標(biāo)推導(dǎo)與y坐標(biāo)推導(dǎo)類(lèi)似,所以本文僅推導(dǎo)x坐標(biāo)[2-5].

假設(shè)x的最符合要求的二次函數(shù)可以用下式表示:

通過(guò)前面a各xk,可以得到這a個(gè)點(diǎn)的誤差方差:

使用最小二乘法來(lái)讓誤差平方達(dá)到最小化,可得:

將(3-3)式帶入(3-1)便可以算出下一幀中NAO位于圖片的中的位置.

4 NAO抓取抓取及沿最優(yōu)路徑返回

4.1 抓取設(shè)計(jì)

目標(biāo)物的識(shí)別與抓取主要分為以下三個(gè)步驟:

第一步:對(duì)Nao機(jī)器人兩個(gè)攝像頭所獲得圖像進(jìn)行檢測(cè).在當(dāng)前Nao機(jī)器人的姿態(tài)和位置,如果兩個(gè)攝像頭的圖像中都沒(méi)有檢測(cè)到小棒,那么通過(guò)調(diào)整Nao機(jī)器人向前走一定距離,然后重新檢測(cè)圖像中是否存在目標(biāo)物體.當(dāng)檢測(cè)到小棒存在,則調(diào)整機(jī)器人位置姿態(tài),使機(jī)器人軀干面對(duì)小棒.重復(fù)進(jìn)行上述檢測(cè),該過(guò)程至多循環(huán)四次即可檢測(cè)Nao機(jī)器人周?chē)欠裼行“舫霈F(xiàn).第二步:調(diào)整Nao機(jī)器人自身角度,使小棒處在Nao機(jī)器人正對(duì)面位置,接著對(duì)小棒重新進(jìn)行檢測(cè),如果小棒出現(xiàn)在頂部攝像頭,那么Nao機(jī)器人則向前行走至底部攝像頭可以檢測(cè)到小棒為止.如果小棒已經(jīng)出現(xiàn)在底部攝像頭視野內(nèi)則可直接進(jìn)入下一步.第三步:底部攝像頭檢測(cè)到小棒之后,通過(guò)多次調(diào)整角度,小棒處于底部攝像頭的視野中央.接下來(lái)通過(guò)一系列的機(jī)器人的位置、角度調(diào)整以及檢測(cè),使小棒位于底部攝像頭視野中的特定位置.當(dāng)小棒位于該特定位置時(shí),小棒與機(jī)器人的距離恰好為撿棒程序所要求的距離,可以撿起小棒.

4.2 最優(yōu)路徑返回

為了NAO機(jī)器人能夠快速的回來(lái),在NAO搜尋物體的時(shí)候需要記錄下迷宮的路徑信息.這樣在回來(lái)的時(shí)候可以快速的返回到原點(diǎn).結(jié)合深度優(yōu)先搜索算法的思路,采取右巡線(xiàn)的策略,即"右-上-左"規(guī)則實(shí)現(xiàn)搜索物體[6-8].同時(shí)在遇到死胡同時(shí),能夠有效地刪除路徑信息,本文采用的編碼方式為:右轉(zhuǎn)為1;直行為2;左轉(zhuǎn)為3.在圖3所示中本文只選取了右拐,左拐右拐都存在,以及四岔口說(shuō)明,其他的類(lèi)似.右拐編碼為[1,0],既有左轉(zhuǎn)又有右轉(zhuǎn)的雙向路口時(shí)編碼為[1,3],十字路口編碼為[1,23].

圖3 迷宮編碼示意圖

5 實(shí)驗(yàn)分析

5.1 定位及最優(yōu)路徑返回實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)中采用無(wú)人機(jī)和NAO機(jī)器人協(xié)同走迷宮.目前可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)對(duì)NAO的目標(biāo)識(shí)別,同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的同步跟蹤以及對(duì)NAO機(jī)器人走迷宮的正確引導(dǎo).如圖4所示為對(duì)NAO的識(shí)別以及對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別.

圖4 對(duì)NAO的識(shí)別以及對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別

5.2 目標(biāo)抓取實(shí)驗(yàn)

在實(shí)驗(yàn)中被抓取的小棒被放置在箱體上面,箱子與小棒均設(shè)置為一定的高度.機(jī)器人對(duì)目標(biāo)物體識(shí)別后繼而定位,當(dāng)Nao機(jī)器人走到距目標(biāo)物體設(shè)定距離后則停止.然后執(zhí)行預(yù)先設(shè)定好的抓取動(dòng)作,對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行抓取.如圖5所示為NAO抓取實(shí)驗(yàn).

圖5 NAO抓取小棒

本系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)與地面機(jī)器人協(xié)同搜索物體的目的,可以在復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)搜索,比如像未知情況的室內(nèi)環(huán)境等.本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了部分的功能,還有一部分功能待實(shí)現(xiàn),以及需要改進(jìn)的地方.

[1]谷豐,王爭(zhēng),宋琦.空地機(jī)器人協(xié)作導(dǎo)航方法與實(shí)驗(yàn)研究[J].中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào),2015(05):398-404.

[2]郭芳.復(fù)雜環(huán)境下四旋翼無(wú)人機(jī)定位研究[D].天津大學(xué),2012.

[3]李丹.基于視覺(jué)的空地機(jī)器人協(xié)作方法研究[D].沈陽(yáng)理工大學(xué),2013.

[4]袁麗.NAO機(jī)器人的視覺(jué)伺服物品抓取設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].山東大學(xué),2015.

[5]劉建.礦用救援機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究[D].中國(guó)礦業(yè)大學(xué),2014.

[6]李道新.基于深廣結(jié)合算法的迷宮機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].湖南大學(xué),2011.

[7]虞成誠(chéng),鐘聲,胡紹華.基于深度優(yōu)先搜索的一般圖匹配算法[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2008,(12):45-48.

[8]李道新.基于深廣結(jié)合算法的迷宮機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].湖南大學(xué),2011.

注:本文獲寧夏大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目資助(項(xiàng)目編號(hào):GIP2017012).

車(chē)進(jìn).