田　磊，靳繼紅

(1.河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 南陽(yáng)　473000；2.焦作師范高等?？茖W(xué)校 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南焦作　454000)

0　引言

近年來(lái)，隨著科技的發(fā)展，無(wú)線傳感器、物聯(lián)網(wǎng)及智慧地球的發(fā)展深入人心，已成為各國(guó)家科技和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)[1-5]?，F(xiàn)階段，傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線通信、儀器儀表和自動(dòng)化的快速發(fā)展提高了機(jī)器人的應(yīng)用能力，采摘機(jī)器人因此獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展，已成為科技研究最前沿的領(lǐng)域之一[6-13]。本文以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為核心，設(shè)計(jì)了一種面向網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的臍橙采摘機(jī)器人定位算法，并利用MatLab進(jìn)行算法仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

1　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一般由許多具有無(wú)線通信、感知環(huán)境變化、信息存儲(chǔ)與處理的傳感器構(gòu)成，包含多種感知功能不一的傳感器節(jié)點(diǎn)。這些節(jié)點(diǎn)可對(duì)目標(biāo)環(huán)境內(nèi)的信息變化進(jìn)行采集、判斷或數(shù)據(jù)發(fā)送，形成對(duì)目標(biāo)環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)控和對(duì)目標(biāo)定位的網(wǎng)絡(luò)[14-18]。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括傳感器、匯聚和管理站等部分，其體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。感知區(qū)域到處分布了許多的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)，它們以無(wú)線網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，通過(guò)自組織形式，順著其它節(jié)點(diǎn)逐級(jí)跳動(dòng)傳遞和交換信息，在多次跳轉(zhuǎn)后集中到匯聚節(jié)點(diǎn)，最后由匯聚節(jié)點(diǎn)傳到遠(yuǎn)程監(jiān)控端。無(wú)線傳感器的核心是嵌入式控制系統(tǒng)，其信息處理和存儲(chǔ)空間有限；而匯聚節(jié)點(diǎn)信息處理和存儲(chǔ)空間明顯增強(qiáng)，其可通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與外部互聯(lián)網(wǎng)或衛(wèi)星進(jìn)行通信，發(fā)布管理節(jié)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)信息。

圖1　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)分支多，往往和應(yīng)用目標(biāo)區(qū)域及實(shí)現(xiàn)的功能相關(guān)，但主要還是由傳感器、處理器、無(wú)線通訊及電源等4個(gè)模塊組成，如圖2所示。

圖2　無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)框架圖

無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)模塊眾多：傳感器模塊根據(jù)被測(cè)物理信息選用合適的類型，一般采用A/D電路實(shí)現(xiàn)模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)；處理器模塊是節(jié)點(diǎn)最重要的部分，主要負(fù)責(zé)信息的采集、傳輸、決策制定、保存和發(fā)出控制指令；無(wú)線通訊模塊則主要負(fù)責(zé)各匯聚節(jié)點(diǎn)間信息的共享；電源模塊為各無(wú)線傳感器和匯聚節(jié)點(diǎn)提供能量[19-21]。

2　臍橙采摘機(jī)器人系統(tǒng)模型

2.1臍橙采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型

在實(shí)驗(yàn)狀態(tài)下，即在沒(méi)有其他外在條件(如環(huán)境、天氣)干擾的情況下，臍橙采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型能夠形象地表示其各個(gè)部件的運(yùn)動(dòng)過(guò)程[22-25]。但在日常作業(yè)中，由于受到環(huán)境和天氣的影響，采摘機(jī)器人會(huì)產(chǎn)生一些特定的噪聲，使得模型具有一定不穩(wěn)定性，因而使其不能準(zhǔn)確描述采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)變化狀態(tài)[26-27]。為了解決上述問(wèn)題，特以一種非線性函數(shù)對(duì)采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行描述，該模型描述了其位姿信息S0,K在控制參數(shù)uk和干擾因數(shù)wk影響下隨時(shí)間的變化。采摘機(jī)器人某時(shí)間節(jié)點(diǎn)狀態(tài)只與上一某時(shí)間節(jié)點(diǎn)狀態(tài)及當(dāng)前某時(shí)間節(jié)點(diǎn)的控制參數(shù)有關(guān)，與過(guò)去時(shí)間節(jié)點(diǎn)的信息沒(méi)有聯(lián)系。采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方程為

(1)

其中，Dk和θk分別表示采摘機(jī)器人與第k個(gè)無(wú)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的距離和角度。

2.2無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)系統(tǒng)模型

本文主要研究問(wèn)題是面向無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的臍橙采摘機(jī)器人準(zhǔn)確定位算法，前面一節(jié)主要介紹了采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型，本節(jié)介紹無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)系統(tǒng)模型。觀測(cè)系統(tǒng)模型參數(shù)主要是獲取采摘機(jī)器人和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)距離和角度等信息。該模型表達(dá)式為

(2)

其中，i、j表示第i和j個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；Si,1,k={Si,1,…,Si,k}表示k時(shí)刻采摘機(jī)器人和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置、角度狀態(tài)；vk表示模型噪聲。

該模型觀測(cè)方程為

(3)

其中，其中rk+1和θk+1分別為第k+1個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)相對(duì)于機(jī)器人的位置和角度；φ表示機(jī)器人經(jīng)過(guò)傳感節(jié)點(diǎn)前后的角度差。

模型觀測(cè)函數(shù)位姿和傳感節(jié)點(diǎn)之間的雅克比矩陣為

(4)

(5)

臍橙采摘機(jī)器人模型如圖3所示。

圖3　臍橙采摘機(jī)器人模型

3　臍橙采摘機(jī)器人定位算法

3.1臍橙采摘機(jī)器人環(huán)境建模

采摘機(jī)器人一般都是在比較復(fù)雜的環(huán)境中進(jìn)行作業(yè)，因而對(duì)采摘機(jī)器人而言首要的問(wèn)題是感知周邊環(huán)境信息[28]。獲得周邊環(huán)境信息，采摘機(jī)器人才能進(jìn)行定位，順利開(kāi)展作業(yè)任務(wù)。其在目標(biāo)區(qū)域自動(dòng)定位時(shí)，對(duì)作業(yè)區(qū)域現(xiàn)場(chǎng)感知和判斷都需要無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平臺(tái)的支撐[29]。通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平臺(tái)，采摘機(jī)器人可以與其他環(huán)境節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息的傳輸與交互，進(jìn)而獲取自身位置狀態(tài)和所在環(huán)境的信息[30]。在本設(shè)計(jì)中，建立無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平臺(tái)是研究的重要環(huán)節(jié)，對(duì)臍橙采摘機(jī)器人自動(dòng)定位具有決定性意義。臍橙采摘機(jī)器人目標(biāo)區(qū)域傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

在目標(biāo)區(qū)域，無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)分為兩種：一種是用來(lái)標(biāo)示障礙物位置；一種用來(lái)感知機(jī)器人位置。這些節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在目標(biāo)區(qū)域，并依次貼上電子便簽。機(jī)器人上安裝有RFID射頻信號(hào)器，隨著采摘機(jī)器人的移動(dòng)，無(wú)線傳感器感知機(jī)器人信號(hào)強(qiáng)度變化判定與機(jī)器人的距離，也方便機(jī)器人識(shí)別障礙和目標(biāo)。載有RFID射頻信號(hào)器的機(jī)器人在作業(yè)中可以根據(jù)兩種無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)獲取障礙或者自身位置信息。無(wú)線傳感器和RFID的有效結(jié)合為機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了避障和定位功能，大大提高了機(jī)器人的自主性和靈活度。

圖4　目標(biāo)區(qū)域無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

3.2定位算法原理

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，節(jié)點(diǎn)采集信息與其位相互對(duì)應(yīng)，因此確定未知節(jié)點(diǎn)的位置對(duì)采摘機(jī)器人的自動(dòng)定位具有重要意義。在三維空間坐標(biāo)中，未知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度與機(jī)器人上的RFID射頻信號(hào)器距離遠(yuǎn)近的理論分布，如圖5所示。

圖5　未知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度分布圖

圖5中：X、Y軸表示RFID射頻信號(hào)器到無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)的距離；Z軸表示無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)弱；d1、d2、d3、…、dn為無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)際位置；e1、e2、e3、…、en為無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)與實(shí)際信號(hào)強(qiáng)度之間的偏移量。由于無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)接收到的信號(hào)強(qiáng)度值需要加上隨機(jī)噪聲，因此無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)信號(hào)強(qiáng)度值只與Z向坐標(biāo)存在一定差異?？梢钥闯觯谌S空間坐標(biāo)中，未知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度構(gòu)成的曲面形狀和路徑衰減因子k息息相關(guān)，因此可以確定適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù)求出k值和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位原理為：倘若存在n(n>3)個(gè)位置坐標(biāo)已知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，且第i個(gè)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)RFID射頻信號(hào)器的信號(hào)強(qiáng)度RSSI(i)也確定，則可以依據(jù)信號(hào)損耗模型確定目標(biāo)函數(shù)；通過(guò)求出其最優(yōu)解，便能夠確定未知無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)(x,y)和路徑衰減因子k。

3.3確定目標(biāo)函數(shù)

依據(jù)無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位原理，能夠確定合適的目標(biāo)函數(shù)，然后求解出目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解，便可得到節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)與衰減因子k。為了讓節(jié)點(diǎn)到曲面的Z向距離最小，即求|Zn(i)-RSSI(i)|或(Zn(i)-RSSI(i))2的最小值，因全部節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為n，確定的目標(biāo)函數(shù)為

(6)

(7)

同時(shí),也可以先求所有節(jié)點(diǎn)[Zn(i)-RSSI(i)]的和，然后再取其絕對(duì)值，則

(8)

3.4算法仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的臍橙采摘機(jī)器人準(zhǔn)確定位算法的可靠性，利用MatLab仿真軟件、采用M語(yǔ)言進(jìn)行編程，實(shí)現(xiàn)各目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行標(biāo)定效果分析。在模擬仿真中，無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)分布在20m×20m的目標(biāo)區(qū)域中，系統(tǒng)按照路徑節(jié)點(diǎn)編號(hào)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自動(dòng)定位。算法仿真流程如圖6所示。

自動(dòng)定位算法仿真各流程說(shuō)明如下：

1)設(shè)定信標(biāo)節(jié)點(diǎn)。初始化，設(shè)定模型參數(shù)，1次取100組數(shù)據(jù)，在MatLab中繪制出模型曲面。

2)加入隨機(jī)噪聲。在理論信號(hào)值的基礎(chǔ)上加入信號(hào)噪聲，構(gòu)成實(shí)際信號(hào)值。

3)篩選。為了提高采摘機(jī)器人定位準(zhǔn)確度，篩除掉信號(hào)較弱的個(gè)別信標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

4)確定優(yōu)化初值。利用極大似然法優(yōu)化初值。

5)優(yōu)化計(jì)算。利用MatLab中的優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，減少定位誤差。

6)輸出結(jié)果。利用 MatLab 輸出結(jié)果圖。

圖6　自動(dòng)定位算法仿真流程圖

4　實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證臍橙采摘機(jī)器人自動(dòng)定位算法的準(zhǔn)確性和可靠性，在作業(yè)區(qū)域隨機(jī)安放了100個(gè)無(wú)線傳感器信標(biāo)節(jié)點(diǎn)，假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的通信半徑為5m，當(dāng)機(jī)器人(即RFID射頻信號(hào)器)與節(jié)點(diǎn)之間的距離超過(guò)5m時(shí)，則無(wú)法收到信號(hào)；然后對(duì)定位算法行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中，由于節(jié)點(diǎn)和RFID射頻信號(hào)器的相對(duì)坐標(biāo)不確定，因此在求解中以采摘機(jī)器人初始位姿為基準(zhǔn)，建立三維坐標(biāo)直角系。仿真試驗(yàn)環(huán)境和結(jié)果如圖7所示。

圖7　采摘機(jī)器人實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖7中，虛、實(shí)線分別為采摘機(jī)器人估計(jì)和實(shí)際的運(yùn)動(dòng)路徑；虛點(diǎn)和實(shí)點(diǎn)分別為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)估計(jì)和實(shí)際位置。由圖7可以看出：該定位算法能夠準(zhǔn)確估計(jì)采摘機(jī)器人的位置，且誤差系數(shù)小，有效抑制了累計(jì)誤差的加大，使得機(jī)器人估計(jì)誤差在5cm以內(nèi)，說(shuō)明了本文自動(dòng)定位算法的準(zhǔn)確性和可行性。

5　結(jié)論

首先分析了無(wú)線傳感器技術(shù)特點(diǎn)、原理及其優(yōu)越性，然后對(duì)臍橙采摘機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型和傳感網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)系統(tǒng)模型進(jìn)行闡述。根據(jù)實(shí)際需求，設(shè)計(jì)研究了一種面向無(wú)線傳感技術(shù)的定位算法，采用極大似然法確定優(yōu)化初值，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)并利用MatLab進(jìn)行函數(shù)優(yōu)化，提高定位準(zhǔn)確度。系統(tǒng)將RFID和無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)用于采摘機(jī)器人的自動(dòng)定位，對(duì)實(shí)現(xiàn)果實(shí)種植無(wú)人化具有重要現(xiàn)實(shí)意義。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該定位算法能夠準(zhǔn)確估計(jì)采摘機(jī)器人的位置，且誤差系數(shù)小，使得機(jī)器人估計(jì)誤差在5cm以內(nèi)，說(shuō)明了本文自動(dòng)定位算法的準(zhǔn)確性和可行性。

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