沈 飛

（漢江師范學(xué)院 汽車與電子信息工程系，十堰 442000）

移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃是智能機(jī)器人研究的一項(xiàng)重要課題，路徑規(guī)劃主要解決3個(gè)問(wèn)題：①使機(jī)器人能從初始位置運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)位置；②用一定的算法使機(jī)器人能避開障礙物；③在完成以上任務(wù)的前提下盡可能優(yōu)化機(jī)器人運(yùn)行軌跡。局部路徑規(guī)劃是在障礙物位置信息未知的環(huán)境中，移動(dòng)機(jī)器人僅通過(guò)傳感器感知周圍局部環(huán)境和自身狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)自主避障和路徑規(guī)劃。目前常用的局部路徑規(guī)劃方法主要有人工勢(shì)場(chǎng)法[1]、模糊邏輯算法、蟻群算法和遺傳算法等[2]。與其它幾種方法相比，模糊邏輯算法較具有計(jì)算量較小，對(duì)環(huán)境依賴性小，實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于處理未知或發(fā)生變化的環(huán)境下的路徑規(guī)劃問(wèn)題，顯示出較大的優(yōu)越性和較強(qiáng)的適應(yīng)性。

在此，介紹了一種移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃模糊控制器的設(shè)計(jì)方案，并且針對(duì)超聲波傳感器在實(shí)際測(cè)距時(shí)存在的問(wèn)題提出改進(jìn)措施，最后通過(guò)軟件仿真和移動(dòng)機(jī)器人試驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)整個(gè)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。

1 模糊控制器設(shè)計(jì)

移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃模糊邏輯控制器，利用安裝在機(jī)器人上的超聲波傳感器測(cè)量與周圍障礙物的距離，獲取機(jī)器人左方、左前方、前方、右前方、右方等5個(gè)方向上的測(cè)距值，以及預(yù)設(shè)目標(biāo)點(diǎn)位置與運(yùn)動(dòng)方向夾角信息，以此作為模糊控制器的輸入量。模糊控制器對(duì)輸入變量行模糊推理，得到的模糊輸出量是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方向轉(zhuǎn)角。超聲波掃描方向和范圍如圖1所示，模糊控制功能如圖2所示。

圖1 超聲波掃描方向Fig.1 Ultrasonic scanning direction

圖2 模糊控制功能Fig.2 Fuzzy control function

1.1 輸入輸出變量模糊化

移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)了6個(gè)輸入信號(hào)和1個(gè)輸出信號(hào)。6個(gè)輸入信號(hào)分別為5個(gè)方向上的超聲波傳感器測(cè)量的與障礙物的距離值，以及當(dāng)前機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方向和目標(biāo)方位的夾角；輸出信號(hào)為運(yùn)動(dòng)方向轉(zhuǎn)角。d1，d2，d3，d4，d5分別為左方、左前方、前方、右前方和右方的測(cè)距值；α為機(jī)器人當(dāng)前運(yùn)動(dòng)方向與目標(biāo)方位的夾角；θ為輸出的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方向轉(zhuǎn)角。

超聲波測(cè)得的距離值d的論域?yàn)椋?.2，2］m，用語(yǔ)言變量近（NA）、遠(yuǎn)（FA）來(lái)描述；夾角α的論域?yàn)椋?90°，90°］，用語(yǔ)言變量負(fù)大（LB）、負(fù)?。↙S）、正前（Z）、正?。≧S）、正大（RB）描述。 輸入變量的隸屬度函數(shù)如圖3所示。

圖3 輸入變量的隸屬度函數(shù)Fig.3 Membership function of inuput variables

轉(zhuǎn)角 θ 的論域?yàn)椋?90°，90°］，機(jī)器人下一步運(yùn)動(dòng)方向?yàn)樽蠓剑═L）、左前方（TLB）、前方（TF）、右前方（TRB）和右方（TR）。輸出變量的隸屬度函數(shù)如圖4所示。

圖4 輸出變量的隸屬度函數(shù)Fig.4 Membership function of output variables

1.2 模糊推理及路徑規(guī)劃

模糊推理規(guī)則是按照人的知覺推理的一種語(yǔ)言表示形式，反映了輸入輸出變量之間的關(guān)系。制定模糊推理規(guī)則[3]參考借鑒了人類駕駛車輛的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，主要實(shí)現(xiàn)2個(gè)目標(biāo)：當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人距離障礙物較近時(shí)，應(yīng)改變當(dāng)前的行進(jìn)方向以避開障礙物；行進(jìn)方向趨向目標(biāo)點(diǎn)。

當(dāng)機(jī)器人距離周圍障礙物較遠(yuǎn)時(shí)，機(jī)器人的方向轉(zhuǎn)角θ主要由機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向與目標(biāo)方位的角度差α來(lái)決定，目的是使機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向盡可能趨向目標(biāo)（α→0），以最短的距離和最少的時(shí)間到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)；當(dāng)機(jī)器人距離一個(gè)或多個(gè)障礙物較近時(shí)，根據(jù)移動(dòng)機(jī)器人距離周圍障礙物的遠(yuǎn)近以及分布情況，采取以避開障礙物為優(yōu)先控制目標(biāo)建立模糊控制規(guī)則，同時(shí)兼顧考慮運(yùn)動(dòng)方向與目標(biāo)方位夾角減小的控制目標(biāo)。采用IF THEN形式[5]制定的模糊控制規(guī)則為

If d1 is FA and d2 is FA and d3 is FA and d4 is FA and d5 is NA and α is LS then θ is TLB

例如，預(yù)到達(dá)的目標(biāo)點(diǎn)在機(jī)器人當(dāng)前運(yùn)動(dòng)方向的左前方且周圍只有一個(gè)障礙物的情況下，即α為L(zhǎng)S，可編寫的模糊規(guī)則見表1。

表1 目標(biāo)方位為左前方的模糊規(guī)則Tab.1 Fuzzy rules of left front in direction of target

綜合輸入變量所有可能的情況共得到5×25=160條模糊規(guī)則[6]，經(jīng)過(guò)對(duì)規(guī)則表中的輸入變量進(jìn)行編碼并進(jìn)行特征簡(jiǎn)化，最終得到30條控制規(guī)則，大大提高了模糊控制的實(shí)時(shí)性。機(jī)器人控制器在獲取外部障礙物的距離和分布情況以及目標(biāo)方位夾角情況下，通過(guò)模糊推理，得到運(yùn)動(dòng)方向的判定。

2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)處理

該移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)以TI公司的MSP430F5529單片機(jī)為核心，設(shè)計(jì)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃模糊控制系統(tǒng)。MSP430F5529單片機(jī)具有豐富的片內(nèi)資源，128 kB的Flash程序存儲(chǔ)器，8 k的RAM，59個(gè)可復(fù)用的I/O口，16個(gè)12位的ADC通道，2個(gè)定時(shí)器均具有7個(gè)可配置的捕獲/比較寄存器，并設(shè)有JTAG和SBW兩種接口進(jìn)行在線編程和調(diào)試，方便開發(fā)。

移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)由運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)、傳感器測(cè)距模塊、系統(tǒng)控制模塊和電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊共同組成，如圖5所示。運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)由2個(gè)驅(qū)動(dòng)輪和1個(gè)支撐輪組成，呈倒三角形分布。其中，2個(gè)驅(qū)動(dòng)輪分別由1個(gè)步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)，便于調(diào)速和轉(zhuǎn)向；后面的支撐輪沒(méi)有動(dòng)力驅(qū)動(dòng)，起支撐和輔助轉(zhuǎn)向的作用。系統(tǒng)控制模塊主要負(fù)責(zé)測(cè)距數(shù)據(jù)處理、模糊邏輯控制以及各種控制信號(hào)輸出。電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊由2塊步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器組成，用于控制兩2個(gè)電機(jī)的起動(dòng)停止、差速轉(zhuǎn)向和速度。

圖5 移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)Fig.5 Mobile robot platform

2.1 超聲波測(cè)距模塊

為了避免因?yàn)榘惭b多個(gè)超聲波傳感器帶來(lái)的交叉干擾問(wèn)題[4-6]，傳感器測(cè)距模塊由1個(gè)超聲波傳感器和1個(gè)舵機(jī)組成，超聲波傳感器模塊安裝在舵機(jī)上，通過(guò)控制單片機(jī)輸出脈沖的占空比可以使舵機(jī)在0°～180°之間以任意角度旋轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)超聲波傳感器對(duì)移動(dòng)機(jī)器人左方、左前方、前方、右前方和右方的障礙物距離的測(cè)量。

超聲波傳感器的測(cè)距原理，是借助超聲脈沖回波渡越時(shí)間法來(lái)實(shí)現(xiàn)的，若超聲波脈沖由傳感器發(fā)出到接收所經(jīng)歷的時(shí)間為t，超聲波在空氣中傳播速度為c，則從傳感器到障礙物的距離d為[7]

機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中因?yàn)榕c障礙物的距離不斷地發(fā)生變化，使得超聲波傳感器每次接收到返回波信號(hào)的時(shí)間不會(huì)完全相同，即測(cè)量的時(shí)間t會(huì)存在一定的誤差。另外，超聲波傳感器測(cè)距受障礙物尺寸和形狀以及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的震動(dòng)等因素影響，容易發(fā)生聲波的散射、折射和多次反射等現(xiàn)象，測(cè)距誤差可達(dá)cm級(jí)。相比之下，當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人靜止不動(dòng)時(shí)，超聲波測(cè)距的不確定因素減少了，測(cè)距的精度也就相應(yīng)得到了提高。因此，考慮將超聲波測(cè)距動(dòng)作分為2種情況，即機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的測(cè)距和在靜止?fàn)顟B(tài)下的測(cè)距，對(duì)這2種不同情況采用不同的策略來(lái)處理測(cè)距數(shù)據(jù)。

2.1.1 運(yùn)動(dòng)過(guò)程中測(cè)距數(shù)據(jù)處理

由于在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中超聲波測(cè)距存在上述多種不確定因素，導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)存在較大誤差。因此，移動(dòng)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中舵機(jī)不啟動(dòng)，超聲波傳感器只對(duì)機(jī)器人當(dāng)前運(yùn)動(dòng)方向的正前方障礙物進(jìn)行探測(cè)，并對(duì)連續(xù)采集的若干次測(cè)距數(shù)據(jù)采用中位值平均濾波法進(jìn)行處理，處理結(jié)果作為當(dāng)前的測(cè)距值。 假定，連續(xù)采樣數(shù)據(jù)為x（i）（1≤i≤N），N為樣本序列的長(zhǎng)度；從采樣值中去掉1個(gè)最大值xmax和1個(gè)最小值xmin，然后計(jì)算N-2個(gè)數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值，得到濾波后的測(cè)距值，其中取N=3～9，即

在移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)避障試驗(yàn)中，取N=7，有效地抑制了回波中的串?dāng)_，減小了運(yùn)動(dòng)中超聲波測(cè)距誤差，保證了機(jī)器人的運(yùn)行速度平穩(wěn)。

2.1.2 機(jī)器人靜止時(shí)測(cè)距數(shù)據(jù)

當(dāng)距離前方障礙物很近時(shí)，移動(dòng)機(jī)器人停止前進(jìn)并啟動(dòng)舵機(jī)旋轉(zhuǎn)進(jìn)行180°掃描，讓超聲波傳感器分別獲取5個(gè)方向上的障礙物距離[8]，并將這些數(shù)據(jù)送到模糊控制器做進(jìn)一步處理。在傳感器進(jìn)行旋轉(zhuǎn)掃描測(cè)距時(shí)，只要保證2次啟動(dòng)超聲波測(cè)距的時(shí)間間隔大于超聲波探測(cè)系統(tǒng)的掃描周期，即可消除隨機(jī)干擾，減少測(cè)距誤差。

2.2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

系統(tǒng)選用由芯片TB6560為核心的步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器來(lái)完成移動(dòng)機(jī)器人的速度和方向控制，具有穩(wěn)定性高、抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)。該驅(qū)動(dòng)器可驅(qū)動(dòng)35 V，3 A以下的步進(jìn)電機(jī)，采用細(xì)分控制和衰減設(shè)置可以有效地消除電機(jī)振動(dòng)。通過(guò)接收單片機(jī)的16位定時(shí)器產(chǎn)生的2路PWM信號(hào)以及方向控制信號(hào)、使能信號(hào)，即可靈活地控制，2個(gè)步進(jìn)電機(jī)的轉(zhuǎn)速、運(yùn)動(dòng)方向以及啟動(dòng)停止。

根據(jù)障礙物和機(jī)器人距離遠(yuǎn)近的變化，需要實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)器人的行進(jìn)速度，防止機(jī)器人因移動(dòng)速度過(guò)快而撞上障礙物[7]。當(dāng)機(jī)器人離障礙物較遠(yuǎn)時(shí)，機(jī)器人全速前進(jìn)；當(dāng)與障礙物較近時(shí)，將機(jī)器人的速度降低至原來(lái)的1/2；當(dāng)離障礙物很近時(shí)，機(jī)器人停止前進(jìn)。

3 系統(tǒng)仿真與試驗(yàn)

為了驗(yàn)證模糊控制方法的有效性，采用Mobotsim機(jī)器人運(yùn)動(dòng)仿真軟件建立系統(tǒng)仿真模型[9]，進(jìn)行編程與仿真。在該軟件環(huán)境中先對(duì)障礙物進(jìn)行隨機(jī)布置，并對(duì)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行基本的參數(shù)配置，其中對(duì)機(jī)器人前方±90°的范圍內(nèi)設(shè)置5個(gè)測(cè)距傳感器，傳感器相互間隔45°，發(fā)射角25°。按照上述模糊控制方法設(shè)計(jì)程序，并運(yùn)行仿真以檢驗(yàn)?zāi)：刂埔?guī)則的有效性。仿真顯示出機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡如圖6所示，模糊避障控制器能有效地避開機(jī)器人周圍的障礙物，到達(dá)系統(tǒng)設(shè)定的目標(biāo)點(diǎn)。

圖6 機(jī)器人模糊避障仿真效果Fig.6 Simulation effect of robot fuzzy obstacle avoidance

對(duì)移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試，在設(shè)定前方的目標(biāo)點(diǎn)的方位和坐標(biāo)的情況下，機(jī)器人能自主避開所遇到的各種障礙物，到達(dá)目標(biāo)位置[10]，試驗(yàn)場(chǎng)景如圖7所示。

圖7 移動(dòng)機(jī)器人試驗(yàn)場(chǎng)景Fig.7 Mobile robot test scene

4 結(jié)語(yǔ)

文中討論了一種移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境下的實(shí)時(shí)導(dǎo)航和路徑規(guī)劃的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案；采用了單個(gè)超聲波傳感器和舵機(jī)轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)組成的測(cè)距平臺(tái)；通過(guò)傳感器感知環(huán)境障礙物信息，應(yīng)用模糊控制算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，并提出了超聲波傳感器在測(cè)距過(guò)程中存在的問(wèn)題和實(shí)際解決辦法，減小了障礙物距離測(cè)量值的誤差。仿真和試驗(yàn)結(jié)果均表明，移動(dòng)機(jī)器人在障礙物較少的情況下，能有效地避開周圍環(huán)境中的障礙物并到達(dá)指定的目標(biāo)位置。