智能空間中移動機器人的運動控制系統及方法
【專利摘要】本發明公開了一種智能空間中移動機器人的運動控制系統及方法。運動控制系統由智能空間和移動機器人組成，其中智能空間包括監控主機、分布式視覺系統和基于Zigbee的無線傳感器網絡系統。所述方法先進行移動機器人位姿信息獲取；然后進行移動機器人控制偏差e的獲取；最后進行基于RBF辨識網絡的移動機器人多目標的自調整PID運動控制。本發明與現行的以車載視頻為主的移動機器人控制系統相比，具有計算量小，實時性好，運動控制更精確的優點。
【專利說明】智能空間中移動機器人的運動控制系統及方法
所屬【技術領域】
[0001]本發明涉及智能空間中移動機器人運動控制系統的構建，尤其涉及到移動機器人的運動控制方法。
【背景技術】
[0002]移動機器人的智能空間技術，就是把感知器件、執行器件分布地安裝在機器人空間的相應位置，實現機器人對空間內人和物的全面感知，從而幫助其在不確定環境中更加快捷、準確和穩定的導航。而移動機器人的運動控制是指能根據其所探測到的環境信息以及自身運動狀態，通過控制自身的驅動機構來快速、準確地沿著待跟蹤路徑運動到預定目標點。因此智能空間中移動機器人的運動控制，即是首先利用智能空間中全局視覺系統來獲取移動機器人的位姿信息，然后通過控制方法來驅動移動機器人的動カ機構，從而實現移動機器人的路徑跟蹤。
[0003]運動控制是移動機器人自主導航中的關鍵技術之一，以雙輪差動驅動為主的移動機器人是ー類典型的非完整約束系統，具有較大的運動控制難度。目前常用的運動控制方法有滑?？刂品ê秃笸丝刂品ā乔嘣频然诜峭暾苿訖C器人的動力學模型，結合力矩控制和反演設計，給出了ー種快速終端滑模控制器[1]，實現了機器人的全局快速軌跡跟蹤，但滑?？刂品椒ù嬖诓豢杀苊獾摹岸墩瘛眴栴}。賀乃寶等在假設系統模型不確定參數未知時，結合后退的遞推方法和魯棒控制技術，經過多步遞推設計了輸出反饋控制器和參數自適應控制律[2]。后退控制法的不足在于設計過程復雜，且要求機器人提供充分大的加速度，但這在現實中是不可能的。中國專利號為201010013646.5的專利文獻公開了“ー種雙輪差動式機器人運動控制方法”，該控制方法主要以機器人的幾何中心為坐標原點，在世界坐標系Χ0Υ中建立本體坐標系xoy，通過機器人轉角控制和跑位控制來進行機器人的運動控制。轉角運動控制基于機器人當前和目標方向角差的多項式來實現，跑位運動控制基于當前位置和目標位置的距離，以及以機器人方向和機器人與目標連線夾角為變量的多項式來實現。該控制策略存在以下不足:
[0004](1)機器人的運動雖然包括位置和方向，但兩者是同時進行，而該專利是分別通過轉角和跑位控制來完成，這不利于機器人運動過程中的連續性；
[0005](2)轉角和跑位控制是基于多項式來實現的，而移動機器人的運動是一個非完整的約束系統，利用有限的多項式很難精確構建機器人轉角和跑位的運動控制模型；
[0006](3)即使利用多項式來實現機器人的運動控制，多項式次數及系數如何選取至關重要，但該專利未曾提到；
[0007](4)如何獲取機器人位置和跟蹤目標位置是實現控制策略的關鍵，該專利也未曾提到。
[0008]中國專利號為CN201010240067.4的專利文獻公開了 “基于脈沖神經網絡的機器人跟蹤目標的控制方法”，該方法以獲取的環境信息作為網絡輸入，機器人的左右電機作為網絡輸出，利用神經網絡強大的非線性映射來實現整個機器人的控制。該控制策略的不足在于:
[0009](1)若將機器人整個控制作為黑箱問題來處理，并通過神經網絡來實現非線性建模，這對神經網絡模型的層數、各層的節點數要求比較高，該專利未曾提到如何選??；
[0010](2)利用神經網絡進行機器人運動控制的非線性建摸，需要較精確的網絡權值和閾值，而這又需要大量的學習樣本，但對于運動系統而言很難獲得完備的學習樣本，該專利也未曾提到如何獲取樣本數據；
[0011](3)該控制策略雖然利用視覺傳感器來獲得環境信息，但采用的是ー種車載攝像頭，不是針對全局視覺系統下的機器人運動控制研究。與全局視覺系統相比，車載攝像頭的處理數據更大，很難達到機器人的實時性要求；此外車載攝像頭獲得的是局部環境信息，機器人不能實現全局的路徑跟蹤，運動控制精度不高。
[0012]總之，移動機器人的運動控制是機器人領域的技術難點，目前基于智能空間中的傳感器設備進行移動機器人的運動控制系統及方法設計還很少。此外，移動機器人的運動控制還是ー個多目標控制問題，而且其在運動過程中往往因避障需要而不斷進行自身姿態的調整，因此，如何設計ー種能進行多目標控制，且能根據環境變化而進行自調整的控制方法顯得尤為重要。
[0013][1]吳青云，_茂德，賀昱曜.移動機器人的快速終端滑模軌跡跟蹤控制[J].系統工程與電子技術，2007，29 (12):2127 - 2130.[0014][2]賀乃寶,姜長生,高倩.一類不確定非線性系統基于Backstepping的自適應跟蹤控制[J].哈爾濱エ業大學學報，2009，41 (5):169 - 171.
【發明內容】

[0015]本發明的目的在于為了解決智能空間中移動機器人的運動控制，構建了移動機器人的運動控制系統，進而提供了一種移動機器人的運動控制方法。
[0016]本發明的智能空間中移動機器人的運動控制系統，由智能空間和移動機器人組成，其中智能空間包括監控主機、分布式視覺系統和基于Zigbee的無線傳感器網絡系統，分布式視覺系統由多個CCD攝像機分別通過萬向支架垂直安裝在室內頂棚上構成，多個C⑶攝像機(3)再分別通過視頻線與插在監控主機的PCI插槽內的多路圖像采集卡相連；基于Zigbee的無線傳感器網絡系統由盲節點和Zigbee網關組成，盲節點安裝在移動機器人的微控制器上，Zigbee網關通過RS232串ロ與監控主機連接。
[0017]所述盲節點為采用帶有硬件定位引擎型號為CC2431的芯片。
[0018]智能空間中移動機器人運動控制系統的控制方法，先進行移動機器人位姿信息獲??；然后進行移動機器人控制偏差e的獲取；最后進行基于RBF辨識網絡的移動機器人多目標的自調整PID運動控制。
[0019]所述移動機器人位姿信息獲取，采用視覺方法，包括移動機器人的位置和航向角的定位；
[0020]移動機器人的位置定位方法采用如下步驟:
[0021](1)利用CCD攝像機采集含有移動機器人的彩色圖像；
[0022](2)基于彩色像素矢量的歐氏距離，結合背景圖像，對步驟⑴中獲得的彩色圖像進行閾值分割，從而獲得差分ニ值圖像；[0023](3)運用開運算對ニ值圖像進行消噪處理，從而獲得精確的含有移動機器人的ニ值圖像；
[0024](4)對含有移動機器人的ニ值圖像進行逐行掃描，當所掃描的當前行線段與前一行線段相鄰，則合成連通區域；否則，初始化新的連通區域；
[0025](5)根據步驟(4)各連通區域的像素坐標，從而獲得各移動機器人的位置坐標。
[0026]移動機器人的航向角的定位方法采用如下步驟:
[0027]1)利用CCD攝像機采集貼有方向和標識的T型顏色塊的移動機器人的彩色圖像；
[0028]2)將移動機器人的彩色圖像從RGB顔色空間轉換到HIS顔色空間；
[0029]3)根據預設定的Η和S閾值，對移動機器人的Τ型顏色塊進行圖像分割；
[0030]4)運用開運算和閉運算對分割后圖像進行平滑處理；
[0031]5)對Τ型的標識圖像進行線性擬合，獲得標識顏色塊的斜率，并換算到角度，最后再根據方向顔色塊進行移動機器人的最終航向角確定。
[0032]所述移動機器人控制偏差e的獲取，包括移動機器人的側向距離ed和航向偏角e θ的獲??；側向距離edi當前移動機器人的中心坐標Ρ。，到待跟蹤路徑上參考機器人中心點己處切線的垂直距離d;航向偏角ee是當前移動機器人的當前方向角Θ。，與待跟蹤路徑上參考機器人中心點已處切線方向Θ r的角度差Θ。
[0033]所述基于RBF辨識網絡的移動機器人多目標的自調整PID運動控制的方法，包括如下步驟:
[0034](1)移動機器人速度調整控制量Λ V的PID控制，包括如下步驟:
[0035]a.求取移動機器人的側向距離ed ；
[0036]b.求取移動機器人的航向偏角e0 ；
[0037]c.建立如下k時刻速度調整控制量Λ V (k)的PID控制:
[0038]Δ V (k) = Δ V (k~l)
[0039]+Kp d (k) (ed (k) _ed (k_l)) +Ki d (k) ed (k) +Kd—d (k) (ed (k) _2ed (k_l) +ed (k_2))
[0040]+Kp a (k) (e 9 (k) _e θ (k_l)) +KL θ (k) e θ (k) +Kd— θ (k) (e θ (k) _2e θ (k_l) +e θ (k_l))
[0041]式中，Kp d(k)、もd(k)、Kd d(k)分別為k時刻側向距離PID控制器比例、積分、微分系數，移動機器人的側向距離ed，航向偏角ee ；
[0042]Κρ θ (k)為e (k)、Kd e (k)分別為k時刻航向偏角PID控制器的比例、積分、微分系數；
[0043](2)基于RBF辨識網絡，進行k時刻側向距離PID控制器的PID參數(Kp d (k)、d(k)、Kdd(k))自調整，包括如下步驟:
[0044]a.Kp d (k) = Kp d (k_l) + λ p—d Δ Kp d (k)；
[0045]b.Ki d (k) = Ki d (k-1) + 入しd Δ d (k)；
[0046]c.Kd—d (k) = Kd—d (k-1) + 入 d—d Δ Kd d (k)；
[0047]式中，λp d、λ i d、λ d d 分別為 Kp d(k)、Ki d(k)、Kd d(k)的學習率，為正常數；ΛΚρd (k)、Λ も d (k)、Δ Kd d (k)分別為 Kp d (k)、も d (k)、Kd d (k)在線調整值；
[0048]d.Δ Kp d (k) = ed (k) Jd (ed (k) _ed (k_l))；
[0049]e.Δ Ki d (k) = Tsed (k) Jded (k)；
【權利要求】
1.ー種智能空間中移動機器人的運動控制系統，其特征在干:由智能空間和移動機器人(7)組成，其中智能空間包括監控主機(5)、分布式視覺系統和基于Zigbee的無線傳感器網絡系統，分布式視覺系統由多個(XD攝像機(3)分別通過萬向支架(2)垂直安裝在室內頂棚(1)上構成，多個(XD攝像機(3)再分別通過視頻線與插在監控主機(5)的PCI插槽內的多路圖像采集卡(4)相連；基于Zigbee的無線傳感器網絡系統由盲節點(8)和Zigbee網關(6)組成，盲節點(8)安裝在移動機器人(7)的微控制器(10)上，Zigbee網關(6)通過RS232串ロ與監控主機(5)連接。
2.根據權利要求1所述的智能空間中移動機器人的運動控制系統，其特征在于:所述盲節點(8)為采用帶有硬件定位引擎型號為CC2431的芯片。
3.—種如權利要求1所述的智能空間中移動機器人運動控制系統的控制方法，其特征在于先進行移動機器人位姿信息獲?。蝗缓筮M行移動機器人控制偏差e的獲取；最后進行基于RBF辨識網絡的移動機器人多目標的自調整PID運動控制。
4.根據權利要求3所述的智能空間中移動機器人運動控制系統的控制方法，其特征在于所述移動機器人(7)位姿信息獲取，采用視覺方法，包括移動機器人(7)的位置和航向角的定位； 移動機器人(7)的位置定位 方法采用如下步驟: (1)利用CCD攝像機(3)采集含有移動機器人(7)的彩色圖像； (2)基于彩色像素矢量的歐氏距離，結合背景圖像，對步驟(1)中獲得的彩色圖像進行閾值分割，從而獲得差分ニ值圖像； (3)運用開運算對ニ值圖像進行消噪處理，從而獲得精確的含有移動機器人(7)的ニ值圖像； (4)對含有移動機器人(7)的ニ值圖像進行逐行掃描，若所掃描的當前行線段與前一行線段相鄰，則合成連通區域；否則，初始化新的連通區域； (5)根據步驟(4)各連通區域的像素坐標，從而獲得各移動機器人(7)的位置坐標。 移動機器人(7)的航向角的定位方法采用如下步驟: 1)利用CCD攝像機(3)采集貼有方向和標識的T型顏色塊的移動機器人(7)的彩色圖像； 2)將移動機器人(7)的彩色圖像從RGB顏色空間轉換到HIS顏色空間； 3)根據預設定的Η和S閾值，對移動機器人(7)的Τ型顏色塊進行圖像分割； 4)運用開運算和閉運算對分割后圖像進行平滑處理； 5)對Τ型的標識圖像進行線性擬合，獲得標識顏色塊的斜率，并換算到角度，最后再根據方向顔色塊進行移動機器人(7)的最終航向角確定。
5.根據權利要求3所述的智能空間中移動機器人運動控制系統的控制方法，其特征在于所述移動機器人控制偏差e的獲取，包括移動機器人的側向距離ed和航向偏角ee的獲??；側向距離％是當前移動機器人(23)的中心坐標P。，到待跟蹤路徑(9)上參考機器人(24)中心點已處切線的垂直距離d ;航向偏角ee是當前移動機器人(23)的當前方向角Θ。，與待跟蹤路徑(9)上參考機器人(24)中心點已處切線方向的角度差Θ。
6.根據權利要求3所述的智能空間中移動機器人運動控制系統的控制方法，其特征在于所述基于RBF辨識網絡的移動機器人(7)多目標的自調整PID運動控制的方法，包括如下步驟: (1)移動機器人(7)速度調整控制量ΛV的PID控制，包括如下步驟: a.求取移動機器人(7)的側向距離ed； b.求取移動機器人(7)的航向偏角e0； c.建立如下k時刻速度調整控制量Λv(k)的PID控制:
【文檔編號】G05D1/02GK103454919SQ201310361519
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年8月19日 優先權日:2013年8月19日
【發明者】袁明新, 申燚, 江亞峰, 趙榮, 孫小肖, 劉萍 申請人:江蘇科技大學