外文翻译一种室内境导航条件下自主智能移动机器人系统的研究.docx
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外文翻译一种室内境导航条件下自主智能移动机器人系统的研究
中文5555字
本科毕业设计外文资料翻译
系别：
工程技术系
专业：
机械设计制造及其自动化
姓名：
学号：
2011年12月31日
外文资料翻译译文
一种室内境导航条件下自主智能移动机器人系统的研究
FUYi-li,YTShermann
摘要
这种为室内境导航条件下设计生产的自主移动机器人系统是一个不完整的差速传动系统，它有两个安装在同一轴上通过两个PID控制的电机驱动的驱动轮和两个分别安装在前部和后部的脚轮。
它装备了大量的传感器，比如红外探测器，超声波传感器，激光线发生器和数码相机，通过这些传感器来感知它的周围循环境。
它的计算源是由多任务多程序处理功能的多处理器组成的同步运行系统。
为了实现复杂的任务，这种移动机器人采用了混合的控制结构。
它在智能设计中心设计完成，在香港城市大学制造调试。
关键字：
移动机器人；智能控制；传感器；导航
1简介
随着自主移动机器人在工厂和服务业中的应用越来越广泛。
一些在设计，感觉，控制和导航等领域的投资已经实施。
对真实世界的反应，探测循环境，没有冲突的执行已经设计好的计划以及完成想要其完成的任务是智能移动机器人的主要要求。
作为人类，我们能够很简单的完成这些动作，但是对于机器人来说，将是非常的困难。
一个自主移动机器人应该运用不同的传感器来感知外部循环境以及转换和认识感知信息以在执行任务时能够通过适当的算法制定安全的移动路径。
许多不同的传感器被安装在移动机器人上用来避障，位置确定，移动感知，导航和内部控制方面，这些传感器有射程传感器，光传感器，力传感器，声传感器，轴编码器，陀螺仪。
许多人用红外和超声波传感器搜寻在都达目的地的障碍。
激光距离探测器也在移动机器人混乱空间中的部长方式中得到应用。
数码相机在移动机器人视觉系统中也得到了应用。
尽管有很多不同种类的传感器可以利用，但是传感器并不意味着就是获得。
传感器从外界循环境获得的信息必须认真地处理认识才能够被完全地利用到指导移动机器人对真实世界不断变化的动作中。
国内或者国外，引导移动机器人的方向以便让它最终到达目的地和接近的过程中避障是对移动机器人最基本的基本要求。
一些实现这些任务流行的方法包括边缘检测，网格分析和潜在范围法。
由于这些方法的局限性，模糊逻辑和人工神经网络已经被应用到移动机器人定位和导航的信息整合中，以及移动机器人的运动控制中。
应用模糊逻辑我们避免了一些传统人工智能控制系统中规划阶段与工作模式方法相关的计算瓶颈。
虽然模糊控制方法是强大的，但是它不能适应随着时间改变参数的情况。
这样神经网络的学习功能被应用定义模糊控制输入输出的数据框架。
神经网络中潜入模糊规则和知识库以便通过一种反向传播算法进行训练，卡尔曼滤波技术对多传感器信息集成和本地化增量跟踪是很有效的方法。
为了控制移动机器人有大量的动作，布鲁克斯提出了包容结构，它可以描述任务实现行为层的机械判别。
这种判别是一种可以决定那个动作应该在大量的行为同时冲突作用时应该进行的方法。
阿金提出的模式基础反应控制思想是将动作分解成叫做电机模式的并发步骤。
每一种模式代表一种基本行为；这样模式的集合提供了潜在的移动机器人控制动作知识库。
每一个基本的动作行为产生一个基于传感器数据的速度向量，结果被传送到机器人的控制中。
朗应用基本的机器结构实现基本动作之间的转换，基于这种结构的机械装置，基本动作就和理论上的一样，推理和研究可以被协调完成一些复杂的任务。
这篇文章介绍了我们自主移动机器人的实现。
以上提到的方面在这篇文章中得到了各方面的讨论。
2移动机器人系统的综述
一个自主移动机器人基本的应该有探测它周围循环境，处理数据，以及判断和移动其自身的的能力。
我们的移动机器人集合了多种子系统：
机械和驱动子系统，感知子系统，计算源子系统制作决定子系统以及电源供给供给系统。
这种机械形状和驱动方式可以说是在移动机器人的设计中尚属首创。
一个机器人的外观可以决定它有多么的抗冲击，直流伺服电机或者步进电机是两种常用的制动器。
机器人的外形将影响到组建的配置，美观，甚至机器人的移动方式。
一种失败的外形将使机器人在杂乱的屋子里更容易掉到陷阱里或者不能在路窄的地方发现他需要的路径。
我们选择了八面体的外形，这让他有矩形和圆形的双重优点，并且克服了它们的缺点。
这种八面体外形的机器人容易制造，内部的组件容易布局，容易通过窄的路径，在角落和有物体的地方旋转，并且外表看起来美观。
这种子系统的概念可以实现从外部循环境得到多种数据的任务，包括机器人到障碍物的距离，地标等等。
红外和超声波距离传感器，激光距离探测器和数码相机被利用装载在这种移动机器人中以对周围循环境产生感知。
这些传感器被一些同时工作可以计划分配任务的微处理器独立控制，而且被当前利用的程序进程调度。
目前，红外和超声波距离传感器，激光距离探测器被用来发现障碍物并且测量循环境中障碍物到机器人的距离，数码相机被用作定位和导航。
判断子系统是智能移动机器人在识别利用感知子系统获得的信息中最重要的部分。
他通过一些智能控制算法获得合理的结果，并且引导移动机器人的动作。
在我们的移动机器人系统中，智能的实现是基于行为主义和古典规划原则。
判断系统由两个层面组成：
基于智慧苦的大量任务规划和工作循环境图活动的控制以对应动态的真实世界。
判断系统的动作任务被分解成机器人建立要动作级别实现的任务。
模糊理论在一些基本的动作中得到了应用。
动态机的机械理念被应用以协调不同的动作。
因为大量的电子器件，如距离传感器，数码相机，画面撷取器，激光直线发生器，微处理器，直流电机和编码器在移动机器人中得到应用，所以电源必须提供不同的幅值的稳定电压以及足够的电能。
和普通的移动机器人电源解决方案一样，在我们的移动机器人中应用了两个密封的24V输出电池组用来给电机驱动组件和电子器件提供24V,15V,+-12V,+-9V,+-5V的电源。
为了转换和调节电压，应用DC-DC转换器，因为它们的高效率，低输出纹波和噪声，以及全电压范围。
三个主要的处理器是一些大程序和判断程序可以运行的摩托罗拉MC68040单板计算机。
这种MC68040板并列运行用VME总线共用同一内存。
三个摩托罗拉MC68HC11的处理器用作红外和超声波距离传感器的低端控制器，它和主处理器通过一定的端口进行通信。
这种大量处理器系统被分解成一个分层的和分布式结构以建立快速的信息采集和快速反应。
一个实时的控制的多处理器多任务处理操作系统在主处理器上和谐的运行以解决多处理多任务的程序。
和谐就是只有当运行循环境时程序被下载到交叉编译的可执行映像执行。
表一是移动机器人的硬件结构。
3机器人的控制
对于机器人三个最基本的驱动系统是轮子，轨道和肢体。
轮子驱动的机器人在机械结构上比需要复杂硬件的肢体和轨道机器人要简单，所以我们的机器人设计成轮子驱动的机器人。
对于轮子驱动的机器人，合理的驱动布局和方向盘应当从差分，同步，三轮和汽车方式的驱动装置中选择。
差分驱动应用两个脚轮和两个安装在普通轴上的的单独驱动轮，这样就可以让机器人直线运动，走弧线和转弯。
在同步驱动中所有的轮子同时旋转，三轮驱动包括两个驱动轮和一个方向轮；汽车方式驱动前边的两个轮子就像汽车一样旋转。
很明显差分驱动在程序和建造方面都是最容易实现的。
然而，移动机器人差分驱动的一个难题就是如何保证机器人走直线，尤其是当机器人的两个轮子得到不同的驱动的时候。
为了得到一个理想的路线，电机的向量必须是动态的控制。
在我们的移动机器人系统中，一个装备了PID控制的伺服电机控制器被用到。
电源扩大器从每个伺服控制器上扩大信号驱动电机，轮子上的轴编码器提供反馈。
电机控制和电子器件的结构框图如表二所示。
在图表三种展示了给予PID原则的两轮速度控制方案。
顶循环用来引导左电机向量到目标位置，低循环用来引导右电机向量；积分循环用来保证机器人按照期望走直线以及控制机器人的方向盘。
这是一个简单的积分控制，它能够满足一般的需求。
4传感子系统
传感器方案是利用传感器信息反应周围实时的动态环境，和传统的方案相比，他考虑了所有的环境变化因素的知识。
感知子系统集成了视觉和临近觉传感器以使机器人快速反应，它在机器人行为判断处理和移动处理中扮演了重要角色。
感知子系统的视觉范围首次在感知系统的设计中被考虑到。
视觉范围应该视野足够广泛已很好的了解机器人的周围环境。
多传感器可以提供单一的传感器很难取得的信息。
大量的传感器彼此之间形成互补，提供更好的工作环境信息。
全方位的感官能力被装载到我们的移动机器人中。
当试图利用大量的传感器时，必须从经济性和精确性上考虑需要多少种类的传感器就可以实现期望的移动任务。
超声波移动检测是移动机器人非常有吸引力的检测方式，因为它相对简单就可以装备和控制，价格实惠以及能耗小。
另外，高频率可以被用来减小外部环境的干扰。
一种特殊的目标使得红外距离系统有和声纳一样的功能，即感知障碍物的有无以及到物体距离的大小。
对于发现小的障碍物，激光探距器可以被应用，它可以被标向下面的地面以发现里机器人比较近的物体。
断定机器人自己的位置和方向是一个高难度行为实现需要的基本行为。
为了定位，一种采用轴编码结果的航位推算法被应用到。
这种方法可累加在位置和方向上已经犯过的错误。
很多外部传感器可以被应用到位置和方向的确定中。
数码相机在实现这个功能中也得到了广泛的应用，因为一个屋子里面的自然特征就可以当做路标，比如空调，电灯等。
必须考虑到每一种传感器都有其内在的缺点。
对于红外波段传感器，如果目标和不同的物体有一个模糊的界限，颜色等，传感器将不能准确的计算出距离。
这些问题中的一些可以通过装备和升级传感器来得到改善。
串扰和反射现象是两个主要的超声波传感器问题。
超声波传感器的发射率，消隐间隔，发射顺序以及时滞可以被重置以提高其性能。
激光测距系统可能无法检测到透明材料或者反光性差的材料物件。
在这项工作中，我们用距离和图像传感器作为信息的基本来源。
测距传感器包括超声波传感器和上面提到特征的短和长距离红外传感器。
图像传感器包括灰度视频数码摄像机和激光测距器。
在我们的移动机器人上24个超声波传感器被以每十五度角分配安装成环形用来360度视野内发现物体。
这将是机器人在混乱的环境中完成导航，通过周围环境中的物体建立声纳地图。
利用声纳地图，我们可以发现最大10M最小15CM的障碍物。
红外测距传感器采用三角测量，从一个红外线发射器的位置发光，并用PSD测量图像点的位置。
由于这些装置采用三角测量，物体的颜色，方向和环境光对敏感度而不是精度有更大的影响。
由于信号的传输方式用光代替了声音，我们希望用一个动态更短的时间周期来获取所有红外传感器的采集信息。
一组16个短距和十六个长距红外传感器在机器人上绕了两圈安装着。
长距传感器的视野长度从60CM到3M,短距的从10CM到80CM。
一个MC68HC11控制器控制每组传感器。
主处理器的一个任务就是通过一系列接口接受数字距离数据。
四个有352×288分辨率和65×50的视角的EIAB/W数码相机，和两个机器人顶部的激光直线发生器。
在670MM处的电源输出功率是2.6MW。
机器人顶部中心的四部数码相机中的两部环顾房间四周以发现路标用来定位，以及建立地图。
另外的两个数码相机都和一个激光发生器组合用作激光测距器以发现目标物。
激光探测器被安置在顶部平台的边缘用来扫描地面。
5控制结构和并列计算
一个可以判定策略的控制结构被嵌入用以决定一个机器人如何整合不同的资源以实现一个期望的任务。
目前两种截然不同的应用结构的行为和功能都良好。
行为结构能够快速的反应快速变化的环境。
功能结构利用人工智能技术如搜索和推理功能来发现目标，然而，相对来说对环境的变化反映比较迟缓。
为了能够组合两种结构的优点，我们利用了混合结构在我们的机器人上。
它包括三个层面：
功能层面，行为层面和任务层面。
功能层面由一些和大量的控制传感器，传感器数据译码器以及电机闭
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