无线传感器网络平台设计.doc

无线传感器网络平台设计.doc

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摘要

无线传感器网络技术和多机器人技术作为当代世界科技研究的两大热点，应用领域和范围不断扩展。

随着人们要求的不断提高，多机器人的智能化和自动化需要进一步提高，而无线传感器网络则是实现智能化自动化的关键技术所在，如何将无线传感器网络与多机器人系统结合起来成为课题开发研究的热点和难点问题。

本文将无线传感器网络与多机器人系统两个热点知识领域的结合起来，并对其进行了全面深入的研究，进而提出了基于无线传感器网络环境下的多机器人系统交互平台的构建方案。

文章主要以多机器人系统和传感器网络信息交互框架结构以及无线传感器网络下的系统通讯机制为研究内容,详细介绍了无线传感器网络的实现、多机器人系统设计与协同机制以及多功能控制平台的实现等，综合传感器网络提供的相关信息，例如目标的身份、位置、运动状态等，提供给多机器人系统，为实现无线传感器网络与多机器人系统之间的“沟通”及协调任务的高效执行打下了坚实的基础。

关键字：

无线传感器网络,多机器人系统,交互平台,通讯机制

ABSTRACT

Thewirelesssensornetworkandthemultirobotsystemasthetwohotspotsoftheworldscienceandtechnologyresearch,haveextensiveapplicationfields.Withtheincreasingrequirementsofpeople,themultirobotintelligentandautomationneedstobefurtherimproved.Andwirelesssensornetworkisthekeytechnologytorealizetheintelligentandautomation,howwillthewirelesssensornetworkandthemultirobotsystemarecombinedtobecomeahotanddifficultproblemofdevelopmentresearch.

Basedonthecombinationoftwohotspotsofwirelesssensornetworkandmultiplerobotssystemtoconductacomprehensivein-depthresearch,putforwardthemulti-robotsystembasedonwirelesssensornetworkenvironmentconstructionschemeofinteractiveplatform.Willmultiplerobotsystemandsensornetworkinformationinteractionframeworkstructureandthesystemcommunicationmechanismofwirelesssensornetworkasthemainresearchcontent,Fortherealizationofthewirelesssensornetwork（WSN）,multiplerobotsystemdesignandcoordinationmechanismandkeytechnologysuchastherealizationofthemulti-functioncontrolplatformisintroducedindetail,integratedsensornetworktoproviderelevantinformation,suchastheidentityofthetarget,position,motion,etc.,fortherealizationofthewirelesssensornetwork（WSN）and"communication"betweenthemulti-robotsystemandcoordinationoftaskstolayasolidfoundationforeffectiveimplementation.

KEYWORDS:

WirelessSensorNetwork,MultiRobotSystem,InteractivePlatform,CommunicationMechanism

第一章绪论

1.1课题研究背景及意义

伴随计算机技术、传感器技术、控制理论、人工智能等的日益成熟和拓展，机器人技术的研究取得了令人瞩目的研究成果，机器人更智能化、更具有鲁棒性、更稳定、更有时效，应用范围也越来越广[1]。

但是，由于单个机器人技术本身的限制，在信息获取、实时处理以及运动控制等方面仍存在些许不足，当面对某些在时间、空间、功能上呈现分布式的复杂任务时，单个机器人则难以胜任。

在生物群体环境适应性的启发下，可以将分布式人工智能、复杂系统、神经网络等领域的研究理论和方法引进到机器人领域，研究多个机器人结合成的多机器人系统的群体智能及协调[2]、协作以弥补个体功能的不足，进从而充分发挥群体性能，提高完成任务的可能性，缩短完成任务的时间，使系统具有较强的自适应性以及故障容错能力。

拓展研究单个机器人，从而得来了多机器人系统，机器人系统包含多个相互独立的个体机器人，具有以下特征：

1）空间上分布式。

许多的单个机器人能够一起在空间的不相同位置，而这个特征是完成许多任务的重中之重。

2）时间上并行。

有些任务能逐渐分解成许多跟个子任务，而这些子任务又是互相独立的，能够同时应对。

这样就使得在处理这些任务时，拥有并行结构的多机器人系统比个体机器人更具优越性能。

3）系统容错能力强。

在多机器人系统中允许个体机器人功能出现冗余，所以当某个机器人功能出现问题时，可以再次分配任务以避免由该障碍引发的系统性能下滑。

4）资源的高效利用。

多机器人系统中的各个机器人可充分采用、享受不同种资源以补偿个体能力的不完美，进而扩展机器人的应用领域。

由于其分布式特点，多机器人系统比但机器人系统拥有一定的优胜性能，比方并行性、鲁棒性、柔性[3]。

当其面临复杂任务时，能够经由有效的任务分解以及机器人之间的相互协作，来完善系统的整体性能。

由于多机器人系统存在诸多优势，所以在工业、军事、航空航天、医疗、服务行业等领域都具有良好的应用前景，日渐引起国内外学术界的兴趣和关注。

日前，国内外诸多大学以及科研机构都开始了对多机器人系统的广泛探究，并搭建了一连串具有针对性的多机器人系统，如Swarm-bots、SuperBot、M-TRAN、CENTIBOTS等，如图1.1所示。

美国国防部高级探讨计划局DARPA、欧盟等政府机构对多机器人的探究提供了不少资助，并且建立了许多针对多机器人系统探究的学科，如MARTHA、MARS、SDR、FIRE等等。

日本的一些大学也针对多机器人系统展开了进一步的探究。

上海交通大学用多种来自美国ActiveMedia企业的Pioneer2智能机器人来当做硬件载体对垃圾收集、队形控制等任务展开了研究；中国社科院自动研究所针对所机器人系统的体系结构、学习理论、协调协作机制、数据融合和应对、运动掌控战略等进行探究，取得了一系列成果，开发完成了多自主移动机器人计算机仿真软件ColonySim，同时开展了对多微小型仿生机器鱼团体合作及多异构机器人系统编队、协调跟随与围捕问题的探究。

此外，清华大学、中国科技大学、东北大学、哈尔滨工业大学等高等院校同时开展了许多有益的探讨工作并且获得了显著的成果[4]。

由上可知，多机器人系统值得深入的探讨钻研，然而多机器人协调、协作探讨钻研是机器人研究以及发展趋势的重中之重。

可是由于多机器人系统的探究关乎到许多不同的领域和学术范围，它的成本必然要经受住相关学科及技术发展的约束，比如控制体系的完成、感知能力等硬件上的约束，除此之外，多机器人一些具体理论方面的故障不能有效地解决。

所以所机器人系统当做可发展探究的领域，它的理论框架和实现步骤都要逐步完满[5]。

与此同时，由于微机电系统、微电子技术、无线通信技术、片上系统、计算机网络技术、信息处理和低功耗嵌入式技术等的快速崛起，而孕育出的无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN），具有低消耗、低成本、分布式和自组织的特点，引发了信息变动与获取的一场改革[6]。

无线传感器网络具有无所不在的感知能力，如果同机器人系统相结合的话，可进一步提高系统的整体性能及完成任务的效率。

WSN是由分布在监控领域内的大量低成本微型传感器节点构成的，且通过无线通信方式而形成的一个多跳自组织网络系统，它的主要目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖范围内被感知对象的信息，并发送给控制终端。

每个传感器节点均由供电模块（电池、DC/AC能量互换器）、数据采集模块（传感器、A/D转换器）、数据处理和控制模块（微处理器、存储器）和通信模块（无线收发器）等组成[7]。

传感器节点可以内置多个不一样类型的传感器，能够检测包含地震、电磁、温湿度、光强度、噪声、压力、土壤因素、运动物体的体积、速度以及运动方向等周围环境中的众多物理现象，具有自组织、多跳路由、动态网络拓扑、资源有限和以数据为中心的特点。

20世纪70年代开始对WSN进行探讨探究，最初主要用在军事方面，比如冷战阶段的声音监测系统（SOSUS，SoundSurveillanceSystem）以及空中预警与控制系统（AWACS，AirborneWarningandControlSystem）。

自1980年，DARPA的分布式传感器网络项目（DSN，DistributedSensorNetworks）以来，国内外许多研究机构相继展开了对WSN的研究工作。

20世纪80到90年代，对传感器网络的研究主要集中于军事领域，重点在于战场上获取情报的能力、信息的全面能力以及信息的利用能力，并且成为信息中心战思想中的主要技术，其中比较著名的系统有：

用于反潜的确定性分布系统（FDS，FixedDistributedSystem）和高级配置系统（ADS，AdvancedDeploymentSystem），美国海军研制的协同交战能力系统（CEC，CooperativeEngagementCapability）及远程战场传感器网络系统（REMBASS，RemoteBattlefieldSensorSystem）和战术远程传感器系统（TRSS，TacticalRemoteSensorSystem）等无人看管地面传感器网络系统。

迈进21世纪后，伴随微芯片制造技术的发展以及无线通信技术等的发展，WSN的探究已经深入到多层次领域并且实现了质的飞跃[8]。

美国、英国、意大利、日本等国家的众多大学和研究机构以及我国的中科院、清华大学、国防科技大学、天津大学、哈尔滨工业大学和重庆大学等都纷纷展开了对该领域基础理论和关键技术的探究。

WSN融合了各方面多领域多学科的相关知识，在现今信息时代，越来越成为一项新热点研究领域。

它所设计到的领域包括微型电子技术、嵌入式技术、传感器技术、通讯技术、信号处理等方方面面。

该项技术的研究与成熟会给现在人们的生活带来翻天覆地的改变，它所能应用的前景相当广阔。

该技术的成熟将惠及整个人类社会。

无线传感器网络研究的最终目标是通过传感器节点来获取周边环境的各种物理信息，并实现全方位的测量和任务的执行。

所以说，WSN是一种综合系统，它综合