远程目标实时检测及快速规避技术.docx

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远程目标实时检测及快速规避技术

课题论证报告

姓名何东晖

专业测试计量技术及仪器

研究方向超声电机的驱动控制技术

2011年3月1日

课题名称：

远程目标实时检测及快速规避技术

选题依据（包括课题的来源、研究目的、必要性和重要性、意义以及国内外研究的技术现状分析）

近年来，关于智能机器人避障是一个比较热门的问题，在很多电子设计竞赛中也是一个很典型的赛题。

在这方面，避障方案的选择和软件的设计和巧妙的算法在设计的实现上有着很重要的作用。

在避障方案的选择上主要基基于反射式器件的原理，利用传感器向某一方向发射遇到障碍物后反射的回波，从而测出机器人与障碍物之间的距离。

目前常用的避障手段有以下三种方法。

1、超声波检测避障法

由于超声波指向性强，能量消耗缓慢，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量，如测距仪和物位测量仪等都可以通过超声波来实现。

利用超声波检测往往比较迅速、方便、计算简单、易于做到实时控制，并且在测量精度方面能达到工业实用的要求，因此在移动机器人的研制上也得到了广泛的应用。

但它无法用于精确定位之上，且超声波受环境因素的影响比较明显，因此对于定位精度较高的场合无法深入应用。

二、红外检测法

红外传感器通过光电开关的探测，利用被检测物体对红外光束的遮光或反射,由同步回路选通而检测物体的有无,其物体不限于金属,对所有能反射光线的物体均可检测.现有的光电传感器优先，使用的是波长780nm——3um的近红外光,并已有比较稳定的集成化产品,与数字电路的接口也非常简单。

但红外线易受干扰且检测距离十分有限，所以无法用于远距离的障碍物检测以及快速的避障方面。

3、激光测距法

激光测距仪，是利用激光对目标的距离进行准确测定的仪器。

激光测距仪在工作时向目标射出一束很细的激光，由光电元件接收目标反射的激光束，计时器测定激光束从发射到接收的时间，计算出从观测者到目标的距离。

激光测距仪重量轻、体积小、操作简单速度快而准确，其误差仅为其它光学测距仪的五分之一到数百分之一。

　激光测距仪重量轻、体积小、操作简单速度快而准确，因而被广泛用于地形测量，战场测量，坦克，飞机，舰艇和火炮对目标的测距，测量云层、飞机、导弹以及人造卫星的高度等。

它是提高高坦克、飞机、舰艇和火炮精度的重要技术装备。

因此它在快速避障的领域也将发挥着极其重要的作用，它的远距测量给避障的算法计算争取了宝贵的时间，在高速避障的场合有着不可替代的作用。

表二

课题研究方案

我们通过激光测距仪来实时检测测量范围内障碍物的距离数据并通过RS232传输端口传送到PSoC中进行相应处理，我们选用了新一代的超声电机作为作动器来实现激光测距仪10度角的环境范围扫描，因其具有快速的响应能力、良好的断电自锁能力且不受电磁干扰的影响等一系列优点，固在航空航天的领域有较大的应用前景。

本课题中，我们可以控制超声电机在10度角的范围内达到50Hz的扫描频率，这一点完全满足了实时避障的外部需要。

并且借助于其较高的扫描速率再加上激光测距仪较远的探测范围，我们就完全可以实现提前预测、快速避障的功能。

对于避障方案的选取我们结合了当今动态障碍物检测的不同方式，根据自身系统的特点提出了以下几个不同的方案，对于其最优性的选取，我们会在后期的工作中结合实验统计选取最好的算法解决方案。

一、实时的几何计算决策

如上图所示，激光测距仪左右不间断地对前方的物体进行扫描，扫描的角度为a0，频率在50Hz附近，扫描的最远距离由激光扫描仪的自身参数决定（假设以上障碍物均在可视范围内）。

我们通过上面这幅简图来说明激光扫描仪对障碍的检测以及作出决策的过程。

假设激光扫描仪从线AD开始到AE结束完成一次角度为a0的扫描过程，记录从开始检测到障碍物1到扫描结束的时间，我们可以得出角度a1的值；然后通过记录上图中AB结束的时间到下次检测到障碍物2的时间（上图为线AC的时间）即可得出角度a2的值，依次我们也可记录得到a3的角度值。

因为扫描的角度为一固定值，在上图中由a0来表征，因此我们可以设定扫描至B点时的时刻为t1，扫描到C点时的时刻为t2，扫描至中线L0时的时刻为t0，则我们可以通过以下三种判断来确定A点相对于障碍物1和障碍物2的位置，如下：

（1）A点的垂线在BM的左侧t2>t1>t0

（2）A点的垂线在线BM与线CN之间t2>t0>t1

（3）A点的垂线在线CN的右侧t0>t2>t1

由此，我们可以计算出BC的连线距离（令|BC|=a,|AC|=b,|AB|=c）

则

则障碍物1和障碍物2相对于激光扫描仪垂线间的距离|MN|由以下两种情况：

（1）|MN|=|AM|+|AN|（t2>t0>t1）

（2）|MN|=||AM|-|AN||（t2>t1>t0或t0>t2>t1）

结论：

根据以上时时的计算结果，我们可以实时计算出|MN|和|BC|的长度，通过与激光扫描仪所装配的设备的长度进行比较，我们即可提前做出转向的决策从而避开前方障碍物，寻求目标位置。

另外依附超声电机快速的响应能力，以及精密的定位能力，即可实现目标的精确定位，为航空航天的进一步应用打下了坚实的基础。

二、相对坐标系下动态实时避障的策略

讨论全局环境未知、且存在动、静态障碍物的情况下，使激光扫描仪所装载的载体——机器人在由起始点向目标点运动过程中，安全有效地躲避它所遇到的障碍物。

记机器人的视野域半径为r.为了简化,我们将机器人及障碍物看作为圆形进行分析。

首先将机器人模型化为点状机器人，同时将其它机器人及障碍物根据机器人的实际尺寸及安全性要求进行了相应“膨化”处理，并且使得“膨化”后的障碍物边界为安全区域。

（1）建立相对坐标系

如图1所示，R是要考虑的移动机器人,以机器人本体作为坐标原点,O是它遇到的移动障碍物（至少一个）,由机器人R指向障碍物O的方向为X轴正方向。

R自身的速度V已知,R与O的相对位置S和相对速度ΔV可以通过激光或超声传感器测量或计算出。

Υ是ΔV与S的夹角,设是S左边为正,右边为负。

Φ是V与ΔV的夹角。

图1相对坐标系

（2）建立碰撞预测模型

如图2所示，碰撞角—相对位置S与切线RM或RN的夹角μ称碰撞角或安全角,

，sd是安全距离,如果Υ在μ之外，则安全，否则就有碰撞可能。

碰撞区：

以机器人R为圆心,以S为对称轴,RM和RN所辖区域为碰撞区。

N

ΔV

ΥS

Rμ

M

图2碰撞预测模型

（3）模型分析

考虑两个圆形物体A和B,A代表机器人,B代表障碍物,A和B分别以VA,VB匀速运动,视线（LOS）行为由下面的动态方程表示

（1）

这里，

和

分别是沿着LOS和垂直于LOS相对于B的相对速度分量。

如图3所示,ΔV是A相对于B的相对速度，ΔV=VA-VB，其大小为ΔV；VA,VB分别是机器人A和B的速度大小,α,β分别是它们与水平方向角度；θ是视线S与水平方向角度。

图3机器人与障碍物关系模型图

（4）避碰策略分析

当机器人与障碍物有碰撞危险，进入避碰模式时，通过动态实时地调整Υ使其离开μ。

如图2，调整相对速度ΔV向AM或AN方向,调整大小为ΔΥ。

由

（1）式可知,

构造机器人及障碍物关于速度大小和方向的函数，

由于在任意时刻我们只能对机器人自身进行调节，而不能对其它障碍物（或机器人）进行调整或在某一很小的离散时间内，其它障碍物（或机器人）的大小和方向调整量很小，可近似为零，所以上式（4）做近似为

图4、速度关系图

由图4可知

由（7）可知，机器人速度大小和方向的调整量

和Δα和ΔΥ有关，在每一离散时间T内，通过实时动态调整Δα和

来避障，Δα是速度方向变化量，

是速度大小的变化量，即加速度量。

也就是说，

是没着VA方向的加速度分量，

近似为与机器人速度VA垂直的加速度分量。

由式（7）可得加速度空间坐标如图5，由图2和图5可知，l是ΔΥ=0（是未调整）时机器人当前相对速度所在直线，ΔΥ的调整范围为ΔΥ=μ-Υ和ΔΥ=-（μ+Υ）宽度为2μ的一条带，此区域为碰撞区。

要通过调整ΔΥ使ΔV尽快离开碰撞区，没h是最佳路径，即同时调整速度大小和方向，垂线h的方程为

得如下每一离散时商T内速度大小和方向的调整量为

图5加速度空间坐标

（5）碰撞预测和模式选择

机器人运动过程中有三种模式：

一是导航模式，如果没有碰撞且机器人不在目标点，机器人向目标点导航。

二是避碰模式，如果有碰撞危险，机器人就进入避碰模式。

三是最终模式，如果到达目标点，机器人就逐渐减速至零。

结论：

基于相对坐标系下的移动机器人动态实时避碰方法，通过在相对坐标系下，在加速度空间中，调整速度大小和方向使机器人达到避碰。

此方叶可扩展到多个机器人的情况。

3、基于栅格地图的动态避障策略

（1）建立栅格地图

为了检测时变环境中的动态障碍物，需将观测数据转换到同一个世界坐标系下，如图1所示。

图1观测数据的坐标转换

激光扫描仪的工作方式是从左向右扫描障碍物然后再由右向左，可能使其每隔0.5度返回一个距离值，扫描范围为10度，其有21个距离数据。

在局部坐标系中障碍物的距离数据以极坐标的开式返回

，（i=0,1,2,……，20）。

是第i个障碍点到激光雷达的距离，

=i*0.5是第i个障碍点与机器人坐标系XR轴的夹角。

移动机器人检测到的障碍物距离数据映射到世界坐标系中的公式为

式中，（xg,yg）为障碍物在全局坐标系中的坐标，（xr,yr）为机器人（假定激光雷达的中心与机器人的中心重合）在全局坐标系中的坐标，

为障碍物相对于激光雷达的距离，α为当前障碍点相对于机器人坐标系XR轴的角度，θ为机器人坐标系XR轴与全局坐标系XG轴的夹角。

传感器信息经过去除噪声处理后，经过坐标转换就可以映射到栅格地图上。

设单个栅格的宽度为w,则有式（3）成立：

式中，（xgm,ygm）为栅格在世界坐标系中的坐标。

通过到式（3）把激光雷达获得的障碍物距离信息映射到栅格地图上，透过栅格地图就可以看出障碍物的分布情况。

（2）动态障碍物的检测

采用栅格地图表示室内环境,直观简单。

栅格地图将环境划分成大小相等的栅格单元ci,j;每个栅格单元表示机器人工作环境中的一小块区域。

如果某个栅格单元被障碍物占据,则ci,j=1;如果是自由区域,则ci,j=0。

辨别障碍物的性质（静态或动态）,需要考虑环境中障碍物的历史信息,即考虑若干个相邻时刻激光雷达检测障碍物的情况。

通过不同时刻栅格地图上对应占用栅格的差异,可以检测识别出环境中的静态障碍物和动态障碍物。

建立三个相邻时刻传感器的三幅栅格地图（通过多次实验综合判断）,设t时刻的栅格地图为Mt,t-1时刻的栅格地图为Mt-1,t+1时刻的栅格地图为Mt+1。

根据同一对应栅格单元ci0j在Mt-1,Mt和Mt+1上的占用情况,可以判断该栅格单元是否被同一障碍物占据。

如果在相邻三个时刻,三幅栅格地图上对应栅格单元都被障碍物占据,则可确定该处障碍物为静态障碍物;否则,为潜在的动态障碍物。

通过维持三幅栅格地图检测识别动态障碍物和静态障碍物的原理,如图2所示。

图2基于维持栅格地图的运动障碍物实时检测

　图中,灰色表示移动机器人没有访问过的环境中的未知区域;白色表示环境中的自由区域;黑色表示该栅格单元处存在障碍物。

如单元栅格C3在Mt-1,Mt,Mt+1三幅栅格地图上都是黑色,说明在三个不同的扫描时刻,激光雷达检测到的障碍物在同一个位置,没有移动,因此,可以断定该障碍物为静态障碍物。

栅格单元D2在Mt-1上显示为黑色,但在Mt和Mt+1上显示为白色,因此,可知该处障碍物为潜在动态障碍物（动态障碍物或刚检测到的静态障碍物）。

同理,栅格单元D4和D5处的障碍物也应为潜在的动态障碍物。

通过三幅栅格地图之间的比较,可以得出前三个扫描周期内环境中的静态障碍物和动态障碍物,如图2中的（d）和（e）所示。

比较当前栅格地图中的障碍物和已检测出的静态障碍物,则可以将潜在动态障碍物检测识别出来,再过一个扫描周期,就能将先前的潜在动态障碍物区分为动态障碍物或新检测到的静态障碍物。

结论：

将2D激光扫描仪的采集信息映射到栅格地图上,建立和维持相邻观测时刻的三幅栅格地图,比较三幅栅格地图上对应栅格的状态可检测出环境中的静态障碍物和动态障碍物。

研究基础

（包括与本项目有关的研究工作积累和已取得的研究工作成绩；课题研究现有的基础和已具备的实验条件，可能遇到的困难或问题和拟解决的途径和措施等）

在该课题前，已经对超声电机和PSoC3的相关知识有了比较深入的学习。

对超声电机的控制机理有了比较深入的理解，对激光扫描仪进行过初步的试验验证。

另外有过相关项目的实际经验，为下一步工作的展开奠定了坚实的基础。

摘要：

背景及要达到的目标。

随着航空航天技术的发展，航天器对于实时检测的速度及快速规避的能力提出了更高的要求。

传统的检测及规避方式的迟滞性难以满足航空飞行器低空飞行的要求。

而目前仅在美国、德国、法国研制成功的机载激光雷达虽具有很高的性能，但价格太过于昂贵，性价比太低，并且也很难应用于民用产品之上，如车载系统。

这些问题限制了精密定位及快速规避产业的发展。

本课题“基于PSoC3的远程目标实时检测及快速规避技术”也正是在这一背景下应运而生的。

本课题旨在实现对2000m远、10度视角范围的障碍物进行实时检测并对目标位置实时规划最优寻求路径并提前做出规避决策，10度视角的扫描频率达50Hz，满足高精度的要求，通过软硬件的配合设计实现纳秒级的检测速率。

为航天器的低空飞行提供技术保障，为无人驾驶车的快速无干扰行驶提供保障。

具有极其重要的军事、战略意义及很高的民用价值。