《電子技術(shù)應(yīng)用》
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移动机器人多传感器高精确度数据融合的算法研究
2018年电子技术应用第5期
任 杰
四川省装备制造业机器人应用技术工程实验室,四川 德阳618000
摘要: 基于模糊贴近度数据融合算法,研究了移动机器人使用的多传感器高精度数据融合算法。模糊了测量值和估计值,同时计算了模糊格贴近程度,在测量中各传感器的权重通过格贴近度进行描述,借助于融合公式求出融合的具体结果。该算法能够提高机器人导航系统的测量技术,使其通用性、可靠性和测量稳定性更强。
中圖分類號: TP391
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.173041
中文引用格式: 任杰. 移動機(jī)器人多傳感器高精確度數(shù)據(jù)融合的算法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(5):137-139,143.
英文引用格式: Ren Jie. Research on multisensor high precision data fusion algorithm for mobile robot[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(5):137-139,143.
Research on multisensor high precision data fusion algorithm for mobile robot
Ren Jie
Laboratory of Sichuan Eguipment Manufacturing Robot Application Technology Engineering,Deyang 618000,China
Abstract: In this paper, based on fuzzy proximity data fusion algorithm, the algorithm of multi-sensor high precision data fusion for mobile robot is studied. The estimated value and the measured value are fuzzy, and the fuzzy lattice close degree is calculated. In the measurement,weight of each sensor is described through the lattice close degree, and fusion results are gotten according to the fusion formula. The proposed algorithm makes the availability of data in robot navigation multi sensor measurement improve the universality, reliability and stability of measurement.
Key words : multi-sensor;navigation;data fusion;mobile robot;algorithm

0 引言

    多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)源于軍事領(lǐng)域,目前,數(shù)據(jù)融合技術(shù)在機(jī)器人、工業(yè)控制、海洋監(jiān)視、空中交通管制、管理以及綜合導(dǎo)航等領(lǐng)域都有所運(yùn)用[1]。在機(jī)器人系統(tǒng)當(dāng)中,導(dǎo)航主要完成的是對視野當(dāng)中的障礙物和圖標(biāo)等進(jìn)行識別,引導(dǎo)機(jī)器人的方向,進(jìn)而形成一條完美軌跡來使機(jī)器人達(dá)到目的地[2]。當(dāng)前,在機(jī)器人導(dǎo)航中要求的測量精度日益提高,探測對象也比較復(fù)雜,由于各傳感器可靠性和穩(wěn)定性各異,因此必須區(qū)分對待;在實(shí)際導(dǎo)航中,要求對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時集成,以產(chǎn)生機(jī)器人控制信號和驅(qū)動器命令[3]。通過實(shí)效的算法融合數(shù)據(jù),可提高機(jī)器人導(dǎo)航時效性與準(zhǔn)確性[4]。本文基于模糊貼近度數(shù)據(jù)融合算法,研究了機(jī)器人系統(tǒng)當(dāng)中用于高精度定位的算法。

1 模糊貼近度數(shù)據(jù)融合的新算法

    在進(jìn)行機(jī)器人相關(guān)的研究時,不確定性的因素是比較多的,常規(guī)的情況是呈現(xiàn)正態(tài)分布。假設(shè)有n個傳感器用于導(dǎo)航的拍攝過程中,第i個傳感器進(jìn)行真實(shí)值A(chǔ)的k次測量,測量值分別為xi1,xi2,…,xik。第i個傳感器的標(biāo)準(zhǔn)差為σi,其均值為xi。設(shè)σ0為多傳感器標(biāo)準(zhǔn)差,x0為多傳感器目標(biāo)估計值,計算公式如下:

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2 仿真及其分析

    設(shè)在一個250 m×250 m的矩形區(qū)域內(nèi),節(jié)點(diǎn)分布均勻,根據(jù)網(wǎng)格形式部署節(jié)點(diǎn),確保節(jié)點(diǎn)間的連通性,這樣與基站建立連接的孤立節(jié)點(diǎn)將不會出現(xiàn),節(jié)點(diǎn)數(shù)為N,N的變化范圍為120~420,仿真環(huán)境為NS2,參數(shù)設(shè)置見表1,N個節(jié)點(diǎn)在仿真實(shí)驗(yàn)中均帶有1個單位的電量,數(shù)據(jù)包以102 kb/s的速率進(jìn)行發(fā)送。

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    圖1為節(jié)點(diǎn)數(shù)不同時兩種算法的能耗和延遲。由圖1知,在網(wǎng)絡(luò)部署相同時,傳送的信息量隨節(jié)點(diǎn)數(shù)增多而增大,各算法能耗相應(yīng)增大。本文算法能耗低于貝葉斯數(shù)據(jù)融合算法,性能相對穩(wěn)定,維持的網(wǎng)絡(luò)壽命更長。同時,本文算法執(zhí)行數(shù)據(jù)融合延遲較小,因算法在運(yùn)行時允許多個傳感器節(jié)點(diǎn)對數(shù)據(jù)融合過程進(jìn)行啟動,數(shù)據(jù)融合并行進(jìn)行,可減少延遲。

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3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 數(shù)據(jù)融合新算法在機(jī)器人導(dǎo)航地標(biāo)識別中的應(yīng)用

    在機(jī)器人導(dǎo)航中,地標(biāo)識別常用超聲波傳感器,這個傳感器借助于脈沖飛行時間法的測量方式。它的模型是在波帶開放角中固定,這種固定方式能夠保證傳感器接收距離是最短的。在機(jī)器人系統(tǒng)導(dǎo)航定位當(dāng)中,假設(shè)有5個傳感器,那么就要進(jìn)行4次距離測量,圖2為測量值,圖3為測量均值,圖4為測量標(biāo)準(zhǔn)差。

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    由圖2~圖4知,穩(wěn)定性和可靠性最高的是第1個傳感器,接下來的順序是第3個、第2個、第4個和第5個。根據(jù)結(jié)果能夠?qū)γ總€傳感器的格貼近度和目標(biāo)的估計值進(jìn)行計算,進(jìn)而能夠得到不同傳感器相對應(yīng)的權(quán)重,具體權(quán)重值在圖5中列出。

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    由圖5可知,計算的各傳感器相對權(quán)重和其最終融合值、測量均值間具有一致的接近程度。將這5個超聲波的傳感器綜合起來進(jìn)行使用,測量融合值表示如下:

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    實(shí)例分析表明,本文算法具有較強(qiáng)的測量可靠性、穩(wěn)定性,在數(shù)據(jù)融合中,傳感器具有一定的優(yōu)越性,測量結(jié)果準(zhǔn)確性高;本文算法無需計算支持矩陣、置信距離矩陣、特征向量、最大特征值等參數(shù),運(yùn)算過程快速、簡潔、有效,可實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的實(shí)時導(dǎo)航?;谀:N近度,對多傳感器數(shù)據(jù)融合算法流程圖進(jìn)行編寫,分析機(jī)器人導(dǎo)航中發(fā)生的測量數(shù)據(jù)擾動,對融合結(jié)果的相對擾動進(jìn)行計算。圖6為數(shù)據(jù)融合新算法流程圖。

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3.2 數(shù)據(jù)融合新算法在機(jī)器人滅火處理中定位與導(dǎo)航

    通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動機(jī)器人定位與導(dǎo)航,實(shí)現(xiàn)對不同的節(jié)點(diǎn)和傳感器信息的融合處理,機(jī)器人能夠獲得定位信息是因?yàn)榻邮盏搅丝衫玫男畔?。在移動機(jī)器人上,安裝有外部傳感器、內(nèi)部傳感器、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)模塊。機(jī)器人模塊的運(yùn)動模型:機(jī)器人運(yùn)動的距離和行進(jìn)位移能夠通過運(yùn)動狀態(tài)借助于傳感器而獲得,通過數(shù)據(jù)融合新算法,將移動機(jī)器人的運(yùn)動方向及位置坐標(biāo)計算出。在實(shí)驗(yàn)過程中,使用移動機(jī)器人平臺Pioneer 2DX,移動的機(jī)器人身上安裝一個能旋轉(zhuǎn)半圈的激光測距儀,能夠進(jìn)行障礙物的躲避,同時還有一個用于網(wǎng)絡(luò)通信的Mica2無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。在機(jī)器人移動的范圍內(nèi),首先要設(shè)置9個節(jié)點(diǎn)的部署,預(yù)編程處理后,每個節(jié)點(diǎn)都能獲知其鄰節(jié)點(diǎn)的信息。

    圖7為測得的平均值,在剛開始進(jìn)行試驗(yàn)時,按預(yù)先設(shè)定的方向,移動機(jī)器人開始移動,在接到節(jié)點(diǎn)命令后,其行進(jìn)方向才可改變。對節(jié)點(diǎn)3、5、6、8、9共5個不同目標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行10次定位導(dǎo)航實(shí)驗(yàn),圖7顯示了移動機(jī)器人在完成了導(dǎo)航目標(biāo)任務(wù)之后與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離。在整個運(yùn)動的過程當(dāng)中,機(jī)器人的運(yùn)動距離為1 km。機(jī)器人在安裝導(dǎo)航系統(tǒng)情況下都能夠到達(dá)目標(biāo)的節(jié)點(diǎn)。

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    圖8為移動機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航試驗(yàn)的結(jié)果,從A點(diǎn)開始運(yùn)行至E點(diǎn)結(jié)束,過程中要完成滅火的任務(wù)。其中的一個節(jié)點(diǎn)如果遇到火災(zāi)的發(fā)生,機(jī)器人會出現(xiàn)報警現(xiàn)象同時導(dǎo)航開始。對移動機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航是整個算法的任務(wù),從開始運(yùn)行的位置到最后事件發(fā)生點(diǎn),實(shí)現(xiàn)運(yùn)動導(dǎo)航,從而將火撲滅。若移動機(jī)器人能找到一條最短路徑,則沿著最短路徑行到達(dá)目標(biāo)位置,在距離目標(biāo)節(jié)點(diǎn)3 m范圍內(nèi)停止。圖8結(jié)果顯示,通過多傳感器數(shù)據(jù)融合算法的定位導(dǎo)航,移動機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)可靠、準(zhǔn)確導(dǎo)航。

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4 結(jié)論

    本文基于模糊貼近度數(shù)據(jù)融合算法,研究了移動機(jī)器人使用的多傳感器高精度數(shù)據(jù)融合算法。模糊了測量值和估計值,同時計算了模糊格貼近程度,在測量中各傳感器的權(quán)重通過格貼近度進(jìn)行描述,借助于融合公式求出融合的具體結(jié)果。本文根據(jù)現(xiàn)有的公式求出融合結(jié)果,算法能提高機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)的測量技術(shù),使其通用性更強(qiáng),可靠性和測量的穩(wěn)定性更強(qiáng)。通過實(shí)例分析,本文提出的算法運(yùn)算快速、簡潔、有效,可實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的實(shí)時導(dǎo)航,具有一定的實(shí)際應(yīng)用價值。

參考文獻(xiàn)

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[4] 李金良,孫友霞,谷明霞,等.基于多傳感器融合的移動機(jī)器人SLAM[J].中國科技論文,2012,7(4):312-317.



作者信息:

任  杰

(四川省裝備制造業(yè)機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室,四川 德陽618000)

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