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(duì)視野當(dāng)中的障礙物和圖標(biāo)等進(jìn)行識(shí)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(cè)量精度日益提高，探測(cè)對(duì)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(duì)待；在實(shí)際導(dǎo)航中，要求對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)集成，以產(chǎn)生機(jī)器人控制信號(hào)和驅(qū)動(dòng)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(shí)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(shí)，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(gè)傳感器用于導(dǎo)航的拍攝過程中，第i個(gè)傳感器進(jìn)行真實(shí)值A(chǔ)的k次測(cè)量，測(cè)量值分別為x_i1，x_i2，…，x_ik。第i個(gè)傳感器的標(biāo)準(zhǔn)差為σ_i，其均值為x_i。設(shè)σ₀為多傳感器標(biāo)準(zhǔn)差，x₀為多傳感器目標(biāo)估計(jì)值，計(jì)算公式如下：

2 仿真及其分析

    設(shè)在一個(gè)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(huì)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(gè)節(jié)點(diǎn)在仿真實(shí)驗(yàn)中均帶有1個(gè)單位的電量，數(shù)據(jù)包以102 kb/s的速率進(jìn)行發(fā)送。

    圖1為節(jié)點(diǎn)數(shù)不同時(shí)兩種算法的能耗和延遲。由圖1知，在網(wǎng)絡(luò)部署相同時(shí)，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(duì)穩(wěn)定，維持的網(wǎng)絡(luò)壽命更長(zhǎng)。同時(shí)，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(shí)允許多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)融合過程進(jìn)行啟動(dòng)，數(shù)據(jù)融合并行進(jìn)行，可減少延遲。

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(shí)別中的應(yīng)用

    在機(jī)器人導(dǎo)航中，地標(biāo)識(shí)別常用超聲波傳感器，這個(gè)傳感器借助于脈沖飛行時(shí)間法的測(cè)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(gè)傳感器，那么就要進(jìn)行4次距離測(cè)量，圖2為測(cè)量值，圖3為測(cè)量均值，圖4為測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)差。

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

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

    實(shí)例分析表明，本文算法具有較強(qiáng)的測(cè)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(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確性高；本文算法無需計(jì)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(jiǎn)潔、有效，可實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的實(shí)時(shí)導(dǎo)航。基于模糊貼近度，對(duì)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(cè)量數(shù)據(jù)擾動(dòng)，對(duì)融合結(jié)果的相對(duì)擾動(dòng)進(jìn)行計(jì)算。圖6為數(shù)據(jù)融合新算法流程圖。

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(dòng)機(jī)器人定位與導(dǎo)航，實(shí)現(xiàn)對(duì)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?dòng)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(dòng)模型：機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的距離和行進(jìn)位移能夠通過運(yùn)動(dòng)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(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向及位置坐標(biāo)計(jì)算出。在實(shí)驗(yàn)過程中，使用移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)Pioneer 2DX，移動(dòng)的機(jī)器人身上安裝一個(gè)能旋轉(zhuǎn)半圈的激光測(cè)距儀，能夠進(jìn)行障礙物的躲避，同時(shí)還有一個(gè)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(dòng)的范圍內(nèi)，首先要設(shè)置9個(gè)節(jié)點(diǎn)的部署，預(yù)編程處理后，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能獲知其鄰節(jié)點(diǎn)的信息。

    圖7為測(cè)得的平均值，在剛開始進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)，按預(yù)先設(shè)定的方向，移動(dòng)機(jī)器人開始移動(dòng)，在接到節(jié)點(diǎn)命令后，其行進(jìn)方向才可改變。對(duì)節(jié)點(diǎn)3、5、6、8、9共5個(gè)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(dòng)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(gè)運(yùn)動(dòng)的過程當(dāng)中，機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)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)。

    圖8為移動(dòng)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(gè)節(jié)點(diǎn)如果遇到火災(zāi)的發(fā)生，機(jī)器人會(huì)出現(xiàn)報(bào)警現(xiàn)象同時(shí)導(dǎo)航開始。對(duì)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航是整個(gè)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(dòng)導(dǎo)航，從而將火撲滅。若移動(dòng)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(dòng)機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)可靠、準(zhǔn)確導(dǎo)航。

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(dòng)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(cè)量值和估計(jì)值，同時(shí)計(jì)算了模糊格貼近程度，在測(cè)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(cè)量技術(shù)，使其通用性更強(qiáng)，可靠性和測(cè)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(jiǎn)潔、有效，可實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的實(shí)時(shí)導(dǎo)航，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

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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)