基于超声波的室内移动机器人局部环境建模研究
《机床与液压》２００６．Ｎｏ．７?４３?
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?４４?《机床与液压》２００６．Ｎｏ．７
领域的研究成果主要归纳如下。
Ｌｅｏｎａｒｄ¨引提出了等距区域法（Ｒｅ百ｏｎｏｆｃｏｎｓｔａｎｔＤｅｐｔｈ）法来辨识墙角和墙面，将机器人原地旋转３６００作为一个扫描周期，每２．５０采样一次，然后提取出等距区（相邻的具有近似读数的超声数据，如转角小于１０。且距离小于４ｃｍ），这些区域就是环境中的特殊点（可能是墙角或是墙面），通过机器人移动中ＲＣＤ的跟踪得出结论。该方法可以较准确的辨识出墙角，但是需要的数据多处理麻烦。而ＡＪｔｈａｕｓ＂ｏ中走廊的辨识是采用Ｈｏｕｇｈ变换来实现的，Ｈｏｕｇｈ变换就是从最近几组超声数据中提取出走廊的特征即两条“平行线”。
ｗｉｊｋａｌｌｄｃ胁ｓｔｅｎｓｅｎ∞１的基于三角形的融合数据法是一种路标法。其原理如下：在机器人的运动过程中同一障碍物可以被多个超声传感器观测到，同时传感器和障碍物的相对关系也是不同的，则多个波束弧线的相交点必然对应同一个障碍物点。如图２，若已得到两个检测到边缘的超声数据（ｓ，、ｓ：），边缘点Ｔ的位置可以通过取两段波束弧线的交点得到。而对于该点的准确位置的获得是利用了局部的栅格地图法将历次得到的超声数据进行融合最终得到最大可能的边缘点。
图２基本三角形法用于检测边缘
Ｂａｒｓｈａｎ旧叫还提出了基于图象处理的特征提取方法，其基本思想是从ｓｏｎａｒＡｒｃＭ印出发，通过Ｍｏｒ—
ｐｈ０１０９ｉｃａｌＦｉｌｔｅｒ（一种图像处理中较常用的边缘检测、扩展和光滑算法）来消除超声产生的错误及多余点。
Ｂａｒｓｈａｌｌ基于此法在ＮｏｍａｄＲｏｂｏｔ平台上实现了基于超声数据的障碍物边缘重构（类二次曲线）。由于从超声数据中难以直接提取出线结构，目前基于超声数据的特征提取方法各有特点但都有一定局限性，即使在结构化的环境中也只能获得有限特征。
上述方法能够识别出一定环境特征，如ＲＣＤ法¨引区分的是墙面或者墙角；Ｈｏｕｇｈ变换法ｐ１很容易获得两条平行线，即“走廊”的特征；三角形法坤１得到的是与水平面垂直的边缘。但各种方法都只适用于得到某一种环境特征，如何简化这些算法并得
到尽可能多的环境特征信息的研究还有待继续深入。２．３栅格地图法
超声数据的线结构较难提取的不足导致了栅格法的引入。这最早由Ｍｏｒａｖｅｃ和ＥⅡｅｓｐ’４０提出，即把机器人的工作空间划分成网状结构，网格中的每一单元代表环境的一部分，分配一个概率值，表示其被障碍物占据的可能性大小，这样将每次ｓｏｎａｒ读数和以前的数据进行融合就可以得到部分栅格的新的概率值，最终可以得到环境的概率地图。栅格法最适合各种不同的数据融合算法的应用，常用的数据融合算法有３种：
（１）贝叶斯估计（ＢａｙｅｓｊａＩｌＴｈｅｏｒｙ）。其核心公式如下：
…沪肌卜蔫糯学粥高备
（１）详见文献［７］中，其中ｒ为传感器测得的距离，Ｐ［ｓ（ｃ。）＝ｘ］（ｘ∈｛Ｅ，Ｄ｝）是之前的栅格概率值，ｐ［ｒＩｓ（ｃ。）＝ｘ］（ｘ∈｛Ｅ，Ｄ｝）则是由传感器模型决定的。这样每次测得的数据都通过上式进行数据融合和环境更新最终可以得到环境的栅格地图。
（２）Ｄｓ推理（Ｄｅｍｐｓｔｅ卜Ｓｈ小ｒＥｖｉｄｅｎｔａｌ％ｅｏ—ｒｙ）。其核心公式如下：
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１ｚＪＶＢ．ＣＥ妒；ＢｎＣ＝币…１＼工，，…２＼ｕ，
Ｐａｇａｃ¨驯等利用上式进行融合，若曰事件为０至ｎ一１时刻的超声数据得出的某栅格存在障碍物，Ｇ为儿时刻的超声数据得出的某栅格存在障碍物，则可由上式将两个证据融合。叶涛等心¨基于此法进行了导航和避障研究，但栅格法的占用资源较多和实时性问题还有待深入。
（３）模糊集理论（ＦｕｚｚｙＳｅｔ卟ｅｏｒｙ）。这方面的研究可见文献［１６，１７］中。
ＲｉｂｏａｎｄＰｉｎｚ¨１进行了分别基于上述三种方法建立的栅格地图比较。实验结果发现：在典型的室内环境中，三种方法都能实现环境地图描述，其中贝叶斯法速度最快但占用内存也最多，模糊集理论法对较小的障碍物有较强的辨识能力。栅格法易于创建和维护，对某个网格的感知信息可直接与环境中某个区域对应，特别适用于处理超声数据。但当在大型环境中或网格划分较细时，要占用大量内存，不利于计算机的实时处理，这是其不足之处。
２．４拓扑图法
拓扑图通常是根据环境结构定义的，由位置节点和连接线组成。环境的拓扑模型为一张连接线图，其中位置是节点，连接器是边。拓扑图把环境建模为一
张线图表示，忽略了具体的几何特征信息，图形抽
基于超声波的室内移动机器人局部环境建模研究
作者：庞文尧， 钞海洋， 罗小平， 韦巍， PANG Wenyao， CHAO Haiyang， LUO Xiaoping，WEI Wei
作者单位：庞文尧,PANG Wenyao(浙江大学城市学院电气系,杭州,310015)， 钞海洋,韦巍,CHAO
Haiyang,WEI Wei(浙江大学电气工程学院,杭州,310027)， 罗小平,LUO Xiaoping(浙江大学
城市学院电气系,杭州,310015;浙江大学电气工程学院,杭州,310027)
刊名：
机床与液压
英文刊名：MACHINE TOOL & HYDRAULICS
年，卷(期)：2006(7)
被引用次数：1次
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引证文献(1条)
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本文链接：https://www.wendangku.net/doc/0215098913.html,/Periodical_jcyyy200607013.aspx