面向煤礦井下探測的多節(jié)履帶式機器人及其關鍵技術研究.pdf

1、隨著科學技術的發(fā)展,在自然災難或人為災害發(fā)生后的廢墟救災現(xiàn)場將不再全部依靠人類親自進入現(xiàn)場實施搜救工作。災難搜救探測機器人的出現(xiàn)降低了搜救人員在災難廢墟中二次傷害的發(fā)生,具有非常重要的現(xiàn)實意義。限于目前的技術水平,探測機器人很難完全自主地完成所有的作業(yè)任務,遙控為主、局部自主是目前合理的控制模式。在這種模式下,操作人員會輔助機器人完成一些復雜的任務,而機器人在某些基礎行為上也具有一定的自主性。本文首先研制了一臺用于煤礦井下環(huán)境搜索的多節(jié)

2、履帶式移動機器人,然后針對為實現(xiàn)該機器人具有一定程度的局部自主能力所涉及到的關鍵技術進行了研究,包括基于超聲和單目視覺系統(tǒng)的障礙物及自身運動的感知研究、多節(jié)履帶式機器人的定位研究以及該類型機器人的一些基本行為控制方法和控制策略研究。
　　針對煤礦井下的特殊環(huán)境,設計了一種多節(jié)履帶式移動機器人。該機器人采用正壓防爆設計,四周包覆履帶,具有較強的環(huán)境適應能力,能夠在翻滾時繼續(xù)進行搜索任務;機器人為四節(jié)串聯(lián),串聯(lián)關節(jié)機構具有俯仰和偏航兩

3、個主動自由度,這種設計使機器人具有較強的運動能力,能夠攀爬較高的障礙物。機器人上配置了超聲傳感器、視覺傳感器、姿態(tài)傳感器、霍爾傳感器等多種傳感器,為實現(xiàn)機器人的局部自主和導航提供了硬件條件。針對該機器人多節(jié)的結(jié)構特點,設計了基于CANOpen總線協(xié)議的分布式控制系統(tǒng),在傳感器集中配置的兩節(jié)中開發(fā)了用于傳感器數(shù)據(jù)處理的MicroCANOpen子節(jié)點;開發(fā)了機器人單目視覺系統(tǒng)用于視覺導航應用;設計了基于Zigbee技術的無線通訊節(jié)點用于與上

4、位機通訊,通訊鏈上設計了數(shù)據(jù)中繼節(jié)點,可以保證在遠距離或有遮擋環(huán)境下的通訊可靠性;為控制系統(tǒng)設計了混合式控制體系結(jié)構框架,該框架為完成搜索任務目標,把感知、建模、規(guī)劃、決策和行動等多個功能模塊進行了有機、高效的結(jié)合;設計了針對煤礦井下環(huán)境探測的傳感器系統(tǒng),可以探測甲烷、CO、溫度以及濕度等重要環(huán)境參數(shù);搜索環(huán)境的高度非結(jié)構化與未知性決定了機器人行為的復雜性,為設計與快速驗證這些行為建立了機器人仿真系統(tǒng),通過該系統(tǒng)能夠?qū)C器人的行為特性進

5、行快速仿真分析,為實體機器人的控制算法研究提供依據(jù)及仿真驗證平臺。該機器人系統(tǒng)經(jīng)實驗測試在非結(jié)構化環(huán)境中具有良好的搜索性能。
　　受機器人結(jié)構的限制,機器人只裝配了單目視覺系統(tǒng)。視覺傳感器提供了機器人上裝配的傳感器中最為豐富的信息量,是機器人完成局部自主與導航不可缺少的信息源。由于搜索場所通常是光線昏暗的環(huán)境,視覺傳感器采用具有紅外功能的CCD攝像頭,并針對紅外圖像噪聲大亮度低的特點,建立了基于Contourlet變換的圖像預處理

6、算法,有效地消除了噪聲,并對圖像亮度進行了平衡;提出了基于近前下方地平假設的機器人運動估計算法,該算法通過對近前下方地面強角點光流的計算對機器人的運動狀態(tài)進行有效估計,為機器人定位提供了一種信息源;結(jié)合機器人的多節(jié)結(jié)構特點,基于超聲測距及對視覺圖像的光流場發(fā)散性分析對視景范圍內(nèi)的障礙物進行檢測,建立視景障礙物圖,為機器人避障導航提供依據(jù)。
　　航位推算,也稱為相對定位,是機器人導航的基礎。通過機器人上裝配的微慣性傳感器建立捷聯(lián)慣性

7、導航系統(tǒng),用于短時間內(nèi)的姿態(tài)參考;建立了多節(jié)履帶式機器人的穩(wěn)態(tài)運動模型,對各種轉(zhuǎn)向模式進行分析,提出了一種基于軌跡曲率與側(cè)偏角的航向估計方法,在此基礎上建立了多節(jié)履帶式機器人的運動模型;通過卡爾曼濾波器對捷聯(lián)慣性姿態(tài)參考系統(tǒng)進行信息融合,通過無跡卡爾曼濾波器對視覺運動估計系統(tǒng)進行信息融合,實現(xiàn)機器人的相對定位。
　　行為級目標自主是任務級目標自主的基礎,是機器人實現(xiàn)局部自主的必要條件,機器人的行為便是完成這些目標的相對獨立的功能模