智能機(jī)器人導(dǎo)航控制技術(shù)綜述-

1、收稿日期：20；修訂日期：20。作者簡(jiǎn)介：李成進(jìn)，主要從事慣性導(dǎo)航定位方面的研究。Email:@智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制技術(shù)綜述李成進(jìn)1，王芳2（1海軍駐昆明地區(qū)軍事代表辦事處，云南昆明2航天科工智能機(jī)器人有限責(zé)任公司，北京100074）摘要：智能移動(dòng)機(jī)器人在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事、星際探測(cè)等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用，導(dǎo)航是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主控制需要解決的重要問(wèn)題。對(duì)不同領(lǐng)域智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)研。針對(duì)環(huán)境感知與建模、定位

2、和路徑規(guī)劃等機(jī)器人導(dǎo)航控制關(guān)鍵技術(shù)，深入分析了其實(shí)現(xiàn)方法。在此基礎(chǔ)上歸納出智能移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：智能移動(dòng)機(jī)器人；導(dǎo)航；環(huán)境感知；定位；路徑規(guī)劃中圖分類號(hào)：TP242文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：ReviewofnavigationcontroltechnologyofintelligentmobilerobotLiChengjing1WANGFang2（1NavyMilitaryRepresentativeOffice

3、InKunmingAreaKunmingChina2AerospaceScienceNavigationEnvironmentalperceptionlocalizationPathplanning0引言引言20世紀(jì)90年代，以計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)、信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等為標(biāo)志的現(xiàn)代科技革命進(jìn)入快速發(fā)展階段，成為促進(jìn)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的內(nèi)在推動(dòng)力，機(jī)器人技術(shù)得到了飛速發(fā)展。智能移動(dòng)機(jī)器人是能夠依靠自身攜帶的傳感器感知理解外界環(huán)境，根據(jù)任務(wù)需

4、要實(shí)時(shí)決策，進(jìn)行閉環(huán)控制，以自主或半自主方式進(jìn)行作業(yè)，在已知或未知環(huán)境中具有一定自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的新型機(jī)器人。目前，智能移動(dòng)機(jī)器人在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、軍事、星際探測(cè)等領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用，并將對(duì)未來(lái)科技的發(fā)展以及人類生活方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響?！皩?dǎo)航”是智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主控制需要解決的重要問(wèn)題，是指移動(dòng)機(jī)器人通過(guò)傳感器和學(xué)習(xí)，感知環(huán)境和本身狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)有障礙環(huán)境中指向目標(biāo)自主運(yùn)動(dòng)的過(guò)程。1智能移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀智能移動(dòng)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀以美國(guó)

5、、德國(guó)、日本等為代表的機(jī)器人技術(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)機(jī)器人自主導(dǎo)航技術(shù)開(kāi)展了較為深入的研究，目前已取得了一些成果，具有自主導(dǎo)航功能的機(jī)器人在工業(yè)、服務(wù)、外星探測(cè)、軍事等領(lǐng)域獲得了不同程度的應(yīng)用。移動(dòng)機(jī)器人最成功的應(yīng)用是在機(jī)場(chǎng)、碼頭、工廠中實(shí)現(xiàn)物流自動(dòng)化的自動(dòng)導(dǎo)引車——AGV，如圖1a)所示。AGV一般配備車載計(jì)算機(jī)、通訊裝置和物料裝卸裝置，隨著科技的發(fā)展，整機(jī)復(fù)雜性和自動(dòng)化程度都大大提高。常用的導(dǎo)航方式有視覺(jué)導(dǎo)引、磁導(dǎo)引、電磁導(dǎo)引和慣性導(dǎo)引等[1

6、2]。在電力、煤礦等領(lǐng)域可采用智能移動(dòng)機(jī)器人代替人工完成危險(xiǎn)作業(yè)，或枯燥的重復(fù)作業(yè)。如，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究中心所開(kāi)發(fā)的Groundhog全自主礦井探測(cè)機(jī)器人可用于探測(cè)井下環(huán)境，精確中的行人、車輛、動(dòng)物等熱目標(biāo)。由于視覺(jué)信息本身不攜帶距離信息，為了從圖像中獲得距離等度量信息，立體視覺(jué)是通常采用的方案。2）激光雷達(dá)：具有探測(cè)距離遠(yuǎn)（幾十米，甚至上百米）、測(cè)量精度高，可進(jìn)行線掃描和面掃描等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于機(jī)器人防撞和環(huán)境建模。線掃描激光

7、雷達(dá)只能得到環(huán)境的二維模型，面掃描激光雷達(dá)可以得到環(huán)境的三維模型。3）毫米波雷達(dá)：工作在毫米波段，工作頻率通常在30~300GHz。毫米波雷達(dá)掃描可用于防撞。相比于視覺(jué)傳感器、激光雷達(dá)，毫米波穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng)，具有全天候、全天時(shí)的特點(diǎn)。4）紅外測(cè)距傳感器：波長(zhǎng)大約在幾百nm范圍內(nèi)。不受電磁波的干擾，非噪聲源，可實(shí)現(xiàn)非接觸性快速測(cè)量，價(jià)格低廉。物體顏色、方向、周圍光線會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差，測(cè)距范圍較近，一般在3m左右。5）超聲波測(cè)距傳感

8、器：頻率在2000Hz以上的機(jī)械振動(dòng)波，傳播具有一定的方向性，價(jià)格較低。比紅外傳感器精確，但易發(fā)生鏡面反射導(dǎo)致測(cè)距出錯(cuò)，波束角較大，反射目標(biāo)點(diǎn)的準(zhǔn)確方位難以確定。上述各類傳感器在移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境感知和建模中發(fā)揮著不同的作用。其中超聲波、紅外測(cè)距傳感器由于測(cè)量精度有限，一般只用于障礙物檢測(cè)，而不用于環(huán)境特征識(shí)別與建模。毫米波雷達(dá)主要用于無(wú)人駕駛或輔助駕駛的防撞報(bào)警。視覺(jué)傳感器和激光雷達(dá)是移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境感知和建模的最常用傳感器，表1對(duì)兩類傳感

9、器感知信息內(nèi)容和常用感知算法進(jìn)行了歸納總結(jié)[7~12]。表1各傳感器感知信息及方法Tab.1Perceptualinfmationapproachesofdifferentsenss視覺(jué)傳感器激光雷達(dá)道路邊界基于灰度特征（Hough變換），基于彩色特征（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），基于模型（Hough變換、模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的識(shí)別方法。適用于道路邊界高出路面的情況，單線激光雷達(dá)：擴(kuò)展Kalman濾波、最大熵原理、斷點(diǎn)分割法、隨機(jī)密度法；多線激光雷達(dá)：

10、基于道路邊界特征的方法，聚類算法和最小二乘法。交通標(biāo)志SIFT特征匹配，MSER不變量提取算法，形狀標(biāo)記圖和Gab小波激光雷達(dá)不適于交通標(biāo)志識(shí)別。法，Zernike矩和BP網(wǎng)絡(luò)法障礙物檢測(cè)立體視覺(jué)：基于自適應(yīng)分割的方法、逆透視投影變換法。多線激光雷達(dá)：基于自適應(yīng)濾波器的方法、基于融合規(guī)則沖突系數(shù)的方法環(huán)境特征提取及定位基于圖像外觀的環(huán)境特征分析與提?。ǘ嗑S直方圖、主元分析）；基于興趣點(diǎn)的環(huán)境特征提取（拐點(diǎn)、角點(diǎn)、SIFT）。基于特征線的

11、環(huán)境特征提取，擴(kuò)展Kalman濾波法、馬爾科夫定位法、蒙特卡洛定位法、最大似然估計(jì)、ICP(iterativeclosestpoint)等。由于各類傳感器工作機(jī)理、作用范圍、適用環(huán)境不同，感知信息的種類和能力也不盡相同。通常一個(gè)機(jī)器人需配備多種傳感器，采用多信息融合技術(shù)綜合利用多傳感器信息，消除冗余，并加以互補(bǔ)。從而提高對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性，使機(jī)器人能夠獲取更完備的環(huán)境信息。根據(jù)環(huán)境模型的形式可以將環(huán)境建模分為基于概率格、幾何信息、拓?fù)湫?/p>

12、息、三維環(huán)境信息的環(huán)境建模。根據(jù)環(huán)境模型的坐標(biāo)系，可以將其分為局部建模和全局環(huán)境建模。在環(huán)境建模技術(shù)方面，依次出現(xiàn)了基于傳感器的單元分解建模技術(shù)、幾何建模技術(shù)、拓?fù)浣＜夹g(shù)，自1990年以來(lái)，概率技術(shù)在環(huán)境建模領(lǐng)域逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位，包括擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）、極大似然估計(jì)法（MLE）。在復(fù)雜未知環(huán)境中，由于先驗(yàn)知識(shí)的匱乏和環(huán)境的不確定性，使得并發(fā)環(huán)境建模與定位方法（SLAM）成為研究熱點(diǎn)，但推廣到工程應(yīng)用，還需要在實(shí)時(shí)性、魯棒性和準(zhǔn)確

13、性三個(gè)方面取得突破[13]。2.2定位定位移動(dòng)機(jī)器人必須具有定位的能力，其目的就是確定機(jī)器人在運(yùn)行環(huán)境中相對(duì)于世界坐標(biāo)系的位置及航向[14]。目前機(jī)器人定位方法分為以下幾類。1）衛(wèi)星定位：在室外無(wú)遮時(shí)，可以利用衛(wèi)星定位系統(tǒng)對(duì)機(jī)器人定位。但是在城市、隧道、室內(nèi)等環(huán)境下，因衛(wèi)星信號(hào)遮擋無(wú)法應(yīng)用?？刹捎秒p天線衛(wèi)星定位系統(tǒng)獲得航向，航向精度與基線長(zhǎng)度有關(guān)。2）慣性定位：通過(guò)對(duì)固聯(lián)在載體上的三軸加速度計(jì)、三軸陀螺儀進(jìn)行積分，獲得載體實(shí)時(shí)、連續(xù)的位