楊學(xué)

摘要：環(huán)境建模問題是移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問題。提出一種移動(dòng)機(jī)器人對(duì)室內(nèi)未知環(huán)境進(jìn)行建模的方法。機(jī)器人采取內(nèi)螺旋算法在室內(nèi)環(huán)繞一周確定環(huán)境邊界，然后通過上位機(jī)控制機(jī)器人逼近障礙物，對(duì)障礙物進(jìn)行環(huán)繞并在地圖上標(biāo)記完成整個(gè)建模過程。通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人；柵格法；環(huán)境建模

DOIDOI：10.11907/rjdk.151463

中圖分類號(hào)：TP301

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2015）008007902

0 引言

隨著智能機(jī)器人的廣泛應(yīng)用，利用移動(dòng)機(jī)器人對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模成為了當(dāng)前機(jī)器人研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。所謂環(huán)境建模， 是指機(jī)器人通過感知周圍環(huán)境和自身狀態(tài)，對(duì)于周圍環(huán)境自動(dòng)構(gòu)建一個(gè)地圖，這是機(jī)器人進(jìn)一步完成各種更復(fù)雜任務(wù)的前提和基礎(chǔ)[1]。地圖生成算法的復(fù)雜度與環(huán)境復(fù)雜度及算法的自主程度成正比，而若想要機(jī)器人完全自主地對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，不僅算法復(fù)雜度大大增加，對(duì)機(jī)器人的智能程度也提出更高要求。

1 地圖生成

在環(huán)境未知的情況下，僅靠機(jī)器人自身來生成地圖，對(duì)機(jī)器人的智能程度要求較高。為此，本文簡(jiǎn)單分析了3類地圖表示方法，比較各自的優(yōu)缺點(diǎn)后提出了一種基于柵格地圖的環(huán)境建模方法。首先機(jī)器人通過內(nèi)螺旋算法確定環(huán)境邊界，然后由操作員控制機(jī)器人逼近障礙物并對(duì)其進(jìn)行環(huán)繞，同時(shí)記錄障礙物信息，生成環(huán)境的一個(gè)柵格地圖，完成環(huán)境建模。

1.1 地圖表示方法

常用的地圖表示方法有幾何法、拓?fù)浞ê蜄鸥穹╗2]。幾何法指移動(dòng)機(jī)器人利用傳感器收集對(duì)環(huán)境的感知信息，從中提取幾何特征建立環(huán)境地圖。這些信息可以精確地存儲(chǔ)在地圖中，在局部區(qū)域內(nèi)可獲得較高精度的地圖，但在大范圍環(huán)境中卻難以得到，而且地圖更新比較復(fù)雜。拓?fù)浞▽h(huán)境表示為一張拓?fù)湟饬x的圖，通常是根據(jù)環(huán)境結(jié)構(gòu)定義的，由節(jié)點(diǎn)和邊組成。拓?fù)涞貓D抽象度高，有利于路徑和任務(wù)規(guī)劃，且存儲(chǔ)和搜索空間較小，計(jì)算效率高，可以很方便地使用很多現(xiàn)有的、成熟高效的搜索和推理算法。但基于拓?fù)涞貓D的定位必須建立在對(duì)拓?fù)涔?jié)點(diǎn)的識(shí)別與匹配基礎(chǔ)上，因此要求機(jī)器人必須能夠識(shí)別節(jié)點(diǎn)。

柵格法是Elfes和Moravec首先提出的，它利用均勻分布的網(wǎng)格對(duì)環(huán)境進(jìn)行描述，每個(gè)網(wǎng)格給定一個(gè)[0，1]之間的可能值，表示該網(wǎng)格被障礙物占據(jù)的置信概率。0表示該網(wǎng)格無障礙物，可自由通過；1表示該網(wǎng)格有障礙物，無法通過。柵格地圖是一種近似描述，表示直觀，容易創(chuàng)建和維護(hù)，對(duì)某個(gè)柵格的信息可直接與環(huán)境中的區(qū)域相對(duì)應(yīng)，能夠比較完整地保留環(huán)境信息。本文提出的方法采用柵格地圖對(duì)環(huán)境進(jìn)行描述。設(shè)定起始位置時(shí)，機(jī)器人移動(dòng)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系重合。起始位置處于環(huán)境邊界處，機(jī)器人從該起始位置出發(fā)，在機(jī)器人行進(jìn)過程中，根據(jù)自身攜帶的編碼器采用航位推測(cè)實(shí)現(xiàn)自身定位，同時(shí)增量式地構(gòu)建全局環(huán)境地圖。設(shè)置二維數(shù)組MAP[m][n]表示地圖第m行第n列是否有障礙物，MAP[m][n]=1表示地圖第m行第n列有障礙物，MAP[m][n]=0表示地圖第m行第n列無障礙物，MAP[][]的初始值為0.5，表示環(huán)境是否有障礙物未知。

1.2 地圖算法創(chuàng)建

將機(jī)器人放置在環(huán)境邊界位置，采取內(nèi)螺旋算法在環(huán)境沿邊界行走一周后回到初始位置，并在此過程獲得邊界信息以建立起環(huán)境邊界。然后通過上位機(jī)控制機(jī)器人前、后、左、右行走，實(shí)現(xiàn)環(huán)繞障礙物的邊界，同時(shí)在后臺(tái)生成環(huán)境地圖。具體算法如下：

Step1：將機(jī)器人放置在環(huán)境邊界任意角落，并將該點(diǎn)作為地圖的起點(diǎn)。

Step2：機(jī)器人按內(nèi)螺旋算法沿環(huán)境邊界行走[3]，當(dāng)進(jìn)入轉(zhuǎn)角時(shí)，機(jī)器人自動(dòng)通過超聲進(jìn)行避障并向右旋轉(zhuǎn)90°，然后繼續(xù)沿邊界行走直到回到起點(diǎn)。此時(shí)完成環(huán)境的邊界檢測(cè)。

Step3：操作員通過上位機(jī)控制機(jī)器人從正面靠近障礙物，當(dāng)超聲檢測(cè)到距離達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)停止前進(jìn)，開始環(huán)繞障礙物行走，同時(shí)在地圖上進(jìn)行標(biāo)記。環(huán)繞一周后彈出提示該障礙物標(biāo)記完成。

Step4：重復(fù)Step3，完成環(huán)境中的全部障礙物檢測(cè)。算法結(jié)束，環(huán)境建模完成。

示意圖1、2表示地圖的增量生成過程。紅色線條表示機(jī)器人經(jīng)過路線，灰色柵格表示地圖把該柵格標(biāo)記為有障礙物，即柵格值為1。當(dāng)機(jī)器人進(jìn)行環(huán)境邊緣檢測(cè)及環(huán)繞障礙物時(shí)，環(huán)境邊緣及障礙物始終處于機(jī)器人左側(cè)，機(jī)器人會(huì)把行進(jìn)路線的左側(cè)柵格記錄為邊界或障礙物。圖1是機(jī)器人在環(huán)境邊界檢測(cè)模式下進(jìn)行地圖框架生成的過程。當(dāng)機(jī)器人在障礙物環(huán)繞模式下對(duì)障礙物環(huán)繞一周后，根據(jù)矩形的頂點(diǎn)即機(jī)器人的拐點(diǎn)，算法會(huì)將包圍在矩形內(nèi)的所有柵格值置為1，表示被障礙物占有，如圖2所示。

圖1 機(jī)器人邊緣檢測(cè) 圖2 機(jī)器人環(huán)繞障礙物

2 實(shí)驗(yàn)與分析

將本文提出的算法在北京博創(chuàng)生產(chǎn)的差動(dòng)兩輪機(jī)器人未來之星上進(jìn)行試驗(yàn)。搭建一個(gè)360cm×360cm的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，將機(jī)器人置于左上角位置（見圖3）。理論上柵格地圖中劃分柵格越小，越能詳細(xì)表示環(huán)境，但在實(shí)際應(yīng)用中，若柵格劃分過小，由于存在誤差，可能導(dǎo)致柵格表示不準(zhǔn)確，反而降低地圖精度。綜合考慮機(jī)器人大小，此處設(shè)定柵格大小為20cm×20cm。機(jī)器人向右開始按內(nèi)螺旋算法沿邊界行進(jìn)一周后回到初始位置，確定環(huán)境柵格地圖框架，如圖4所示?；疑珫鸥癖硎经h(huán)境邊界，灰色柵格圍繞的白色柵格區(qū)域?qū)?yīng)實(shí)驗(yàn)環(huán)境。

環(huán)境框架建立完成后，操作員通過上位機(jī)控制機(jī)器人從正面靠近障礙物。當(dāng)超聲波傳感器探測(cè)到機(jī)器人與障礙物間距離達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)，機(jī)器人停止前進(jìn)，如圖5所示。然后對(duì)障礙物進(jìn)行環(huán)繞，當(dāng)完成對(duì)環(huán)境內(nèi)所有障礙物的環(huán)繞時(shí)，環(huán)境建模完成，如圖6所示。

將機(jī)器人創(chuàng)建地圖（見圖6）與圖5中實(shí)際環(huán)境的測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，可以得出生成地圖中表示的障礙物比實(shí)際障礙物略大。出現(xiàn)此種結(jié)果的主要原因，一是因?yàn)闁鸥窬龋且驗(yàn)橐ＷC機(jī)器人不與障礙物發(fā)生碰撞（設(shè)定了機(jī)器人與障礙物間的閾值），避免因碰撞引起機(jī)器人定位失準(zhǔn)。

圖3 實(shí)際實(shí)驗(yàn)環(huán)境 圖4 生成柵格地圖邊界

圖5 機(jī)器人靠近障礙物 圖6生成柵格地圖

3 結(jié)語

針對(duì)目前機(jī)器人完全自主對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模尚難以實(shí)現(xiàn)，本文提出了一種首先通過內(nèi)螺旋算法沿環(huán)境邊界行走一周，確定地圖邊界，然后利用上位機(jī)控制確定環(huán)境障礙物位置，并將獲得的信息用柵格地圖表示的建模方法。此方法在未來之星機(jī)器人上得以實(shí)現(xiàn)，雖然由于上位機(jī)的介入使得此方法獨(dú)立性有所降低，但由于其不需要用模糊度量或概率度量等方法來處理不確定信息，從而大大降低了算法的復(fù)雜度，加上上位機(jī)友好的操作界面使整個(gè)建模過程易于操作和完成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，建立的環(huán)境地圖比較精確。

參考文獻(xiàn)：

[1] 蔡自興.機(jī)器人學(xué)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.

[2] 陳衛(wèi)東，張飛.移動(dòng)機(jī)器人的同步定位與地圖創(chuàng)建研究進(jìn)展[J].控制理論及應(yīng)用，2005（3）：455460.

[3] XUEMIN SUN，SHUHUA LIU，XUE YANG.A method of map building for robots in unknown indoor environments[C].In Proceeding of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation，2012.

[4] 呂洪波，宋亦旭，賈培發(fā).機(jī)器人修磨中融合先驗(yàn)知識(shí)的適應(yīng)學(xué)習(xí)建模方法[J].機(jī)器人，2011（6）：641648.

（責(zé)任編輯：黃 健）