楊 怡，李文鋒

(武漢理工大學物流工程學院，武漢 430063)

0 引言

自主跟隨與避障能讓輪椅更加智能化，減輕看護人員和輪椅使用者的操作負擔。自主跟隨從某種程度上來說可以看成一種特殊的人機交互方式，機器人利用傳感器對目標人員進行識別和定位，然后進行相應決策，控制運動速度和運動方向，保證自身與目標人員之間的相對位置［1］。

目前主要有兩種方式實現(xiàn)機器人對運動目標的識別定位和自主跟隨。一種是通過攝像頭或者視覺傳感器獲取目標的圖像信息，通過圖像處理方法識別目標人員，并通過圖像信息判斷目標相對于機器人的遠近及運動狀態(tài)［2-3］; 另一種是通過一些非視覺的相對定位方式如:超聲波［4-5］，激光雷達［6-7］，接收信號強度指示 (received signal strength indication，RSSI)近場測距［8］等，單獨使用一種或者多種組合來實現(xiàn)對目標的識別與定位。但是圖像處理方式算法比較復雜，對硬件設備的處理能力和內存容量要求較高。而且當機器人周圍的其他人員的著裝與目標人員較為相似時系統(tǒng)容易識別錯誤，丟失目標［9］。超聲波和激光雷達等方式只能獲取周圍物體的距離，不能對不同的人員進行區(qū)分，而RSSI近場測距的方式可以利用無線模塊的匹配ID對不同人員和使用者進行區(qū)分。

本文利用激光雷達掃描探測周圍的人員和物體的位置，再結合ibeacon模塊的信號強度RSSI值將目標人員識別出來，根據(jù)目標人員和障礙物的位置信息，利用模糊控制方法，將跟隨與避障進行綜合決策，控制輪椅的線速度和角速度以實現(xiàn)自主跟隨與避障。

1 輪椅硬件平臺

本文對現(xiàn)有電動輪椅控制器進行改進，在操縱桿控制的基礎上接入外部信號控制;信號處理模塊結合傳感器的數(shù)據(jù)確定被跟隨目標和障礙物與輪椅之間的相對位置，利用模糊控制方法決策輪椅的運動速度，然后通過IIC總線給輪椅控制器發(fā)送控制指令，控制輪椅運動，進而實現(xiàn)輪椅的自主跟隨和避障。

輪椅跟隨系統(tǒng)如圖1所示，在輪椅的左前方安置一個激光掃描測距雷達，利用其對輪椅前方的人員及障礙物情況進行探測，然后再通過輪椅左右兩側放置的兩個ibeacon定位模塊與目標人員身上的手機組成識別定位系統(tǒng)，利用目標人員身上的手機與ibeacon定位模塊進行匹配，獲取定位模塊的ID和信號強度，通過分析信號強度來對目標人員進行定位，并與激光掃描測距雷達的探測結果進行比對，將目標人員從輪椅周圍的各人員與物體中識別出來，由此實現(xiàn)對目標人員的準確識別以及確定目標的位置。同時，在輪椅前下方布置兩個超聲波傳感器，探測較低的障礙物，并進行緊急避障，提高輪椅系統(tǒng)的安全性。

圖1 輪椅實物圖

2 目標識別定位方法

2.1 激光掃描探測

本文利用RPLIDAR A1 360度激光掃描測距雷達對輪椅前方的人員和障礙物情況進行探測，激光掃描測距雷達安裝于輪椅左前方，高度約為90 cm，掃描頻率最高可達10 Hz，測距范圍0.15～6 m，在約3 m范圍內可以準確測到人體，距離分辨率小于實測距離的1%，可剛好掃描一周360個采樣點。因激光掃描雷達的后方為輪椅使用者，對其后方的探測意義不大，故只獲取前方180個掃描點數(shù)據(jù)，其逆時針進行掃描探測，測量示意如圖2所示，輸出的是物體相對于點L的極坐標:

圖2 激光雷達掃描探測示意圖

根據(jù)傳感器的測量準確度和實際需求情況，僅對2.5 m內的人員和障礙物進行探測，并根據(jù)人員和障礙物的探測點的連續(xù)性，通過設定閾值，對探測到的物體的邊界進行確定。當時，則認為產生邊界，若，則將點作為物體的右邊界點;若，則將點作為物體的左邊界點。因此每個物體Bk均對應一組為從左到右的序列點 (pk0，pk1，．．，pkN)，為了減少數(shù)據(jù)存儲同時又能較準確的表示物體的位置，每組序列點只保留左中右3個掃描點，即物體Bk表示為(pk0，輪椅周圍人員和障礙物的位置情況可描述為Bk的集合{B1，B2，…，BK}。

2.2 目標識別定位

由于激光掃描測距雷達只能獲取目標人員與障礙物相對于輪椅的位置，而不能對目標人員與障礙物進行區(qū)分，因此利用ibeacon的信號強度對目標人員進行識別，目標人員身上攜帶的手機與輪椅上的兩個ibeacon模塊進行匹配，感知處理系統(tǒng)獲取兩個ibeacon模塊與手機間的RSSI值，進行分析得出目標人員的位置，并與激光掃描測距雷達所探測到的輪椅周圍情況進行比對分析，以此來對目標人員和非目標人員進行區(qū)分。

目標人員的位置的獲取采用對數(shù)距離損耗模型進行RSSI定位［10］，即:

其中:P(dB)為相距信號發(fā)出點d米處的信號衰減量，P(dEF)為相距信號發(fā)出點dEF米處的信號衰減量，dEF為參考距離，單位為米，n為具體環(huán)境下電磁波衰減因子。假設相距發(fā)出點d米處接受到的功率值為RSSI，參考位置為1米處，即dEF為1米，距離發(fā)射點1米處的功率值為P0，則由 (2)式可得:

通過實驗對P0和n進行標定，便可以利用目標攜帶手機相對于左右兩個ibeacon模塊的RSSI值計算出目標與左右兩個ibeacon模塊之間的距離。

在實際場景中，目標人員處于輪椅前方，故利用目標人員T相對于點L和R的距離dL和dR即可確定目標人員相對于輪椅的位置。同時激光掃描測距雷達探測到的輪椅周圍物體Bk上各掃描點相對于點L的位置，物體Bk并非一個質點，而是以左中右 3個掃描點進行描述pkN)，故物體Bk與目標T間的相近程度可用Bk的3個掃描點與目標T間的距離之和表示，即:

求出最小相近程度 Dmin=min{D1，D2，．．，DK}，若物體Bm的相近程度最小，則表示在激光掃描測距雷達探測到的輪椅周圍物體中，物體Bm所處位置與目標信號強度發(fā)射位置最為匹配，若同時滿足Dmin＜Dth，則可判斷物體Bm即為所需要跟隨的目標人員，其他物體則均認為是障礙物，因激光掃描測距雷達的測距精度較高，故將激光掃描測距雷達的探測結果作為目標人員的準確位置;若Dmin＞Dth，則可判斷目標丟失，此種情況可能是因為目標人員與輪椅之間存在障礙物，導致激光掃描雷達沒有探測到目標人員，此時控制輪椅停止，發(fā)出警報，并繼續(xù)通過激光掃描雷達和iBeacon模塊定位目標。

為了便于后續(xù)計算，將激光掃描雷達探測到的目標人員和障礙物的位置轉換到輪椅坐標系中，即:

其中:(x，y)為各點在輪椅坐標系中的坐標，(xL，yL)為激光掃描雷達在輪椅坐標系中的位置，(r，θ)為各點相對于激光掃描雷達的極坐標。

3 輪椅運動控制方法

3.1 整體控制策略

通過對輪椅的自主跟隨與避障過程進行分析，本文在模糊控制算法的基礎上，提出一種綜合考慮目標人員和障礙物影響下輪椅線速度和角速度的控制策略。系統(tǒng)的整體控制策略如圖3所示。

圖3 輪椅運動控制系統(tǒng)圖

輪椅線速度和角速度的控制分為兩部分，一方面是目標移動時對輪椅產生的“吸引”作用，

(XT，YT)為目標人員的絕對坐標，目標人員的移動會使得輪椅與目標人員之間的相對位置發(fā)生變化，而目標人員與輪椅間的相對位置(dT，θT)可通過傳感器探測出，與期望的目標人員和輪椅間的相對位置(dset，θset)進行比較，得到偏差(ed，eθ)，將此偏差作為自主跟隨模糊控制器的輸入，進而決策出目標影響下的輪椅跟隨線速度va和角速度ωa;另一方面是周圍的障礙物對輪椅產生的“排斥”作用，當障礙物進入到輪椅的避障決策區(qū)域后，激光掃描雷達探測障礙物相對于輪椅的位置(xB，yB)，與期望的障礙物和輪椅間的相對位置 (xset，yset)進行比較，得到偏差(ex，ey)，將此偏差作為自主避障模糊控制器的輸入，進而決策出障礙物影響下的輪椅避障線速度vr和角速度ωr。最后綜合目標人員和障礙物的決策結果，得到輪椅運動速度，線速度以前進為正方向，角速度以逆時針為正方向。

自主跟隨與避障的原理如圖4所示，目標人員的位置取其中間的掃描點的坐標。而障礙物的位置則用其橫向偏差最大的掃描點的橫坐標xB與縱向偏差最大的掃描點的縱坐標yB來表示。對于多個障礙物的情況，選取距離輪椅最近的障礙物來進行避障決策。

3.2 模糊控制規(guī)則

圖4 輪椅自主跟隨避障原理圖

根據(jù)輪椅運動過程中的跟隨避障需求，結合實際經驗設定目標期望位置為輪椅正前方，dset為200 cm，θset為90度。距離偏差ed的范圍取 ［－40，100］;角度偏差eθ的范圍?。郏?0，40］。輪椅橫向尺寸約為52 cm，縱向尺寸約為80 cm。避障決策區(qū)域為灰色方框，xset取50 cm，yset取330 cm;橫向偏差ex范圍?。郏?0，50］，障礙物在左側是為正，縱向偏差ey的范圍取 ［0，200］，當縱向偏差大于200 cm時表明障礙物與輪椅距離過近，判斷為緊急避障情況，控制輪椅緊急停止。據(jù)文獻［11］中的研究可知，人體的正常步行速度為1～1.6 m/s，在后退時速度較慢，故取輪椅運動線速度范圍為 ［－50，180］，單位為cm/s;輪椅運動角速度范圍為 ［－68，68］，單位為度/s。

對于常見的五模糊數(shù)的模糊集合，模糊語言集合對應的元素是 NB(負大)，NS(負小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)。為簡化計算量，采用三角形隸屬度函數(shù)［12］。各變量的隸屬度函數(shù)如圖5所示。

圖5 各變量的隸屬度函數(shù)

模糊控制規(guī)則如表1～4所示。跟隨線速度va主要取決于距離偏差ed，角速度ωa主要取決于角度偏差eθ。當ed為NB表示目標離輪椅非常近，極有可能發(fā)生碰撞，因此要讓輪椅停止，甚至是后退以消除這種危險情況。當eθ和ed均為PB時，va并不設定為PB而是設定為PS，因為角速度和線速度同時最大時輪椅控制性能降低，方向容易偏差，所以降低速度，先調整好方向。避障線速度vr主要取決于橫障礙物縱向偏差ey，角速度ωr主要取決于橫向偏差ex。而當ex為NB或PB時，表明障礙物在輪椅正前方，因此應該將避障線速度vr設置較高以降低輪椅的前進速度，通過較大的角速度迅速避開障礙物。

表1 跟隨線速度模糊規(guī)則表

同時利用超聲波傳感器進行緊急避障，當探測到輪椅前方50 cm內存在物體時，馬上停止輪椅，然后控制輪椅后退一段距離后整個系統(tǒng)再重新開始探測，防止一些突發(fā)狀況造成危險，提高系統(tǒng)的安全性。

表2 跟隨角速度模糊規(guī)則表

表3 避障線速度模糊規(guī)則表

4 算法驗證

4.1 目標識別定位實驗

為驗證目標識別算法的有效性，本實驗在目標人員周圍安排干擾人員，將算法的識別與定位結果和實際情況進行分析比較，實驗場景如圖6所示。

表4 避障角速度模糊規(guī)則表

目標人員分別位于輪椅左前方、正前方及右前方，干擾人員則位于目標人員左側或右側，測試6組數(shù)據(jù)，實驗結果如表5所示。T為目標人員，B為干擾人員。分析可知第2組數(shù)據(jù)中激光掃描雷達的探測結果與目標人員的實際位置誤差最大，為7.6 cm，精度較高;而RSSI的定位結果與實際情況還是有比較大的差距，第3組數(shù)據(jù)中RSSI定位的誤差最大，為25 cm。但是實際情況中干擾人員與目標人員間的中心距離一般在60 cm以上，故通過RSSI的定位結果還是可以較為準確的區(qū)分出目標人員與干擾人員。

圖6 實驗場景

表5 人員定位結果

4.2 自主跟隨實驗

為驗證輪椅自主跟隨與避障控制策略的有效性，目標人員沿一定路徑行走，在路徑周圍安排干擾人員作為障礙物，測試輪椅在跟隨過程中避障功能。采樣周期為100 ms，圖7為行走路徑及障礙物示意圖。實驗結果如圖8和圖9所示。由圖可知，在4 300 ms左右輪椅開始跟隨目標人員右轉并避開障礙物1，此過程中距離偏差與角度偏差波動最大，距離偏差最大達到88 cm，最小達到－25 cm，角度偏差最大達到－47度。在8 300 ms左右輪椅探測到障礙物2，此過程中距離偏差最大達到67 cm，角度偏差最大達到－20度。在11 100 ms左右輪椅跟隨目標人員左轉，距離偏差最大達到44 cm，角度偏差最大達到42度。雖然在這些較特殊情況下偏差波動較大，但是在產生偏差后輪椅能根據(jù)偏差快速進行調整，距離偏差和角度偏差均能控制在一定范圍內。而當目標人員正常前行時距離偏差約在0～40 cm之間，角度偏差約在在－10～10度之間，波動較小，總體來說跟隨效果較好。

圖7 行走路徑及障礙物示意圖

圖8 目標人員距離偏差

圖9 目標人員角度偏差

5 結束語

介紹了基于模糊控制的輪椅自主跟隨與避障系統(tǒng)的硬件平臺及控制方法。利用激光掃描雷達和iBeacon模塊對目標人員和障礙物進行識別定位，建立模糊控制規(guī)則，將跟隨與避障進行綜合決策，控制輪椅的線速度和角速度以實現(xiàn)自主跟隨與避障。實驗表明輪椅能準確的識別出目標人員和干擾人員，目標人員與輪椅之間的距離和方向能保證在一定范圍內，跟隨效果較好，同時在跟隨過程中能準確避開障礙物。