徐 偉

（江漢大學(xué)工程訓(xùn)練中心 武漢 430056）

1 引言

智能機(jī)器人是集成了環(huán)境探測與數(shù)據(jù)采集、實時動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的綜合系統(tǒng)。其中包含了傳感器技術(shù)、信息處理技術(shù)、計算機(jī)、自動化控制以及人工智能等多學(xué)科的專業(yè)知識，是機(jī)電一體化技術(shù)的綜合表現(xiàn)形式，是目前科學(xué)技術(shù)發(fā)展最活躍的領(lǐng)域之一［1］。智能移動機(jī)器人按移動方式可分為輪式運(yùn)動機(jī)器人、步行移動機(jī)器人（單足、雙足或多足）、蛇形機(jī)器人、履帶式移動機(jī)器人、爬行機(jī)器人等。其中，輪式運(yùn)動機(jī)器人作為一門新興的綜合技術(shù)，廣泛地應(yīng)用于社會生產(chǎn)、生活、軍事、太空等技術(shù)領(lǐng)域，特別是取代人應(yīng)用于復(fù)雜、惡劣的工作環(huán)境，具有良好的民用和軍用應(yīng)用前景［2］。

國外科研機(jī)構(gòu)對移動機(jī)器人的研究開始于20世紀(jì)60 年代。1966 年至1972 年間，美國斯坦福研究院（SRI）的Nils Nilssen 和Charles Rosen 等成功研制出了名為Shakey 的地面自主移動機(jī)器人，標(biāo)志著機(jī)器人研究的開始。在我國，移動機(jī)器人的研究在“七五”開始起步，國家“863”計劃中的遙控駕駛防核化偵察車的立項確定，標(biāo)志著移動機(jī)器人研究的開始［3～4］。本文將以輪式運(yùn)動機(jī)器人為模型展開論述。

2 單個傳感器信息處理的編程思路

高度的智能化是機(jī)器人技術(shù)的必然發(fā)展趨勢，機(jī)器人對外界環(huán)境的感知完全通過不同類型的傳感器來實現(xiàn)，所以傳感器技術(shù)則是實現(xiàn)機(jī)器人智能化的基礎(chǔ)。但是在機(jī)器人實際工作過程中，單個傳感器獲得的信息非常有限，而且還要受到傳感器自身性能的影響，因此智能機(jī)器人通常裝備數(shù)量較多的傳感器［5～7］。對于多傳感器機(jī)器人編程的時候，狀態(tài)羅列的越全，未來機(jī)器人的bug 越少。

如果對于多傳感器輪式運(yùn)動機(jī)器人的控制采用單個傳感器信息處理的方式，那么一般對于傳感器觸發(fā)不同情況可以用條件判斷分支流程去予以判斷，對于機(jī)器人所探知的不同傳感器信息，其自身的運(yùn)動行為也采用相對應(yīng)的運(yùn)動方式子程序模塊，比如前進(jìn)、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、停止等。這時機(jī)器人程序的一般思路是：

如果（機(jī)器人的某個傳感器觸發(fā)了）

｛機(jī)器人的某幾個電機(jī)做個什么事；做多久；｝

如果（機(jī)器人的另外某個傳感器觸發(fā)了）

｛機(jī)器人的某幾個電機(jī)做個什么事；做多久；｝，以此類推。

這種方式是一種包容體系結(jié)構(gòu)（subsumption architecture）。在這種體系結(jié)構(gòu)內(nèi)，處理器按照程序編寫的順序，輪流處理每個單獨(dú)的傳感器信息，可以人為手工劃分傳感器等級，甚至某些特定的傳感器可以否決或抑制其余的傳感器［8］。比如尋光-避障機(jī)器人，可以人為地將尋找光源（即確定光源目標(biāo)）信息作為第一級傳感器信息，而障礙探測傳感器信息放在其次。但這種方法的問題在于不能很好地處理一些錯綜復(fù)雜的情況，在編程過程不可避免要用到大量的if 語句，以帶有2 個傳感器的機(jī)器人運(yùn)動判斷分支流程為例，程序用C 語言偽碼寫出來就是：

if｛Sensor（端口a，觸發(fā)）｝

｛Motor（L，順）；Motor（R，逆）；Delay（5）；｝

if｛Sensor（端口b，觸發(fā)）｝

｛Motor（L，逆）；Motor（R，順）；Delay（5）；｝

else｛Motor（L，停）；Motor（R，停）；｝

由上例可以看出，單個傳感器信息處理的編程思路主要有以下弊端。

首先，上面的例子僅僅是兩個傳感器，僅僅列舉了a 傳感器和b 傳感器單獨(dú)觸發(fā)時的運(yùn)動情況，沒有包含如a、b 傳感器僅觸發(fā)其中一個或者兩者同時觸發(fā)的情況，這必然會對后期機(jī)器人運(yùn)動過程產(chǎn)生影響。但是考慮各種情況必然要求在當(dāng)前if語句中另外增加else if 語句，大量的if 語句使程序的執(zhí)行效率變得非常低下，不僅程序語言編寫復(fù)雜、可讀性差，而且經(jīng)常出現(xiàn)識別不靈的情況。

其次，輪式機(jī)器人多傳感器的綜合，狀態(tài)數(shù)量按2 的N 次冪增加，即在3 個傳感器的情況下，不同傳感器觸發(fā)的組合有23=8；4個傳感器的情況下，不同傳感器觸發(fā)的組合有24=16；5個傳感器的情況下，不同傳感器觸發(fā)的組合有25=32……。如果按照傳統(tǒng)思路對各傳感器信息進(jìn)行分析，這樣一方面使機(jī)器人程序編譯的時所需要考慮的狀態(tài)呈幾何級數(shù)增加；另一方面對機(jī)器人控制器硬件的要求也相應(yīng)提高，造成成本和資源的增加。

第三，使各傳感器之間喪失了整體聯(lián)系，丟失了經(jīng)組合后蘊(yùn)含的有關(guān)環(huán)境整體特征，造成機(jī)器人運(yùn)行過程中的失控。

3 基于有限狀態(tài)機(jī)思想的機(jī)器人編程算法

3.1 傳感器信息融合和有限狀態(tài)機(jī)思想的原理

傳感器信息融合（sensor fusion）可有效地解決上述問題。傳感器信息融合綜合運(yùn)用自動化控制、信息處理、人工智能算法和統(tǒng)計等方面的理論技術(shù)，利用信息互補(bǔ)，對各個傳感器的信息進(jìn)行有機(jī)地整合，降低或者排除干擾因素，處理那些由不同傳感器發(fā)出的甚至是可能沖突的信號［9～10］。雖然不同的環(huán)境信息非常繁雜性，其特征各不相同，但經(jīng)過智能系統(tǒng)的處理，將信息進(jìn)行及時有效地融合后，是完全能夠比較精準(zhǔn)地反映出某個時刻或某個狀態(tài)下環(huán)境的屬性特點(diǎn)［11］。本文將用有限狀態(tài)機(jī)（FSM）的思想來進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)信息融合。

有限狀態(tài)機(jī)（Finite-state machine）簡稱FSM，表示有限個狀態(tài)以及在這些狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移和動作等行為的數(shù)學(xué)模型，它反映從系統(tǒng)開始到現(xiàn)在時刻的輸入變化的狀態(tài)，它存儲的是關(guān)于過去的信息，指示狀態(tài)變更的是相對應(yīng)的動作，并且用滿足確定使轉(zhuǎn)移發(fā)生的條件來描述它［12］。它把復(fù)雜的控制邏輯分解成有限個穩(wěn)定狀態(tài)，在每個狀態(tài)上判斷事件。由于有限狀態(tài)機(jī)有有限個狀態(tài)，因此可以在實際中實現(xiàn)［13］。有限狀態(tài)機(jī)的思想可以廣泛地應(yīng)用于機(jī)器人多個傳感器觸發(fā)組合狀態(tài)的程序編程判斷中，大大提高檢測效率。仍然以帶有2 個傳感器的機(jī)器人在不同狀態(tài)中，傳感器返回值來說明情況，見表1。

表1 傳感器返回值轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)值

由上表容易看出，只要知道傳感器的觸發(fā)狀態(tài)，就可以利用一定的算法，將不同狀態(tài)下傳感器的信息進(jìn)行整合成相關(guān)的序號信息，就可以按照相對應(yīng)的序號，利用如switch 語句按圖索驥，使機(jī)器人能夠根據(jù)自己接收到的傳感器信息組合值采取相應(yīng)的動作。

其具體算法如下：

首先設(shè)置一個變量s，初值為0，用來存儲傳感器的二進(jìn)制狀態(tài)序號，即上表中十進(jìn)制結(jié)果的值。

然后分別有序讀取每個傳感器陣腳的數(shù)值，用左移位“＜＜”運(yùn)算將每一位值左移，空出來的位用0填補(bǔ)。即控制器先讀取的某一傳感器的狀態(tài)數(shù)值，用移位運(yùn)算移動到第二位，空位用“0”進(jìn)行補(bǔ)足；再讀取另一傳感器狀態(tài)數(shù)值，兩個信息數(shù)值間作“或”運(yùn)算。比如表1 中兩個傳感器均觸發(fā)的情況：1 號傳感器讀?。ㄕ妫┎⒆笠?位，得“01”；2號傳感器讀?。ㄕ妫┎⒆笠? 位，得“10”；將“01”和“10”作“或”運(yùn)算，即得“11”，結(jié)果即為狀態(tài)“3”。

算法程序偽碼語句如下：

s=0；

for（i=0；i＜2；i++）

｛s=s|digitalRead（pin［i］）＜＜i；｝

switch（s）

｛case 0x00：｛動作0；｝break；

case 0x01：｛動作1；｝break；

case 0x02：｛動作2；｝break；

case 0x03：｛動作3；｝break；｝

3.2 有限狀態(tài)機(jī)思想的多傳感器機(jī)器人的實例應(yīng)用

以基于Arduino單片機(jī)的躲避懸崖機(jī)器人的實例應(yīng)用來說明。Arduino 單片機(jī)是一個開源的單片機(jī)電子設(shè)計硬件平臺，是全球非電子類專業(yè)人員所喜歡用來開發(fā)的一款單片機(jī)硬件控制板。其硬件部分由Atmel AVR 單片機(jī)、I/O 接口及相關(guān)電路組成。軟件部分則包括標(biāo)準(zhǔn)的程序編譯器和程序下載器。作為一種新型的集成開發(fā)環(huán)境，其采用C++或Java語言編程，簡單易用且適用面廣［14～15］。Arduino 可以直接處理各種傳感器接收的電子信號，并將其轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可以識別的數(shù)字信號“0”或者“1”，同樣也可以將計算機(jī)的數(shù)字信號輸入到相應(yīng)的引腳輸出口，是指成為驅(qū)動輸出元件動作的電子信號［16］。

在這里設(shè)定的躲避懸崖場景，并不同于傳統(tǒng)的防跌落機(jī)器人。傳統(tǒng)的防跌落機(jī)器人，對于機(jī)器人而言可能有很大的運(yùn)動空間，機(jī)器人可以毫無顧忌地進(jìn)行掉頭、轉(zhuǎn)向等動作，機(jī)器人在平臺上的運(yùn)動可以說是漫無方向性的，所需要顧忌的僅僅是在平臺邊緣的時候才需躲避邊緣、防止跌落。而長堤型賽道由于寬度和機(jī)器人自身寬度相差僅為10mm，換言之機(jī)器人兩邊與賽道各相距5mm。當(dāng)機(jī)器人行走在長堤型跑道上時，一方面要按照跑道的方向前進(jìn)，另一方面還要隨時對于運(yùn)動情況作出判斷，采取相應(yīng)的動作姿態(tài)。因為前一個狀態(tài)的調(diào)整過程都有可能使機(jī)器人在某一方向上落于跑道下面，使機(jī)器人在行駛調(diào)姿過程中就跌落。所以機(jī)器人需要時刻通過傳感器的探測和數(shù)據(jù)采集，不斷調(diào)整機(jī)器人行駛狀態(tài)，使機(jī)器人防止走空摔落。

3.2.1 機(jī)器人行走原理

其運(yùn)動結(jié)構(gòu)是前輪驅(qū)動方式，后兩輪是從動輪。其探測感知懸崖邊緣原理是在機(jī)器人前后左右輪四個方向上都安裝探測傳感器，當(dāng)機(jī)器人在實地上行走時，傳感器所反映的邏輯信號量為“1”；反之，當(dāng)機(jī)器人某個方向上處于懸空狀態(tài)時，傳感器所反映的邏輯信號量為“0”，這樣就能通過邏輯信號量的不同而知道機(jī)器人目前所處的環(huán)境狀態(tài)。

3.2.2 機(jī)器人狀態(tài)列表分析

在這里設(shè)置I3、I4、I5、I6 四個邏輯信號擬輸入接口分別對應(yīng)右前、左前、右后、左后四個方向上的傳感器。傳感器觸發(fā)情況、機(jī)器人小車行駛狀態(tài)及對應(yīng)行為策略表見表2。

3.2.3 主程序設(shè)計

int pin［4］=｛6，5，4，3｝；

byte value；

void setup（）｛

for（int i=0；i＜3；i++）

｛pinMode（pin［i］，INPUT）；｝ //對6，4，5，3 四個輸入引腳進(jìn)行定義

pinMode（5，OUTPUT）；

pinMode（6，OUTPUT）；

pinMode（9，OUTPUT）；

pinMode（10，OUTPUT）；｝ //對5，6，9，10 四個輸出引腳進(jìn)行定義；5，6引腳和9，10引腳分別控制左右兩個直流電機(jī)

void loop（）｛

value=0；

for（int i=0；i＜3；i++）

｛value|=（digital Read（pin［i］）＜＜i）；｝//依次讀取相關(guān)引腳值，并左移，再與新值作“或”運(yùn)算

switch（value）

｛case 0x00：

stop（）；

break；

case 0x01：

while（！digitalRead（pin［2］）&&！digitalRead（pin［3］））

｛right（）；｝

break；

…… //具體各對應(yīng)行為以及直行、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、停止、后退等子程序就不冗述

case 0x0F：

forward（）；

break；

default：

stop（）；｝｝

表2 傳感器觸發(fā)情況、機(jī)器人小車行駛狀態(tài)及對應(yīng)行為策略表

4 結(jié)語

在設(shè)定的長堤型賽道場景下，由于未知環(huán)境隨機(jī)性太強(qiáng)，無法完整獲得環(huán)境信息，采用有限狀態(tài)機(jī)思想，通過多個傳感器信息整合后，精確感知各種情況，使機(jī)器人根據(jù)相應(yīng)的判斷，采取相應(yīng)的智能化動作，不僅將分布在不同位置、處于不同狀態(tài)的多傳感器所提供的局部的、不完整的信息量加以綜合，能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人多個傳感器觸發(fā)組合狀態(tài)的判斷，大大提高檢測效率；而且使多傳感器機(jī)器人程序編譯相對簡化，增強(qiáng)程序可讀性。

另外，有限狀態(tài)機(jī)（FSM）思想方法不僅適用于文中所例舉的數(shù)字量傳感器，而且可以將其使用范圍延伸到模擬量傳感器的信息融合，可以用“C++語言”的“map（）”函數(shù)，將模擬量傳感器所檢測的較大范圍內(nèi)的數(shù)值映射到比較小的區(qū)間和比較接近的數(shù)量（比如無線遙控手柄位置、顏色等，可以用map（）函數(shù)映射得到的數(shù)值0、1、2來表示），這就可以通過模擬量和數(shù)字量的結(jié)合產(chǎn)生不同的觸發(fā)組合狀態(tài)，只不過情況更加復(fù)雜一點(diǎn)，可以在算法上面做一些修改，仍然可以應(yīng)用有限狀態(tài)機(jī)的思想原理，在這里就不再冗述了。