专利名称：一种室内移动机器人自主导航避障系统及方法
技术领域：
本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种基于无线传感器网络的室内移动机器人自主导航避障系统。
背景技术：
无线传感器网络利用密集分布的大量节点协同作业，具有动态自组织、高可靠性和以数据为中心等特点，是当前信息领域的研究热点。随着传感器网络和无线技术的发展， 传感器网络已经在工业、监控和安全领域获得越来越广泛的应用，研究者开始讨论如何将传感器网络用于机器人导航。基于传感器网络的机器人导航关键问题在于，使机器人准确定位，进行环境建模，避开障碍，顺利到达目标区域。目前室内定位技术分类较多，但根据定位过程中是否测量实际节点的距离，把定位算法分为基于距离的算法和距离无关的算法。前者通过测量节点间距或角度计算未知节点的位置；后者无需距离或角度信息，仅依靠网络连通性等信息实现目标定位。基于 TDOA的定位是基于距离定位算法中的一种，它在已知两种信号的传输速度的情况下，通过测量两种不同信号的到达时间差来确定距离，定位精度高，且误差不随时间累积。在传感器节点选择方面，基于TDOA定位的典型代表是Active Bat、AHLos、和Cricket，Cricket返回值为直观的距离信息，在实现定位系统过程中价格比Active Bat低，且为无中心构架，实现比较方便；同时相对于AHLos而言Cricket使用的信标节点少，因此受到了广泛的关注。在环境建模方面，通常采用超声波传感器探测障碍物的信息，通过计算发送脉冲与接收到返回脉冲的时间差可以计算出距离。依靠对环境的定量表征可建立栅格地图，依靠对环境的定性表征可建立拓扑地图。其中，栅格地图法具有较高的精度、建立速度快、信息融合直观、易于整个统计意义上的数据可信度信息；拓扑地图强迫机器人按照一个预先规划好的路径导航。在路径规划方面，可视图法采用直线连接机器人、目标点和障碍物各定点从而形成一张路径图；人工势场法是把机器人在工作环境中的运动视为在一种虚拟的人工力场中的运动，该算法数学描述上简洁，但算法计算量很大，且容易陷入局部极小。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提供一种定位准确、环境建模迅速、路径规划合理的基于无线传感器网路的室内移动机器人自主导航避障系统及方法。本发明的技术方案是一种室内移动机器人自主导航避障系统包括无线传感器网络和移动机器人，无线传感器网络包括Cricket传感器锚节点、Cricket传感器接收节点和超声波传感器节点，以Cricket传感器和超声波传感器为载体，组成无线传感器网络WSN进行室内机器人定位和避障导航，具体地将室内环境划分为若干网格，把超声波传感器节点按照划分好的网格均勻部署在天花板上，超声波传感器节点自发自收超声波信号，用于探测环境障碍物信息；同时，在天花板上随机部署大于等于四个Cricket传感器锚节点用于机器人定位，Cricket传感器接收节点用于接收Cricket传感器锚节点发送的信号，移动机器人的主控单片机外接SCI串口通信模块，单片机通过该模块与Cricket传感器接收节点相连，Cricket传感器接收节点收到信息后通过SCI串口通信模块将信息送入单片机中，采用分段极大似然质心算法对移动机器人进行定位，实时探测环境信息，建立三维环境地图和栅格地图，构造路径网格，基于膨胀算法和Dijkstra算法进行全局路径规划。所述室内移动机器人自主导航避障系统实现自动导航避障的方法包括如下步骤步骤一通过运行模式命令代码MD将Cricket模块设置为Beacon和Listener两种模式。Cricket工作在Beacon模式下，被设置成锚节点；Cricket工作在Listener模式下，被设置成接收节点。其中锚节点的个数大于等于四，接收节点的个数为一。步骤二 在天花板上随机部署Cricket传感器锚节点，并记录下各个锚节点的坐标值，用于机器人定位。把设置为Beacon模式的传感器锚节点随机部署在天花板上，打开传感器开关。锚节点的个数大于等于四个。以天花板所在平面建立二维平面直角坐标系，选定平面内的一点为坐标原点，记录下在此坐标系下的各个锚节点的坐标值。步骤三在天花板上按照划分好的网格均勻部署超声波传感器节点，用于探测障碍物信息。将室内环境划分为mXn的网格，每个网格的边长为L，把超声波传感器节点按照划分好的网格均勻部署在天花板上，每个网格的中心对应一个传感器节点。打开传感器开关，则超声波传感器与Cricket传感器共同组建成一个无线传感器网络。其中超声波传感器自发自收频率为40KHZ的超声波信号，Cricket传感器由Beacon节点发送超声波信号和无线电信号，由对应的Listener节点接收，因此两种传感器之间不会造成干扰。步骤四移动机器人平台放置在地面，Cricket传感器接收节点(未知节点)安放在移动机器人上，通过SCI串口通信模块与移动机器人的主控单片机相连，启动机器人。实时测得的机器人到各锚节点的距离就是该未知节点到各锚节点的距离。把机器人放置在地面上的起点位置，把设置为Listener模式的Cricket传感器接收节点安放在机器人上，打开传感器开关，则此时接收节点和各个Cricket锚节点之间建立起实时通信，即可实时获得接收节点与各个锚节点之间的距离信息。打开机器人开关，该接收节点随着机器人的移动而移动，因此它的位置就代表机器人所在位置。由于机器人位置实时变动，为未知值，因此也称此接收节点为未知节点。步骤五根据机器人自身高度、天花板与地面之间的距离以及步骤二中测得的机器人到锚节点的距离，计算出机器人与各锚节点之间的距离投射在天花板二维平面上的投影。天花板到地面之间的距离和机器人自身的高度可以通过事先测量得到，二者相减为未知节点到锚节点的垂直距离；未知节点到锚节点的直线距离为Cricket传感器实时反馈的距离信息；则由勾股定理，可求得未知节点到锚节点的水平距离，即机器人与锚节点的直线距离投射在天花板二维平面上的投影。步骤六根据无线传感器网络中锚节点个数、各锚节点坐标值以及步骤五中的投影距离，采用分段极大似然质心算法估算出机器人自身位置。当锚节点个数为4时，根据各锚节点的坐标值和步骤五中计算得到的投影距离，采用三边测量法对机器人进行定位。当锚节点个数大于4时，根据各锚节点的坐标值和步骤五中计算得到的投影距离，采用极大似然质心算法对机器人进行定位。设锚节点个数η > 3，设未知节点P坐标为(χΡ，yP)，已知η个锚节点坐标分别为 (X1, Y1)，(X2，Y2), ... , (xk, Yk)，到P的距离分别为Cl1, d2，...，dn。每次从η个锚节点中选取η-1个节点，分别采用极大似然估计法估算待测节点的坐标值，可选取Q"-1= 次，即共进行η次极大似然估计。设产生待测节点P Up，yP)的η次坐标估计值分别为
月(、,A1),乓 O^2，力2)，Λ ,Pn(xP ,yPn)，
以选取锚节点1，2，. . .，n-1为例，进行第一次极大似然法估算，可得如下方程组
权利要求
1.一种室内移动机器人自主导航避障系统，其特征在于包括无线传感器网络和移动机器人，无线传感器网络包括Cricket传感器锚节点、Cricket传感器接收节点和超声波传感器节点，以Cricket传感器和超声波传感器为载体，组成无线传感器网络WSN进行室内机器人定位和避障导航，具体地将室内环境划分为若干网格，把超声波传感器节点按照划分好的网格均勻部署在天花板上，超声波传感器节点自发自收超声波信号，用于探测环境障碍物信息；同时，在天花板上随机部署大于等于四个Cricket传感器锚节点用于机器人定位，Cricket传感器接收节点用于接收Cricket传感器锚节点发送的信号，移动机器人的主控单片机外接SCI串口通信模块，单片机通过该模块与Cricket传感器接收节点相连， Cricket传感器接收节点收到信息后通过SCI串口通信模块将信息送入单片机中，采用分段极大似然质心算法对移动机器人进行定位，实时探测环境信息，建立三维环境地图和栅格地图，构造路径网格，基于膨胀算法和Dijkstra算法进行全局路径规划。
2.—种室内移动机器人自主导航避障方法，其特征在于按如下步骤实现自动导航避障步骤一通过运行模式命令代码MD将Cricket模块设置为Beacon和Listener两种模式=Cricket工作在Beacon模式下，被设置成锚节点；Cricket工作在Listener模式下，被设置成接收节点，其中锚节点的个数大于等于四，接收节点的个数为一；步骤二 在天花板上随机部署Cricket传感器锚节点，并记录下各个锚节点的坐标值， 用于机器人定位；步骤三在天花板上按照划分好的网格均勻部署超声波传感器节点，用于探测障碍物 fn息；将室内环境划分为mXn的网格，每个网格的边长为L，把超声波传感器节点按照划分好的网格均勻部署在天花板上，每个网格的中心对应一个传感器节点，打开传感器开关，则超声波传感器与Cricket传感器共同组建成一个无线传感器网络，其中超声波传感器自发自收超声波信号，Cricket传感器由Beacon节点发送超声波信号和无线电信号，由对应的 Listener节点接收；步骤四移动机器人平台放置在地面，Cricket传感器接收节点安放在移动机器人上， 通过SCI串口通信模块与移动机器人的主控单片机相连，启动机器人，实时测得的机器人到各锚节点的距离就是该未知节点到各锚节点的距离；步骤五根据机器人自身高度、天花板与地面之间的距离以及步骤二中测得的机器人到锚节点的距离，计算出机器人与各锚节点之间的距离投射在天花板二维平面上的投影；步骤六根据无线传感器网络中锚节点个数、各锚节点坐标值以及步骤五中的投影距离，采用分段极大似然质心算法估算出机器人自身位置；步骤七由部署在天花板的各传感器节点返回的距障碍物距离得到障碍物实际高度的离散数据，采用三次样条插值法建立三维环境地图；步骤八对环境信息即障碍物高度，进行二值化处理，建立网格模型，根据处理的结果对栅格单元赋值，从而得到二值化的栅格地图；步骤九对步骤八中的栅格地图进行扩张，即把障碍物与其边界所在栅格逐步扩张到相邻的自由栅格区域，直至满足扩张停止条件，从而构造路径网络； 障碍物扩张规则1)每次生长，障碍物所在栅格都按上下左右四个方向均勻生长；2)每次障碍物扩张后所生长出来的栅格都被当成新的障碍物；3)若在某个方向上满足停止条件，则此栅格在下一次扩张时，此方向上停止扩张，其他方向继续扩张；障碍物扩张停止的条件1)考虑到移动机器人的实际直径为(2/ L，L为每个栅格边长，故两障碍物或障碍物与边界之间的距离为一个栅格时，停止扩张；2)若三个障碍物，或两个障碍与边界之间只有一个自由栅格时，停止扩张；3)工作区域不存在自由栅格停止扩张；满足以上前两个条件中的任意一个，该障碍物在此方向停止扩张，当满足第三个条件时，所有障碍物停止扩张，障碍物扩张后由2个区域交会形成交线，3个或3个以上区域交会形成交点，定义交线为机器人可行走的路径，所有交线的集合为路径网络，而交点则为路径网络的基本节点；步骤十对步骤九中的路径网络标号、赋权值，构造带权图；步骤十一采用Dijkstra算法求得步骤十中带权图从起点到终点的最短路径，此路径即为该系统机器人避障导航的最优路径；步骤十二 根据规划出的最优路径和步骤六中采用分段极大似然质心算法估计出的机器人自身位置，移动机器人自主控制自身的行进，从而实现机器人自主避障导航。
3.根据权利要求2所述的室内移动机器人自主导航避障方法，其特征在于步骤六中所述的分段极大似然质心算法具体是当锚节点个数为4时，根据各锚节点的坐标值和步骤五中计算得到的投影距离，采用三边测量法对机器人进行定位；当锚节点个数大于4时，根据各锚节点的坐标值和步骤五中计算得到的投影距离，采用极大似然质心算法对机器人进行定位；设锚节点个数η > 3，设未知节点P坐标为(χΡ，yP)，已知η个锚节点坐标分别为(X1, Y1)，(X2, Y2)，…，(Xk, Yk)，到P的距离分别为Cl1，d2，· · ·，dn，每次从η个锚节点中选取η-1 个节点，分别采用极大似然估计法估算待测节点的坐标值，可选取Q"—1 = 次，即共进行η次极大似然估计，设产生待测节点P(xP, yP)的η次坐标估计值分别为 Ρι(χyPl^PiixyPi)A ,P (xPn,yP )，以选取锚节点1，2，. . .，η-1为例，进行第一次极大似然法估算，可得如下方程组Cr1-Xpi)2 +(^1 -yPlf=d^< (X2-Xp1)2 +(^2-Jpi)2 =^2 ‘M.( -! -Xp)2 + (y -i -yPf = dl-i由此方程组即可求出基于锚节点1，2，...，η-1的待测节点估计值坐SP1Up1, yP1)； 其他η-1次极大似然估算步骤同上，求η个估计值坐标的质心，即得节点P最终估算坐标(xp7 yP)
4.根据权利要求2所述的室内移动机器人自主导航避障方法，其特征在于步骤十一所述Dijkstra算法按如下步骤进行步骤1 从起点出发，若权值W(0，0) = 0，则在起点处标记0，建立已标号点集V，并把起点添加到点集V ；步骤2 从起点出发，找相邻点r使得权数W(0，r)(距离)最小，若W(0，r) = ff(0, 0) +d(0，r)，则将W(0，r)标于点r处，将节点0与节点r之间的边变虚线，并把r添加到点集V;步骤3:从已标号点集V出发，找与点集中节点的相邻点中最小权数(距离)的节点， 若W(0，r) = W(0，0)+d(0，r)，则ff(0,r)将标于ρ处，并把节点r与节点ρ之间的边变红， 此处r为已标号节点下标，ρ为未标号节点下标；步骤4 重复上述步骤，直到标记到终点处，从而得出的最优路径。
全文摘要
本发明提供一种室内移动机器人自主导航避障系统及方法，系统包括无线传感器网络和移动机器人，无线传感器网络包括Cricket传感器锚节点、Cricket传感器接收节点和超声波传感器节点，室内环境分为若干网格，超声波传感器节点按分好的网格部署在天花板，同时随机部署大于等于四个Cricket传感器锚节点，移动机器人主控单片机外接通信模块连接Cricket接收节点，采用分段极大似然质心算法对机器人定位，建立三维环境地图和栅格地图，构造路径网格，基于膨胀算法和Dijkstra算法规划全局路径。本发明采用有全局监测能力的传感器网络，将其引入机器人室内、动态环境导航，定位准确、环境建模迅速、路径规划合理。
文档编号G01C21/00GK102359784SQ20111021862
公开日2012年2月22日 申请日期2011年8月1日 优先权日2011年8月1日
发明者张云洲, 徐开勇, 李夏, 范冠廷 申请人:东北大学