基于超声波技术的避障系统设计文献综述

基于超声波技术的避障系统设计文献综述

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时间:2017-08-09

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1、文献综述基于超声波技术的避障系统设计1前言近年来,在科学研究、紧急抢救、生产制造等生产生活中时常会碰到一些因为有一定的危险性或其它原因而使人类所不能做到的事或不能到达的地方,这就需要借助于移动机器人或其他智能化设备。移动机器人也是智能化设配的一种,在智能设备的移动过程中免不了会遇到各种障碍物,这就要求设备能自动并且及时的避开这些障碍物。所以,关于自动避障的研究就自然而然的产生了。随着先进技术和传感器的发展与应用,移动的智能化设配的应用越来越多方面,其研究领域也越来越广泛。二十世纪九十年代以来,各国都

2、专注于研究更高水平的环境信息传感器及信息处理技术。自动避障的实现方法各种各样,其使用的传感器主要有超声波传感器、红外线传感器、激光传感器等。超声波传感器以其信息处理简单、速度快和价格低,被广泛用作移动智能化设配的测距传感器,以实现避障、定位和导航等功能[8]。超声波能量集中,在传输过程中反射能力也较强,因此,利用超声波特性做成的超声波传感器,是移动的智能设配自主避障的常用传感器。移动智能化设配涉及到机械、控制、传感器、计算机、人工智能与网络等多个领域,是多种先进技术发展的综合体。因此,众多学科的发展

3、都能不断带动智能化设配的发展。从上世纪开始,机器人技术成为国际上的主要研究方向,且被认为是衡量一个国家技术水平的重要标志之一,机器人的关键技术有环境监测、定位、路径规划、自动避障等。我国也将机器人技术作为一个重要的研究方向。其中,自动避障是研究的一个重要内容。智能技术在众多的领域及生产中都得到了广泛的应用,例如在军事、医疗、交通等的应用。现在,大多数残疾人使用的智能轮椅,就有导航及自主避障的能力。随着微处理器技术、网络技术、传感器技术的不断进步,智能化设配作为一种功能强大、应用广泛的多技术融合体,渐

4、渐地步入人们的视野[9]。国内外的很多科研人员正热衷于智能化设配的开发与研究。而要智能化设配的自主避障行走的控制,所面临的基本问题是:一方面要求有充分的环境信息,为了尽可能多的获得信息,一般智能化系统会安装多种传感器。另一方面要求能处理所获得的环境信息使其转化成控制信息[12]。自主避障就是在没有人的干预下使机器人有目的地移动,发现并自动避开途中的障碍物,完成指定任务和操作。设配通过装配的信息获取手段,获得外部环境信息,实现自我定位,判定自身状态,规划并执行下一步的动作[13]。它可以使设配的本体以

5、及重要零部件不被损坏,使设配在任何环境下都能够正常且顺利的完成给定的任务。在国际上,智能化设配的研发程度已经很高,其智能化的水平也在不断提高,很多公司和机构已推出了成熟的智能化机器人产品或样机。在自主移动机器人系统中,机器人需要实时收集周围环境信息,以进行地图建立和定位、运动中避障和路径规划等操作[9]。自主避障不仅仅应用在移动机器人中,在其它领域如航天、农业生产、汽车等都有广泛的应用。因此避障控制系统已经成为当今国内外研究的热门课题。2主题自主避障技术被比较早的应用于机器人上,现代机器人的研究开始

6、于20世纪中期,它的技术背景是计算机以及自动化的发展。1946年第一台电子计算机问世,计算机取得了惊人的进步,在这基础上机器人的开发逐渐的兴盛起来。1939年美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro,它由电缆控制,可以行走,会说77个字,甚至可以抽烟,不过离真正干家务活还差得远[7]。但是它让人们更加希望拥有家用机器人,为生活带来更多的方便。1942年,美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。1979年,法国图卢兹Grialt研究小组成功研制了HILARE,它成为了第一个应

7、用多传感器感知障碍物信息、创建世界模型的可移动机器人。HILARE充分利用视觉、听觉、激光测距传感器等装置来获得周围环境的信息,以确保其能自动避开障碍物,继而稳定地在未知环境中完成指定的任务。在移动机器人的研究方面,国外的起步较早。最早是英国W.GreyWalter在20世纪50年代研制的“ELSIE”[3],斯坦福研究院(SKI)的NilsNilssen和CharlesRosen等人,在1966年至1972年中研制出名为“Shakey”的自主移动机器人[4]。20世纪70年代末,随着计算机的应用和

8、传感器技术的发展,智能化设备的研究又出现了新的高潮。20世纪90年代以来,已经有些国家研制较好的环境信息传感器和信息处理技术,移动的智能化设备的控制技术进一步健全,开展了智能化设配的更高层次的研究。例如,随着汽车行业的迅速发展,汽车本身的安全性和智能性也越来越受到关注及重视。目前,国内外已经对有关汽车自适应驾驶进行理论研究和试验。汽车的紧急避障是由计算机模拟驾驶员的主动控制过程,以汽车为控制对象进行实时信号采集、分析和处理,在紧急情况下可代替驾驶员的驾驶操作[15]。

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