基于行為的智能吸塵機器人設(shè)計

　　2.7 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　機器人的功能和運行方式?jīng)Q定了機器人的結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖4所示。

　　2.8 差速驅(qū)動

　　差速驅(qū)動底盤通過控制2個驅(qū)動輪之間的運動差異來控制機器人的整體運動。無論多么復雜的運動都可以分解為平移運動和原地旋轉(zhuǎn)運動。圖5為差速驅(qū)動模型，描述了2個驅(qū)動輪的速度同機器人曲率半徑之間的關(guān)系，曲率半徑為rL=VLW/(VR一VL)。當兩個驅(qū)動輪的旋轉(zhuǎn)速度完全相同時.半徑rL的值將趨于無窮大，此時機器入沿直線行駛的過程可以理解為機器人沿某個半徑為無窮大的圓的旋轉(zhuǎn)過程;當左輪速度為O時，rL等于0，機器人將會圍繞左輪進行原地旋轉(zhuǎn)操作，此時vL=v，Vr=wW+v;當左右2個輪子的速度相同而符號相反時，機器人將會圍繞著自己的中心位置進行原地旋轉(zhuǎn)(rL=w/2)。差速驅(qū)動機器人可以圍繞2個驅(qū)動輪軸心連線上的任意一點進行旋轉(zhuǎn)操作(包括機器人本體外的點)。負半徑表示機器人沿弧線方向逆時針行駛;正半徑方向表示沿弧線方向順時針行駛。

　　3仲裁器設(shè)計

　　在某個時刻僅有一個行為觸發(fā)，系統(tǒng)能夠比較平穩(wěn)地運行。但當多個行為同時觸發(fā)，并且每個行為都需要機器人執(zhí)行不同的操作時，機器人就需要利用仲裁機制來妥善處理這種關(guān)系。這里采用固定優(yōu)先級仲裁，每個行為都被惟一地賦予一個優(yōu)先級值，沖突發(fā)生時，執(zhí)行優(yōu)先級高的行為。行為在發(fā)出控制請求后，需要知道自己是否已經(jīng)得到仲裁器的批準。仲裁器帶有一定的輸出，每個行為都賦予一個惟一標識符(ID：Identifer)。仲裁器輸出仲裁獲勝行為的標識符。每個行為通過將自己的標識符同仲裁器輸出相比較，能夠確定出自己是否已經(jīng)擁有了對仲裁資源的控制權(quán)。

　　機器人在運行時，環(huán)境存在很多不可控因素，機器人的實際運行方式與所期望的有很大差異，有時傳感器徹底失效，有時在信息檢測過程中經(jīng)常出現(xiàn)漏報和誤報錯誤(漏報是指當環(huán)境中存在某種傳感器應該能夠檢測到的信息時，傳感器卻檢測不到;誤報則是指傳感器所檢測到的信息在環(huán)境中是不存在或不正確的)。盡管在重要信息損失或者運動控制命令變質(zhì)的情況下，性能會受到一定程度的影響，機器人程序也應該能夠盡其可能地做到最好，而不是完全徹底地癱瘓。在子系統(tǒng)發(fā)生錯誤或者工作失敗的情況下，系統(tǒng)這種能夠降低水準繼續(xù)工作的能力被稱為優(yōu)雅降級。本文設(shè)計的機器人具有完善的優(yōu)雅降級功能(見圖6)。在碰撞傳感器失效的情況下，防堵轉(zhuǎn)和防靜止行為將保證機器人繼續(xù)完成任務。

　　4機器人仿真及分析

　　對以上提出的基于行為吸塵機器人設(shè)計方案進行仿真，圖7為機器人在模擬房間中清潔任務的仿真界面。機器人采用隨機覆蓋的模式，不知道自己的具體位置，因此不可避免地會再次訪問已訪問過的某個區(qū)域。隨著機器人的運行，覆蓋區(qū)域的增長速度呈遞減趨勢，區(qū)域覆蓋率則可以近似表達為：覆蓋率=(1-e-t/a)其中，f為時間變量;a為一時間常數(shù)。表明了機器人在不訪問舊區(qū)域的情況下進行確定性覆蓋所花費的時間。通過實驗仿真運行情況來看，本文的設(shè)計方案完全可以滿足要求。雖然隨機覆蓋方法沒有確定性覆蓋的低重復性，但他卻能避免確定性覆蓋所帶來的價格、復雜性以及系統(tǒng)脆弱性問題。

　　5 結(jié) 語

　　基于行為的機器人設(shè)計方法不采用價格昂貴的單一類型傳感器去獲取難以達到的精度和可靠性，而是綜合使用多個可靠性相對來說比較差一些的傳感器系統(tǒng)，通過這些系統(tǒng)之間的優(yōu)勢互補使機器人具有更強的魯棒性。

　　作者在結(jié)合傳統(tǒng)的基于行為技術(shù)和傳感器技術(shù)的基礎(chǔ)上，選取最有效的行為搭配構(gòu)建了整個系統(tǒng)，使整個系統(tǒng)的工作效率較傳統(tǒng)的隨機覆蓋有了很大的提高。