智能輪椅導(dǎo)航系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)
0引 言
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/86688.htm智能輪椅作為醫(yī)療護(hù)理領(lǐng)域的服務(wù)機(jī)器人,其應(yīng)用大量使用了移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)。在智能輪椅的研究中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)有導(dǎo)航系統(tǒng)、控制和能源系統(tǒng)、人機(jī)接口,但由于整個(gè)輪椅系統(tǒng)以人為中心,所以在研究中要解決的核心是輪椅的安全導(dǎo)航問題。所謂導(dǎo)航即是指移動(dòng)機(jī)器人按照預(yù)先給定的任務(wù)命令,根據(jù)已知的地圖信息作出全局路徑規(guī)劃,并在行進(jìn)過程中,不斷感知周圍的局部環(huán)境信息,自主地作出各種決策,并隨時(shí)調(diào)整自身位姿,引導(dǎo)自身安全行駛到達(dá)目標(biāo)位置。
本文對(duì)智能輪椅導(dǎo)航中的核心問題進(jìn)行了分析,指出了現(xiàn)行研究中涉及的各項(xiàng)技術(shù)進(jìn)展情況及出現(xiàn)的不足,并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)要描述。 1 系統(tǒng)定位
智能輪椅定位也就是環(huán)境信息獲取,是指在運(yùn)動(dòng)過程中利用自身傳感器,實(shí)時(shí)確定其在工作環(huán)境中參考坐標(biāo)系下相對(duì)于全局坐標(biāo)的位置和姿態(tài)。
定位技術(shù)可以分為2大類:基于機(jī)器視覺的定位技術(shù)和基于非計(jì)算機(jī)傳感器的定位技術(shù)。常用定位方法有光碼盤、慣性陀螺、磁羅盤、路標(biāo)匹配等。每一種方法各有優(yōu)點(diǎn)及局限性,在實(shí)際應(yīng)用中智能輪椅實(shí)際綜合采用了幾種方法提高定位系統(tǒng)的精度和可靠性,但精確度離用戶正常使用有一定距離,所以如何提高定位的精度和效能是將來要著重研究的問題之一。
傳感器的選擇在定位中很重要。根據(jù)定位技術(shù)的不同,傳感器又可分為視覺和非視覺傳感器。目前常用的傳感器有超聲測(cè)距傳感器、CCD攝像機(jī)、紅外傳感器、激光傳感器、GPS等。由于超聲避障實(shí)現(xiàn)方便、技術(shù)成熟、成本低,成為智能輪椅常用的定位方法,應(yīng)用中采用多個(gè)超聲測(cè)距傳感器,用超聲測(cè)距傳感器探測(cè)障礙物的距離,然后判定機(jī)器人當(dāng)前所在的位置。
2 信息融合技術(shù)
從傳感器得到的信息不能保證完全可靠和正確,可能會(huì)造成對(duì)實(shí)物存在的誤判或?qū)ζ渚嚯x的檢測(cè)產(chǎn)生誤差,這時(shí)我們可以采用概率法、綜合多次觀測(cè)法、多傳感器信息融合法等進(jìn)行處理,其中多傳感器信息融合法的研究成為近幾年的熱點(diǎn)。
所謂信息融合可以廣義地概述為這樣的一種過程,即把來自多傳感器的數(shù)據(jù)和信息,根據(jù)既定的規(guī)則分析、結(jié)合為一個(gè)全面的情報(bào)報(bào)告,并在此基礎(chǔ)上為系統(tǒng)用戶提供需求信息,諸如:決策、任務(wù)、航跡等。在傳感器信息融合中,采用多種類的傳感器是很有必要的。多傳感器信息融合技術(shù)已經(jīng)表現(xiàn)出單一傳感器無法比擬的優(yōu)越性,通過合成,可以得到比從任何單個(gè)輸入數(shù)據(jù)中獲得更多更可靠的信息。
如何融合這些互補(bǔ)或冗余的傳感器信息并得到更全面反映環(huán)境特征的信息方法尤為重要。在研究中最為關(guān)鍵的部分是信息融合算法的研究,人們已經(jīng)提出了多種應(yīng)用于不同系統(tǒng)的多傳感器信息融合算法,這些算法可以分為2類:隨機(jī)類方法和人工智能方法。
(1)隨機(jī)類方法
這類方法研究對(duì)象是隨機(jī)的,在多傳感器信息融合中常采用隨機(jī)類方法包括很多,如:加權(quán)平均法、統(tǒng)計(jì)決策理論、聚類分析法、小波變換法、Bayes推理方法、Dempster-Sharer的證據(jù)理論、Kalman濾波融合算法等。
(2)人工智能方法
近年來用于多傳感器數(shù)據(jù)融合的計(jì)算智能方法有:模糊集合理論、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗集理論和支持向量機(jī)等。其中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種傳感器信息融合是近幾年來發(fā)展的熱點(diǎn)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯(cuò)性、層次性、可塑性、自適應(yīng)性、聯(lián)想記憶和并行處理能力,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法相結(jié)合進(jìn)行信息融合技術(shù)的研究,效果顯著,己形成一種研究趨勢(shì)。比如小波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Kalman濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Dempster-Shafer的證據(jù)理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模糊聚類與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
今后的多傳感器信息融合技術(shù)主要集中在算法的改進(jìn)和新算法的出現(xiàn)、微型傳感器的研制以及多層次的信息融合3個(gè)方面。
3 路徑規(guī)劃問題
路徑規(guī)劃是指在障礙物環(huán)境中,為智能輪椅從起點(diǎn)到終點(diǎn)尋找一條無碰路徑,并按照一定的原則進(jìn)行優(yōu)化,找出一條最優(yōu)路徑。路徑規(guī)劃問題包含2個(gè)方面的內(nèi)容:首先是環(huán)境模型的建立;其次是路徑規(guī)劃算法的設(shè)計(jì)。
(1)環(huán)境模型的建立
環(huán)境建模是路徑規(guī)劃的前提,對(duì)于靜態(tài)已知環(huán)境,已有不少成功的研究成果,其建模技術(shù)也較為成熟。對(duì)于部分已知或完全未知環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題一直沒有得到完善的解決,其根本原因在于對(duì)環(huán)境的分辨率與環(huán)境信息存儲(chǔ)量的矛盾。
環(huán)境建模大致有3類:網(wǎng)絡(luò)墩?qǐng)D模型、柵格模型和層次結(jié)構(gòu)模型。網(wǎng)絡(luò)燉模型包括自由空間法、頂點(diǎn)圖像法、廣義錐法等,是對(duì)環(huán)境的高層次的描述,計(jì)算量很大,對(duì)傳感器精度要求較高;柵格模型是將空間劃分為大小相同的柵格,模型建立簡(jiǎn)單,但搜索空間很大;層次結(jié)構(gòu)模型是按照數(shù)據(jù)區(qū)域的一致性判別準(zhǔn)則和空間遞規(guī)分解原理對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模,采用此種模型壓縮了搜索空間,且很容易用傳感器的信息對(duì)模型進(jìn)行更新。
(2)路徑規(guī)劃算法
根據(jù)智能輪椅對(duì)環(huán)境信息了解情況的不同,路徑規(guī)劃可以分為2種類型:全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。其中,全局路徑規(guī)劃需要知道關(guān)于環(huán)境的所有消息,并產(chǎn)生一系列關(guān)鍵點(diǎn)作為子目標(biāo)點(diǎn)下達(dá)給局部路徑規(guī)劃系統(tǒng)。而局部路徑規(guī)劃則只需要距離機(jī)器人較近的障礙物信息,在運(yùn)動(dòng)過程中根據(jù)傳感器的信息來不斷地更新其內(nèi)部的環(huán)境信息,規(guī)劃出一條從起點(diǎn)或某一子目標(biāo)點(diǎn)到下一子目標(biāo)點(diǎn)的優(yōu)選路徑。 比較一些路徑搜索算法,尋求更優(yōu)解;進(jìn)一步研究對(duì)活動(dòng)障礙的勢(shì)態(tài)分析,給出避障策略這2個(gè)方面是機(jī)器人路徑規(guī)劃所要解決的主要問題。根據(jù)對(duì)環(huán)境信息了解的完整程度,路徑規(guī)劃可采用不同的算法。對(duì)于全局路徑規(guī)劃常采用的算法有:可視圖法、自由空間法和柵格法等。局部路徑規(guī)劃常采用的方法有:人工勢(shì)場(chǎng)法、遺傳算法和模糊邏輯算法等。
近年來在這些傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上,對(duì)這些方法有了進(jìn)一步的融合與擴(kuò)展,如:基于遺傳算法路徑規(guī)劃--二維路徑編碼問題簡(jiǎn)化為一維路徑編碼問題,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障方法--基于實(shí)際誤差函數(shù)和隸屬函數(shù)法,基于激光雷達(dá)的路徑規(guī)劃方法--角度勢(shì)場(chǎng)法,虛擬力場(chǎng)法--動(dòng)態(tài)柵格法與勢(shì)場(chǎng)法結(jié)合。
4 結(jié)論
以上對(duì)于在智能輪椅導(dǎo)航研究中涉及的方法和思路進(jìn)行了較為全面的探討,同時(shí)這些研究方法也適用于移動(dòng)機(jī)器人。具有較好的規(guī)劃能力、實(shí)時(shí)性和實(shí)用性的智能輪椅的研究,是將來研究的核心技術(shù),也是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。
評(píng)論