g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Optik akış konumlandırmaya dayalı otomatik yol planlama ve temizleme robotu

Li Xuanzhi, Huang Xuming, Jiang Ke, Zheng Shenpeng, Li Chenyun, Chen Guangle, Zhou Jinyi

(Makine ve Elektrik Mühendisliği Okulu, Çin Jiliang Üniversitesi, Qiushi Elektronik Teknolojisi Derneği, Hangzhou, Zhejiang 310000)

: Akıllı evin bir dalı olan süpürme robotları artık çok sıcak. Eksiksiz bir robot konumlandırma ve yol planlama sistemi çok önemlidir. Bu makale, robotun yol planlamasını incelemektedir.Optik akış konumlandırma, makine görüşü ile genişletilen bir teknolojidir. Konumlandırma, robotun gerçek zamanlı iki boyutlu koordinatlarını yansıtabilen kamera tanıma ile gerçekleştirilir. Optik akış konumlandırma ve aralık modülüne dayalı olarak, genel iç mekan arazisi değerlendirilebilir ve optimum bir temizleme rotası planlanabilir. Deneyler, planlama şemasının temelde iç mekan temizlik alanını kapsayabileceğini kanıtladı.

: Süpürme robotu; optik akış konumlandırma; yol planlama

: TP242 belge kimlik kodu: ADII: 10.19358 / j.issn.1674-7720.2017.05.018

Alıntı biçimi Li Xuanzhi, Huang Xuming, Jiang Ke, vb. Optik akış konumlandırmaya dayalı otomatik yol planlama ve temizleme robotu J. Mikrobilgisayar ve Uygulama, 2017, 36 (5): 57-59.

0 Önsöz

Şu anda, piyasadaki süpürme robotlarının yol planlaması ultrasonik, kızılötesi ve diğer sensörler tarafından ölçülen mevcut konuma dayanmakta ve daha sonra ideal yolu planlamak için algoritmalarla birleştirilmektedir. Sensör doğruluğu ve diğer problemler nedeniyle, kesin konum bulunamaz ve bu da robotun kaotik hareket yörüngesi gibi sorunlara yol açar.

Optik akış sensörlerine dayalı robotlar, geleneksel süpürme robotlarının kaotik hareket yörüngeleri sorununu çözebilir. Optik akış sensörü konumlandırma teknolojisine dayalı yol planlama yol bulma sistemi, geniş bir temizleme kapsamına ve yüksek iş verimliliğine sahiptir.O andaki süpürme robotunun konumunu ve hareket yönünü izlemek için bir lazer aralık sensörü ile birlikte benzer bir optik fare konumlandırma ve hareket yer değiştirme ölçüm yöntemi kullanır. Ve izleme ile elde edilen konum, yer değiştirme yönü, hız ve diğer bilgilere göre, robotun çalışma ortamındaki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak izlemek için kamera, elektronik pusula, ultrasonik modül ve lazer telemetre gibi çeşitli sensörlerle donatılmıştır. Çekirdek işlemci, temelde çarpışmasız bir süpürme işlemi gerçekleştirmek için her bir sensör tarafından döndürülen verileri analiz eder ve süpürme robotu tarafından uygulama ortamının çok yönlü temizliğini gerçekleştirmek için süpürme robotunun hareket yolunu planlar.

1 optik akış

Optik akış, görüntü hareketini ifade etmenin basit ve pratik bir yoludur.Genellikle bir görüntü dizisindeki görüntü parlaklığı modelinin görünür hareketi, yani, görme sensörünün görüntüleme düzlemi üzerindeki bir uzay nesnesinin yüzeyindeki bir noktanın hareket hızının ifadesi olarak tanımlanır.

1.1 Hareketli nesneleri tespit etmek için optik akış yönteminin temel prensibi

Bir görüntü spor alanı oluşturan görüntüdeki her piksele bir hız vektörü atayın. Belirli bir hareket anında görüntüdeki noktalar, üç boyutlu nesne üzerindeki noktalara bire bir karşılık gelir.Bu yazışma projeksiyon ilişkisi ile elde edilebilir. , Her pikselin hız vektörü özelliklerine göre görüntü dinamik olarak analiz edilebilir. Görüntüde hareketli nesne yoksa, optik akış vektörü görüntü alanı boyunca sürekli olarak değişir. Görüntüde hareketli nesneler olduğunda, hedef ile görüntü arka planı arasında göreceli hareket vardır ve hareketli nesnenin oluşturduğu hız vektörü, hareketli nesnenin ve pozisyonunun algılanması için komşu arka plan hız vektöründen farklı olmalıdır [1].

1.2 Optik akış sensörü

Optik akış sensörünün (Şekil 1'de gösterildiği gibi) kendi görüntü işleme özelliği vardır.İlke, ışık kaynağından gelen ışığın zeminden alıcıya geri yansımasıdır.Zemin yüzeyinin topografyası farklı olduğu için alıcı kısa bir zaman aralığında iki kare alır. Bir fark var: İşlemci, robotun hareketinin mesafesini, yönünü ve hızını bir algoritma aracılığıyla önceki ve sonraki kareler arasındaki farktan hesaplar.

Optik akış sensörü ile donatılmış bir süpürme robotu ile geleneksel bir çarpışma süpürme robotu arasındaki en büyük fark, farklı konumlandırma yöntemlerinde yatmaktadır. Geleneksel süpürme robotlarının konumlandırma yetenekleri, kaba konumlandırma elde etmek için yalnızca ultrasonik veya kızılötesi aralık modüllerine dayanır. Optik akış sensörü ile donatılmış süpürme robotunun çalışma prensibi, hayatta yaygın olarak kullanılan bir optik fareye benzer. Şekil 2'de görüldüğü gibi, robotun alt kısmında robotun alt yüzeyinin aydınlatıldığı ışık yayan bir diyot bulunmaktadır. Daha sonra, ışığın bir kısmı robotun alt yüzeyinden geri yansıtılır, bir dizi optik mercekten geçer ve görüntüleme için bir ışık algılama cihazına (mikro görüntüleyici) iletilir. Bu şekilde, robot hareket ettiğinde, hareket yörüngesi yüksek hızda alınan bir dizi tutarlı görüntü olarak kaydedilecektir. Ardından, robotun x ve y yönlerinde hareket verilerini elde etmek için robotun hareketinin yönünü ve yer değiştirmesini belirlemek için her bir görüntüyü işlemek için robottaki bir DSP çipi kullanılır. Son olarak, SPI aracılığıyla MCU'ya aktarılır. MCU, robotun [2] hareket yolunu elde etmek için bu verileri işler.

2 Yol planlama algoritması

2.1 Raster Haritaya Genel Bakış

Elfes ve Moravec gibi araştırmacılar, 1985 yılında grid harita yöntemini ortaklaşa tasarladılar. Sözde ızgara haritası yöntemi, bir çevre alanını aynı alana sahip küçük karelere bölmek ve daha sonra incelenen ortamı, her küçük karede engel olup olmadığına göre engelli alanlara ve engelsiz alanlara ayırmaktır. Çevre haritasının dışında. Her karede engellerin varlığı veya yokluğu doğrudan araştırma ortamındaki alana karşılık geldiğinden, temizlik robotu ile donatılmış sensör sistemi ile tespit edilen bilgilere göre ortamdaki her bir karenin bir engel olup olmadığı kolayca anlaşılabilir. Nesne alanı. Sensör sistemi, bu bilgiyi temizlik robotunun kontrol merkezine geri gönderir ve kontrol merkezi, engellerden kaçınma etkisini elde etmek için robotun çalışma yönünü alınan bilgilere göre zamanında ayarlar.

2.2 Izgara yöntemine dayalı temizlik robotunun yol planlama şeması

Çevre haritası oluşturmak için ızgara yöntemini kullanmak, çevre alanını birkaç küçük dikdörtgen hücreye bölmek ve her küçük hücreyi 3 farklı kategoriyle işaretlemektir, bunlar temelde engelli, engelsiz ve temizlenmiş 3 tip hücreye bölünmüştür. alan. Bu şekilde, ortam alanı bir dizi matris ızgarasıyla temsil edilir, ortam haritası oluşturulur ve tüm çevre haritası, ortam ızgara haritası ile gerçek ortam alanı arasındaki eşleştirme ilişkisine göre küçük hücrelerle ayrıştırılır. Çevre haritasının ayrıklaştırılmasıyla birleştirildiğinde, gerçek çevre alanının ayrıklaştırılması gerçekleştirilir. Çevresel ızgara haritasında, engellerin işgal ettiği hücrelerin bir kısmı veya tamamı engel ızgaraları olarak adlandırılır ve hiçbir engelle dolu olmayan hücrelere engelsiz ızgaralar adı verilir ve engelsiz ızgaralar olabilir. Temizlik robotunun çalışıp çalışmadığına göre temizlenecek bir ızgaraya ve üstü bir ızgaraya bölünür.

Tüm ortam alanının uzunluğunun ve genişliğinin L ve D olduğu ve küçük kare hücrenin yan uzunluğunun A olduğu varsayılırsa, ızgaraların sayısı L × D / A2 ve ortam alanı E aşağıdaki küme ile temsil edilebilir: E = {Gij | Gij = 0,1,2; i, j pozitif tamsayılardır} burada Gij ızgarayı, i kare hücrelerin sıralarının sayısını, j ızgaranın sütun sayısını ve Gij = 2 bu konumdaki ızgaranın bir engel olduğu anlamına gelir. Izgara, Gij = 1, konum ızgarasının ızgara olduğu anlamına gelir, Gij = 0, konum ızgarasının temizleneceği anlamına gelir. Izgara haritası yönteminin oluşturulması ve bakımı son derece kolaydır ve inşa edilen çevre haritasındaki her bir ızgara, gerçek ortam alanına [3] karşılık gelir.

2.3 Izgara yönteminde optik akış konumlandırmasının uygulanması

Optik akış konumlandırma, nesnenin hareket durumunu gerçek zamanlı olarak yansıtabilir ve nesnenin iki boyutlu yer değiştirmesini elde edebilir. Şekil 3'te gösterildiği gibi, bir ızgaranın kare kenar uzunluğunun a (a > Süpürme robotunun çapı b) odayı bir ızgaraya böler.

Daha sonra, temizleme robotunun şarj pozisyonunun bulunduğu duvarın köşesinden başlayan ilk ızgara G00, engelsiz ızgara olarak adlandırılabilir. Robot önce bu köşe etrafındaki ortamı algılar, ardından başlangıç noktası olarak şarj noktası ile dikdörtgen bir koordinat sistemi oluşturur, iki boyutlu düzlem hareketinin pozitif yönünü ayarlar ve ardından başlangıç hareket yönünü pozitif x ekseni yönü olarak belirler. Robot, x ekseni boyunca araştırır ve odada x ekseni tarafından işgal edilen ızgaraların sayısını kaydeder.Birden az ızgara varsa, bu da kaydedilir.Şekil 3'teki rota G00 G50'dir ve G50 eksik bir ızgaradır. Duvara çarptıktan sonra robot, y eksenindeki bir ızgaraya hareket edecek ve ardından x ekseninin negatif yönünde hareket edecektir.Tüm keşif süreci bir halı aramasıdır. Bir engelle karşılaşıldığında, robot orijinal halı aramasına göre yoldan sapacaktır.Şekil 3'teki rota G50 G51 G50 G40 G41 G40 G30 G31'dir. Robot, engellerle karşılaşmadan iç ortamı mümkün olduğunca keşfedecek, bir dizi iç mekan ızgarası oluşturacak ve iç mekandaki araziyi kaydedecektir. Robot, sonraki temizlik sırasında bu dizinin verilerini gerçek zamanlı olarak değiştirebilir ve makul bir temizleme rotası planlayabilir.

Izgara boyutu için teoride çok büyük veya çok küçük dezavantajlara sahiptir, bu nedenle algoritmanın çalışmasını kolaylaştırmak ve kör alanı en aza indirmek için ızgara karesinin yan uzunluğu robotun çapından biraz daha büyük olmalıdır. Engellerle karşılaştığınızda, mümkün olduğunca yana doğru yürümeye çalışın ve orijinal koşu parkurunu bozmadan kör alanı en aza indirmeye çalışın.

2.4 Robot yolu planlama sistemi

Sistem blok şeması Şekil 4'te gösterilmektedir. Optik akış sensörü robotun altına takılır ve elde edilen hareket verileri SPI aracılığıyla MCU'ya iletilebilir. Aynı zamanda, lazer mesafe sensörü çevredeki ortamı tüm yönlerde gerçek zamanlı olarak algılar.Makin mesafesinin önceden ayarlanmış değerden daha düşük olduğu tespit edildiğinde, MCU'ya bir sinyal gönderir ve MCU, engellerden kaçınmak için hemen sol ve sağ motorların hızını değiştirir.

3 sonuç

Uygulama, bu şemanın oluşturduğu sistem işlevlerinin temelde gerçekleştirildiğini kanıtlamıştır.Ön şekil Şekil 5'te gösterilmektedir ve optik akış sensörü, robotun alt kısmında yer almaktadır.

Gerçek testten sonra, robot temelde izin verilen sapma aralığında algoritma tarafından planlanan yolu tamamladı ve noktalar, Şekil 6'da gösterildiği gibi LCD'de görüntülenir.