编号：201301143哈尔滨工业大学大一年度项目结题报告越野避障机器人的研究项目名称：项目负责人：学号：联系电话：电子邮箱：院系及专业：指导教师：职称：联系电话：电子邮箱：院系及专业：哈尔滨工业大学基础学部制表填表日期：2014年7 月9日1一、项目团队成员（包括项目负责人、按顺序）二、指导教师意见三、项目专家组意见四、项目成果1摘要自从我们小组确定了《越野避障机器人的研究》这一科创项目后，以小组合作的形式进行了为期一学期的学习，主要针对其中的控制系统进行测试与运行。

我们学习了传感器的使用以及相关运动指令的编程，并达到了预期效果。

目前，我们能初步的控制机器人使之按照预定程序有效避障，课题目标基本达成，并采用实例展示。

有效避障运动编程关键词：避障机器人（一）课题背景1.项目意义自从1959年世界上诞生了第一台机器人以来，机器人技术取得了长足的进步和发展至今已发展成为一门综合性尖端科学。

机器人技术的发展集成了多学科的发展成果，代表高技术的发展前沿，是一个国家高科技水平和工业自动化程度的重要标志和体现。

随着计算机技术和遥控技术的迅猛发展，机器人正向多功能、多领域、智能化方向发展，各种用途的机器人如仿生机器人，灭火机器人，越野机器人等已开始研发、生产、应用并取得了不错的效果。

而在近期发生的一系列自然灾害中避障探路机器人更是发挥了重要的作用。

作为越野机器人的一个重要分支，它是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统，能够在大范围运动，广泛的为人类承担各种任务，不只是搜救，更能完成深海地貌分析等多种任务。

因此对越野机器人的避障技术研究无疑具有现实意义。

2.研究现状随着计算机技术、传感器技术的发展和进步，避障探路机器人向实用化、智能化、系列化进军，日本、德国、美国都取得了各方面的先进研究成果。

我国的研究从八五期间开始，至今在清华大学，哈尔滨工业大学，中科院自动化所，浙江大学等都取得了可喜的研究成果。

目前，我国避障探路机器人的研究发展水平还和发达国家有一定的差距。

避障探路机器人的研究一直是一个重大的主题，它要求机器人必须能在具有障碍物的复杂环境中完成局部在线避障，需要解决三个重要问题：障碍物在空间的位置方向的精确检测；所获信息的分析和环境模型的建立；使机器人安全避障的策略。

目前机器人的环境建模方法有以下几种：可视图法(VGraph)：由Nilsson在1968年提出的，其算法简单且能找到最短路径，但是由于其缺乏灵活性，在障碍物较多时，搜索时问将会很长并且要求障碍物的形状不能接近圆形，因此现在限制了其实际的应用。

进而现在通常采用基于切线图法(Tangent Graph)和Voronoi法的改进可视图法。

栅格法(Grid)：由W．E．Howden在1968年提出的，是目前研究较广泛的路径规划方法。

其中栅格的大小影响着环境信息存储量的大小和时间的长短。

栅格划分越大，环境信息的存储量越小，分辨率越低，复杂环境下的避障效果越差，时间越短；栅格划分越小，环境信息的存储量越大，分辨率越高，复杂环境下的避障效果越好，时间越长。

除以上几类外，还有自由空间法，拓扑法，人工势场法等。

而智能避障方法更优于传统法在未知或者是部分未知的环境下通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，并使机器人自主获得一条无碰撞最优路径，是现在研究移动机器人避障热点之一。

上诉所提到的智能方法在机器人路径规划技术中已收到广泛的重视及研究，在障碍物环境已知或未知情况下，均取得了一定的研究成果。

3.发展趋势2机器人避障技术展望：机器人的避障及其路径规划技术已经取得了丰硕的研究成果，相应的方法也更加的成熟，特别是对周围环境一直情况下的全局避障路径规划，其理论研究已经比较完善目前比较活跃的领域是研究在环境未知情况下的局部避障路径规划，目前存在的算法设计均具有一定局限性，如人工势场算法的局部极小值，智能算法需要存储空间大，避障路径规划时间不确定等。

目前研究主要集中于以下几方面：对未知复杂环境信息的研究指标需要进一步提高；多传感器信息融合用于避障路径规划等。

（二）课题研究内容与方法1.研究内容：（1）加深对VCJ语言的了解，逐步由简单的框图向可以实现更多功能的VJC 代码过度，实现更复杂的编程操作。

（2）了解传感器，实现对传感器熟练的运用。

（3）对越野路况相关的研究，实现在不同路况下机器人的良好运转。

2.研究方法：（1）多次实验，收集不同数据进行处理，调整机器人中的功率，速度以及传感器的参数，使得机器人能够按照预想的轨迹运行。

（2）运用VJC中传感器模拟模块，对对传感器进行了模拟，减少了反复实际实验的需要的时间，并且对某些没有添加的传感器也进行了模拟实验，从而加深了对于整个机器人传感系统的了解。

（3）由简单的单一越野路径过渡到多种环境下的越野路径，逐步实现多种环境内运行。

（三）研究成果由于我们使用的已经成型的机器人，我们着重研究的是传感器。

1.红外传感器：能力风暴运用了2只红外发射管（970nm）和一只红外接收模块构成红外传感系统（见图1），主要用来检测前方、左前方和右前方的障碍，检测距离范围为10～80cm。

用户可以通过调节两个电位器来调节左右两个红外的检测距离，顺时针红外发射强，检测距离远，逆时针红外发射弱，检测距离近。

红外接收器红外光发射器1 图造成接收信号始终表现为有障碍。

在机器人的上盖中传播，注意强红外线可以穿透塑料，3解决办法是在红外发射管上套上黑纸环，使其侧面不能透出红外线。

同时也要避免地面的反射影响。

逆时针将电位器旋转到底时将关闭红外线发射管。

主板中的XT2为38kHz的晶体，它将红外光发射的调制频率固化在38KHz左右，这是红外接收模块中带通滤波器的中心频率。

红外接收模块集成了红外接收管、前置放大器、限幅放大器、带通滤波器、峰值检波器、整前电路和输出放大电路，灵敏度很高。

有时从红外管侧面和后面漏出的红外光也会被接受模块探测到，在能力风暴智能机器人上，两个红外发射管和一个红外接收器都是先装在套管里再固定在外壳上的，有效的避免了这种情况的发生。

用户在自己扩展红外传感器时，如果遇到这种情况，只需用黑胶布把发射管的侧面和后部包住即可。

红外传感器是靠发射并接收由障碍物反射回来的红外光来判断是否有障碍（如图2）。

图2中所示即为前方有障碍时的情况，红外光以60度的散角向外发射，阴影区域分别是左右两个红外的反射光区域，而红外的接收模块正好处于左右两个反射光区域内，能接收到左右两个红外发射管的反射光，由前所述即认为此时前方有障碍，事实也是如此。

2 红外测障原理图图，在程序运行过程中此库函数仅在语言中，红外传感器的库函数是ir_detector()在JC 对话窗口中输入如下程序块：在JC被调用到时执行一次，即采集数据一次。

{while(1){printf(ir=%d\n, ir_detector());wait(0.5);}}（表示此时没有障上显示：ir=0 能立即编译这一段程序并下载运行，按回车，JCLCD3碍）。

如图的值ir用一张白纸分别挡在能力风暴智能机器人的前方、左方和右方，液晶显示器上显示的都不一样，可总结如下：前方右方左方无障碍 0 1 2 4 十进制表示：红外传感器检测障碍的过程如下：4左右发射管均关闭，红外探测器探测一次当前信号，并保存下来以跟后面采集到的数据比较。

图3 红外测障流程图当程序中调用ir_detector()时，启动红外发射探测系统。

首先，左红外发射管发射一次，延时1ms后红外探测器探测一次信号；然后，右红外发射管发射一次，延时1ms后红外探测器探测一次信号，红外探测器采样一次信号的时间为0.064ms。

红外探测器通过PE4口采样当前值，并保存下来。

由于先后时间的不同，就可以分别探测左右两边的红外信号。

调用一次ir_detector()函数，红外探测系统开启一次。

完成后，左右发射管关闭2.光敏传感器：能力风暴智能机器人上有2只光敏传感器（见图4），它可以检测到光线的强弱。

光敏传感器其实是一个光敏电阻，它的阻值受照射在它上面的光线强弱的影响。

能力风暴智能机器人所用的光敏电阻的阻值在很暗的环境下为几百ＫΩ，室内照度下几ＫΩ，阳光或强光下几十Ω。

在JC语言中，光敏传感器的库函数是：左光敏，photo(1)；右光敏，photo(2)。

在程序运行过程中库函数仅在被调用到时执行一次，即采集数据一次。

在VJC交互式调试对话窗口中输入如下程序块：{while(1){printf(photoleft=%d\n,photo(1));wait(0.5);}5}改变照射在左光敏电阻上的光线强弱，可观察到读数的变化。

可发现光越暗，数字越大；光越强，数字越小。

4图5图麦克风：3.是能够识别声音声强大小的声音传感器能力风暴智能机器人上的麦克风(microphone)。

（见图6），在程序运行过程中此库函数仅在microphone( )JC语言中，声音传感器的库函数是在被调用到时执行一次，即采集数据一次。

交互式调试对话窗口中输入如下程序块：在VJC{while(1){printf(mic=%d\n, microphone());6wait(0.1);}}mic = 12LCD上显示：按回车，JC能立即编译这一段程序并下载运行，如果周围的环境很静（表示此时很安静）。

6图的值不断变化。

它的变化范围是microphone对着microphone发出一些声音，可以看到。

0～255（四）创新点由于我们的机器人只有红外传感器，我们分析了传感器的使用方法和用途，在研究过程中，光敏传感器，光传感器和麦克风，所以我们充分利用传感器，更好的实现避障功能。

另外为了给大家直观的了解，我们在研究成果中展示实际案例，让观者知道我们做了什么。

（五）结束语经过一学期的学习，我们小组对机器人有了更深的认识，但我们也深深地发现，在机器人方面还有很多很多的东西有待我们去探索。

尤其是后期的学习，我们更是深刻的认识到机器人发展前途十分广阔，我们相信，机器人必定会在未来有更加广泛的应用。

而且在这一学期的合作学习过程中，我们这个小组的成员间的关系融洽了很多也默契了很多，我们也更懂得怎样与他人合作，这些都是宝贵的收获，必定会在以后的学习，生活中大有裨益。

（六）经费使用情况7（七）附录1.参考文献[1]郁有文，常建.传感器原理及工程应用[M].陕西：西安电子科技大学出版社， 2000.[2]陈怀琛，黄道君.控制系统CAD及MATLAB语言[M].电子工业出版社.[3]赵守忠，夏勇.传感器技术及其应用[M].安徽：中国科学技术大学出版社，1997.[4]程跃.,智能机器人的应用与发展[J]. 农业科技推广, 2005 (7) : 37.王磊，[5]蔡自兴，机器人学。