一种基于移动机器人的室内气味源定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及机器人智能领域，特别设及一种基于移动机器人的室内气味源定位方 法。
【背景技术】
[0002] 机器人气味源定位是机器人寻源问题，又称为机器人主动嗅觉。自上世纪九十年 代开始，一些学者从自然界生物依靠嗅觉找配偶、捜寻食物、躲避天敌等生活习性中受到启 发，将气味传感器与移动的机器相结合，"主动"的对气味源进行定位，就是使用移动机器 人，W主动的形式发现、跟踪烟羽并确定位置对气味源定位的过程。烟羽是指气味/气体 分子从源头被释放出之后，在风的作用下其扩散的轨迹像羽毛一样在空气中飘扬。气味源 定位的应用广泛地存在于生产生活中，特别是在恶劣环、有毒（污染）、存在易爆易燃品等 危险环境中，辅助人类完成复杂与危险任务，例如，寻找有毒气体泄漏源、灾难中捜寻伤员、 检查违禁物品W及进行反恐排爆等。考虑到实际情况，室内机器人的主动嗅觉很有意义，因 为气味源定位多用于排除危险的有害气体，在室内环境中，有害气体的扩散较慢，滞留时间 长，对室内气味源的定位方法研究是至关重要的。
[0003] 气味源定位分为烟羽发现、烟羽跟踪和气味源确认Ξ大部分，机器人开始工作时 可能不在烟羽覆盖区域，则检查不到气味信息，机器人从非烟羽覆盖区域到烟羽覆盖区域 的过程为烟羽发现；从烟羽覆盖区域到气味源附近的过程为烟羽跟踪；最后，确定气味源 位置的过程为气味源确认。烟羽跟踪与确认的过程比较复杂，是气味源定位的重点与难点， 现有的定位方法通常比较复杂，效率不高，在危险状态下不能快速定位。
【发明内容】
[0004] 为了解决气味源定位复杂的问题，本发明提出了一种基于移动机器人的室内气味 源定位方法，移动嗅觉机器人选用基于飞思卡尔小车为移动平台，搭建扩展处理器模块、传 感器模块、和电源模块。使用遇边界折回的Z字形算法进行烟羽发现，使用改进的加权矢量 引导算法进行烟羽跟踪，最后通过质量通量散度法进行气味源确认。
【附图说明】 阳0化]图1 :移动嗅觉机器人系统框图。
[0006] 图2 :气味传感器系统结构图。
[0007] 图3 :本发明气味源的定位流程。 阳00引图4 :实验室场景布置。
【具体实施方式】
[0009] 参见图1，本发明的移动嗅觉机器人主要包括CPU控制模块、车体机械模块、传感 器模块、电机控制模块和电源管理模块。
[0010] 车体机械模块采用飞思卡尔小车，飞思卡尔小车拥有良好的机动性能，选择合适 的处理器就能够处理嗅觉定位问题。本发明采用飞思卡尔小车做为移动平台载体，扩展了 处理器模块、传感器模块、和电源模块。
[0011] 电机控制模块用于控制和驱动小车，电机控制模块选用直流电动机，为单驱动小 车，驱动方式选用最为常见的定频脉宽调制（PWM)。电源模块用于给机器人各个模块供电。
[0012] CPU控制模块是嗅觉机器人控制的核屯、，负责外部信号的数据处理W及决策算法 的实现。本系统选用的处理器为飞思卡尔的S12XS系列的16位微控制器，用于实现数据或 程序存储。
[0013] 传感器模块的传感器主要有：气味传感器、避障传感器和风速风向传感器，此外还 有机器人行走速度传感器、机器人行走角度传感器等。
[0014] 气味传感器也就是所谓的电子鼻，目的是在功能和结构上模拟生物个体的嗅觉系 统，能够做到气体或气味的定性定量识别，图2是电子鼻系统结构图。本发明实施例W酒精 作为对象，定位酒精气味的来源，选用半导体气味传感器作为酒精气味传感器。
[0015] 本发明有Ξ个酒精气味传感器，其中两个分别安装于小车主动轮的两侧，第Ξ个 安装于小车的正前方。安装在主动轮位置的是为了小车能够根据酒精气味传感器采集的信 息及时准确的做出动作。小车正前方的传感器作用一是跟另外两个传感器实现浓度梯度算 法；二是决定小车目前的工作状态。
[0016]由于气体的扩散是不间断的，所W气味传感器提供的数据不能直接使用。本发明 对传感器所采集数据进行二值化处理，常用的处理方法是固定浓度阔值法，但是当风速较 大，气流速度较快，传感器接触烟羽的时间往往很短，运时，固定浓度阔值法就很难起到效 果，因此本发明提出加权累加法，可表示为：
[0017]
[001引办,）为tk时间段内的烟羽浓度，在tk时间段内，气味传感器器在η个点读取气味 浓度值，获得η个值Cki，对其值累加，λki为各点浓度值的权重，其值跟机器人的移动速度 成反比，其中i= 1，2,......，η。
[0019] 避障传感器也就是测距传感器，本发明选用超声波传感器作为测距传感器，型 号是URF04,该模块性能稳定，测度距离精确，盲区为2畑1，精度可达0. 3畑1，探测距离为 2cm-450cm。本发明有Ξ个超声波传感器，其中两个分别安装于小车前轮的两侧，一个安装 于小车头部前中央处。当机器人开始行走时，超声波只向正前方发送脉冲，当发现障碍物 时，超声波传感器进行扇形扫描，根据扫描结果，通过余弦定理计算，可W判断障碍物的水 平方向的大小半径，当障碍物的半径超过5cm时，认为前方障碍物为边界，不再进行扫描判 断，改为发送正向脉冲，判断是否与障碍物的距离小于15畑1，小于15cm小车90度方向掉头。 当扫描发现障碍物的半径没有超过5cm，在扫描障碍物特征消失时，立即反方向扫描，确定 障碍物目标，认为该障碍物为可疑气味源。
[0020] 风速风向传感器可W测量风向和风速，输出电压或电流信号，还能支持RS485总 线，本发明选用电压型输出信号。
[0021] 图3是本发明气味源的定位流程，定位流程主要包括烟羽发现、烟羽跟踪和气味 源确认Ξ个过程，启动机器人到发现气体浓度阔值A为烟羽发现阶段，然后进行烟羽跟踪 到发现气体浓度阔值B，最后进行气味源确认。 阳0巧 1.烟羽发现
[0023] 烟羽发现过程是机器人从启动开始到发现烟羽之前的过程，在此过程中，需要用 最短时间发现烟羽的痕迹，所W关于该过程算法的设计要满足尽可能短的时间能够捜索更 多的区域，本发明的机器人使用遇边界折回的Z字形算法进行烟羽发现，在机器人行进过 程中，气味传感器不断检测气体浓度，将气体浓度信息传输给CPU控制模块，当检测到的气 体浓度达到阔值A时，CPU控制模块确定发现烟羽，进入烟羽跟踪阶段。遇边界折回的Z字 形算法是本领域的公知算法，此处不再寶述。
[0024] 2.烟羽跟踪
[0025] 烟羽跟踪使用能够利用风向信息和气味浓度梯度信息的改进加权矢量引导算法 其标准的公式为：
[0028] 在进入烟羽跟踪阶段后，机器人CPU控制模块首先建立一个室内的X-Y轴坐标系， 通过上述两个公式决定小车的运动，烟羽跟踪可W分为连续的多个阶段，du和diy是第i个 阶段机器人在X轴和y轴方向运动分量，机器人根据上述两个运动分量行走完后，就进入第 i+1个阶段，然后重新根据上述两个公式计算运动分量，如此重复，直到烟羽跟踪阶段结束。 其中，a为气体浓度梯度权重，q为气体实时浓度，t为烟羽跟踪进行的时间，D为机器人步 长，V。和VU分别为风速y轴和X轴方向的分量。ε为一个很小的值，本发明取最小有效 风速的十分之一。
[0029] a是一个变量，当浓度值较小时，风速信息起主导作用，a-般取较小值，有助于机 器人快