本发明涉及智能控制和通讯领域，是为智能运动装置提供一种基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统与控制方法。
背景技术：
近些年来无人机、无人艇、无人车等智能运动装置层出不穷，无人机被广泛用于航拍、电影、新闻、农业、消防、救援等领域，无人艇则被广泛应用于安防巡逻、水质监测、水域测绘等领域，无人车则被广泛用于勘探、消防、救援、交通、运输等领域，给人们的生活和工作带来了极大的便利。传统的无线通信控制方法有蓝牙控制、wifi控制、电台控制、zigbee技术等，不仅受到距离的限制且容易受到外界环境的干扰，现如今作业环境日渐复杂，智能运动装置需要更加高效、稳定的运动控制系统、控制方法以及更好的环境适应能力。
基于上述情况，本发明提供一种基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统与控制方法，采用gprs的网络透传模式，使用指定传输协议实现远程无线网络控制，在3g/4g网络全覆盖条件下，不受距离限制，传输过程更加稳定、高效；并且能够在ros平台下结合opencv使用深度摄像头获取深度信息，利用各种传感器协同作用，来模拟生物对周围环境的感知，实现自主避碰、路径规划等功能。
技术实现要素：
本发明需要解决的技术问题是：针对现有技术缺陷，提供一种基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统与控制方法，使信息传输过程更加高效、稳定，在3g/4g网络全覆盖条件下，传输不受距离的限制，并且能够让智能运动装置模拟生物感知周围环境，实现自主避碰、路径规划等功能。
本发明解决其技术问题采用以下的技术方案：
本发明提供的仿生运动控制系统，是一种基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统，该系统包括以串口、usb口相连的信息采集单元、中央控制器、通讯单元、图像处理单元，通讯单元利用gprs的无线通讯功能与云平台服务器建立连接。
所述信息采集单元包括深度摄像头、温湿度传感器、姿态传感器、gps卫星定位，用来采集自身姿态、位置信息，还可模拟动物监测周围环境，感知周围环境中物体的位置、大小以及距离设备本身的距离，从而作出自主避碰动作，并根据指定的任务实现在复杂环境中最优路径的规划及选择。
所述温湿度传感器、姿态传感器、gps模块均使用串口与中央控制器相连，深度摄像头使用usb口与图像处理单元相连；所述中央控制器采用stm32作为主控芯片，对信息采集单元采集的数据进行解析、处理及运算，控制通讯单元、云平台服务器、图像处理单元协同工作，控制方式为手机app移动端控制和网络端控制；主控芯片通过数据线与仿生运动控制系统中的电机驱动模块相连，起到控制电机的双向转动、稳定电机转速和限流的作用。
本发明提供是仿生运动控制方法，是一种基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制方法，该方法包括运动设备的远程无线网络控制、运动设备信息的上报、运动设备的速度控制、运动设备自主避碰、运动设备无障碍物路径规划和运动设备有障碍物路径规划步骤。
上述方法中，所述的运动设备的远程无线网络控制步骤，具体为：
第一步：使用gprs模块建立通讯连接，首先对gprs进行初始化，为设备进行id编号，用于登录云平台；然后采用gprs的网络透传模式进行数据传输；
第二步：设置gprs的波特率为115200，采用tcp长连接的连接方式，配置连接网址及端口，使之与云平台服务器进行连接；
第三步：使用id登录云平台，通过指定传输协议将控制指令发送至gprs模块，再由串口传输至单片机进行解析处理，控制引脚输出高低电平、电压值输出值大小，再经过电机驱动模块来驱动电机，从而实现运动设备的远程无线网络控制。
上述方法中，所述的制运动设备信息的上报步骤，具体为：
第一步：通过信息采集系统采集运动设备自身的位置、姿态以及设备周围环境物体的位置、大小以及温湿度等信息，采集的信息通过串口传输至stm32单片机；
第二步：采集系统采集的信息经单片机进行解析处理，解析后的数据由串口发送至gprs模块，再经gprs打包使用指定传输协议发送至云平台服务器，用户使用id登录在显示界面就可实时监测设备位置、姿态及设备周围环境。
上述方法中，所述的运动设备的速度控制步骤，具体为：
第一步：通过云平台网络端或手机app移动端发送速度控制指令，指令由gprs通讯模块接收；
第二步：接收的指令经单片机进行解析处理，速度控制采用脉宽调制法，通过调整占空比来控制输出电压大小，电机最大转速为v，占空比d＝t/t，则当前占空比下的电机转速v1＝v*(t/t)，从而实现运动设备的速度控制。
上述方法中，所述的运动设备自主避碰步骤，具体为：
第一步：在ros平台下，通过深度摄像头采集运动设备周围环境信息，获取物体空间点云的(x，y，z)三维坐标信息、物体距离摄像头中心处的距离及物体轮廓图；
第二步：通过物体到摄像头的距离不同，对点云图进行颜色渲染，规定黑色为物体距离摄像头小于0.5m，用中轴线将图像分为左右两个区域，当左边黑色区域大于80％时就判断左边有障碍物。根据深度点云图采用局部避障动态窗口算法，即将有限的速度和加速度形成一个由直线速度ν、旋转速度ω速度矢量空间，将设备局部避障问题归结为速度矢量空间上的约束优化问题，在速度对(ν,ω)集合中进行采样，并模拟设备在这些速度下一定时间内的轨迹，得到多组轨迹数据，利用评价函数对这些轨迹数据进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动设备运动，就可模拟生物选出避开障碍物的局部最短路径，控制单片机引脚输出高低电平，从而控制电机做相应避障动作，从而模拟生物实现自主避开障碍物。
上述方法中，所述的运动设备无障碍物路径规划步骤，具体为：
第一步：首先由gps和姿态传感器获取设备当前的经纬度、方位角等信息，信息经单片机进行解析处理，用于显示设备当前在地图上的位置以及设备当前的姿态；
第二步：在地图上选择目的地，根据设备当前位置、姿态及周围环境选取最优路径，以目的地的经纬度、方位角作为输入，信息用指定传输协议发送至gprs模块；
第三步：信息由串口传至单片机运算处理，与当前设备经纬度、方位角进行比对，航向偏差设定为±5°，判断当前位置方位角与目的地方位角是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备进行偏航调整，若在阈值范围内则控制设备执行前进动作，在执行动作的同时实时更新设备当前的经纬度、方位角信息，判断当前设备是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备当前姿态进行调整，设定距离目的地在到达目的地前始终对设备当前方位做出判断、调整，使设备航向在设定的航向偏差范围内。
上述方法中，所述的运动设备有障碍物路径规划步骤，具体为：
第一步：首先由gps和姿态传感器获取设备当前的经纬度、方位角等信息，信息经单片机进行解析处理，用于显示设备当前在地图上的位置以及设备当前的姿态。
第二步：在地图上选择目的地，根据设备当前位置、姿态及周围环境选取最优路径，以目的地的经纬度、方位角作为输入，信息用指定传输协议发送至gprs模块。
第三步：在判断没有到达目的地时，对自身航向、姿态进行调整，信息由串口传至单片机运算处理，与当前设备经纬度、方位角进行比对，航向偏差设定为±5°，判断当前位置方位角与目的地方位角是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备进行偏航调整，若在阈值范围内则控制设备执行前进动作，在执行动作的同时实时更新设备当前的经纬度、方位角信息，判断当前设备是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备当前姿态进行调整，设定距离目的地在到达目的地前始终对设备当前方位做出判断、调整，使设备航向在设定的航向偏差范围内。
第四步：当航向偏差在阈值范围内时，对周围是否存在障碍物进行判断，在ros平台下，通过深度摄像头采集运动设备周围环境信息，获取物体空间点云的(x，y，z)三维坐标信息、物体距离摄像头中心处的距离及物体轮廓图。通过物体到摄像头的距离不同，对点云图进行颜色渲染，规定黑色为物体距离摄像头小于0.5m，用中轴线将图像分为左右两个区域，当左边黑色区域大于80％时就判断左边有障碍物，根据深度点云图采用局部避障动态窗口算法，即将有限的速度和加速度形成一个由直线速度、旋转速度速度矢量空间，将设备局部避障问题归结为速度矢量空间上的约束优化问题，在速度对集合中进行采样，并模拟设备在这些速度下一定时间内的轨迹，得到多组轨迹数据，利用评价函数对这些轨迹数据进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动设备运动，就可模拟生物选出避开障碍物的局部最短路径，控制单片机引脚输出高低电平，控制电机做相应避障动作，从而模拟生物实现自主避开障碍物、最优路径选择。当检测到设备运行路径上无障碍物时，执行前进动作1s，重复上述步骤直到设备到达设定目标点。
本发明与现有技术相比具有以下主要的有益效果：
1.采用gprs网络透传模式，使用指定的传输协议，在移动3g/4g网络环境下实现对运动设备远程无线网络控制，使得传输过程更加高效、稳定，移动通信方式在无线网络信号覆盖下均可扩展、无线通信技术的联网时间只需要数秒，传输速率可达38.4kbps，且在3g/4g网络全覆盖条件下不受距离的限制，抗干扰能力强，在确保系统功能和性能稳定的同时，对系统电路进行了优化，功能模块均采用贴片式，贴片元器件如电阻、电容采用规格为0603的封装；外部供电部分采用单路输入的多路电平匹配电路对各模块供电；模块主芯片与单片机采用串口直连的方式，极大的缩小了系统硬件的体积、降低了成本。
2.在ros平台下结合opencv使用深度摄像头获取深度信息，采用多传感器进行融合，使用深度摄像头获取图像信息、使用gps模块获取位置、姿态传感器获取姿态和方位、温湿度传感器获取温度和湿度，使用局部避障动态窗口算法对数据进行处理，使各种传感器协同作用，来模仿生物对周围环境的感知，实时获取运动设备位置、姿态以及运动设备周围环境信息，通过对这些信息的解析处理使运动设备模仿生物实现自主避障、路径规划等功能，使智能运动装置具备很好的环境适应能力，增强了智能运动装置在复杂环境中的作业能力。
附图说明
图1为系统结构框图。
图2为控制指令发送结构框图。
图3为运动设备信息上报结构框图。
图4为运动设备速度控制结构框图。
图5为运动设备自主避碰流程图。
图6为运动设备无障碍物路径规划流程图。
图7为运动设备有障碍物路径规划流程图。
具体实施方式
本发明提供的基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统，可实现远程无线网络控制、实时监测设备周围环境、通过各种传感器进行协同作用来模拟生物实现自主避碰、有障碍物和无障碍物下最优路径选择、定位等功能，增强了运动设备环境感知能力；采用stm32作为主控芯片，该芯片功能强大、成本低，并且对系统电路进行了优化设计，在确保系统功能和性能稳定的同时，大大缩小了硬件的体积，降低了成本。
本发明提供的基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制方法，是一种完整、高效的控制方法，使用指定的传输协议，采用gprs的网络透传模式进行通讯传输，设置步骤简单，通讯效果高效、不易受干扰，在移动3g/4g网络的普及下，控制距离相比传统的控制方法具有很大的优越性，在一定程度下不受距离的限制；使用深度摄像头采集图像信息，生成点云图，使用独立ros平台结合opencv进行图像处理，处理速度高效、精确度高，采用局部避障动态窗口算法，即将有限的速度和加速度形成一个由直线速度、旋转速度速度矢量空间，将设备局部避障问题归结为速度矢量空间上的约束优化问题，利用各种传感器协同作用，来模拟生物对周围环境的感知，实现自主避碰、路径规划等功能，使智能运动装置具备很好的环境适应能力，增强了智能运动装置在复杂环境中的作业能力。
下面结合实施例和附图对本发明作进一步说明，但不限定本发明。
本发明提供的基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统，如图1所示，设有外壳，外壳内装有以串口、usb口相连的信息采集单元、中央控制器、执行单元、通讯单元、供电单元、图像处理单元，通讯单元利用gprs网络通讯功能与云平台服务器建立连接。中央控制器采用stm32作为主控芯片，在确保系统功能和性能稳定的同时，对系统电路进行优化，极大的缩小了系统硬件的体积、降低了成本。对系统电路进行优化方法是：
所述信息采集单元用来采集自身姿态、位置信息，还可模拟动物监测周围环境，感知周围环境中物体的位置、大小以及距离设备本身的距离，从而作出自主避碰动作，并根据指定的任务实现在复杂环境中最优路径的规划及选择。该信息采集单元包括深度摄像头、温湿度传感器、姿态传感器、gps卫星定位，其中温湿度传感器、姿态传感器以及gps集成在具有stm32主芯片的开发板上，为缩小体积传感器均使用贴片式，采用多路电平匹配电路对各模块进行供电，无需单独对模块进行供电，传感器模块与stm32主芯片用串口直接相连，电路中其他元件均使用高精度体积小的0603规格器件，开发板装在大小合适的外壳内；深度摄像头使用usb口与图像处理系统相连，将其固定在开发板的上方，与摄像头、外接usb口对应位置外壳上打有小孔；深度摄像头采用型号为dm430的3d成像结构光激光景深度摄像头；温湿度传感器采用sht20.dfn-6贴片式数字传感器；姿态传感器采用jy901九轴姿态传感器；gps卫星定位采用neo-7nublox卫星定位器。
所述中央控制器为stm32主芯片，装在开发板的中心位置，该中央控制器对信息采集单元采集的数据进行解析、处理及运算，充当该运动控制系统的大脑，控制各个系统有条不紊的进行协同工作，控制方式为手机app移动端控制和网络端控制；电机驱动模块与单片机相连，可起到控制电机的双向转动、稳定电机转速和限流的作用。
所述执行单元为永磁直流无刷电机，该永磁直流无刷电机的技术参数根据具体智能运动设备而定，安装位置根据具体设备的不同进行特定安装，永磁直流无刷电机与电机驱动模块相连，电机驱动模块采用h桥直流双路电机模块。
所述通讯单元为gprs无线网络通讯模块，是一种基于3g/4g网络环境下的，采用网络透传模式，利用gprs网络通信功能，通过指定传输协议与云平台服务器进行信息的传输。
所述传输协议为通信模块与云平台建立一种数据传输格式，如#*66；length；id#*(例如#*66；7；123456#*)，此条协议用来设置设备id，123456即为设备id，用户可用此id在云服务器进行登录。
所述供电单元为24v/10a锂电池和稳压模块，电源与电机驱动模块相连接，电压输出的大小可控，输出电压可根据不同环境中的作业要求进行调整。
所述云平台服务器采用windows服务，网站采用的是asp.net，开发工具为visualstudio2008，网站部署在iis7上，采用通信tcp/ip协议，引入百度地图接口，显示设备当前所在位置，设计了操作界面，数据显示界面、功能选择界面，用来显示设备当前的位置、姿态信息，以及监测设备周围的环境状况，通过云平台服务器可以清楚了解设备当前执行任务的环境以及设备自身的状态，还可通过云平台用指定的传输协议向设备发送运动控制指令。
所述图像处理单元为ros平台下结合opencv，用来处理深度摄像头采集的信息与stm32单片机相连。
本发明提供的基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制系统，其工作过程是：使用手机app或网络端登录云平台服务器，在云平台服务器上发送运动控制或速度控制指令，指令使用指定传输协议，利用gprs的网络通讯功能将指令发送至gprs通讯单元，再由串口传输至中央控制器，中央控制器对指令信息进行解析、处理，控制电机驱动模块输出高低电平以及输出电压大小，进而控制执行单元执行相应的动作。
其次是信息的采集、处理与上报，首先信息采集单元采集信息，其中温湿度传感器、姿态传感器、gps传感器采集的信息直接通过串口传输至单片机进行解析、提取，深度摄像头采集的信息由usb口与图像处理单元相连，图像信息由图像处理单元解析、提取，处理好的数据再由串口发送至单片机，一方面这些数据经环境感知子函数、避碰子函数、路径规划子函数、航向控制子函数进行处理，从而使智能运动装置实现自主避碰、路径规划等功能，模拟生物自主的感知周围环境并做出相应调整；另一方面这些数据经串口发送至通讯单元，由gprs进行打包处理，使用指定的传输协议将数据发送至云平台服务器，用户在app或网络端登录设备就可实时监测到运动设备当前的位置、姿态、方位角、航向、周围环境等。
本发明提供的基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制方法，通过采用gprs网络透传模式，使用指定的传输协议，在3g/4g网络全覆盖条件下实现对运动设备远程无线网络控制，使得传输过程更加高效、稳定，且不受距离的限制，抗干扰性强；在ros平台下结合opencv使用深度摄像头获取深度信息，通过各种传感器协同作用，来模仿生物对周围环境的感知，实时获取运动设备位置、姿态以及运动设备周围环境信息，通过对这些信息的解析处理使运动设备模仿生物实现自主避障、路径规划等功能，使智能运动装置具备更好的环境适应能力，增强了智能运动装置在复杂环境中的作业能力。
本发明提供的基于移动3g/4g网络环境下的仿生运动控制方法，包括以下步骤：
步骤一：运动设备的远程无线网络控制，如图2所示描述了详细过程，
第一步：使用gprs模块建立通讯连接，首先对gprs进行初始化，为设备进行id编号，用于登录云平台；采用gprs的网络透传模式进行数据传输。
第二步：设置gprs的波特率为115200，采用tcp长连接的连接方式，配置连接网址及端口，使之与云平台服务器进行连接。
第三步：使用id登录云平台，通过指定传输协议将控制指令发送至gprs模块，再由串口传输至单片机进行解析处理，控制引脚输出高低电平、电压值输出值大小，再经过电机驱动模块来驱动电机，从而实现运动设备的远程无线网络控制。
步骤二：运动设备信息的上报，如图3所示描述了详细过程，
第一步：通过信息采集系统采集运动设备自身的位置、姿态以及设备周围环境物体的位置、大小以及温湿度等信息，采集的信息通过串口传输至stm32单片机。
第二步：采集系统采集的信息经单片机进行解析处理，解析后的数据由串口发送至gprs模块，再经gprs打包使用指定传输协议发送至云平台服务器，用户使用id登录在显示界面就可实时监测设备位置、姿态及设备周围环境。
步骤三：运动设备的速度控制，如图4所示描述了详细过程，
第一步：通过云平台网络端或手机app移动端发送速度控制指令，指令由gprs通讯模块接收。
第二步：接收的指令经单片机进行解析处理，速度控制采用脉宽调制法，通过调整占空比来控制输出电压大小，电机最大转速为v，占空比d＝t/t，则当前占空比下的电机转速v1＝v*(t/t)，从而实现运动设备的速度控制。
步骤四：运动设备自主避碰，如图5所示描述了详细过程，
第一步：在ros操作系统下，通过深度摄像头采集运动设备周围环境信息，获取物体空间点云的(x，y，z)三维坐标信息及物体距离摄像头中心处的距离。
第二步：通过物体到摄像头的距离不同，对点云图进行颜色渲染，规定黑色为物体距离摄像头小于0.5m，用中轴线将图像分为左右两个区域，当左边黑色区域大于80％时就判断左边有障碍物。根据深度点云图采用局部避障动态窗口算法，即将有限的速度和加速度形成一个由直线速度ν、旋转速度ω速度矢量空间，将设备局部避障问题归结为速度矢量空间上的约束优化问题，在速度对(ν,ω)集合中进行采样，并模拟设备在这些速度下一定时间内的轨迹，得到多组轨迹数据，利用评价函数对这些轨迹数据进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动设备运动，就可模拟生物选出避开障碍物的局部最短路径，控制单片机引脚输出高低电平，从而控制电机做相应避障动作，从而模拟生物实现自主避开障碍物。
步骤五：运动设备无障碍物路径规划，如图6所示描述了详细过程，
第一步：首先由gps和姿态传感器获取设备当前的经纬度、方位角等信息，信息经单片机进行解析处理，用于显示设备当前在地图上的位置以及设备当前的姿态。
第二步：在地图上选择目的地，根据设备当前位置、姿态及周围环境选取最优路径，以目的地的经纬度、方位角作为输入，信息用指定传输协议发送至gprs模块。
第三步：信息由串口传至单片机运算处理，与当前设备经纬度、方位角进行比对，航向偏差设定为±5°，判断当前位置方位角与目的地方位角是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备进行偏航调整，若在阈值范围内则控制设备执行前进动作，在执行动作的同时实时更新设备当前的经纬度、方位角信息，判断当前设备是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备当前姿态进行调整，设定距离目的地在到达目的地前始终对设备当前方位做出判断、调整，使设备航向在设定的航向偏差范围内。
步骤六：运动设备有障碍物路径规划，如图7所示描述了详细过程，
第一步：首先由gps和姿态传感器获取设备当前的经纬度、方位角等信息，信息经单片机进行解析处理，用于显示设备当前在地图上的位置以及设备当前的姿态。
第二步：在地图上选择目的地，根据设备当前位置、姿态及周围环境选取最优路径，以目的地的经纬度、方位角作为输入，信息用指定传输协议发送至gprs模块。
第三步：在判断没有到达目的地时，对自身航向、姿态进行调整，信息由串口传至单片机运算处理，与当前设备经纬度、方位角进行比对，航向偏差设定为±5°，判断当前位置方位角与目的地方位角是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备进行偏航调整，若在阈值范围内则控制设备执行前进动作，在执行动作的同时实时更新设备当前的经纬度、方位角信息，判断当前设备是否在航向偏差阈值内，若不在阈值范围内则对设备当前姿态进行调整，设定距离目的地在到达目的地前始终对设备当前方位做出判断、调整，使设备航向在设定的航向偏差范围内。
第四步：当航向偏差在阈值范围内时，对周围是否存在障碍物进行判断，在ros平台下，通过深度摄像头采集运动设备周围环境信息，获取物体空间点云的(x，y，z)三维坐标信息、物体距离摄像头中心处的距离及物体轮廓图。通过物体到摄像头的距离不同，对点云图进行颜色渲染，规定黑色为物体距离摄像头小于0.5m，用中轴线将图像分为左右两个区域，当左边黑色区域大于80％时就判断左边有障碍物，根据深度点云图采用局部避障动态窗口算法，即将有限的速度和加速度形成一个由直线速度、旋转速度速度矢量空间，将设备局部避障问题归结为速度矢量空间上的约束优化问题，在速度对集合中进行采样，并模拟设备在这些速度下一定时间内的轨迹，得到多组轨迹数据，利用评价函数对这些轨迹数据进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动设备运动，就可模拟生物选出避开障碍物的局部最短路径，控制单片机引脚输出高低电平，控制电机做相应避障动作，从而模拟生物实现自主避开障碍物、最优路径选择。当检测到设备运行路径上无障碍物时，执行前进动作1s，重复上述步骤直到设备到达设定目标点。
特别需要指出，上面结合附图对本发明所做详细的说明，但本发明并不限于上述所实施的方式，对于本领域的普通技术人员来说，在本发明的教导下所作的针对本发明的等效变化，仍应包含在本发明申请专利范围所主张的范围中。