置各個10口的輸入和輸出，配置ZigBee 協(xié)議；
(2)接收周邊WSN節(jié)點的信號，將CC2531無線芯片通信寄存器中的信息保存作為無線通信的接收信息；
(3)根據(jù)移動機器人機載WSN節(jié)點的狀態(tài)，執(zhí)行不同的內(nèi)容:若節(jié)點處于無線接收狀態(tài)，則不斷循環(huán)讀取發(fā)射/接收控制信號和無線通信接收的信息；若節(jié)點處于無線發(fā)射狀態(tài)，則將要發(fā)送的信息寫入無線通信寄存器，該寄存器在工作于發(fā)射模式時會將信息通過無線發(fā)射出去，發(fā)射完成后節(jié)點轉為無線接收狀態(tài)；
(4)通過上述步驟，建立起無線接收與發(fā)送的鏈路，并將周邊節(jié)點的信息通過串口送給移動機器人控制器。
[0041]步驟四:當移動機器人附近的環(huán)境條件發(fā)生改變時，根據(jù)建筑物的空間構型確定相關聯(lián)的節(jié)點，采用支持向量機和Bayes網(wǎng)絡等算法對離線數(shù)據(jù)庫進行動態(tài)調整，使其能夠正確反映當前的環(huán)境擾動所造成的影響。
[0042]環(huán)境空間構型指無線傳感器網(wǎng)絡所部署區(qū)域的物理形狀和空間位置。由于WSN節(jié)點之間的信號強度根據(jù)其物理相對位置密切相關，當空間構型變化時將造成RSSI數(shù)值的相應變化。一般地，按照就近原則選取移動機器人周邊的關聯(lián)節(jié)點。由于WSN網(wǎng)絡節(jié)點在部署時已經(jīng)獲得具體的物理位置，可以根據(jù)移動機器人的當前位置和運動趨勢，選擇周邊合適數(shù)量的節(jié)點參與定位。
[0043]步驟五:在移動機器人的機載計算單元中，將實時獲得的接收信號強度與離線數(shù)據(jù)庫相結合，利用假設檢驗等方法確定當前信號是否受到非視距污染，結合機器人狀態(tài)估計使用卡爾曼濾波等融合算法將假設檢驗的結果進行融合，以獲得可靠的狀態(tài)鑒別結果。
[0044]步驟六:當信號受到動態(tài)擾動的影響，存在非視距污染情況時，結合前面所建立的離線信息數(shù)據(jù)庫和概率密度函數(shù)對非視距狀態(tài)進行量化分級，按照不同的信號阻塞級別對非視距誤差進行補償，獲得較為準確的非視距測距數(shù)據(jù)。
[0045]信號堵塞，指WSN節(jié)點之間存在障礙或動態(tài)擾動，造成信號不能直接傳播至目的地，必須經(jīng)過一個衰減的過程。根據(jù)對目標環(huán)境所進行的測試和統(tǒng)計，可以建立不同擾動因素對于無線信號傳播的影響，將非視距狀態(tài)劃分為不同級別(例如完全阻塞、中度阻塞、輕度阻塞等)，將非視距誤差的標準差與影響程度權值作為因子，按照無線信號的非視距分級進行精確的誤差補償。
[0046]優(yōu)選地，本發(fā)明將非視距狀態(tài)劃分為5個級別，包括完全阻塞、中度阻塞、輕度阻塞、信號減弱、輕度減弱等，分別對應于金屬門或厚墻、普通墻壁、薄墻、木門、玻璃等建筑物內(nèi)常見的非視距情況。當判斷移動機器人與周邊節(jié)點的信號聯(lián)系處于視距時，直接將RSSI信號強度轉換為距離數(shù)據(jù)；當存在非視距污染時，則結合離線數(shù)據(jù)庫進行判斷和非視距程度量化，按照相應的級別進行非視距誤差補償，以獲得準確的測距數(shù)據(jù)。
[0047]步驟七:結合移動機器人從周邊節(jié)點獲得的視距與非視距測距數(shù)據(jù)，形成移動機器人的位置估計數(shù)據(jù)源，根據(jù)各節(jié)點的視距或非視距級別賦予相應的權重，使用合適算法如高斯混合模型等計算并獲得移動機器人的具體位置。由于根據(jù)環(huán)境因素和動態(tài)擾動的影響給予周邊靜態(tài)節(jié)點測距數(shù)據(jù)以不同的權值，所獲得的機器人位置估計數(shù)據(jù)具有較高的可靠性。
[0048]結合3個以上節(jié)點對機器人的距離估計數(shù)據(jù)，計算移動機器人的具體位置。具體地，通過距離數(shù)據(jù)計算移動機器人位置的過程，可以采用常見的極大似然估計或最小二乘等方法。
[0049]步驟八:當無法獲得周邊WSN節(jié)點的數(shù)據(jù)時，移動機器人依靠慣導設備進行定位和狀態(tài)估計；在獲得周邊節(jié)點的數(shù)據(jù)后，機器人控制器采用擴展卡爾曼濾波算法，將慣導數(shù)據(jù)與WSN數(shù)據(jù)相融合獲得準確的機器人位置。
【主權項】
1.動態(tài)環(huán)境下的移動機器人可靠定位方法，依托無線傳感器網(wǎng)絡實現(xiàn)移動機器人在動態(tài)環(huán)境下的可靠定位，所述ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡包括三種類型的節(jié)點，即網(wǎng)關節(jié)點、靜態(tài)節(jié)點和移動節(jié)點；無線傳感器網(wǎng)絡采用ZigBee協(xié)議，網(wǎng)關節(jié)點通過串行口與遠程控制平臺相連接并進行數(shù)據(jù)交互；靜態(tài)節(jié)點可以由旋翼無人機、機器人或救援人員攜帶并部署至未知的目標環(huán)境中，作為數(shù)據(jù)網(wǎng)絡實現(xiàn)機器人通信與控制距離的有效延伸；移動節(jié)點由移動機器人攜帶，通過紅外信號與機器人進行數(shù)據(jù)通信，負責在機器人和傳感器網(wǎng)絡建立數(shù)據(jù)聯(lián)系，并作為傳感器網(wǎng)絡節(jié)點無線信號強度的檢測單元；所述的動態(tài)環(huán)境下的移動機器人可靠定位方法，其特征在于:包括如下步驟: 步驟一:利用預先部署的無線傳感器網(wǎng)絡，在典型建筑空間內(nèi)進行測試和統(tǒng)計，結合無線信道特性提取信號傳播狀態(tài)的特征值，考慮信號堵塞和多徑干擾等因素所造成的信號強度不規(guī)則分布特征，形成離線信息數(shù)據(jù)庫； 步驟二:模擬存在動態(tài)擾動時的場景，針對室內(nèi)空間的物體移動、人員走動等情景，對傳感器網(wǎng)絡節(jié)點之間的RSSI (Received Signal Strength Indicator,接收信號強度指示)影響進行統(tǒng)計分析，形成概率密度函數(shù)； 步驟三:使移動機器人機載的傳感器網(wǎng)絡節(jié)點(移動節(jié)點)加入網(wǎng)絡，建立機器人與傳感器網(wǎng)絡之間的通信聯(lián)系，由移動節(jié)點從周邊的傳感器網(wǎng)絡節(jié)點獲得RSSI信號強度； 步驟四:當移動機器人附近的環(huán)境條件發(fā)生改變時，根據(jù)建筑物的空間構型確定相關聯(lián)的節(jié)點，采用支持向量機和Bayes估計等算法對離線數(shù)據(jù)庫進行動態(tài)調整，使其能夠正確反映當前的環(huán)境擾動所造成的影響； 步驟五:在移動機器人的機載計算單元中，將實時獲得的接收信號強度與離線數(shù)據(jù)庫相結合，利用假設檢驗等方法確定當前信號是否受到非視距污染，結合機器人狀態(tài)估計使用卡爾曼濾波等融合算法將假設檢驗的結果進行融合，以獲得可靠的狀態(tài)鑒別結果； 步驟六:當信號受到動態(tài)擾動的影響，存在非視距污染情況時，結合前面所建立的離線信息數(shù)據(jù)庫和概率密度函數(shù)對非視距狀態(tài)進行量化分級，按照不同的信號阻塞級別對非視距誤差進行補償，獲得較為準確的非視距測距數(shù)據(jù)； 步驟七:結合移動機器人從周邊節(jié)點獲得的視距與非視距測距數(shù)據(jù)，形成移動機器人的位置估計數(shù)據(jù)源，根據(jù)各節(jié)點的視距或非視距級別賦予相應的權重，使用合適算法如高斯混合模型等計算并獲得移動機器人的具體位置； 由于根據(jù)環(huán)境因素和動態(tài)擾動的影響給予周邊靜態(tài)節(jié)點測距數(shù)據(jù)以不同的權值，所獲得的機器人定位數(shù)據(jù)具有較高的可靠性； 步驟八:當無法獲得周邊WSN節(jié)點的數(shù)據(jù)時，移動機器人依靠慣導設備進行定位和狀態(tài)估計；在獲得周邊節(jié)點的數(shù)據(jù)后，機器人控制器采用擴展卡爾曼濾波算法，將慣導數(shù)據(jù)與WSN數(shù)據(jù)相融合獲得準確的機器人位置。
【專利摘要】本發(fā)明利用無線傳感器網(wǎng)絡對移動機器人提供輔助數(shù)據(jù)，實現(xiàn)動態(tài)環(huán)境下的可靠定位，包括由ZigBee無線傳感器節(jié)點組成的網(wǎng)絡系統(tǒng)、移動機器人平臺。無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點包括三種類型，即網(wǎng)關節(jié)點、靜態(tài)節(jié)點和移動節(jié)點，無線傳感器網(wǎng)絡采用ZigBee協(xié)議。移動機器人為四輪式結構，由中央控制器、近距紅外避障模塊、慣性導航、環(huán)境感知裝置及電源模塊組成。避障模塊包括激光雷達、超聲波模塊，用于避障；慣性導航包括加速度計和陀螺儀；環(huán)境感知裝置包括溫度、濕度、有害氣體、光強、人體等傳感器；電源模塊用于為各模塊供電。本發(fā)明利用無線傳感器網(wǎng)絡持續(xù)發(fā)送無線信號，與移動機器人搭載的無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點進行數(shù)據(jù)通信，兩者之間的無線信號強度作為測距的主要依據(jù)。
【IPC分類】G01C21/00, G05D1/02
【公開號】CN105022394
【申請?zhí)枴緾N201410175726
【發(fā)明人】張云洲, 楊恒贊, 諶睿
【申請人】東北大學
【公開日】2015年11月4日
【申請日】2014年4月29日