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室外智能移動機器人的發(fā)展及其關(guān)鍵技術(shù)研究?

歐青立1，何克忠2

（1. 湘潭工學院信息與電氣工程系，湖南湘潭 411201；2. 清華大學計算機系智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 100084）

摘編自《機器人》2000年6期：520~526頁，圖、表、參考文獻已省略。

1　引言

智能移動機器人是機器人研究領(lǐng)域中的一個重要分支。智能移動機器人集人工智能、智能控制、信息處理、圖像處理、檢測與轉(zhuǎn)換等專業(yè)技術(shù)為一體，跨計算機、自動控制、機械、電子等多學科，成為當前智能機器人研究的熱點之一。

智能移動機器人可分為室外智能移動機器人（Outdoor Intelligent Mobile Robot）和室內(nèi)移動機器人（Indoor Mobile Robot）。室外智能移動機器人，又稱自主陸地車輛（Autonomous Land Vehicle）或無人駕駛車輛與智能機器人（Unmanned Vehicle and Intelligent Robot）。

本文簡要介紹室外移動機器人的發(fā)展狀況及幾個典型系統(tǒng)，進而論述智能移動機器人研究中的若干關(guān)鍵技術(shù)的研究方法及發(fā)展水平。

2　智能移動機器人的發(fā)展及典型系統(tǒng)

由于室外移動機器人不但在軍事上存在特殊的應用價值，而且在公路交通運輸中有著廣泛的應用前景，因此引起世界各國的普遍重視。在這方面，美、德、法、日等國走在世界的前列。80年代初期，在美國DARPA的支持下，CMU、Stanford和MIT等單位開展了ALV的研究，試圖研制在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中能夠自主移動的車輛[1-3]。NASA下屬的Jet Propulsion Laboratory（JPL）也進行了這方面的研究。國內(nèi)從八五期間開始了這方面的研究，有多所高校聯(lián)合研制的軍用室外移動機器人7B.8，其某些關(guān)鍵技術(shù)達到了國際先進水平。清華大學計算機系自主開發(fā)了THM R-III型機器人[4-6]，行動決策與規(guī)劃技術(shù)達到了國際先進水平。

根據(jù)室外智能移動機器人的應用領(lǐng)域及道路環(huán)境的不同，目前室外移動機器人的研究的側(cè)重點可分為兩方面：一是結(jié)構(gòu)化道路（高速公路、高等級公路）上的車輛自主駕駛或輔助駕駛，其目標應用領(lǐng)域為民用運輸部門或公路安全部門，代表成果有CMU 的Nav Lab-5系統(tǒng)、德國聯(lián)邦國防大學的VaMo Rs-P系統(tǒng)、德國大眾汽車公司的Caravelle系統(tǒng)[7,8]；二是移動機器人在非結(jié)構(gòu)化道路（一般道路、土路、校園網(wǎng)道路）上的機動性、靈活性與自然地理環(huán)境下的越野性，其目標應用領(lǐng)域主要是軍事，代表成果有CMU的Nav Lab系統(tǒng)、Fast Nav系統(tǒng)和RAN GER系統(tǒng)等[9]。我國的7B.8系統(tǒng)、THMR-III系統(tǒng)屬于面向非結(jié)構(gòu)化道路的智能移動機器人。

2.1 CMU的NavLab系列移動機器人系統(tǒng)

美國卡內(nèi)基梅隆大學（Carnegie Mellon University，CMU）機器人研究所研制的NavLab系列機器人代表了室外移動機器人的發(fā)展方向。其典型代表有Nav Lab-1系統(tǒng)和Nav Lab-5系統(tǒng)。Nav Lab-1系統(tǒng)由CMU機器人研究所于80年代建成。其計算機系統(tǒng)由Wa rp、Sun3、Sun4組成，它完成圖像處理、圖像理解、傳感器信息融合、路徑規(guī)劃和車體控制。Nav Lab-1系統(tǒng)的傳感器包括彩色攝像機、ERIM激光雷達、超聲、陀螺、光碼盤、GPS等。其在CMU校園網(wǎng)道路實驗速度為12 km/h，一般非結(jié)構(gòu)化道路為10 km/h。在典型結(jié)構(gòu)化道路情況下運行速度為28 km/h，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器ALV INN控制車體的最高速度為88 km/h。CMU還以吉普車為平臺，開發(fā)出面向越野的系統(tǒng)Nav Lab-2 （HMMWV）。

Nav Lab-5系統(tǒng)由CMU于1995年建成。車體采用Pontiac運動跑車。CMU與Assist-Ware 技術(shù)公司合作開發(fā)了便攜式高級導航支撐平臺PANS（Portable Advanced Navigation Support）。其傳感器系統(tǒng)包括：1）視覺傳感器Sony DXC-151A彩色攝像機一臺；2）差分GPS系統(tǒng)一套，差分模式下定位精度為2～5 m；3）光纖阻尼陀螺；4）光碼盤。計算機系統(tǒng)包括一臺Sparc Lx 便攜式工作站和一臺HC11微控制器。工作站完成傳感器信息處理與融合、全局與局部路徑規(guī)劃；HC11完成底層車體控制與安全監(jiān)控。Nav Lab-5在實驗場環(huán)境道路上自主駕駛的平均速度為88.5 km/h。公路實驗時首次進行了橫穿美國大陸的長途自主駕駛實驗，其自主駕駛的行程為4496 km，占總行程的98.1%。雖然計算機僅控制方向，油門和剎車由人工控制，這個結(jié)果仍相當令人鼓舞。Nav Lab-5系統(tǒng)的雄姿見圖1所示。

2.2 德國的VaMoRs-P和Caravelle系統(tǒng)

VaMoRs-P系統(tǒng)由德國聯(lián)邦國防大學和奔馳汽車公司于90年代初期制成。車體采用奔馳500轎車。傳感器系統(tǒng)包括：1）4個小型彩色CCD攝像機，構(gòu)成兩組主動式雙目視覺系統(tǒng)；2）3個慣性線性加速度計和角度變化傳感器；3）測速表及發(fā)動機狀態(tài)測量儀。執(zhí)行機構(gòu)包括方向力矩電機、電子油門和液壓制動器等。計算機系統(tǒng)由基于Transputer 的并行處理單元和兩臺PC-486組成。Transputer并行處理單元由大約60個Transputer 構(gòu)成，用于圖像特征抽取、物體識別、對象狀態(tài)估計、行為決策、控制計算、方向控制和信息通信、I/O操作、數(shù)據(jù)庫操作、圖形顯示。兩臺PC-486主要用于軟件開發(fā)和人機交互、數(shù)據(jù)登錄等。VaMoRs-P系統(tǒng)已在高速公路上進行了大量的實驗，實驗內(nèi)容有跟蹤車道白線、避障和自動超車等。1995年公布的最高速度為130 km/h。

Caravelle系統(tǒng)由德國研究與技術(shù)部門與大眾汽車公司合作于1992年制成。車體采用大眾公司的Caravelle旅行車。它的研究主要內(nèi)容是高速公路下的視覺導航，因此其傳感器和計算機系統(tǒng)都是以視覺為主。傳感器系統(tǒng)除兩臺攝像機外，僅安裝了一個速度傳感器和一個測量駕駛角的傳感器。兩臺攝像機中一臺裝有攝遠鏡頭的用來檢測障礙，另一臺裝有廣角鏡頭的用來檢測行車道。執(zhí)行機構(gòu)為方向力矩電機和電子油門。計算機系統(tǒng)也是由Transputer構(gòu)成的并行處理單元構(gòu)成，完成圖像處理、卡爾曼動態(tài)濾波、車體控制。另一臺PC完成系統(tǒng)自舉、監(jiān)控等功能。1992年公布的材料顯示系統(tǒng)從識別一幀圖像到完成控制的周期為70 ms。Caravelle在典型的高速公路環(huán)境下的最高速度為120 km/h。

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2.3 我國的7 B.8 系統(tǒng)、THMR-III系統(tǒng)和THMR-V系統(tǒng)

7B.8系統(tǒng)是由南京理工大學、北京理工大學、浙江大學、國防科技大學、清華大學等多所院校聯(lián)合研制的軍用室外移動機器人，于1995年12月通過驗收。7B.8系統(tǒng)的車體選用國產(chǎn)躍進客貨車改制。車上集成了二維彩色攝像機、三維激光雷達、陀螺慣導定位、超聲等傳感器。計算機系統(tǒng)采用兩臺Sun10完成信息融合、黑板調(diào)度、全局、局部路徑規(guī)劃，兩臺PC486完成路邊抽取識別和激光信息處理，8098單片機完成定位計算和車輛自動駕駛。其體系結(jié)構(gòu)以水平式結(jié)構(gòu)為主，采用傳統(tǒng)的“感知-建模-規(guī)劃-執(zhí)行”算法，其直線跟蹤速度達到20 km/h。避障速度達到5～10 km/h。

在國家科工委和國家863計劃的資助下，清華大學計算機系智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室自1988年開始研制THMR （Tsinghua Mobile Robot）系列移動機器人系統(tǒng)。在移動機器人的自主式系統(tǒng)、體系結(jié)構(gòu)、傳感器信息的獲取與處理、路徑規(guī)劃與立體視覺、感知動作、多行為控制、通訊與臨場感技術(shù)上進行了較為深入的研究。

清華大學的THMR-III系統(tǒng)的車體選用BJ1022面包車改制。THMR-III上集成了二維彩色攝像機、磁羅盤光碼盤定位、GPS、超聲等傳感器。計算機系統(tǒng)采用Sun Spark 10一臺、PC-486二臺和8098單片機數(shù)臺。Sun完成任務規(guī)劃，根據(jù)地圖數(shù)據(jù)庫信息進行全局規(guī)劃，一臺PC機完成視覺信息處理，另一臺PC完成局部規(guī)劃、反射控制及系統(tǒng)監(jiān)控，數(shù)臺8098完成超聲測量、位置測量、車體方向速度的控制。它的體系結(jié)構(gòu)以垂直式為主，采用多層次“感知-動作”行為控制及基于模糊控制的局部路徑規(guī)劃及導航控制。利用THMR-III研究了直線跟蹤算法、白線跟蹤算法、連續(xù)障礙物跟蹤算法、漫游避障、路標識別、視覺神經(jīng)網(wǎng)道路識別、道路模糊識別等多種導航算法，完成了主樓前穿越松墻路、路口進入、主樓前繞“∞”字等整體實驗。T HMR-III在自主道路跟蹤時達到5～10 km/h，避障達5 km/h。

THMR-V 系統(tǒng)是清華大學計算機系正在研制的新一代智能移動機器人，兼有面向高速公路和一般道路的功能。車體采用道奇7座廂式車改裝，裝備有彩色攝像機、GPS、磁羅盤光碼盤定位系統(tǒng)、激光測距儀LMS220等。計算機系統(tǒng)采用Pentium II計算機兩臺，其中一臺進行視覺信息處理，另一臺完成信息融合、路徑規(guī)劃、行為控制、決策控制等功能。4臺IPC工控機分別完成激光測距信息處理、定位信息處理、通訊管理、駕駛控制等功能。THMR-V 系統(tǒng)的GPS采用加拿大Novatel公司生產(chǎn)的3111R單頻12通道實時差分GPS系統(tǒng)。該系統(tǒng)由兩臺3111R GPS接收機、FRM96S-35（W）電臺及MODEM組成。THMR-V智能車測控系統(tǒng)框圖如圖2所示[10]。該智能車設(shè)計車速高速公路為80 km/h，一般道路為20 km/h。其外形如圖3所示。

除上面介紹的幾種機器人系統(tǒng)外，我國還有很多機構(gòu)開展了這方面的研究，并且有不少樣機原型問世。如國防科技大學研制的室外移動機器人等。

3　室外智能移動機器人研究中的關(guān)鍵技術(shù)

室外移動機器人是一個組成結(jié)構(gòu)非常復雜的系統(tǒng)，它不僅具有加速、減速、前進、后退以及轉(zhuǎn)彎等常規(guī)的汽車功能，而且還具有任務分析、路徑規(guī)劃、路徑跟蹤、信息感知、自主決策等類似人類智能行為的人工智能。因此，按其功能劃分，室外移動機器人可以看作是由機械裝置、行為控制器、知識庫及傳感器系統(tǒng)組成的相互聯(lián)系、相互作用的復雜動態(tài)系統(tǒng)。室外移動機器人的研究涉及機械、控制、傳感器、人工智能等技術(shù)，但主要集中在若干關(guān)鍵技術(shù)的研究與突破。這些關(guān)鍵技術(shù)主要包括機器人控制體系結(jié)構(gòu)、路徑規(guī)劃與車體控制技術(shù)、車體的定位系統(tǒng)、機器人視覺信息的實時處理技術(shù)以及多傳感器信息的集成與融合等。

3.1 移動機器人控制體系結(jié)構(gòu)的研究

根據(jù)移動機器人的行為功能構(gòu)造控制體系結(jié)構(gòu)，稱為行為式結(jié)構(gòu)。它將機器人行為的感知、規(guī)劃、任務執(zhí)行等過程封裝成一個行為模塊，例如將機器人的行為分為停車、跟蹤、漫游、避障等行為功能模塊，每一行為實現(xiàn)傳感器信息與機器人動作間的一種映射。某一時刻，只有一種行為控制車體。機器人的最終行為由各行為模塊之間的競爭實現(xiàn)。這種控制結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是易于實現(xiàn)實時控制，系統(tǒng)可靠性比較高；但由于各行為模塊之間是松散連接，難于實現(xiàn)高層次的智能控制。這種控制方法的典型代表是Brooks的包容式結(jié)構(gòu)。清華大學THMR-III的控制即采用此結(jié)構(gòu)。

針對上述兩種體系結(jié)構(gòu)的特點，研究人員提出了不少改進措施。較典型的是Oxford的H.S.Hu提出的混合結(jié)構(gòu)[11]。它主要由低層反饋控制級和高層智能級構(gòu)成。高層的命令可以傳往下層，車體信息也可由下層傳往上層。這種方法既保證了系統(tǒng)的實時性又具有較高的智能級。

3.2 機器人視覺信息的實時處理技術(shù)

機器人視覺系統(tǒng)正如人的眼睛一樣，是機器人感知局部環(huán)境的重要“器官”，同時依此感知的環(huán)境信息實現(xiàn)對機器人的導航。機器人視覺信息主要指二維彩色CCD攝像機信息，在有些系統(tǒng)中還包括三維激光雷達采集的信息。視覺信息能否正確、實時地處理直接關(guān)系到車體行駛速度、路徑跟蹤以及對障礙物的避碰，對車體的實時性和魯棒性具有決定性的作用。視覺信息的處理技術(shù)是室外移動機器人研究中最關(guān)鍵的技術(shù)之一。目前視覺信息處理的內(nèi)容主要包括：視覺信息的壓縮和濾波、道路檢測和障礙物檢測、特定交通道路標志的識別、三維信息感知與處理。其中道路檢測和障礙物檢測是視覺信息處理中最重要的過程，也是最困難的過程。視覺信息的獲取是局部路徑規(guī)劃和導航的基礎(chǔ)，道路檢測的成功與否決定了機器人能否正確識別當前的道路環(huán)境，能否正確作出局部路徑規(guī)劃并執(zhí)行路徑跟蹤。為了簡化視覺信息處理，降低開發(fā)難度，通常把室外移動機器人的工作環(huán)境分為結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境和非結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境。結(jié)構(gòu)化道路的檢測相對來說較易實現(xiàn)，其檢測技術(shù)一般都以邊緣檢測為基礎(chǔ)，輔以Hough變換、模式匹配等，并利用最小二乘法處理對應于道路邊界的線條，得出道路的幾何描述。由于非結(jié)構(gòu)化道路的環(huán)境復雜、特征描述困難，使得非結(jié)構(gòu)化道路的檢測及信息處理復雜化。目前對非結(jié)構(gòu)化道路的檢測主要采用三種方法：邊緣抽取法、閾值法和分類法。障礙物檢測原理與道路檢測原理差不多，但其重點是對障礙物位置和大小的描述。

3.3 車體的定位系統(tǒng)

移動機器人的準確定位是保證其正確完成導航、控制任務的關(guān)鍵之一。目前室外移動機器人常用的定位方法有GPS、光碼盤、慣性陀螺、磁羅盤、路標匹配、廣義路標匹配等。上述每一種方法均各有優(yōu)點及局限性，因而移動機器人實際采用幾種方法結(jié)合使用，以充分發(fā)揮各自優(yōu)點而避免各自的缺陷，從而提高定位系統(tǒng)的精度和可靠性。如CMU的RANGER系統(tǒng)中使用了光碼盤、慣性陀螺和GPS等定位技術(shù)。清華機器人T HMR-V采用了GPS、光碼盤和磁羅盤等定位技術(shù)，在進行局部路徑規(guī)劃和導航時，以光碼盤和磁羅盤定位為主，在全局路徑規(guī)劃和導航時，利用GPS定位對光碼盤-磁羅盤定位所產(chǎn)生的累積誤差進行修正，從而保證了T HM R-V 的定位系統(tǒng)精度和可靠性。

3.4 基于多傳感器的信息融合技術(shù)

室外移動機器人在行駛時，必須持續(xù)不斷地感知周圍環(huán)境信息及自身狀態(tài)信息，由于室外移動機器人工作環(huán)境的復雜性、機器人自身狀態(tài)的不確定性和單一傳感器的局限性，只靠一種傳感器難以完成對外部環(huán)境的感知。為完成在復雜、動態(tài)及不確定性環(huán)境下的自主性，機器人通常裝有多種傳感器。如CMU的NavLa和7B.8機器人上都裝有彩色攝像機、超聲、激光雷達、定位等多種傳感器，在THMR-V上集成了彩色攝像機、超聲、定位傳感器。多傳感器信息融合是指將多個或多種傳感器所提供的環(huán)境信息進行集成處理，形成對外部環(huán)境特征的統(tǒng)一表示。經(jīng)過集成處理的多傳感器信息融合了信息的互補性、信息的冗余性、信息的實時性和信息的低成本性，因而能比較完整地、精確地反映環(huán)境特征。多傳感器信息融合的常用方法有：加權(quán)平均、貝葉斯估計、卡爾曼濾波、Dempster-Shafer證據(jù)推理、模糊推理以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

3.5 路徑規(guī)劃技術(shù)與車體控制技術(shù)

車體控制是室外移動機器人的根本目的與核心技術(shù)，而路徑規(guī)劃是移動機器人導航與控制的基礎(chǔ)。室外移動機器人的行為控制系統(tǒng)必須根據(jù)給定的任務和變化的環(huán)境實施對車體的控制。首先，它要理解給定的任務，作出全局路徑規(guī)劃，并在機器人行駛過程中，通過傳感器系統(tǒng)不斷感知周圍環(huán)境信息和自身狀態(tài)信息，對這些進行融合處理，作出局部路徑規(guī)劃，為移動機器人規(guī)劃出一條無障礙物、可通行的路徑，然后生成駕駛命令控制車體沿著該路徑行駛。全局路徑規(guī)劃的任務是根據(jù)全局地圖數(shù)據(jù)庫信息規(guī)劃出自起始點至目標點的一條無碰撞、可通過的路徑。目前正在研究的有準結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境多種約束條件下的路徑規(guī)劃技術(shù)，自然地形環(huán)境下的路徑規(guī)劃技術(shù)，以及機器人在行駛過程中遇到突發(fā)事件時的重規(guī)劃技術(shù)等。由于全局路徑規(guī)劃所生成的路徑只能是從起始點到目標點的粗略路徑，并沒有考慮路徑的方向、寬度、曲率、道路交叉以及路障等細節(jié)信息，加之移動機器人在行駛過程受局部環(huán)境和自身狀態(tài)的不確定性的影響，會遇到各種各樣不可預測的情況。因此，在移動機器人的行駛過程中，必須以局部環(huán)境信息和機器人自身狀態(tài)信息為基礎(chǔ)，規(guī)劃出短程內(nèi)一段無碰撞的理想局部路徑。這就是局部路徑規(guī)劃。通常的方法有空間搜索法、基于融合數(shù)據(jù)的直接規(guī)劃法、層次性感知-動作行為法、勢場域法、占據(jù)柵格圖法、模糊邏輯法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。車體控制的任務是根據(jù)局部規(guī)劃的結(jié)果和當前的車體位置、姿態(tài)、車速等信息等作出自主決策，并向機械裝置發(fā)出駕駛命令。目前研究的內(nèi)容主要集中在車體模型和車體控制算法。常用的控制算法有最優(yōu)控制算法、PID路徑跟蹤算法、預瞄控制算販、預測控制算法、模糊控制算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法等等。實際控制時，通常是采用多種算法綜合，以達到最佳控制效果。

4　結(jié)語

綜上所述，盡管室外移動機器人所能達到的智能化水平和自主化水平還比較低，還遠未達到實用化程度。但目前所取得研究成果仍就是令人興奮的。隨著人工智能、智能控制技術(shù)和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展和前述各項關(guān)鍵技術(shù)的提高與突破，室外智能移動機器人的研究與應用呈現(xiàn)出廣闊的美好前景。