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学习移动机器人智能避障测距系统的报告
【摘要】本文主要是以学习移动机器人智能避障测距系统为主，阐述学习过程中的心得体会。测距系统的应用场合非常的多，比如测距雷达、测速仪、测深仪、汽车倒车的报警装置等等。这里就浅谈智能的测距避障系统。【关键词】测距系统智能控制单片机
1.引言
智能控制（intelligent controls）是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
自1971年傅京孙教授提出“智能控制”概念以来，智能控制已经从二元论（人工智能和控制论）发展到四元论（人工智能、模糊集理论、学运筹和控制论），在取得丰硕研究和应用成果的/ 7 同时，智能控制理论也得到不断的发展和完善。智能控制是多学科交叉的学科，它的发展得益于人工智能、认知科学、模糊集理论和生物控制论等许多学科的发展，同时也促进了相关学科的发展。智能控制也是发展较快的新兴学科，尽管其理论体系还远没有经典控制理论那样成熟和完善，但智能控制理论和应用研究所取得的成果显示出其旺盛的生命力，受到相关研究和工程技术人员的关注。随着科学技术的发展，智能控制的应用领域将不断拓展，理论和技术也必将得到不断的发展和完善。
本文就移动机器人其中一个小系统进行学习研究，体现出智能控制的特点：智能控制的核心在高层控制，即组织级；智能控制器具有非线性特性；智能控制具有变结构特点；智能控制器具有总体自寻优特性；智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；智能控制是一门边缘交叉学科；智能控制是一个新兴的研究领域。
2.测距系统的组成及工作原理
智能移动机器人的出现给人们的生活带来越来越多的惊喜，要想机器人在移动过程中的路径准确,就必须将其安装测距系统，以使其及时获取距障碍物的信息(距离和方向),为了躲避障碍物,机器人的移动路径要能做智能调整, 使其在二维空间中，在起始点、目标点已知的条件下，当移动机器人避障成功后执行规划系统预先规划的路径，获得较短的路径长度并到达目标点为止。测距系统中涉及了超声波和单片机。这里就超声波和单片机作简要介绍和选取型号。/ 7 科学家们将每秒钟振动的次数称为声音的频率，它的单位是赫兹。我们人类耳朵能听到的声波频率为 20 ～ 20000Hz。当声波的振动频率大于 20KHz 或小 于 20Hz 时，我们便听不见了。因此，我们把频率高于 20000 赫兹的声波称为 “ 超声波 ”。为什么测距系统中要用超声波来测距，那是因为我们机器人获取障碍物信息要它的距离和方向，而超声波具有：a.超声波在传播时，方向性强，能量易于集中；b.超声波能在各种不同媒质中传播，且可传播足够远的距离；c.超声波与传声媒质的相互作用适中，易于携带有关传声媒质状态的信息。正因为这些特点所以采用超声波。
单片机就是我们经常接触的CPU，它可以处理许多指令，最初的8031单片机生产成本低，功能够用所以当时被很多产品所采用。研读的这篇移动机器人采用了AT89S52单片机，AT89S52是一种低功耗、高性能CMOS8位微控制器，具有8K 在系统可编程Flash 存储器。使用Atmel 公司高密度非易失性存储器技术制造，与工业51系列单片机产品指令和引脚完全兼容。片上Flash允许程序存储器在系统可编程，亦适于常规编程器。在单芯片上，拥有灵巧的8 位CPU 和在系统可编程Flash，使得AT89S52为众多嵌入式控制应用系统提供高灵活、超有效的解决方案。
这篇文章针对移动机器人的在行驶过程中需要获取障碍物距离和方向信息,设计了基于超声波测距模块URM37V3.2的测距系统, 同时，在假设起始点、目标点位置已知的条件下，以遗传算法对于模糊避障控制器进行最优化设计，设计在三个障碍物环境最佳避障模糊控制器。/ 7 3.软件设计和路径规划算法
原文是这么说的“单片机通过超声波测距模块U R M 3 7 V 3.2 要获得正确的距离、角度信息，就必须按照URM37V3.2的通信协议进行工作。启动16位距离信息读取命令的格式为0 x 2 2 + 度数+ N C + S U M ,其中N C 代表任意数据，SUM代表校验和,度数被测方位的角度信息，当测量完毕以后URM37V3.2返回给单片机的数据格式为0x22+距离高+距离低+ S U M，S U M 代表校验和，如果检验和正确,，经过距离运算子程序即可得到发送角度方位对应的距离。”其中测距系统模块化之后大大减少了系统的复杂性，可以由多个子系统组成一个大系统。模块的编程都采用和汇编语言，编程直接简单，模块通信接口多功能强大。
而路径规划则是采用了模糊规则与遗传算法相结合，这个规则是这样的移动机器人按照规划系统所规定的路径，向目标点方向前进，当移动机器人遇到障碍物时，反馈系统,即以遗传算法设计的避障模糊控制器，复杂做避障运动,等到避障成功后，继续执行规划系统预先规划的路径，并到达目标点为止。遗传算法通过调整避障模糊控制器的参数，包括模糊规则,模糊隶属函数的低端参数、范围，以及加入染色体遗传基因，并由适应度函数的计算，比较适应度,搜索最佳染色体，并得到最佳避障模糊控制器。三个障碍物环境下以遗传算法设计最佳避障模糊控制器的方法和步骤为：首先进行遗传算法参数编码,得到调整参数。包括对输入变量移动机器人前端到障碍物边缘的距离Dco、移动机器人分别与障碍物及目标点的角度差Ae以及输出变量移动机器人的转角的隶属函数底端参数，控制规则库参数、基因算子参数进行编码。其中输/ 7 入、输出变量的隶属函数底端每个变量取5个，三个变量共15个参数，控制规则库参数取25条，基因算子参数分别为输入变量Dco、输入变量Ae以及输出变量f 三个，所以调整参数共有43个，即为遗传算法的染色体长度，图1为染色体调整参数编码图。其次对路径规划定义适应函数，本文的路径规划要求机器人不能碰撞到障碍物,并使得路径越短越好，所以这个问题为路径最短问题，路径越短，其适应度越高,被选择的概率越大,定义的适应函数如下：
fit = 100-(d + cob + cow)其中fit:适应度 d:：总路径
cob：碰撞到障碍物的系数 cow：碰撞到墙的系数。
从适应函数可以看出,总路径长d越短时，适应度就越大,越符合设计要求，碰撞到障碍物的系数cob和碰撞到墙的系数cow越小，适应度就越大,越符合设计要求。将模拟参数定义为：
基因算子搜索范围: dco[-10 10]、Sae [-10 10]、Stheta[0 100] 搜索数：15 种群大小：50/ 7 交配率：0.9 变异率：0.03 通过计算机对三个障碍物的环境下以遗传算法设计避障模糊控制器进行模拟，可以获得三个障碍物环境的最佳避障模糊控制器，将未经由遗传算法最优化的避障模糊控制器和经由遗传算法最优化的最优模糊避障控制器进行模拟比较，设定障碍物环境为100×80单位长,障碍物边界为墙,移动机器人的起始位置(xsi,ysi)=(10,10),目标点位置为(xg,yg)=(90,70)，定义up为未最优化的避障模糊控制器，op3为以三个障碍物环境为基础的最优避障模糊控制器。d为移动机器人由起始位置经由避开障碍物，最后到达目标所行驶的总路径长度,通过计算机仿真可得，移动机器人采用未经由遗传算法最优化的避障模糊控制器所行驶的路程d=118，采用经由遗传算法最优化的最优模糊避障控制器所行驶的路程d=114。
根据作者的设计思路我们可以看出通过操控URM37V3.2模块可以很方便地获得多方位的障碍物距离信息，在复杂的环境下以遗传算法进行模糊控制器的最优化设计,可以提高模糊控制器的适应性，使其适应不同的环境，使移动机器人由起始位置开始，能够避免与障碍物发生撞墙的错误情形发生，并到达目标点,使移动机器人的行走的路径为最短。/ 7 4.结束语
从上文可以看出智能控制的趋势，其中人工智能为智能控制提供了机遇。自动控制理论发展到今天的智能控制，主要有三个阶段：第一阶段是以上世纪 40 年代兴起的调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；第二阶段以 60 年 代兴起的状态空间法为标志 , 称为现代控制理论阶段；第三阶段则是 80 年代兴起的智能控制理论阶段。
近年来 , 智能控制技术在国内外已有了较大的发展，己进入工程化，实用化的阶段。但作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。然而，随着人工智能技术，计算机技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。/ 7
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