彭缓缓，郭毅锋，李 健，黄丽敏

（广西科技大学电气与信息工程学院，广西 柳州 545006）

1 引言

智能移动机器人研究的焦点是如何在复杂环境中选取最优路径的同时还要避开障碍物，要实现机器人行走的自动控制，首要是快速理解周围的环境情况，并将其转化为控制命令，来确保机器人在移向给定目标位置处时能够稳定、安全地避开所有阻碍前行的物体[1]。

传感器获取到的障碍物距离数值是移动机器人感知所处周围环境信息的主要来源，更是机器人了解环境并驱动电机来完成相应任务的依据。多传感器的出现使机器人可以从不同的层面，不同的方位来感知错综复杂的周边环境，以便让机器人做出正确的决策[2]。

采用四探头一体超声波的四个探头和多个红外传感器来勘查周围阻碍机器人前行的不同物体距离情况，并测出机器人的中心到各个物体的间距值。将采集到的障碍物距离信息输送到主控电路去支配机器人的左右轮运转速率从而完成机器人精准避开障碍物的任务。经过实物测试验证了该方法的可行性。

2 移动机器人的系统结构

由安置在底座前方的一个万向轮和底座后左、右方的两个驱动轮构成移动机器人的执行单元，实际运行轨迹是安置在底座后左、右方的驱动轮采用差速进行控制，控制系统的设计，如图1所示。机器人朝着给定位置处运行，当与检测到的物体间距是（20～40）cm（>40cm）时，主要由红外传感器（四探头一体防水超声波）把相应的距离信息传送到STM32F407 主控电路，控制电路对传送过来的数据信息进行分析，通过机器人专用轮毂电机控制机器人左右轮的运行速度以及运行姿态，进而使机器人在其活动范围内躲避阻碍物体。

图1 控制系统的设计图Fig.1 Design Diagram of Control System

3 感知系统

智能移动机器人避障的研究一直是机器人关键技术中备受关注的重要部分，这些研究中的周围环境被描述为静态或者已知。而我们现实生活中的环境是动态的、未知的。有很多任务要求机器人在未知和动态的障碍下安全地移动，安全到达目的地是一个至关重要的因素。通过选择最合适的传感器对机器人周围物体距离的分析，可以及时了解到机器人身边是否存在障碍物。因此，主要选用了四探头一体防水超声波和GP2Y0A02 共同构成整个感知系统。

3.1 主控电路设计

主控模块主要是进行各种信息数据的处理，可以让每一个功能模块都能更好的来完成它们各自的任务。主控芯片选用的是STM32F407，它为更多传感器的使用提供了丰富的IO 口，另外还有通用同步异步收发器（USART）、AD（12 位，1us，分时 24 道）等。主控电路原理图，如图2 所示。

图2 主控电路原理图Fig.2 Master Control Circuit Schematic Diagram

3.2 超声波测距接口设计

检测发射至收到回波的时间间隔来计算出对应距离数值的渡越时间检测法也是超声波测距原理其一，它主要应用于高实时性的地方[3]。选用测量距离（0.3～2.5）m，具有在空气中传播的效率最佳的工作频率40kHz，有开机自动探测障碍物、抗电磁能力强、精确数字显示障碍物距离等特点的四探头一体防水超声波传感器。

四探头一体超声波与主控芯片的接口电路，如图3 所示。选用RS-232 与主控芯片通信的方式，经RS-232 转TTL 电路后把TX1、RX1 与主控电路 STM32F407 的PA9 PA10 引脚进行接线实现障碍物距离数据的处理，其中RS-232 转TTL 电路图，如图4所示。

图3 四探头一体超声波接口电路图Fig.3 Four Probe Integrated Ultrasonic Interface Circuit Diagram

图4 RS-232 转 TTL 电路图Fig.4 Rs-232 to TTL Circuit Diagram

3.3 红外测距接口设计

反射强度因周边环境中各物体和红外之间的长短间距值而不同为工作原理的红外传感器，对背景光和温度的适应能力比较强，且价格实惠[4]。传感器在不同的表面上的响应也不同[5]。选用测量距离为（20～150）cm 的 SHARP GP2Y0A02，红外接口设计图，如图5 所示。把它输出的AD 值经过A/D 电路换为对应的实际障碍物距离数值[6]，与主控电路STM32F407 的PA7 引脚进行接线实现障碍物距离数据的处理。

图5 红外测距接口设计图Fig.5 Infrared Ranging Interface Design

3.4 多传感器的布局

针对机器人在一个新环境中执行避障任务，考虑到超声波工作时会存在检测不到的区域，而红外传感器对它的这个缺点有一定的完善，共同使用可以获取全面的障碍物距离信息。因此，选择以上介绍的四探头一体防水超声波、红外传感器同时检测机器人所处环境中是否有障碍物的存在。

在智能系统中，为了规划机器人在静态和动态环境下执行工作，机器人本体上安装有一块四探头一体超声波传感器和8 个红外传感器以多方位检测其在动作时四周阻碍物的距离数值。在超声波系统中通过RS-232 传输检测到的数据；将红外传感器的信号采集到微处理器中，命令指令通过驱动装置控制两台机器人专用轮毂电机[7]。多个传感器的整体布局，如图6 所示。图中：数字1～4—机器人上面安装的一块四探头一体超声波的四个探头的依次顺序号，字母a～h—机器人本体上的8 个红外传感器的编号。

图6 传感器的局部系统图Fig.6 Local System Diagram of Sensors

4 移动机器人的避障策略

图7 机器人避开物体的流程图Fig.7 Flow Chart of Robot Avoiding Objects

移动机器人从起点至指定目标点的过程中，本体安装的多传感器会自主的发出检测障碍物信号，当检测到障碍物和机器人之间的距离在规定距离范围之内时，要对不同传感器检测的障碍物距离数据分别进行处理，把所有的信息都发送到主控制器，根据控制规则发出执行命令，驱动轮毂电机使其调整运作姿态的同时准确避开障碍物，过程中需要反复的判断是否避开了阻碍前行的物体以及是否到了给定目标处，完成以上动作过程的流程，如图7 所示。

5 实验及分析

5.1 避障测距实验

表1 尺量的距离与传感器测的距离数值表Tab.1 Numerical Table of Distance Measured by Scale and Distance Measured by Sensor

为了提高传感器测的距离数值精度，将表中数值依次输入到MATLAB，把表中各距离数值用最小二乘法拟合曲线，拟合后的曲线，如图8 所示。观察图8 可以发现，经过校正后的数据与实际距离值相差无几，从而在一定程度上达到了机器人高精度避障的要求。

采用同一个物体，（20～40）cm（含 40cm）选用红外来检测距此物体的距离数值；（40～120）cm 选用四探头一体超声波。通过多次实验得到超声波、红外传感器输送的距离数据以及用尺量的实际距离数据，如表1 所示。

图8 实际距离、测量距离与拟合后数值的三者比较Fig.8 Comparison of Actual Distance，Measured Distance and Fitted Value

5.2 实物测试

考虑到当机器人被安放在一个新的环境时，混乱摆放的物体使移动机器人一时很难迅速的理解周围环境的情况。首先要对其周围的物体位置进行分类，以使移动机器人可以快、准的执行相应避障策略从而避开障碍物。以参考文献[2]中机器人和各个物体之间的一个位置关系作为参照，接下来对实物机器人进行在前往给定目标位置处的过程中，当它的两侧会出现障碍物体时的测验，如图9 所示。

图9 两侧存在物体的避障实验Fig.9 Obstacle Avoidance Experiment of Objects on Both Sides

6 结论

从机器人样机在杂乱无章的多障碍物环境中避障实验可知，移动机器人可以既稳定又安全的穿越其狭缝，到达给定终点位置，从而验证了设计可行性以及避障的精确性。多个同种传感器进行组合的同时再与其他种类传感器配合，这样不仅可以弥补单一传感器的缺点，还可以感知机器人此时此刻的多方位、多类障碍物信息源以便实现避障功能，因此在移动机器人系统中获得普遍应用。