地麵機器人係統通常用於(yu) 人工介入成本過高、危險過大或者效率過低的任務。在許多情況下，機器人必須能夠自主工作，利用導航係統來監視並控製它從(cong) 一個(ge) 位置移到另一個(ge) 位置。管理位置和運動時的精度是實現有用、可靠的自主工作的關(guan) 鍵。

MEMS(微機電係統)陀螺儀(yi) 可提供反饋檢測機製，對優(you) 化導航係統性能非常有用。圖1所示的Seekur機器人係統就是一個(ge) 采用先進MEMS器件來改善導航性能的自主係統。

圖1：Adept mobilesRobots (www.mobilesrobots.com)開發的Seekur係統是一個(ge) 采用先進MEMS傳(chuan) 感器的自主係統

機器人導航概述

機器人的移動通常是從(cong) 管理機器人總體(ti) 任務進度的中央處理器發出位置變化請求開始的。導航係統通過製定行程計劃或軌跡以開始執行位置變化請求。

行程計劃需考慮可用路徑、已知障礙位置、機器人能力及任何相關(guan) 的任務目標。例如，對於(yu) 醫院裏的標本遞送機器人，遞送時間非常關(guan) 鍵。行程計劃被饋入控製器，後者生成傳(chuan) 動和方向配置文件以便進行導航控製。這些配置文件可根據行程計劃執行動作和進程。該運動通常由若幹檢測係統進行監控，各檢測係統均產(chan) 生反饋信號；反饋控製器將信號組合並轉換成更新後的行程計劃和條件。

開發導航係統的關(guan) 鍵步驟始於(yu) 充分了解每種功能，尤其需要重視其工作目標和限製。各項功能通常都有一些明確界定且易於(yu) 執行的因素，但也會(hui) 提出一些需要加以處理的具有挑戰性的限製。某些情況下，這可能是一個(ge) 反複試探的過程，即識別和處理限製的同時又會(hui) 帶來新的優(you) 化機遇。

一般導航係統框圖

以Adept mobilesRobots Seekur為(wei) 例，它是一個(ge) 自主機器人，具有四輪傳(chuan) 動係統，每個(ge) 車輪均有獨立轉向和速度控製能力，可在任何水平方向靈活地移動平台。它的慣性導航係統(INS)與(yu) 圖2所示的係統相似。

正向控製

如圖2所示，正向控製是通過發出機器人本體(ti) 命令來實現的。這些命令本質上是誤差信號，產(chan) 生自軌跡規劃器提供的行程計劃與(yu) 反饋檢測係統提供的行程進度更新信息之間的差異。
 

圖2：Seekur導航係統利用GPS、激光檢測和MEMS陀螺儀(yi) 來獨立控製各個(ge) 車輪

這些命令被饋入逆向運動學係統，後者將機器人本體(ti) 命令轉換成每個(ge) 車輪的轉向和速度配置文件。這些配置文件使用阿克曼轉向關(guan) 係進行計算，整合了輪胎直徑、表麵接觸麵積、間距和其他重要幾何特性。

利用阿克曼轉向原理和關(guan) 係，上述機器人平台可創建以電子方式鏈接的轉向角度配置文件，類似於(yu) 許多汽車轉向係統中使用的機械齒條-齒輪係統。由於(yu) 這些關(guan) 係是以遠程方式整合在一起的，不需要以機械方式鏈接車軸，因而有助於(yu) 最大程度減小磨擦和輪胎滑移，減少輪胎磨損和能量損耗，實現簡單的機械鏈接無法完成的運動。

反饋檢測和控製

每個(ge) 車輪均有一個(ge) 傳(chuan) 動軸，通過變速箱以機械方式耦合至傳(chuan) 動馬達，同時通過另一個(ge) 變速箱耦合至光學編碼器，即測程反饋係統的輸入端。轉向軸將車軸耦合至另一伺服馬達，該馬達負責確立車輪的轉向角度。轉向軸還將通過變速箱耦合至第二個(ge) 光學編碼器，也即測程反饋係統的另一個(ge) 輸入端。

導航係統使用一個(ge) 擴展卡爾曼濾波器，通過整合多個(ge) 傳(chuan) 感器的數據來估算行程圖上機器人的姿態。Seekur上的測程數據從(cong) 車輪牽引和轉向編碼器(提供轉換)和MEMS陀螺儀(yi) (提供旋轉)獲得。

測程

測程反饋係統利用光學編碼器對傳(chuan) 動和轉向軸旋轉的測量結果來估算機器人的位置、駛向和速度。圖3提供了將傳(chuan) 動軸光學編碼器的旋轉計數轉換成線性位移(位置)變化的圖形參考和關(guan) 係。

圖3：測程係統根據以上所示的關(guan) 係，利用編碼器讀數確定線性位移

每個(ge) 車輪的傳(chuan) 動軸和轉向軸編碼器測量結果在正向運動學處理器中用阿克曼轉向公式進行組合，從(cong) 而產(chan) 生駛向、偏轉速率、位置和線速度等測量數據。

該測量係統的優(you) 點在於(yu) 其檢測功能直接耦合至傳(chuan) 動和轉向控製係統，因此可精確得知傳(chuan) 動和轉向控製係統的狀態。不過，該測量係統在車輛實際速度和方向方麵的精度有限，除非有一組實際坐標可參考。主要限製(或誤差源)在於(yu) 輪胎幾何形狀一致性(圖3中直徑的精度和波動)，以及輪胎與(yu) 地麵之間的接觸中斷。輪胎幾何形狀取決(jue) 於(yu) 胎冠一致性、空氣壓力、溫度、重量及在正常機器人使用過程中可能發生變化的所有條件。輪胎滑移則取決(jue) 於(yu) 偏轉半徑、速度和表麵一致性。

位置檢測

Seekur係統使用多種距離傳(chuan) 感器。對於(yu) 室內(nei) 應用，該係統采用270°激光掃描器為(wei) 其環境構建映射圖。激光係統通過能量返回模式和信號返回時間測量物體(ti) 形狀、尺寸及與(yu) 激光源的距離。

在映射模式中，激光係統通過將工作區內(nei) 多個(ge) 不同位置的掃描結果組合，描述工作區特性(見圖4)。這樣便產(chan) 生了物體(ti) 位置、尺寸和形狀的映射圖，作為(wei) 運行時掃描的參考。
 

圖4：激光檢測可以映射周圍環境，如圖中所示的走廊-門-房間-儲(chu) 物櫃位置關(guan) 係等

激光掃描器功能結合映射信息使用時，可提供精確的位置信息。該功能如果單獨使用，會(hui) 存在一定限製，包括掃描時需要停機以及無法處理環境變化等等。在倉(cang) 庫環境中，人員、叉車、托盤搬運車及許多其他物體(ti) 常常會(hui) 改變位置，這可能影響到達目的地的速度，以及到達正確目的地的精度。

對於(yu) 室外應用，Seekur使用全球定位係統(GPS)進行位置測量。全球定位係統通過至少四顆衛星的無線電信號飛行時間對地球表麵上的位置進行三角測量。

信號可用時，此類係統的精度可達1米以內(nei) 。不過，這些係統難以滿足視線要求，可能受建築、樹木、橋梁、隧道及許多其他類型的物體(ti) 影響。某些情況下，如果室外物體(ti) 位置和特性已知(如“城市峽穀”等)，則在GPS運行中斷時也可使用雷達和聲納來協助進行位置估算。即便如此，當存在動態條件時，例如汽車經過或正在施工，效果常常會(hui) 受到影響。

GPS 位置檢測

MEMS角速率檢測

Seekur係統使用的MEMS陀螺儀(yi) 可直接測量Seekur關(guan) 於(yu) 垂直(或偏航)軸的旋轉速率，該軸在Seekur導航參考坐標係內(nei) 與(yu) 地球表麵垂直。用於(yu) 計算相對駛向的數學關(guan) 係式(式1)是固定周期內(nei) (t1至t2)角速率測量結果的簡單積分。
 

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該方法的主要優(you) 勢之一是連接至機器人機架的陀螺儀(yi) 可測量車輛的實際運動，而無需依靠齒輪比、齒隙、輪胎幾何形狀或表麵接觸完整性。不過，駛向估算需要依靠傳(chuan) 感器精度，而該精度取決(jue) 於(yu) 偏置誤差、噪聲、穩定性和靈敏度等關(guan) 鍵參數。

固定偏置誤差ωBE轉換為(wei) 駛向漂移速率，如式2所示：
 

偏置誤差可分為(wei) 兩(liang) 種：當前誤差和條件相關(guan) 誤差。Seekur係統估算的是未運動時的當前偏置誤差。這要求導航電腦能夠識別未執行位置變化命令的狀態，同時還要方便進行數據收集偏置估算和校正係數更新。該過程的精度取決(jue) 於(yu) 傳(chuan) 感器噪聲以及可用於(yu) 收集數據並構建誤差估算的時間。Allan方差曲線(見圖5)可提供偏置精度與(yu) 均值時間之間的簡便關(guan) 係。本例中，Seekur可將20秒內(nei) 的平均偏置誤差減小至0.01°/s以下，並可通過在約100秒的周期內(nei) 求均值來優(you) 化估算結果。

圖5：Allan方差曲線（對應器件為(wei) ADIS16265，它是一款與(yu) Seekur係統目前所用陀螺儀(yi) 相似的iSensor MEMS器件）也有助於(yu) 確定陀螺儀(yi) 檢測的最佳積分時間

Allan方差關(guan) 係式還有助於(yu) 深入了解最佳積分時間(τ=t2–t1)。該曲線上的最低點通常被確定為(wei) 運行中偏置穩定度。通過設置積分時間T，使其等於(yu) 與(yu) 所用陀螺儀(yi) 的Allan方差曲線上最低點相關(guan) 的積分時間，可優(you) 化駛向估算結果。

包括偏置溫度係數在內(nei) 的條件相關(guan) 誤差會(hui) 影響性能，因此可決(jue) 定需要每隔多久停止一次機器人的運行，以更新其偏置校正。使用預校準的傳(chuan) 感器有助於(yu) 解決(jue) 最常見的誤差源，例如溫度和電源變化。

例如，將ADIS16060改為(wei) 預校準的ADIS16265可能會(hui) 增加尺寸、價(jia) 格和功率，但可以將相對於(yu) 溫度的穩定性提高18倍。對於(yu) 2°C溫度變化，ADIS16060的最大偏置為(wei) 0.22°/s，而ADIS16265隻有0.012°/s。

如以下關(guan) 係式3所示，靈敏度誤差源與(yu) 實際駛向變化成正比：
 

商用MEMS傳(chuan) 感器的額定靈敏度誤差通常在±5%至±20%以上，因此需要進行校準以減小這些誤差。例如ADIS16265和ADIS16135等預校準MEMS陀螺儀(yi) 的額定誤差小於(yu) ±1%，在受控環境中甚至可以達到更高性能。