一、引言

自1961年美國Unimation公司研制出世界上第一臺往復式工業(yè)機器人以來,機器人的發(fā)展經歷了三個階段:第一代示教/再現(Teaching/Playback)機器人,第二代傳感控制(Sensorycontrolled)機器人,第三代智能(Inteligent)機器人。機器人以其具有靈活性、提高生產率、改進產品質量、改善勞動條件等優(yōu)點而得到廣泛應用。但是,目前絕大多數機器人的靈活性,只是就其能夠"反復編程"而言,工作環(huán)境相對來說是固定的,所以一般人們稱之為操作手(Manipulator)。正如人類活動范圍和探索的空間是人類進步的標志一樣,機器人的智能同樣體現在運動空間的大小上。為了獲得更大的獨立性,人們也對機器人的靈活性及智能提出更高的要求,要求機器人能夠在一定范圍內安全運動,完成特定的任務,增強機器人對環(huán)境的適應能力。因此,近年來,移動機器人特別是自主式移動機器人成為機器人研究領域的中心之一。

二、移動機器人的研究現狀

1.體系結構自主式移動機器人的復雜性以及當前計算技術的局限性等決定了體系結構是影響機器人性能的主要因素。自主式移動機器人的智能體現為具有感知(Sensing)、決策(Decision-making)和行為(Acting)等基本功能。根據實現這些基本功能的過程的不同,常見的體系結構有三類:分層遞階結構(Hierarchical architechure)、行為系統(tǒng)(Behaviorsystem)和黑板系統(tǒng)(Blackboard system)。

2.信息感知信息感知來源于傳感器。對傳感器來說,最主要的兩個品質是可靠性和帶寬(實時性)。目前自主式移動機器人普遍使用的傳感器有:聲納、紅外、激光掃描、攝像機和陀螺等。每種傳感器各有利弊,于是人們自然想到了"取長補短",也即多傳感器集成和融合(Multisensor integration andFusion),其優(yōu)點在于提供了信息冗余、互補和適時(Timeliness),從而提高了信息的可靠性。

3.移動機器人控制

(1)建模根據所受約束的不同,可以將控制系統(tǒng)分為完整(Holonomic)系統(tǒng)和非完整(Nonholonomic)系統(tǒng)。約束條件能夠以位形變量顯式代數方程描述的系統(tǒng),即為完整系統(tǒng);約速條件為不完全可積的微分方程則為非完整系統(tǒng)。移動機器人是典型的非完整系統(tǒng)。目前,移動機器人普遍使用的運動學模型為基于機器人幾何中心或輪軸線中心的時間微分方程,該模型物理意義明確。為避免繁瑣的時間微分,E.T.Baumgartner選擇了獨立變量,建立獨立于時間變量的運動學模型,并由此實現了對速度的獨立調節(jié)。最近,鏈式(Chained form)方程和冪式(Powerform)方程用于描述一類非完整系統(tǒng)。該模型雖然描述的是非線性系統(tǒng),但具有良好的線性結構,基于此可開環(huán)類解耦控制、閉環(huán)反饋穩(wěn)定控制,特別適用于帶有拖車的移動機器人。

(2)定位(Localization)定位是移動機器人控制中的關鍵問題,其準確性和精度直接影響規(guī)劃的實現,從而影響整個系統(tǒng)的性能。定位有靜態(tài)定位和動態(tài)定位之分。靜態(tài)定位每次將傳感器得到的環(huán)境信息和環(huán)境的先驗模型相匹配來定位,計算量大,很難滿足實時性要求。最常用的定位方法為推算航行法(Deadreckoning),即依靠內部里程表沿著經過的路徑對輪子的旋轉進行計量。這種方法簡單,容易實現,但由初始位姿誤差、運動學模型誤差以及運動過程中的不確定擾動(如與地面發(fā)生相對滑動)等會引起累積誤差,嚴重影響定位精度,特別對于長距離運動的機器人的影響將是災難性的。為了克服以上缺點,人們采用動態(tài)定位,即將外部傳感器獲得的信息與推算航行法的信息進行融合,以獲取高精度定位。融合方法多用Kalman濾波進行最小方差估計和基于模糊邏輯進行模糊推理。 (3)控制及其穩(wěn)定性移動機器人的控制困難在于機器人平面運動具有三個自由度,即平面位置和方位,而控制只有二個自由度,即兩個驅動輪的速度或機器人的平移速度和轉動速度。Samson指出,移動機器人開環(huán)可控。但不存在光滑的時不變穩(wěn)定狀態(tài)反饋。由于開環(huán)控制容易受不確定因素的影響,為了獲得較強的魯棒性和對規(guī)劃出的路徑具有良好的跟蹤性能,反饋控制方案才是研究者所尋求的。由于移動機器人不存在光滑的時不變穩(wěn)定狀態(tài)反饋控制,所以一般采用不連續(xù)控制或分段光滑控制實現穩(wěn)定反饋,控制目的是減少運動自由度或增加控制自由度。各種反饋控制方案雖然解決了作為系統(tǒng)工作必要條件的穩(wěn)定性問題,但系統(tǒng)要獲取良好的性能,還取決于控制律中參數的確定,而所有控制律的參數均很難確定。利用神經網絡的學習和容錯能力對移動機器人控制和基于規(guī)則的模糊控制,避免了控制參數的確定,并增強了系統(tǒng)對參數擾動的魯棒性。

4.路徑規(guī)劃

自主式移動機器人,即能夠按照預先給定的任務指令,根據已知的地圖信息作出全局的路徑規(guī)劃,并在行進過程中不斷感知周圍的局部環(huán)境信息,自主地作出各種決策,引導自身安全行駛,并執(zhí)行要求的動作和操作。由此可以看出,全局路徑規(guī)劃和局部避障是移動機器人自主性的核心體現。路徑規(guī)劃為在給定起始點和目標點之間尋求滿足一定條件的無碰撞路徑。路徑規(guī)劃根據規(guī)劃時所利用的信息不同可分為基于模型(Model-based)的規(guī)劃和基于情形(Case-based)的規(guī)劃。前者根據已知的環(huán)境模型或感知的地圖知識作出規(guī)劃,是目前普遍使用的規(guī)劃方法;而后者則根據已有的規(guī)劃知識利用匹配法解決新的規(guī)劃問題。基于情形的規(guī)劃適用于較為復雜但相對固定的環(huán)境,因為,情形的增加對存儲容量提出了更高的要求,并且匹配時計算量大,需要不斷地更新情形庫,使系統(tǒng)復雜化?；谀Ｐ偷囊?guī)劃從規(guī)劃所利用地圖知識范圍的角度又有全局規(guī)劃和局部規(guī)劃之分。全局規(guī)劃需要完整的環(huán)境模型,而局部規(guī)劃只需要機器人周圍的局部信息,主要完成避障任務?；谀Ｐ偷囊?guī)劃方法主要有物理模擬、拓撲、統(tǒng)計決策、啟發(fā)式、模糊和神經網絡以及遺傳算法等。上述的規(guī)劃方法大多認為機器人具有完備的環(huán)境知識,并且假設能對機器人進行精確控制,但實際上這些條件是不能夠滿足的,因此有必要在規(guī)劃中考慮不確定因素的影響。Miura對定位誤差、控制誤差和傳感器誤差建立分布,運用統(tǒng)計決策理論規(guī)劃。SUF通過規(guī)劃路徑減小環(huán)境、傳感器對定位的影響。

三、移動機器人發(fā)展中存在的問題及解決途徑 移動機器人的研究雖然取得了令人矚目的成就,但在其發(fā)展過程中也面臨著許多問題,下面就存在的問題作一些探討,并提出相應的對策。

(1)自主式移動機器人的"自主性",是否意味著機器人必須適應各種不同的環(huán)境,完成各種不同的任務?這是一個需要明確的概念,否則我們的研究將會迷失方向。根據目前的人工智能和計算機技術的水平,"自主性"只能是一定范圍環(huán)境中面向特定任務而言,而不可能有一種對任何環(huán)境都具有良好適應性的通用移動機器人,任何通用化的企圖必將導致失敗。

(2)就運動機構來說,移動機器人有行走機器人、水下機器人、飛行機器人和輪式移動機器人。移動機器人的機構直接影響到機器人運動的穩(wěn)定性和控制器的復雜程度。目前廣泛使用的輪式機構由于其內在缺陷,如存在最小轉彎半徑、與地面發(fā)生相對滑動等,降低了機器人的靈活性,不適于在密集的環(huán)境(Clutteredenvironment)中運行,嚴重阻礙了移動機器人的家庭化。為了提高移動機器人的靈活性,并使控制簡單化,需要全方位的運動機構,使機器人能夠方便地前進、后退和轉彎。

(3)盡管移動機器人能自主地感知、決策和行動,但與人的行為相比,機器人的表現遠不能令人滿意。雖然兩者之間有信息感知與表示、存儲容量和計算能力等各方面的重大差異,但在當前的技術水平限制下,體系結構是影響移動機器人自主性的重要因素。隨著機器人感知信息越來越豐富,密集知識的表示、存儲和利用都要求突破傳統(tǒng)的體系結構。新的體系結構必須將基于傳感器的反射行為和基于知識的有意識行為有機結合起來,充分利用存儲知識和傳感信息。

(4)自主式移動機器人的自主性是就機器與人的關系而言,希望機器更獨立于人。那么是否表明人參與的越少就表明系統(tǒng)的智能越高?答案是否定的。人機交互的有無并不是評判系統(tǒng)智能高低的標準,交互的水平才是智能的。人機交互由低到高有三個層次:通信、人機協(xié)調與合作和人機集成。特別在作為移動機器人主戰(zhàn)場的服務性行業(yè)中,機器與人的接觸會更多,因此人機交互就顯得尤為重要。

(5)移動機器人的可靠性和安全性是影響其推廣應用的關鍵性能。可靠性是指發(fā)生故障的可能性及故障后的自主恢復的能力,安全性是就機器人與周圍環(huán)境的關系而言,即機器人和環(huán)境相互之間不會造成危害。移動機器人應用環(huán)境復雜性和運動靈活性的不斷提高,同時也增加了引發(fā)故障的可能性。為此,一方面在設計時從體系結構、信息處理等環(huán)節(jié)提高系統(tǒng)的可靠性;另一方面提高其故障診斷、糾錯和容錯能力。

(6)移動機器人是一個交叉的研究領域,涉及機械、控制、傳感器技術、信息信號處理、模式識別、人工智能和計算機技術等技術學科。因此,移動機器人的研究必須密切關注相關學科的發(fā)展,根據相關學科的當前技術水平確定移動機器人的研究方向。

四、移動機器人的發(fā)展趨勢

縱觀移動機器人的發(fā)展、發(fā)展過程中存在的問題以及相關學科的發(fā)展方向,移動機器人具有以下發(fā)展趨勢:

(1)機器人本體將向靈活性和微型化方向發(fā)展 這是由于機器人應用面向家庭和服務性行業(yè),需要適應更為復雜的環(huán)境。

(2)高速性 室內機器人對運動速度沒有特別要求,而室外機器人高速運動可以提高它們的工作效率。高速性對定位精度和控制都提出了更高的要求。

(3)友好的人機交互 為了使機器人能夠更好地為人類服務,人們需要一個暢通的渠道與機器進行溝通,這就需要友善的人機接口。當前蓬勃發(fā)展的計算機多媒體技術為此提供了支持。

(4)安全性能好 移動機器人是為人類服務的,因此至少不應該給人類帶來危害。為使移動機器人真正走向應用,必須遵守IssacAsimov提出的著名的"機器人三戒律",即第一,機器人不可傷害人或眼看人將要遇害時而袖手旁觀;第二,機器人必須服從人給它的指令,除非這種命令與第一條戒律相抵觸;第三,機器人必須保護自身的存在,除非這種保護與第一、第二條戒律相抵觸。

(5)產業(yè)化 脫離實際的理論不會具有深遠的發(fā)展?jié)摿?也只有能給社會帶來可觀經濟效益的技術才會得到社會的扶植,吸引研究者的注意力。而產業(yè)化是理論聯(lián)系實際的紐帶,是科學技術轉化為生產力的重要途徑,因此產業(yè)化也是移動機器人發(fā)展的必由之路。