Gépészet | Robotika » Kucsera Péter - Mobil robotok navigációs és akadályfelismerő szenzorrendszerei

http://www.doksihu Zárt térben használható földi mobil robotok navigációs és akadályfelismerő szenzorrendszerei, a beltéri navigáció lehetőségei Készítette: Kucsera Péter http://www.doksihu A mobil robotika napjaink egyik legdinamikusabban fejlődő, legtöbb lehetőséget magában hordozó mérnöki területe. A robotvezérlésű, katonai alkalmazású felderítő és csapásmérő eszközök mind nagyobb szerepet játszanak a XXI. század hadviselésében A 2004-2005-ős évben az Amerikai Egyesült Államokban megrendezésre kerülő Grand Challenge, a DARPA által rendezett autonóm robotverseny is bebizonyította, hogy lehetséges autonóm robotokkal hatalmas távolságok leküzdése, méghozzá rendkívül gyorsan. A mobil robotok igazi elterjedése azonban akkor várható, ha az autonóm robotok már képesek lesznek megbízhatóan emberek közvetlen környezetében hasznos feladatok ellátására. Lakott területeken, épületek között, esetleg zárt

térben a már rutinszerűen alkalmazott műholdas kommunikáció egyáltalán nem, vagy csak limitáltan használható, így a robotnak rendelkeznie kell olyan szenzorokkal, amelyekkel önállóan képes az akadályokat leküzdeni, saját pozícióját meghatározni, a környezetét feltérképezni. A cikkben a beltéri helymeghatározáshoz leggyakrabban alkalmazott szenzorok, vezérlőrendszerek kerülnek ismertetésre egy konkrét alkalmazási példa bemutatásán keresztül. Elvégzendő feladat Kommunikáció Vezérlő rendszer Kezelő Beavatkozás Érzékelés Valós emberközeli környezet 1. ábra Mobil robot felépítése A mobil robot érzékelői segítségével információt gyűjt környezetéből. Ezen információk egy megfelelő átalakítást, kondicionálást követően jutnak a vezérlőegység bemenetére. A vezérlőegység az előre definiált feladat figyelembevételével megkezdi a beavatkozó szervek, motorok, működtetését. A robot feladata lehet

előre programozott, vagy egy kezelő által egy kommunikációs csatornán keresztül kiadott tevékenység.(1 ábra) SZENZOROK A mobil robot fedélzetén található szenzorok a következő csoportosítás szerint vizsgálhatók: - A robot belső változásait érzékelő szenzorok (például a kerekek elfordulását érzékelő jeladó). - A környezet változásait érzékelő szenzorok (például ultrahangos távolságmérő, műholdas navigáció). A robotok fedélzetén található szenzorokat feladatuk alapján a következő csoportokba sorolhatjuk: - Akadály felismerésre szolgáló szenzorok - Helymeghatározásra, navigációra szolgáló szenzorok http://www.doksihu 1. AKADÁLYFELISMERÉS 1.1 FUTÁSI IDŐ MÉRÉSÉVEL TÖRTÉNŐ TÁVOLSÁGMÉRÉS A mérés során kibocsátott sugár a céltárgyról visszaverődve részben visszajut a kibocsátás helyére. A mérés során a kibocsátott és visszaverődött sugárzás futási idejét, azaz a kibocsátás és

visszaverődés közt eltelt időt mérik. Ezen idő és a terjedési sebesség ismeretében a távolság számítható. A használt sugárzás lehet fény, hang, vagy mágneses sugárzás 1.11 ULTRAHANGOS TÁVOLSÁGMÉRÉS Ultrahangos távolságmérésnél általában 40-180 kHz közötti hanghullámot sugároznak, egy szelektív vevővel pedig érzékelik a visszaérkező hanghullámokat. A terjedési sebesség szobahőmérsékleten 342 m/s, tehát, ha egy 3 méterre lévő tárgy távolságát kell megmérni, a futási idő körülbelül 20 ms, amely egyszerű elektronikai eszközökkel is könnyen mérhető. A viszonylag hosszú futási idő azonban lassú mérést eredményez. Egy 10 m/s sebességgel haladó robot esetén a robot 20 centimétert halad minden mérés közt. A hanggal történő távolságmérés másik hátránya a hang terjedési karakterisztikájából adódik. A 2. ábrán látható, hogy a hang főnyalábja körülbelül 30 fokos nyílásszögű kúpban terjed

Ebből az következik, hogy a szenzor csak azt képes megállapítani, hogy az adott 30o os tartományban található e akadály, vagy tereptárgy és az milyen messze van, annak pontos pozíciójáról azonban nem ad adatot. Egy mobil robot környezetének teljes lefedéséhez több szenzor szükséges. A szenzorok nem sugározhatnak egy időben, így a mérés időtartama a szenzorok számával arányosan nő. 2. ábra A hang terjedési karakterisztikája A fent ismertetett hátrányos tulajdonsága ellenére előszeretettel alkalmaznak ultrahangos távolságmérőt a mobil robotika minden területén. Ennek oka a szenzor egyszerű felépítése, megbízható működése és alacsony ára. 1.22 LÉZERES TÁVOLSÁGMÉRÉS Mivel ez a mérési módszer is a futási idő mérésén alapul, az elvek megegyeznek a fent leírtakkal. Jelentős különbség van azonban a kibocsátott sugárterjedési sebességében A fényterjedési sebessége 3x108 m/s, így szintén 3 méterre található

céltárgy esetén a futási idő http://www.doksihu körülbelül 20 ns (szemben a hangnál számított 20ms-el). A szenzor rendkívül gyors működésű, pontszerű lekérdezésre képes, azonban a rövid futási idők méréséből származó technikai problémák miatt, a szenzor nagyon költséges. D Lézerforrás L Céltárgy Fázis mérés 3. ábra Lézeres távolságmérés fáziseltérés összehasonlítási elven Egyszerűbb konstrukciójú lézeres távolságmérési eljárást jelent 100%-os amplitudó modulált jel sugárzása, majd a visszaverődő lézersugár amplitudójának fázisösszehasonlísa a kibocsátott sugárral (3. ábra) Az AM moduláció frekvenciája befolyásolja a mérési tartományt. 1.3 LÉZERES TÁVOLSÁGMÉRÉS HÁROMSZÖG MÓDSZERREL Háromszög módszerrel történő távolságmérésnél a pontszerű lézersugár és a vonal CCD 1 megfelelő elrendezésével a vonalkamerára beérkező fény irányvektorából számítható a céltárgy

távolsága (4. ábra) D α Lézerforrás L x Vonal CCD Céltárgy k 4. ábra Lézeres távolságmérés háromszög módszerrel D= L x + tgα k [1.1] Az 4. ábrán felvázolt szenzornál, mely csak egy pont távolságának lekérdezésére képes jobb tulajdonságokkal bír a 2 dimenzióban érzékelni képes háromszög módszeren alapuló szenzor (2D Triangualtion Sensor) (5. ábra) Ebben az esetben a kibocsátott sugár nem egy pont, hanem egy vonallézer, az érzékelő pedig egy normál CCD kamera. Ha a robot előtt akadály található, a kamera képén a lézervonal pozíciója az alsó régióból a felső felé tolódik. Az akadály távolsága a lézervonal emelkedésével fordítottan arányos. A kamera egy képkockájának beolvasásával a teljes robot előtti terület leellenőrizhető, így egy normál kamerát véve alapul 25 lekérdezés hajtható végre egy másodperc alatt. 1 Charged Coupled Device – mátrixban vagy vonalban elrendezett fényérzékelő

elemek. http://www.doksihu A mérési módszer hátránya, hogy a környezet fényviszonyai nagymértékben befolyásolják a mérés alkalmazhatóságát. A lézervonalat ki kell emelni a kamera által beolvasott képből Ez a lézer hullámhosszára történő optikai szűréssel, valamint különbségi jelképzéssel lehetséges. Line Laser Source α a CCD Camera Obstacle Picture on Screen 5. ábra 2 dimenzióban érzékelni képes háromszög módszeren alapuló távolságmérő szenzor A különbségi jelképzés legegyszerűbb megvalósítása a lézer kapcsolásával, egy kép lézervonal nélküli beolvasásával, majd a lézervonal bekapcsolásával az előző képből az aktuálisan beolvasott kép kivonásával történhet. Egy konkrét megvalósítást mutat a 6. ábra A kép digitalizálását egy 30 MSPS 2 sebességű Texas Instrument videó A/D végzi. A rendszer vezérlését, valamint a képek memóriába történő eltárolását és a további

adatfeldolgozást egy Xilinx Spartan 3 típusú FPGA 3 valósítja meg. 2 3 Mega Sample Per Second – millió minta másodpercenként Field Programming Gate Array – Programból összekapcsolható nagy bonyolultságú logikai hálózat. http://www.doksihu Composit video signal 30MSPS Video A/D CCD Camera 8 bit Data Bus Clamp Correction Line Sync Sync Separator MEM/A FIFO MEM/C MUX MEM/B Data Process Field Sync Laser Source CLK RS232 Power Switch FPGA Spartan 3 6. ábra FPGA alapú 2 dimenziós háromszög módszeren elven távolságmérő szenzor Az elkészített szenzor jól használható kiegészítő szenzor, mely romló látási viszonyok mellett képes jobb mérési megbízhatóságot és pontosságot produkálni. 2. HELYMEGHATÁROZÁS, NAVIGÁCIÓ A helymeghatározásra szolgáló rendszerek két nagy csoportba oszthatók: Abszolút helymeghatározás során valamely rögzített referencia ponthoz viszonyítható a pozíció, így a hibát a mérés

pontossága határozza meg, a hiba az időtől nem függ. Az inerciális helymeghatározás során a pozíciót általában a gyorsulás és szöggyorsulás összetevők kétszeres integrálásával kapjuk meg. Ezzel a módszerrel rövid időn belül nagy pontosságú és nagy pozícionálási gyakoriságú helymeghatározás végezhető, azonban a giroszkópok és gyorsulásmérő műszerek hibáinak halmozódása miatt a pontosság az idő múlásával nagymértékben csökken. 2.1 GIROSZKÓP ÉS GYORSULÁSÉRZÉKELŐ A MEMS 4 technológia elterjedésével napjainkban már elérhető áron beszerezhetőek olyan szenzorok, amelyeket néhány évvel ezelőtt csak a repülőgépgyártásban, űrkutatásban voltak használatban magas áruk miatt. A giroszkópokat, gyorsulásérzékelőket ma már gyakran alkalmazzák az autóiparban, robotikában és egyéb technológiák mozgásának vezérlésének megvalósításában. A gyorsulásérzékelők egy rugalmasan rögzített tehetetlen

tömegből és a tömeg elmozdulását érzékelni képes kapacitásérzékelőből állnak. A gyorsulás mértéke arányos a tömeg elmozdulásával és ezen keresztül a kapacitás megváltozásával. A MEMS technológiára épülő vibrációs giroszkópok a Corioli erő hatását érzékelik. A mechanikus giroszkópokban már alkalmazott, felpörgetett tehetetlen tömeg elfordításánál fellépő Corioli erő szintén észlelhető rezgő (transzlácionális) mozgást végző tömeg is. Ez az elmozdulás érzékelhető egy kapacitás változás mérésén keresztül (7. ábra) 4 Micro Electro Mechanical Systems http://www.doksihu 7. ábra Gyroscope működési elve 2.2 KERÉKELFORDULÁS ÉRZÉKELÉS A beltéri navigációra alacsony ára és megbízható felépítése miatt szinte leggyakrabban alkalmazott szenzor a kerekek elfordulását érzékelő általában optikai jeladó. A robot ismert mechanikai felépítését figyelembe véve és a kerekek elfordulását mérve a

robot elmozdulás irányvektora kiszámítható. Egy gyakran használt mechanikai elrendezés látható a 8. ábrán A robot két nagyobb méretű külön hajtott kerékkel és egy tetszőlegesen szabadon forgó támasztókerékkel rendelkezik. A hajtott kerekekre kapcsolt optikai jeladók által szolgáltatott elfordulás információból a robot pozíciója az [2.0]-[25] képletekkel számítható ϕ x2,y2 r β s1 V α L s2 x1,y1 8. ábra Pozíció számítása a kerékelfordulás ismeretében http://www.doksihu s1 − s 2 L β = α +ϕ s1 r= ϕ= [2.0] [2.1] [2.2] ϕ L ϕ  V = 2 ⋅  r +  sin 2 2   ϕ x 2 = x1 + V ⋅ cos + α   2  ϕ y 2 = y1 + V ⋅ sin  + α   2 [2.3] [2.4] [2.5] A kerékelfordulásból számított pozíció csak ideális esetben ad pontos értéket. Mivel a valóságban a kerekek gyorsításnál és lassításnál megcsúsznak. A módszer ebben a formában csak sík terepen ad megfelelő

számított értékeket, így például egy szobai navigációra megfelelő, de nem alkalmazható utcákon vagy természetben. A számítás idő szerint integráló jellegéből adódóan viszonylag kis arányú hiba a mérési idő növelésével felhalmozódik, így a mérési módszert mindenképpen ki kell egészíteni valamilyen abszolút helymeghatározási eljárással. 2.3 KAMERÁS POZICIONÁLÓ RENDSZER Zárt térben történő navigációra jól alkalmazható rendszer alakítható ki egy fixen telepített analóg vagy digitális kamerából és egy hozzá kapcsolódó képfelismerő rendszerből. Amennyiben a képfelismerő képes érzékelni a robotot egy adott tartományon belül és képes annak pozícióját és haladási irányát pontosan meghatározni, egy vezeték nélküli kommunikációs csatornán le tudja sugározni a robotnak a mért pozíció koordinátákat, ezzel korrigálni tudja az inerciális helymeghatározásból származó hibákat (9. ábra) CCD

Kamera Jelzés a robot felületén Mobil Robot 9. ábra Kamerás pozicionálás elve 2.4 ELEKTRONIKUS IRÁNYTŰK A legegyszerűbb elektromechanikus iránytű egy jól csapágyazott tengelyből és az arra erősített állandó mágnesből áll. A tengely elfordulását optikai úton érzékelve információ nyerhető a föld mágneses terének irányáról. http://www.doksihu A Fluxgate iránytűk a mágneses tér mágneses vezető anyagokon történő áthaladási tulajdonságán alapul. Ha a mágneses térbe mágneses vezető anyagot helyeznek, a mágneses tér erővonalai az alacsonyabb ellenállású anyagon igyekeznek áthaladni (10. ábra/B,C), amit ebben az esetben a mágneses vezető képvisel. Ha azonban a mágneses vezetőt egy külső mágneses térrel telítettségbe mágnesezzük, a telített mágneses vezető nem befolyásolja a mágneses erővonalak terjedését (10. ábra/A) 10. ábra Fluxgate iránytű működési elve A 9. ábrán látható a különböző

irányú mágneses terek hatása a speciálisan kialakított mágneses vezető anyagra. A mágneses tér mérése a sugárirányú „szarvakra” rögzített tekercsekben indukálódó áram mérésével lehetséges. Az Anisortopic Magnetoresistive mágneses szenzor (AMR) vastartalmú vékony filmrétege külső mágneses tér hatására megváltoztatja vezetőképességét. A mérés négy Wheatstonehídba kapcsolt szenzorra történik, a mérési elrendezés a 11 ábrán látható  ∆R  ∆Vout =   ⋅ Vb  R  [2.6] 11. ábra AMR mágneses szenzor működése A fent említett mágneses tér érzékelő szenzorokon kívül előfordulnak még Hall effektuson alapuló mágneses tér érzékelő szenzorok is. A mágneses tér érzékelő szenzorok jól alkalmazhatók valamely inerciális navigációs rendszer kiegészítő szenzoraként. Hátrányuk a lassú beállási idő, és a robot egyéb mágneses berendezéseinek zavaró hatásából adódó mérési hiba. 3.

KOMMUNIKÁCIÓ http://www.doksihu A robot és az operátor közötti kommunikáció, valamint a robot, különböző moduljai közötti megfelelő adatátvitel különös fontossággal bír. Fontos a kereskedelemben kapható berendezésekhez, számítógépekhez történő lehető legegyszerűbb csatlakoztathatóság, valamint a megfelelő átviteli sebesség. Az operátor és a mobil eszköz közötti vezeték nélküli kapcsolatnak képesnek kell lenni akár digitális mozgókép átvitelére is. A robot fedélzetén lévő berendezések összekapcsolására az Ethernet, az operátorral történő kapcsolattartásra a WLAN hálózat kereskedelemben is kapható hálózati eszközei megfelelő megoldást nyújtanak. A 12 ábrán a megvalósított robot hálózati felépítése látható Operátor lehet egy hagyományos WLAN kártyával rendelkező asztali vagy hordozható számítógép esetleg egy PDA 5. Motor fordulatszám szabályzás Ultrahangos 2D Triangulation Sensor

távolságmérő GPS Szenzorok SBC Kerék elfordulás érzékelés Motor Control Ethernet Switch WLAN Operátor Ethernet WLAN 12. ábra A robot fedélzetén található vezérlő rendszer hálózati felépítése 4. A MEGVALÓSÍTOTT MOBIL ROBOT Az eddig ismertetett szenzortípusok működésének gyakorlati bemutatására, a vezérlőrendszer megfelelő jelekkel történő ellátására, a megvalósított elvek működésének tesztelésére elengedhetetlen egy egyszerű struktúrájú modell építése. Egy mobil robot építésénél rendkívül nagy fontossággal bír a fedélzeten elhelyezett berendezések súlya és áramfelvétele. Nagy súly, robosztusabb hajtást igényel, melynek áramfelvétele is nagyobb. A magas fogyasztású robot nagyobb kapacitású akkumulátort igényel, mely ismét súlynövekedést von maga után. A megépített modellen a már fent említett megfontolások miatt csak a szenzorok és a nagysebességű kommunikációs modulok kaptak helyet

(13. ábra) A robot energiaigényeit egy 1800mAh Ni-Cd akkumulátor végzi. A robot így megközelítőleg két órás működésre képes. 5 Personal Digital Assistant – zsebben hordható kisméretű számítógép http://www.doksihu 13. ábra A megvalósított mobil robot A szenzorok jeleit egy egyedi építésű mikrokontroller alapú rendszer gyűjti be. A jelek megfelelő kondicionálás után Ethernet hálózaton jutnak a robot fedélzetén lévő WLANEthernet konverterbe. A robot fedélzetén eddig beépítésre került egy ultrahangos távolságmérő és a kerekek elfordulását érzékelő optikai jeladók. (Beépítés alatt áll egy AMR mágneses szenzor és független kísérletek folynak a 2 dimenziós háromszög elven működő távolságmérő tesztelésére.) A jelek feldolgozását, az útvonalszámítást, akadály felismerést és a motorok vezérlését egy Laptop számítógép végzi, melyről lehetőség nyílik kézi vezérlésre és automata

üzemmódba váltásra. Automata üzemmódban a robot egy adatbázisban definiált útvonalat jár be, emberi közbeavatkozás nélkül. A kezelőfelület a 14 ábrán látható 14. ábra A mobil robot kezelőfelülete http://www.doksihu 5. ÖSSZEFOGLALÁS A mobil robot képességeit a rá integrált szenzorok és vezérlő rendszerek együttese határozza meg. A megfelelő szenzorok képesek információt gyűjteni a robot környezetéből és ezeket a vezérlőbe juttatni. A szenzorok megválasztása és beépítése után a robotot fel kell készíteni a környezet különböző változásaira, ezen változásokra definiálni kell a megfelelő reakciót. Mivel az emberek közvetlen környezete dinamikus komplex rendszernek tekinthető, így a vezérlőrendszer programozása a robotfejlesztés legnehezebb része. A gyakorlati modellépítés segít olyan problémák feltárásában, amelyek hagyományos számítógépes szimuláció során nem kerülnének előtérbe, valamint

lehetőséget nyújt a modell labor környezetben történő kipróbálására. A modellel végzett vizsgálatok még mindig távol állnak attól, hogy a robot valóban alkalmazható legyen hasznos munkavégzésre, mivel a valós életben az emberek környezetében sok olyan veszélyforrás van, amellyel labor körülmények között nem lehet számolni. Számolni kell az emberek kíváncsiságával, esetleges próbálkozó kedvével Az eladott robot tulajdonosa esetleg mindent elkövet majd a robot határainak megtalálásaira, az algoritmus hibáinak feltárására, ezért a fejlesztés során különös gondot kell fordítani arra, hogy a robot minden körülmények között biztonságos maradjon. A legegyszerűbb módszer ezen cél elérésére, kis méretű, akár szórakoztató célú robotok fejlesztése. Kisméretű robotok piacra dobásával javítható a társadalmi elfogadottság és a robotok paraméterei valós környezetben vizsgálhatók. 6. FELHASZNÁLT SZAKIRODALOM

[1] R.Siegwart, IR Nourbahsh “Introduction to Autonomous Mobile Robots” The MIT Press Massachutsetts institute of Technology Cambridge 2004 [2] H. Choset, K Nagatani, NA Lazar The “Arc-Transversal Median Algorithm: A Geometric Approach to Increasing Ultrasonic Sensors Azimuth Accuracy” IEEE Transactions on Robotics and Automation, VOL. 19, NO 3, June 2003 p 514 [3] Gy. Schuster “Fuzzy Control of a simulated mobile robot” XV Internationales wissenschaftliches Kolloquium 1999 in Bremen, p.186 [4] J. Borestein, HR Everett, L Feng Where Am I? Sensors and Methods for Mobile Robot Positioning University of Michigan, Michigan 1996 [5] http://direct.xilinxcom/bvdocs/publications/ds312pdf 2005. December [6] http://www.siliconsensingcom/ 2005. December [7] http://www.dinsmoresensorscom/ 2005. December [8] http://www.advantechcom 2005. December [9] http://www.agtbmehu/public h/mobil/mobil2htm 2006 Február [10] http://www.agtbmehu/tutor h/terinfor/t61htm 2006 Február [11]

http://www.analogcom/library/analogDialogue/archives/37-03/gyrohtml#return1 2006 Február