[發明專利]基于路面特征聚類分析的機器人速度自適應控制方法

在審

• 申請號: 202010105923.9
• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN111338338A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 劉明;張帥帥;榮學文;李貽斌;朱其剛;尹燕芳
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G05D13/62;G05B13/04;G06K9/62
• 代理公司: 濟南日新專利代理事務所(普通合伙) 37224
• 代理人: 王書剛

一種基于路面特征聚類分析的機器人速度自適應控制方法，是在復雜路面情況下，基于姿態傳感器獲取的運動中機器人本體垂直方向的振動加速度信號，采用聚類算法完成對路面信息的聚類分析，獲得地面類型所處類別的概率，同時通過獲取分析機器人本體的俯仰角信號，對機器人所處的路面坡度進行分類，最終通過決策完成對機器人的自適應速度控制。本發明根據機器人本體的垂直方向振動加速度以及機器人所處路面的坡度實現機器人運動速度的自適應控制，在保證機器人運動的穩定性的前提下實現了機器人運動的高效性，提高了機器人運動控制的總體性能。

技術領域

本發明涉及一種用于在復雜路面環境下控制移動機器人速度的自適應方法，屬于移動機器人運動穩定控制領域。

背景技術

移動機器人對外部環境的感知及決策能力是決定其自治、高效、穩定地完成作業任務的關鍵。機器人在自主導航的過程中，必須具備感知通過的路面類別信息從而穩定安全地穿越未知地面的能力。因此，機器人行駛路面的類別信息感知及獲取處理技術成為研究的熱點。

影響機器人自主行駛能力的主要威脅來自如巖石、樹木、崖壁等幾何性障礙的危害以及沼澤、沙地、冰雪路面等非幾何性障礙危害。以往的研究信號采集所使用的傳感器概括起來可分為兩大類，即非接觸式傳感器和接觸式傳感器。

非接觸式傳感器主要包括光學圖像傳感器、激光雷達、超聲傳感器、聲學傳感器等。利用的特征包括顏色、紋理圖案、點云數據構建的環境、運行在不同地面的聲音信號、路面對超聲傳感器發出的回波等進行地面分類。接觸式傳感器主要包括：加速度傳感器、角速度傳感器和力傳感器等，基于這類傳感器的研究主要是利用地面的振動的加速度、車輛俯仰角速度與角加速度以及橫滾角速度與角加速度、車輛與地面的作用力等特征完成對地面類型的分類。

采用非接觸式傳感器獲取信息進行分類或者分析的方法中，基于圖像信息的分析數據量相對較大，因此在保證實時性的前提下對處理系統的要求較高，雷達系統相對成本高且不太適合于小型的移動機器人，超聲信號的回波干擾處理是一個很大的難題，同時獲取信息的準確性易受光照、天氣、震動、地面覆蓋物等外界環境的干擾，對識別的準確性有一定的影響。

而基于接觸式傳感器的信息獲取完成地面分類的方法雖然能夠克服一些非接觸式傳感器的一些局限，但也存在不同地面類型的振動信息區別較小的時候不易分類的問題。同時，路面分類的目的就是為了完成機器人的自適應控制，在較為復雜的室外環境下，單純通過路面分類識別的結果完成的機器人控制將會是不連續的、非線性的，很難保證機器人運動的平穩性。

發明內容

本發明為解決上述現有移動機器人在復雜路面環境下控制技術存在的連續的、非線性、運動平穩性差等問題，提出一種高效穩定的基于路面特征聚類分析的機器人速度自適應控制方法。

本發明基于路面特征聚類分析的機器人速度自適應控制方法，是在復雜路面情況下，基于姿態傳感器獲取的運動中機器人本體垂直方向的振動加速度信號，采用聚類算法完成對路面信息的聚類分析，獲得地面類型所處類別的概率，同時通過獲取分析機器人本體的俯仰角信號，對機器人所處的路面坡度進行分類，最終通過決策完成對機器人的自適應速度控制。

本發明具體包括以下步驟：

(1)基于姿態傳感器的路面特征原始信號的采集；

通過姿態傳感器采集路面特征信號，包括機器人在不同地面行駛的本體垂直方向加速度信號以及俯仰角信號；

(2)小波特征提取，基于小波變換的噪聲濾波及路面特征信息重構提取；

采用小波變換的方法對路面特征信號進行信號特征的提取，完成信號噪聲的濾除及特征重構；

所述小波特征提取的過程，包括：

①對原始信號進行歸一化處理；

②小波變換多尺度分解：采用小波基Dmey進行5層小波分解；