引言

　　消防偵察機器人是一類實用型機器人，它能替代消防救援人員遙控進入易燃、易爆、有毒、有害、易坍塌建筑物、大型倉庫堆垛、缺氧、濃煙等室內(nèi)外危險災害現(xiàn)場，進行現(xiàn)場探測、偵察。由于火災現(xiàn)場的特殊環(huán)境（建筑物遮擋，濃煙，火焰等），控制人員必須能夠在視野之外準確地操控消防機器人，因而必須采用可靠精確的導航系統(tǒng)。一般消防機器人都載有攝像頭，可以通過電纜或無線傳輸模塊將視頻信號返回給控制人員，由此可以實現(xiàn)機器人的視覺導航。然而視頻信息的帶寬需求比較大，而且易受外部環(huán)境干擾，在許多場合無法使用。本文提出一種融合GPS，陀螺儀和里程計等傳感器信息的綜合導航系統(tǒng)方案，系統(tǒng)結構如圖一所示。

GPS定位

　　GPS全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)是隨著現(xiàn)代航天及無線電通訊科學技術的發(fā)展建立起來的一個高精度、全天候和全球性的無線電導航電位、定時的多功能系統(tǒng)。GPS可提供實時的三維坐標、三維速度和高精度的時間信息，目前已成為當今世界上應用最廣泛、最實用的全球精密授時、測距、導航、指揮、調(diào)度系統(tǒng)。

　　GPS模塊可提供定位時間，經(jīng)緯度，定位功能指示等12項數(shù)據(jù)，輸出格式采用標準NMEA協(xié)議，可以直接使用獲得的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)作為方位信息（東經(jīng)XXX.XXXX，北緯XXX.XXXX）。也可以根據(jù)功能指數(shù)和精度因子計算相對于出發(fā)點的位置信息（北：±XXXX.XXm;東：±XXXX.XXm）。模塊單機定位時精度為10～30米，如果使用了基準站差分定位技術則精度可以提高至5～10米[1]。這樣的精度仍然無法滿足消防機器人準確操控的需求，另一方面，消防偵察機器人需要在工廠區(qū)，室內(nèi)等無法接收到GPS衛(wèi)星信號的環(huán)境下工作，因此必須用其他技術作為GPS定位的補充。

電子羅盤系統(tǒng)

　　電子羅盤COMPASS的操作原理是根據(jù)磁阻感應地球磁場變化而即時輸出物體的運行方向和運動姿態(tài)數(shù)據(jù)。運動方向數(shù)據(jù)包括方位角（順時針偏離正北方向的角度）等數(shù)據(jù);運動姿態(tài)數(shù)據(jù)包括俯仰角、旋轉角等數(shù)據(jù)。COMPASS的使用目的是針對GPS接收數(shù)據(jù)的補償，使得本系統(tǒng)在GPS衛(wèi)星信號接收不理想的情況下，依舊能產(chǎn)生恒定頻率的機器人運行方向和姿態(tài)信息，并進一步根據(jù)相應算法得出其位置信息。

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機器人運行時的震動和外界的強磁干擾會影響電子羅盤的精度。震動對其影響約 ，可以在CPU端使用軟件濾波器來解決這個問題[2];當外界的強磁場遠遠超過地球磁場時，甚至可能會使電子羅盤完全失效。本系統(tǒng)利用軟件里程計來計算航向，并可用于判定電子羅盤是否工作正常。

里程計與航位推算

　　消防機器人左右輪有各自的驅動電機和傳動系統(tǒng)，控制兩個電機運行不同的時間以實現(xiàn)不同角度轉彎。所以也可以利用左右里程計的數(shù)值差來計算機器人車體的相對轉角?？梢允褂霉獯a盤對驅動輪的轉動次數(shù)計數(shù)，然后再用先驗公式計算里程，精確性較好。還可以在CPU內(nèi)部開辟寄存器空間，記錄所有電機運行命令中的時間參數(shù)，以計算左右輪的里程，作為預期參考值，但是驅動電機的誤差會影響精確性。

　　假設機器人兩個驅動輪間隔L，驅動輪半徑r，驅動電機每秒鐘可驅動輪子轉n圈;則若要向左旋轉Δθ度，只要控制右輪比左輪多運行 秒。由于機器人硬件參數(shù)相對固定，因而轉過一個固定角度的時間參數(shù)也可以先驗獲取，經(jīng)過多次試驗可以獲得比較精確的數(shù)值。為簡化計算復雜度，機器人的前進和轉向是作為兩種運動方式來處理的，即機器人只會直行，轉向時產(chǎn)生的位移由先驗參數(shù)進行補償。

　　由于消防機器人主要在地面工作，因此定位時也暫不考慮水平高度的變化。系統(tǒng)二維定位坐標中，以正北方向為Y軸正方向，航向角度為機器人前進方向順時針偏離正北方向的角度。如圖二所示，機器人先直行ΔS，然后向右轉這里認為機器人直行時軌跡為理想直線，轉向時的軌跡為理想圓弧，實際使用時需添加修正因子。

　　直行的相對方位變化可由以下公式得到：

（式中ΔS提取命令中時間參數(shù)計算得來，相對方位角由航向記錄修正電子羅盤數(shù)據(jù)提供;γ和λ為修正因子）

　　根據(jù)機器人實際航行情況，測得轉彎半徑為R，則轉向位移為：

（式中順時針轉向時n=1，逆時針轉向時n=0;φ和ψ為修正因子）

　　由于驅動輪地面摩擦情況可能發(fā)生變化，電機驅動誤差等因素，實際運行中的軌跡并非理想狀態(tài)，可利用先驗誤差因子作修正;并且在GPS和電子羅盤工作正常的情況下，周期性校驗方位及航向記錄，以避免誤差的疊加。而在外界干擾嚴重（建筑物遮擋，無法收到GPS信號;環(huán)境磁場擾亂地磁場）的情況下，就要使用可靠的預測算法來提取有用信息。

改進自適應卡爾曼濾波與信息綜合

　　在誤差干擾下提取機器人的正確位置信息，需要使用到卡爾曼濾波器[3]。這是一種遞推線性最小方差估計，廣泛應用于信息提取，信息融合，追蹤、導航等方面。它基于以下兩個前提：首先，系統(tǒng)狀態(tài)可以由以下線性方程定義：

　　狀態(tài)方程：;（wk為過程誤差）

輸出（測量）方程：（zk為測量誤差）

　　其次，過程誤差與測量誤差分布滿足零均高斯，且不相關;需要先驗的誤差分布參數(shù)?；緸V波公式如下：

K是卡爾曼增益，P是預計方差矩陣， 是過程誤差矩陣期望值, 是測量誤差矩陣期望值。

　　卡爾曼濾波器的性能與誤差分布的先驗參數(shù)密切相關，因此在實際應用中存在諸多問題。首先系統(tǒng)的狀態(tài)方程可能是非線性的，線性擬合方程隨時間推移會引入較大的誤差;其次外界干擾產(chǎn)生的誤差特性是未知的，錯誤的先驗信息會導致濾波結果與實際被離。自適應卡爾曼濾波器[4]使用滑動窗法及最大似然準則，利用實際測量值動態(tài)改變?yōu)V波器參數(shù)（測量方差矩陣和系統(tǒng)方差矩陣），其根本思想在于找出與預期誤差最小的結果，并給予最大的權重。
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實際應用中，自適應卡爾曼濾波器需要一定的訓練序列與收斂時間，如果突然出現(xiàn)超出預計的誤差值（如GPS接收機進入信號陰影區(qū)域），不可避免會引入誤差，甚至可能導致濾波器無法收斂，得不到正確的解。如圖四所示，為使用[4]提供的自適應卡爾曼濾波算法，得到的機器人運行軌跡（Matlab仿真）。前20個測量點是自適應濾波器的學習過程，這時使用先驗的誤差參數(shù);結束學習過程后，預測誤差有所減小?？梢钥吹?，在GPS接收良好的情況下，預計方位與真實方位擬合得相當好，但是進入陰影區(qū)域后，就引入偏差;經(jīng)過自適應收斂過程后，降低誤差很大的GPS信息權重，軌跡曲線形態(tài)仍然相似，但是偏差已經(jīng)無法挽回了。

　　消防機器人是遠程操控機器人，它的所有運動都是接收遠程指令，然后送執(zhí)行機構執(zhí)行，因此它的預期運動方向及方位是可精確獲知的。針對系統(tǒng)設計的這個特點，在傳感器信息進入自適應濾波之前，先進行判斷與加權，與系統(tǒng)預期值距離遠的數(shù)據(jù)獲得較輕的權重。如此，當GPS信號突然惡化，誤差加劇的時候，這部分誤差對濾波結果的影響很小，在濾波器收斂過程中不會引入很大的偏移，改進后的算法得到的預測軌跡如圖四中所示。由于GPS信息在估算中幾乎沒有影響，無法修正航位估算中的背離，因而經(jīng)過一段時間的誤差累加，估計值會逐漸偏離真實位置，如圖中所示。

圖四 Matlab仿真結果

結論與展望

　　在GPS定位盲區(qū)，本系統(tǒng)利用電子羅盤和路程記錄進行精確方位的估算，能為遠程盲操控消防機器人提供較為準確的導航信息。實際應用中，利用路程記錄的小范圍短距離航位推算較為精確。但如果處于極端情況下，即在長時間接收不到正確的GPS定位信息，缺少定位基準點的情況下，方位推算將逐漸出現(xiàn)偏移。

　　電子羅盤主要用于指示航向，如改用慣性陀螺儀就可以避免外界磁干擾，增加系統(tǒng)強壯度，但要周期性修正陀螺儀偏移;如果使用光電相對位移傳感器來測量機器人與地面的相對移動，就可以大大提高航位估算的精度，并且避免由于驅動輪打滑等引起的計算誤差，但由于目前光電傳感器對使用環(huán)境要求較為苛刻，有待進一步的改進。