基于Origin的移动机器人测距传感器参数标定

2020-08-17纪海宾师彩云

现代信息科技 2020年9期

纪海宾　师彩云

摘要：以移动机器人运动轨迹控制作为研究对象，针对移动机器人红外传感器测距要求，提出了一种基于Origin软件的红外测距传感器参数标定方法，通过数据处理得到该红外测距传感器的有效测距范围及其转换公式，实验结果显示该方法能够较好地对移动机器人红外测距传感器进行标定，同时具有快速便捷的优点，为移动机器人测距提供了可靠的数据参考。

关键词：移动机器人;红外测距传感器;拟合;Origin;参数标定

中图分类号：TP249;O344 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）09-0040-04

Parameter Calibration of Ranging Sensor of Mobile Robot Based on Origin

JI Haibin1，SHI Caiyun2

（1.School of Mechatronic Engineering，Xuzhou College of Industrial Technology，Xuzhou 221140，China;

2.School of Biological Equipment，Xuzhou Vocational College of Bioengineering，Xuzhou 221006，China）

Abstract：This paper takes the motion trajectory control of mobile robot as the research object. A method for calibrating infrared ranging sensor parameters based on Origin software is proposed for mobile robot infrared sensor ranging requirements. Through data processing，the effective range of the infrared ranging sensor and its conversion formula are obtained. Experimental results show that this method can calibrate the infrared ranging sensor of mobile robot well，and it has the advantages of fast and convenient，which provides reliable data reference for the ranging of mobile robot.

Keywords：mobile robot;infrared ranging sensor;fitting;Origin;parameter calibration

0 引言

移動机器人是机器人的重要研究领域，其能够实现自动避障，进行自主导航，是集环境感知、动态决策和导航于一体的多功能综合系统[1]，在国防、工农业生产、抢险、服务等领域中都具备着人类所无法比拟的巨大优势[2]。

避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效的避障，最后到达目标点。因此，自主移动机器人的运动轨迹控制至关重要，也是一个非常实际的问题[3]。Mahgoub等人针对路径跟踪问题，提出了一种以线速度和角速度作为控制输入的新的控制律[4]，李林琛等人结合PID（比例（proportion）、积分（integral）、微分（derivative））控制的自适应能力和遗传算法优化能力，采用遗传PID算法实现移动机器人路径跟踪[5]。另外，实现避障需要通过传感器获取周围环境信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。王雪彦利用多种传感器感知环境数据，与ANFIS（自适应神经模糊推理系统）避障算法相结合，提出了一种基于环境类型感知的新型机器人避障算法，达到基于环境类型的避障行走目的[6];卫恒等人提出了基于超宽带测距的异构移动机器人轨迹跟踪控制，根据运动学特点，设计了多种轨迹跟踪控制算法，并在MATLAB和Gazebo仿真软件中分别进行了验证[7];王志远等人提出了基于双目视觉的移动机器人测距与定位系统的设计方案，提高了系统环境适应性[8]。综上所述，大多数学者仅限于利用不同的传感器研究移动机器人运动轨迹算法来提高运动轨迹的精确性，但针对移动机器人红外感知测距要求和对红外测距传感器在使用前进行参数标定的研究比较匮乏。本文基于徐州工业职业技术学院院级科学技术资助项目，针对移动机器人红外传感器测距要求，对测距传感器标定方法进行了研究，提出了基于Origin软件拟合的红外传感器参数标定方法，并借助拟合生成的转换公式实现了数据采集及转换。

1 实验环境简介

本文使用QBot作为实验载体，如图1所示，它作为一款成熟的移动机器人开发研究平台，不仅有完善的硬件支持，同时也提供了良好的软件接口支持，配套了一系列的Simulink模块，这些模块封装了QBot底层驱动、软硬件初始化等功能，用户可以很方便地借助这些模块搭建仿真模型，降低了开发难度，提高了研究效率。QBot共搭载了四种用于感受外部环境的传感器：五个红外测距传感器、三个超声波测距传感器、一个摄像头以及三个碰撞传感器，本文主要将它的红外测距传感器作为研究对象。该红外测距传感器型号为SHARP 2Y0A02，如图2所示，它具有红外线发射和红外线检测两个端口，红外线经发射端向前方成固定角度和方向发射，当光束遇到障碍物后会部分反射回来，此时红外线检测端将捕获到该反射光束，再利用三角测量原理便可计算出距离。

Origin是OriginLab公司开发的一款集科学绘图和数据分析于一体的实验数据分析软件，它不仅可以支持各种各样的2D/3D图形绘制，还支持数据统计、信号处理、曲线拟合及峰值分析等功能。该软件以其操作简单、功能强大等特点，在实验数据处理中的应用越来越广泛[9]。本文借助该软件强大的数据处理功能来进行红外测距传感器的数据处理、拟合曲线，以便得到电压距离的转换公式。

2 基于Origin的红外传感器参数标定

根据SHARP 2Y0A02传感器的技术文档可知，该型红外距离传感器的輸出曲线是非线性的，且每个传感器的输出曲线都不一样，其典型输出曲线如图3所示。因此在实际使用前，需要对该型传感器进行参数标定，才能得到真实有效的测量数据。

QBot上一共搭载五个SHARP 2Y0A02型红外测距传感器，本文以其中一个传感器为例，介绍参数标定方法。传感器标定主要借助QBot传感器采集模块搭建数据采集平台，利用其内部的数据采集卡获取传感器测量标准距离时返回的电压值，硬件标定平台主要是标准距离参照钢尺和测距障碍物，图4为传感器标定时搭建的硬件平台。

为了保证传感器返回数据的准确性，实验采取了重复采样取平均值的方法。借助传感器标定平台，分三次进行电压采集，根据技术手册参数说明，该型传感器有效测距为20 cm到150 cm，因此实验采样距离从20 cm开始一直到150 cm，每10 cm采集记录一次对应传感器返回的电压值，连续采集三次，并取平均值。最终采集记录的三组距离与电压值如表1所示。

获得距离与电压值后，利用Origin软件对上述数据进行处理和拟合，Origin软件提供了线性、指数、多项式、自定义函数等多种拟合方式，综合考虑数据拟合曲线的准确性及转换公式计算复杂度，本文采用多项式拟合。按照测量数据，依次用二阶、三阶、四阶和五阶多项式拟合，具体拟合曲线如图5所示。

通过拟合曲线对比可以看出，二阶和三阶多项式拟合的曲线和采样平均值偏差较大，而四阶和五阶多项式拟合曲线和采样平均值相差不大，综合考虑计算的准确性和复杂度，本文选择四阶多项式拟合公式作为其输出电压距离转换公式，具体公式如下：

其中：y为检测距离，x为传感器输出电压值。

根据拟合公式，数据采样与理论值的误差分布如图6所示，在该测距传感器有效测距范围内，14个数据采样点电压基本与理论值基本一致，数值偏差最大为-0.041 2 V，满足实际使用需求。

3 结论

本文以移动机器人运动轨迹控制作为研究对象，针对移动机器人红外传感器测距要求，提出了一种基于Origin软件拟合的参数标定方法，并借助采集平台实现数据采集及参数拟合，得出结论如下：

（1）该型红外传感器在实际使用中，有效测距范围为20 cm到150 cm，符合技术手册使用说明要求。

（2）使用平均值的四阶多项式拟合公式，可以满足实际测量需求。

参考文献：

[1] 杨露.室内移动机器人路径跟踪控制方法研究 [D].柳州：广西科技大学，2019.

[2] 高志伟，代学武，郑志达.基于运动控制和频域分析的移动机器人能耗最优轨迹规划 [J/OL].自动化学报：1-12（2019-02-19）.https：//doi.org/10.16383/j.aas.c180399.

[3] 林伟，杨晶东.一种有效的非完整移动机器人路径跟踪方法 [J].电子科技，2017，30（3）：21-25.