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1人工智能四川省重点实验室开放基金项目申报书项目类别一般项目□基础研究项目□应用研究项目重点项目□基础研究项目□应用研究项目项目名称：工业检测机器人的运动控制与数据传输研究起止时间：2013年10月至2015年10月承担单位：四川理工学院机械工程学院项目负责人：黄丹平联系电话（手机）：13698250797学科门类：测控技术与仪器学科情况：校级重点建设学科填报日期：2013年5月16日人工智能四川省重点实验室制2填报说明1、申报书适用于人工智能四川省重点实验室资助自然科学研究项目；2、封面“项目类别”只能选填一种，在该项目类别前□中画“√”；3、申报书填写要求用A4纸计算机打印。一式三份统一报送人工智能四川省重点实验室；4、未尽事宜，可另附材料说明。3一、目的意义和国内外研究现状分析自从1959年诞生第一台机器人以来，机器人技术得到了长足的进步和发展。智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器，它可获取、处理和识别多种信息，自主地完成较为复杂的操作任务。随着移动机器人的应用领域不断扩大，人们希望机器人能够在未知环境中自动实现路径规划,并且能够通过无线传输将数据实时传输到上位机中,从而大大提高其对环境的适应能力和实际应用效率。工业智能移动机器人具有感知工作环境，任务规划能力和决策控制能力，避障是工业机器人路径规划中的难点和研究热点。根据机器人对环境信息知道的程度不同，可分为2种类型：环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划。对于已知环境下的避碰问题，已经提出了许多有效的解决方法。其中，khatib提出的人工势场法，结构简单，易于实现，得到了广泛应用。与在已知环境中相比，机器人在环境完全未知或部分未知情况下实现避障更加困难。针对环境信息不确定情况下的避障问题，得到避障系统中应用的系统模型，根据摄像机透视影射原理，进行逆换算，得到控制系统算法，实现单摄像机获取环境深度信息，简化了系统结构，并在此基础上提出了一种基于视觉的局部路径规划的算法，实现了移动智能机器人在不确定环境中利用视觉传感器实时获取外部信息进行路径规划，仿真与实验结果表明，减少了计算规模，提高了实时性，简化了机器人避障的步骤，使机器人能快速地跟踪规划路径，实现避障。未知路径规划技术是工业机器人控制技术研究中的一个重要问题,嵌入式实时系统具有功耗低、体积小、集成度高等无可比拟的优势,可以满足系统实时性的同时简化控制软件的开发。机器人的发展经历了一个从低级到高级的发展过程。当前机器人的发展进入智能机器人阶段,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工智能进行识别、理解、推理并做出判断和决策来完成一定的任务。这就要求智能机器人除了具有感知环境和简单的适应环境能力外,还具有较强的识别理解功能和决策规划功能。工业智能机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中,如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有障碍物。随着计算机、传感器及控制技术的发展,特别是各种新算法不断涌现,智能机器人路径规划技术已经取得了丰硕研究成果。特别是周围环境已知的全局路径规划,其理论研究已比较完善,目前比较活跃的领域是研究在环境未知情况下的局部规划。从目前国内外研究成果看,有以下趋势:（1）智能化的算法将会不断涌现。模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是研4究热点之一。（2）多智能机器人系统的路径规划。随着智能机器人工作环境复杂度和任务的加重,对其要求不再局限于单台智能机器人,在动态环境中多智能机器。人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一。（3）多传感器信息融合用于路径规划。单传感器难以保证输入信息准确与可靠。多传感器所获得信息具有冗余性、互补性、实时性和低代价性,且可以快速并行分析现场环境。（4）基于功能/行为的智能机器人路径规划。基于模型自顶向下的感知-建模-规划-动作是一种典型慎思结构,称为基于功能的控制体系结构。基于行为的方法是一种自底向上的构建系统方法,并在与环境交互作用中最终达到目标。基于功能/行为的机器人控制结构融合了两者优点,这是研究的新动向之一。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题,完成路径规划、定位和避障等任务。根据机器人对环境信息掌握的程度不同将智能机器人路径规划分为基于模型的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。前者是指作业环境的全部信息已知,主要包括构型空间法、拓扑法、栅格解耦法、自由空间法、神经网络法等;后者是指作业环境信息全部未知或部分未知,主要包括人工势场法、模糊逻辑控制法、混合法、滚动窗口法等。智能机器人路径规划存在以下特点:复杂性:在复杂环境中,机器人路径规划非常复杂,且需要很大的计算量。随机性:复杂环境的变化往往存在很多随机性和不确定因素。多约束:机器人的形状、速度和加速度等对机器人的运动存在约束。工业机器人的信息传递是机器人能否正常工作的关键技术之一，在当今无线传递信息技术中，ZigBee无线传输技术是一种新兴的低速率、短距离的无线网络通信技术，该技术是在蓝牙技术和无线标记技术的基础上发展起来的，与其他的无线通信技术一样，其技术标准也是采用的IEEE802制订的相关标准。ZigBee作为一种个人网络的短程无线通信协议，已经越来越为大家所熟知，它最大的特点就是可组网，特别是带有路由的可组网功能，这一功能在理论上可以实现ZigBee覆盖通讯面积的无限扩展。总之，ZigBee无线传输技术以其低速率、低功耗、短距离、低时延以及低成本等优点有效克服了无线通信技术的各种缺陷，也在很大程度上实现了由自组织网络和传感器所构成的无线传感器网络的各项功能需求。Zigbee无线传输的特点:1）成本低。目前，ZigBee芯片的成本在25元人民币左右，而且尺寸小。2.4GHz频段可以免费申请使用。52）功耗低。其发射功率为0～3.6dBm，一个ZigBee节点设备在低耗电待机模式下，采用两节普通5号的干电池做电源的话可使用半年以上。3）速率低。基本速率是250kb/s，当降低到28kb/s时，传输范围可扩大到134m，并获得更高的可靠性。但对存储信息量不大RFID系统，足以满足其需求。4）容量高。基于ZigBee无线传输技术的网络可采用星型、树型等网络拓扑结构。其中星型网络拓扑结构中的主节点可以管理254个以内的子节点，而每一层的主节点还可由上一层网络的相关主节点进行管理，这种分层管理机制，大大提高了基于ZigBee无线传输技术网络的通信容量。5）安全性和可靠性强。基于ZigBee无线传输技术的网络采用的是三级安全模式，三级安全模式的应用大大提高了网络通信的安全性。同时在通信上，ZigBee无线传输技术采用的是免冲突多载波信道接入方式，有效避免了无线电载波之间的冲突，从而保证了数据传输的可靠性。在国际上,直到目前工业检测机器人技术还属于垄断技术,美、英、法、德、日、挪威等国研制的检测机器人处于世界领先地位,他们的产品已实用化、商品化。但他们的技术严密封锁,处于绝对保密状态。一般不出售产品和技术,只提供在线检测服务,收取高昂的服务费用。在国内,检测机器人的研究还处于起步阶段,虽然有一些成果,但还有许多问题没有解决,离工程应用还有不小的距离。因此,必须下大力进行研究,以开发新型的拥有自主知识产权的管道检测装备,提升检测技术及手段,使检测及管理规范化,并逐步实现由被动维护向主动维护的转化。参考文献：[1]走向产业化得先进机器人技术.中国制造信息化[J],2005,10:24-25.[2]杨宜民,黄明伟.能源自给式管道机器人的机械结构设计[J].机器人,2008,28(3):326-330.[3]FoxD,BurgardW,ThrunS.Markovlocalizationformobilerobotsindynamicenvironments[J].JournalofartificialIntelligenceResearch.1999,11(3):391-427.[4]SONKAM,HLAVACV,BOYLER.Imageprocessing,analysis,andmachinevision[M].2ndEdi.BrooksCole,2002.[5]NAVONR.Processandqualitycontrolwithavideocamera,forafloor_tillingrobot[J].AutomationinConstruction,2000:113-125.[6]贾云得.机器视觉[M].北京:科学出版社,2000.[7]ZHANQiang,JIAChuan,MAXiaohui.MechanismDesignandMotionAnalysisofASphericalMobileRobot[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2005,18(4):542-545.[8]TSAIShu-Jen，FERREIRAEnriqueD，PAREDISChristiaanJJ,etal．ControloftheGyrover:aSingle-wheelGyroscopicallyStabilizedRobot[J].AdvancedRobotics，2000，14(6):459-475.[9]高延滨,王跃.基于FPGA+DSP嵌入式捷联导航系统设计[J].应用科技,2008,35(1):65-68.[10]陈善本.智能化机器人焊接技术研究进展.高峰论坛王田苗.6[11]YAMAUCHIB.Packbot:awersatileplatformformilitaryrobotics[C]//UnmannedGroundVehicleTechnologyVI.ProceedingsofSPIE,2004(5422):228-237.[12]PAULJL,NICHOLASF,TORRIEMR,eta.lChaosanintelligentultra-mobileSUGV:cambingthemobilityofwheeltracks,andlegs[C].ProceedingsofSPIE,2005(5804):427-438.[13]FRANCOISM.DOMINICE.Multimodallocomotionroboticplatformusingleg-track-wheelarticulations[J].AutonomousRobots,2005(18):137-156.[14]GRUARNIERIM,DEBENESTP,INOHT,eta.lDevelopmentofheliosVII:anarm-equippedtrackedvehicleresearchansearchandrescueoperations[C].Proceedingsof2004IEEE/RSJInternationalConferenceonintelligentRobotsandSystems,SendaiJapan,2004:39-45.[15]王挺,王超越,赵忆文.多机构复合智能移动机器人的研制[J],机器人,2004,26(4):289-294.[16]段星光,黄强,李科杰.小型轮履腿复合式机器人设计及运动特性分析[J].机械工程学报,2005,41(8):108-113.[17]陈慧宝,李婷,徐解民.关节式履带机器人的爬梯性能研究[J].电子机械工程,2006,22(2):60-63.[17]PAULJL,NICHOLASF,TORRIEMR,eta.lChaosanintelligentultra-mobileSUGV:cambiningthemobilityofwheeltracks,andlegs[C].ProceedingsofSPIE,2005(5804):427-438.[18]FRANCOISM.Multimodallocomotionroboticplatformusingleg-track-wheelarticulations[J]