爱吧机器人网 » 技术 > 人工智能 > 正文

基于行为的人工智能吸尘机器人设计

  自主吸尘机器人(AutonomollsCleaningRobot,ACR)又称为清洁机器人或智能吸尘器,是移动式智能机器人进人家庭的一个典型应用

  其结合了机器人和吸尘器的核心技术,能在无人看守情况下轻松地完成实现家庭、宾馆、写字楼等室内环境的全自动清洁。集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能等诸多学科为一体。吸尘机器人作为智能移动机器人实用化发展的先行者,其研究始于20世纪80年代,他是目前家用电器领域最具挑战性的热门研发课题。目前国内外在吸尘机器人研究开发方面已取得一定的成果,并有成品上市。虽然自主吸尘机器人已经形成产品并推向了市场,但其性能还有待进一步提高。

  l 、基于行为

  Rodney Brooks在1986年发表的论文中提到的包容式结构表明了基于行为的编程方法的正式起源。包容式结构:在进化过程中,人类永远不会丧失比较低级的和原始的大脑工程,而高级功能则在此基础上进行添加,因此在每个人的大脑内部都保留有类似于爬行动物的低级意识残余。与此类似,采用基于行为的方法需要为机器人设计一系列简单行为(所谓的行为也就是通过感知信息控制执行过程的算法),这些行为相互协调和协作,产生所需求的机器人整体行为。系统的行为并不是完全确定的,而是包含了很多随机的东西。执行过程并不十分稳定,但系统的整体行为是非常稳定的。基于行为的机器人将尽可能地将传感器信息同执行过程直接连接。具有很强的反射性:只要机器人对相关环境做出了判断,就立即采取行动。一有信息就立即据此动作。

  2、行为设计

  行为分为2种类型:伺服行为和弹道式行为。伺服行为采用反馈控制环作为他的控制单元。弹道式行为,自始至终都会按照预先没定好的模式运行。弹道式行为的整体规划过程同实现程序代码密切相关,执行过程中的环境变化或者行为初始化过程中的任何微小错误(如噪声假信号所导致的误操作),都会给机器人带来麻烦,导致彻底失效。伺服行为具有良好的抗噪声能力,对工作过程中的其他微小故障也具有较强的容错性。 本文的行为采用有限状态机(Finite state Machine,FSM)使能够更方便地理解系统工作过程,从而可以容易地编写系统实现代码。

  2.1 巡航行为

  巡航行为是最基本也是机器人最常使用的行为。该行为使2个驱动电动机输出相同的转速,机器人近似直线的向前方运动,直到其他行为触发,当其他行为运行结束时,将又回复到巡航行为。

  2.2 沿墙行走行为

  沿墙行走行为能够帮助机器人在障碍物之间搜索路径。特别是对于多个房间的环境来说,在门的附近进行一小段沿墙行走行为将使机器人更有机会进入其他的房间,所以机器人在遇到障碍物时,隔一段时间需要进行一小段沿墙行走行为。如图1所示:

  

沿墙行走行为的有限状态分析


  2.3 归航行为

  归航行为与泊位传感器相结合,使机器人在电量不足时能够回到充电处进行充电,以保证任务能够完成。实现机器人归航行为的左右2个红外信标接收器的性能不可能完全一致,当机器人通过比较传感器输出确定出自己直接面/对光源时,其实际朝向却偏向光源的一测,机器人沿着某个螺旋线向着信标的位置前进。机器人前进的同时旋转,旋转角度ω=k(L一R),其中k为增益参数;L,R为红外接受器接收到的接受信号强度。当机器人电量不足时,机器人未必处于充电的房间,因此检测不到红外信标的信号,此时应触发沿墙行走行为使机器人走到能检测到信标信号的房间再触发归航行为。如图2所示。

  

归航行为的路线示意图


  2.4 逃离行为

  逃离行为能保护机器人避免发生危险,保证任务得以顺利完成。机器人的旋转角度是用来平衡系统环境适应能力的一个重要参数。如果该值较大,那么机器人将能非常干净利索地离开墙或者其他比较大的障碍物;但机器人却因此而丧失了寻找狭小通路的能力,严重限制了他在错综复杂的环境中进行自主导航的能力;如果角度比较小,机器人将会比较容易地在凌乱的环境中穿行,然而在执行避开墙壁的操作时则需反复多次才能成功,因此应选择随机旋转角度。如图3所示。

  

逃离行为的有限状态分析


  2.5 防堵转行为

  永磁直流电动机的输出转矩同电流成正比。当电动机两端施加电压而电动机没有旋转时,转矩和电流达到最大值。如果机器人同某个障碍物发生碰撞,并且驱动轮同地面之间具有很大的摩檫力,那么驱动电动机将会处于停转状态。因此,如果电动机具有最大电流,并且电流已经持续了相对比较长的时间,那么表明机器人已经同环境中的某个物体发生了碰撞。堵转检测传感器只有当电动机在高电流状态(高于某个阈值)下持续了一段时间才能断定已发生碰撞的判断(电机启动会产生瞬间电流峰值)。

  2.6防静止行为

  虚拟静止检测传感器只要通过软件实现即可。机器人在运动时各传感器的输出信息都可能在不停地变化,而一旦停止运动,所有传感器的输出信息都将保持不变。


上一篇:智能机器人将成为新科技发展方向
下一篇:“人型机器人”真的有可能会变成人
精选推荐
改变保险市场的格局:无人机如何通过更快的估算、响应时间和利益交付来使消费者受益
改变保险市场的格局:无人机如何通过更快的估算、响应时间和利益交付来

[2018-12-08]  市场研究公司IHS Markit预测,到2020年,专业无人机市场将通过农业,能源和建筑等行业利用测量,制图,规划等技术实现77 1%的复合年增长率(CAGR)。与此同时,消费者无人......

九台“猎豹”机器人组队踢球,麻省理工高材生们的高级趣味
九台“猎豹”机器人组队踢球,麻省理工高材生们的高级趣味

[2019-11-09]  本周,在麻省理工学院10号楼外草坪上展开了一场别开生面的足球比赛。在绿草如茵的基利安球场上,一群由人工智能驱动的机器人就是这场比赛的 ...

美国喷气推进实验室的AI驱动无人机挑战人类飞行员
美国喷气推进实验室的AI驱动无人机挑战人类飞行员

[2017-12-08]  随着无人机及其组件越来越小,效率越来越高,功能越来越强大,我们已经看到越来越多的研究开始让无人机自主飞行在半结构化的环境中,而不依赖于外部定位。 宾夕法尼亚大学在......

这个外科手术机器人可以为患者“量身定制”
这个外科手术机器人可以为患者“量身定制”

[2019-07-12]  世界首创,来自澳大利亚机器人视觉研究中心的研究人员正在推动手术机器人的发展边界,他们创造了可定制的、小型化的手术机器人,能够唯一地 ...

麻省理工学院最新研究:优化软体机器人的控制和设计
麻省理工学院最新研究:优化软体机器人的控制和设计

[2019-11-24]  软体机器人属于一个新的领域,它可能在诸如外科手术等领域发挥重要作用(手术时的纳米机器人需要在人体内部移动而不损伤软组织)。软体机器 ...

农业将为高科技行业 农业机器人的应用领域
农业将为高科技行业 农业机器人的应用领域

[2017-12-17]  农业正在迅速成为一个令人兴奋的高科技产业,吸引了新专业人士,新公司和新投资者。技术发展迅速,不仅提高了农民的生产能力,而且促进了我们所知道的机器人和自动化技术的发展。...

研究人员融合人类与AI的创造力 显著提高了深度学习的表现
研究人员融合人类与AI的创造力 显著提高了深度学习的表现

[2019-10-12]  由加拿大人工智能领域研究主席、滑铁卢大学系统设计工程教授Alexander Wong领导的一个团队开发了一种新型紧凑型神经网络家族,可以在智能 ...

谷歌大脑发布ROBEL基准 鼓励用低成本机器人训练AI系统
谷歌大脑发布ROBEL基准 鼓励用低成本机器人训练AI系统

[2019-10-11]  训练AI系统的机器人D& 39;Claw和D& 39;Kitty用于控制机器人的人工智能系统,测量其性能所使用的基准通常仅限于为工业环境设计的昂贵硬件, ...

本周栏目热点

说一说那些进入日常生活的智能机器人

[1970-01-01]    从《星球大战》里的机器人英雄,到前些年大受欢迎的电影《我,机器人》,无数的科幻作品里都少不了机器人元素,人们将之视为 未来感的 ...

奇点大学:人工智能与“奇点理论”

[1970-01-01]    就在前几天和行业内的几个朋友吃饭时,内容在不经意间又转向了那个老生常谈的话题-到底什么是在智能电视上最好的交互方式上,于是乎五 ...

说客小π情感机器人体验【评测】

[2015-12-29]     前言  随着语音识别技术的发展,声控灯、语音输入法、语音交互等各具特色 ...

Facebook人工智能机器人生成照片以假乱真

[1970-01-01]    无论你是否认为面部识别令人毛骨悚然,很明显全球多家科技公司正在继续投资开发更强大的图像智能技术。  无论是微软的猜年龄机器人, ...

麻省理工智能机器人最新技术 机器手指研究获得突破

[2015-12-27]     麻省理工智能机器人最新消息,今年在研究机器手方面跨出了一大步,现在它又 ...