CN103092201B - 基于射频识别的多传感器语音导盲机器人及路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于射频识别的智能语音导盲机器人及路径规划方法，所述机器人包括分为三层的车身和导航手柄，车身顶层设有手杆云台和射频识别模块，车身中部设有避障传感器和控制器，车身底层设有底盘，底盘设有驱动轮、万向轮、电机、电机驱动器、蓄电池组和电源转换模块。所述方法包括：通过射频识别模块获得室内环境信息；导盲机器人通过射频识别模块采集与环境中射频标签之间的信号强度值；求得目标点在二维数组中的坐标；将起始点加入开启列表；搜索开启列表中f值最低的点作为当前点；把当前点切换到关闭列表，关闭列表中保存所有不需要再次检查的点；判断开启列表是否为空；判断是否将目标点加进了开启列表。本发明解决了人机交互问题。

Description

基于射频识别的多传感器语音导盲机器人及路径规划方法

技术领域

本发明涉及一种导盲装置，具体涉及一种实用性高、适用范围广、可靠安全的，适合于盲人使用的基于射频识别多传感器语音导盲机器人及路径规划方法。

背景技术

视力障碍是一种对人类生活质量影响很严重的疾病。全球视力障碍者约有1．4亿人。其中4500万人为盲人，平均每5秒钟世界便会诞生一个盲人。我国约有视力障碍患者近1300万人，其中盲人约550万，每年还以45万的数量递增。对于大部分盲人来说，影响他们生活质量的主要原因是不能自由行走，他们不能像正常人一样灵活的避开环境中的障碍物。随着机器人技术的飞速发展，研发导盲机器人成为辅助盲人正常生活的最好选择之一。

经过对现有技术的检索发现，专利CN102048612提出了一种基于机器视觉的导盲机器人，通过图像识别技术实现导盲定位和导航，但这种导盲机器人实时性差，缺乏人机交互，履带式底盘使得导盲机器人不能灵活的转弯，不具备路径规划功能，不能有效的完成导盲任务。

发明内容

发明目的：针对传统导盲设备中存在的实时性不强和人机交互性过弱等不足之处，本发明将提供一种大范围导航、多感官交互、具有物体识别功能、实用可靠安全的，适合于普通盲人使用的基于射频识别的多传感器语音导盲机器人及路径规划方法。本发明所设计的智能导盲机器人同时具备听觉和触觉上的人机交互作用，并增添了语音识别功能，使得机器人可以识别盲人所说的话并执行相应的指令。同时，在导盲机器人上还安装有射频识别模块，可以掌握宏观范围内的环境及物体信息，实现机器人室内定位、路径规划和物体识别等多种功能。

技术方案：为实现上述目的，本发明基于射频识别的多传感器语音导盲机器人，包括分为三层的车身和导航手柄，车身顶层设有手杆云台和射频识别模块，车身中部设有避障传感器和控制器，车身底层设有底盘，底盘设有驱动轮、万向轮、电机、电机驱动器、蓄电池组和电源转换模块，导航手柄通过伸缩手杆与手杆云台相连，控制器通过光耦转换电路分别与射频识别模块、避障传感器和导航手柄进行通信，控制器同时输出驱动信号至电机驱动器，电机驱动器驱动电机从而带动驱动轮，蓄电池组通过电源转换模块分别给上述各个模块供电。

所述避障传感器包括超声波传感器和红外传感器。

所述导航手柄包括盲文键盘和微型振动马达，微型振动马达选用六轴自由度微型振动马达。

所述车身顶层还设置语音模块。

基于射频识别的多传感器语音导盲机器人的路径规划方法包括如下步骤：

(1)导盲机器人通过射频识别模块获得室内环境信息，其中，将环境中的障碍物信息以机器人半径和定位误差之和进行膨胀，并将膨胀后的信息以二维数组的形式储存；

(2)导盲机器人通过射频识别模块采集与环境中射频标签之间的信号强度值，选出接受到的信号强度值最高的三个标签，并将该信号强度值转换为标签与阅读器之间的距离值，其转化关系如下：

d＝10^{[ABS(RSSI)-A]}/(10*n)；

其中d为标签与阅读器之间的距离，A为阅读器与标签相聚1m时的信号强度值，n为周围环境对信号的衰减系数；

(3)运用三角定位算法确定机器人当前在环境中的坐标，其运算关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}{d_1}^2={(x_s-x_1)}^2+{(y_s-y_1)}^2\\ {d_2}^2={(x_s-x_2)}^2+{(y_s-y_2)}^2\\ {d_3}^2={(x_s-x_3)}^2+{(y_s-y_3)}^2\end{array}\right.;$

其中，(x_s,y_s)为机器人当前位置，(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃)为三个标签的坐标值，d₁,d₂,d₃为三个标签分别距机器人当前位置的距离。用同样的办法可以求出t+1时刻的机器人的坐标s_t+1(x_s+1,y_s+1)，这样就可以得到机器人运动的方向角θ，即确定了机器人在环境中的位姿；同时运用低频标签作为绝对坐标点布置在房间内，当机器人运动到某个低频标签时，采集到该绝对坐标点信息，将绝对坐标点信息与机器人通过路径规划算法推算到的位姿信息进行比对：

$\tan \mathrm{\θ}=\frac{y_{s+1}-y_s}{x_{s+1}-x_s};$

(4)以机器人当前位置作为起始点，操作者通过语音输入目标点信息，将该信息与环境地图中的信息进行比对，得出目标点在二维数组中的坐标；

(5)将起始点加入开启列表，寻找开启列表中f值最低的点，作为当前点；其中f值为g值和h值之和，g值为从起始点沿着产生的路径运动到当前点所走过的距离；h值是当前点到目标点的欧式距离；若当前点坐标为(x_d,y_d)，目标点坐标为(x_m,y_m)，其计算关系为：

$h=\sqrt{{(x_m-x_d)}^2+{(y_m-y_d)}^2}$

(6)搜索开启列表中f值最低的点作为当前点；

(7)把当前点切换到关闭列表，关闭列表中保存所有不需要再次检查的点，并从开启列表中删除该当前点；搜索当前点能不经过障碍物而直接到达的障碍物特征点，判断该特征点是否在关闭列表中，如果在则略过此点；反之判断该特征点是否在开启列表中，若不在则以当前点作为该特征点的父节点算出g、h和f值并将其加入到开启列表中；反之则以g值作为参考检查新的路径是否更好，g值越小则路径越优，如果新的路径更好则把这一点的父节点改为当前点，重新计算这一点的g、h和f值；

(8)判断开启列表是否为空，若是则路径不存在，结束；

(9)判断是否将目标点加进了开启列表，如果是则路径找到，结束；反之转到步骤（6）。

有益效果

(1)本发明基于射频识别技术的多传感器语音导盲机器人采用射频识别模块，功能和价格都优于其他室内定位设备，同时兼顾物体识别功能，与盲人之间保持了良好的交互性。

(2)本发明基于射频识别技术的多传感器语音导盲机器人车身采用三层结构，内部留有很大的分配空间，协调了设备的合理安装与机器人体积大小之间的冲突，在保证设备合理安装的前提下机器人体积达到最优。

(3)本发明车身采用半圆形结构，在半圆形结构上均匀分布九个超声波传感器和两个红外线传感器，充分考虑这两种传感器的特点，在保证探测范围的前提下，尽量减少探测盲区。

(4)本发明底盘采用了两个驱动电机带动驱动轮和一个万向轮构成的差动式驱动机构，把最底层板放于安装有驱动电机的槽铝之上，将最底层板的受力降到最低，同时节约大量空间用于安装其他设备。

(5)本发明采用了低功率六轴自由度微型振动马达，结合盲文键盘，体现了人性化设计，确保了人机之间的信息交互。

(6)本发明基于射频识别技术的多传感器语音导盲机器人采用射频识别模块与避障传感器相结合获取外部环境信息，全方位安全平稳地协助视障人群进行各种室内活动。

附图说明

图1为本发明导盲机器人结构示意图；

图2为本发明导盲机器人系统结构框图；

图3为本发明导盲机器人路径规划流程图。

具体实施方式

下面结合附图，进一步阐述本发明。

本发明涉及一种基于射频识别技术的多传感器语音导盲机器人，该导盲机器人包括车身，车身采用分层结构，最上层安装射频识别模块，工作时，通过射频识别模块获取周围环境信息，并运用获取的信息对机器人进行有效的定位，同时射频识别模块将识别信息传递给语音模块，通过语音模块告知操作者识别信息。射频识别模块根据语音模块采集语音获得的目标点信息结合环境地图规划出最优或次优路径。机器人在向目标点行进过程中，由避障传感器模块采集运动障碍物信息，主控制器依据此信息控制执行机构避开此类障碍物，保证盲人顺利行走到目标点。同时，机器人带有导航手柄，操作者可以通过导航手柄自主控制机器人运动。

本发明外形如图1所示，包括车身，车身上部设有手杆云台1和射频识别模块2，车身中部设有避障传感器4，车身尾部设有伸缩手杆9,导航手柄通过伸缩手杆9与导盲机器人相连，导航手柄包括导航触键、盲文键盘10和微型振动马达11，车身下设有底盘，底盘中设有驱动轮、万向轮5、电机6和电机驱动器7。其中，车身采用分层结构，内部留有很大的分配空间，协调了设备的合理安装与机器人体积大小之间的冲突，在保证设备合理安装的前提下机器人体积达到最小。底盘采用差动式结构，转向灵活，便于控制。伸缩手杆9的运用，可根据操作者身高调整手杆长度，体现了人性化的设计理念。

在车身内设有主控制器8、局部传感信息模块、广域传感信息模块和电源模块；差动式底盘中设有运动控制模块和电气传动装置。其中，各模块之间的连接关系如图2所示，电源模块包括蓄电池组和电源转换模块，分别与主控制器、传感信息模块和运动控制模块相连，为主控制器、传感信息模块和运动控制模块提供电能。局部传感信息模块包括微型振动马达11、避障传感器4（超声波传感器和红外传感器）、导航手柄和盲文键盘10；广域传感信息模块包括射频识别模块2和语音模块3。其中，本发明通过射频识别模块2采集室内环境的具体信息，便于环境地图的创建和机器人定位。9个超声波传感器以相互间隔15°的方式均匀分布在机器人前方，2个红外传感器安装在机器人两侧，使得导盲机器人可以观测到前方180°的路况，保证使用者安全的避开障碍物。导航手柄上的盲文键盘10通过232串口与主控制器8相连，盲人可以通过该键盘输入信息控制机器人，实现人机交互。语音模块3与所述的射频识别模块2相连，射频识别模块2将识别信息传递给语音模块3，通过语音输出该识别信息，实现物体识别，同时语音模块3采集输入语音获得目标点信息，并将该信息传递给射频识别模块2，确定目的地的准确位置并进行合理的路径规划。微型振动马达11与主控制器8相连，障碍物与导盲机器人之间距离越近，微型振动马达11震动反馈越强烈，为了降低成本，减少射频识别模块标签的数量，在处理一般障碍物时采用微型振动马达向盲人示警。运动控制模块包括电机6和电机驱动器7，由于车身运动控制采取双电机驱动模式，从而利用双电机的差速可实现原地任意360°的转向。本发明将整体分割为各个子模块，思路清晰，控制效果显著，各个子模块功能互相独立，模块与模块之间采用标准接口，整个通信过程稳定、条理清晰、扩展性好，与盲人之间保持了良好的交互性。

如图3所示，本发明的路径规划过程如下：

(1)导盲机器人通过射频识别模块获得室内环境信息，其中，为了保证操作者的安全，将环境中的障碍物信息以机器人半径和定位误差之和进行膨胀，并将膨胀后的信息以二维数组的形式储存。

(2)机器人通过射频识别模块采集与环境中射频标签之间的信号强度值（RSSI），选出接受到的信号强度值最高的三个标签，并将该信号强度值转换为标签与阅读器之间的距离值，其转化关系如下：

d＝10^{[ABS(RSSI)-A]}/(10*n)

其中d为标签与阅读器之间的距离，A为阅读器与标签相聚1m时的信号强度值，n为周围环境对信号的衰减系数。

(3)由于射频识别模块读写器安装在导盲机器人上，即射频识别模块读写器在环境中的坐标为机器人在环境中的坐标。运用三角定位算法确定机器人当前在环境中的坐标，其运算关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}{d_1}^2={(x_s-x_1)}^2+{(y_s-y_1)}^2\\ {d_2}^2={(x_s-x_2)}^2+{(y_s-y_2)}^2\\ {d_3}^2={(x_s-x_3)}^2+{(y_s-y_3)}^2\end{array}\right.$

其中，(x_s,y_s)为机器人当前位置，(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃)为三个标签的坐标值，d₁,d₂,d₃为三个标签分别距机器人当前位置的距离。用同样的办法可以求出t+1时刻的机器人的坐标s_t+1(x_s+1,y_s+1)，这样就可以得到机器人运动的方向角θ，即确定了机器人在环境中的位姿。为了进一步保障导盲机器人的稳定性和操作者的安全性，同时运用低频标签作为绝对坐标点布置在房间内，当机器人运动到某个低频标签时，采集到该绝对坐标点信息，将该信息与机器人通过路径规划算法推算到的位姿信息进行比对，以提高定位精度，把误差降到最低。

$\tan \mathrm{\θ}=\frac{y_{s+1}-y_s}{x_{s+1}-x_s}$

(4)以机器人当前位置作为起始点，操作者通过语音输入目标点信息，将该信息与环境地图中的信息进行比对，得出目标点在二维数组中的坐标。

(5)将起始点加入开启列表(开启列表就像一张购物清单，路径可能会通过它包含的点，也有可能不会)，寻找开启列表中f值最低的点，作为当前点。其中f值为g值和h值之和，g值为从起始点沿着产生的路径运动到当前点所走过的距离；h值是当前点到目标点的欧式距离；若当前点坐标为(x_d,y_d)，目标点坐标为(x_m,y_m)，其计算关系为：

$h=\sqrt{{(x_m-x_d)}^2+{(y_m-y_d)}^2}$

(6)搜索开启列表中f值最低的点作为当前点。

(7)把当前点切换到关闭列表（关闭列表中保存所有不需要再次检查的点），并从开启列表中删除该点。搜索当前点能不经过障碍物而直接到达的障碍物特征点，判断该特征点是否在关闭列表中，如果在则略过此点；反之判断该特征点是否在开启列表中，若不在则以当前点作为该特征点的父节点算出g、h和f值并将其加入到开启列表中；反之则以g值作为参考检查新的路径是否更好（g值越小则路径越优），如果更好则把这一点的父节点改为当前点，重新计算这一点的g、h和f值。

(8)判断开启列表是否为空，若是则路径不存在，算法结束。

(9)判断是否将目标点加进了开启列表，如果是则路径找到，算法结束；反之转到步骤6。

不难发现，本发明采用射频技术、语音技术和机器人智能控制技术，可以有效地避开障碍物、识别物体以及路径规划，并通过语音模块和盲文键盘等实现人机交互，全方位安全稳定的协助视障人群进行室内活动。

Claims (1)

1.一种基于射频识别的多传感器语音导盲机器人的路径规划方法，该方法使用的机器人包括分为三层的车身和导航手柄，车身顶层设有手杆云台(1)和射频识别模块(2)，车身中部设有避障传感器(4)和控制器(8)，车身底层设有底盘，底盘设有驱动轮、万向轮(5)、电机(6)、电机驱动器(7)、蓄电池组和电源转换模块，导航手柄通过伸缩手杆(9)与手杆云台(1)相连，控制器(8)通过光耦转换电路分别与射频识别模块(2)、避障传感器(4)和导航手柄进行通信，控制器(8)同时输出驱动信号至电机驱动器(7)，电机驱动器(7)驱动电机(6)从而带动驱动轮，蓄电池组通过电源转换模块分别给上述各个装置供电；其特征在于所述方法包括如下步骤：

(1)导盲机器人通过射频识别模块获得室内环境信息，其中，将环境中的障碍物信息以机器人半径和定位误差之和进行膨胀，并将膨胀后的信息以二维数组的形式储存；

(2)导盲机器人通过射频识别模块采集与环境中射频标签之间的信号强度值，选出接收到的信号强度值最高的三个标签，并将该信号强度值转换为标签与阅读器之间的距离值，其转化关系如下：

d＝10^{[ABS(RSSI)-A]}/(10*n)；

其中d为标签与阅读器之间的距离，A为阅读器与标签相聚1m时的信号强度值，n为周围环境对信号的衰减系数；

(3)运用三角定位算法确定机器人当前在环境中的坐标，其运算关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}{d_1}^2={(x_s-x_1)}^2+{(y_s-y_1)}^2\\ {d_2}^2={(x_s-x_2)}^2+{(y_s-y_2)}^2\\ {d_3}^2={(x_s-x_3)}^2+{(y_s-y_3)}^2\end{array}\right.;$

其中，(x_s,y_s)为机器人当前位置，(x₁,y₁),(x₂,y₂),(x₃,y₃)为三个标签的坐标值，d₁,d₂,d₃为三个标签分别距机器人当前位置的距离；用同样的办法可以求出t+1时刻的机器人的坐标s_t+1(x_s+1,y_s+1)，这样就可以得到机器人运动的方向角θ，即确定了机器人在环境中的位姿；同时运用低频标签作为绝对坐标点布置在房间内，当机器人运动到某个低频标签时，采集到该绝对坐标点信息，将绝对坐标点信息与机器人通过路径规划算法推算到的位姿信息进行比对：

$\tan \mathrm{\θ}=\frac{y_{s+1}-y_s}{x_{s+1}-x_s};$

(4)以机器人当前位置作为起始点，操作者通过语音输入目标点信息，将该信息与环境地图中的信息进行比对，得出目标点在二维数组中的坐标；

(5)将起始点加入开启列表，寻找开启列表中f值最低的点，作为当前点；其中f值为g值和h值之和，g值为从起始点沿着产生的路径运动到当前点所走过的距离；h值是当前点到目标点的欧式距离；若当前点坐标为(x_d,y_d)，目标点坐标为(x_m,y_m)，其计算关系为：

$h=\sqrt{{(x_m-x_d)}^2+{(y_m-y_d)}^2}$

(6)搜索开启列表中f值最低的点作为当前点；

(7)把当前点切换到关闭列表，关闭列表中保存所有不需要再次检查的点，并从开启列表中删除该当前点；搜索当前点能不经过障碍物而直接到达的障碍物特征点，判断该特征点是否在关闭列表中，如果在则略过此点；反之判断该特征点是否在开启列表中，若不在则以当前点作为该特征点的父节点算出g、h和f值并将其加入到开启列表中；反之则以g值作为参考检查新的路径是否更好，g值越小则路径越优，如果新的路径更好则把这一点的父节点改为当前点，重新计算这一点的g、h和f值；

(8)判断开启列表是否为空，若是则路径不存在，结束；

(9)判断是否将目标点加进了开启列表，如果是则路径找到，结束；反之转到步骤(6)。