CN108334088A - 一种智能跟随装置及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能跟随装置以及控制方法，其包括目标物，目标物具有第一信号收发单元；跟随物具有控制单元、避障模块、两个第二信号收发单元、高度补偿传感器、称重传感器、深度传感器、平衡模块、驱动模块，控制单元分别与避障模块、两个第二信号收发单元、高度补偿传感器、称重传感器、深度传感器、平衡模块、驱动模块连接；其中，高度补偿传感器用于确定目标物与跟随物之间的垂直距离，避障模块用于感应一定区域内的障碍物，驱动模块用于驱动跟随物移动，称重传感器用于测量跟随物的重量，深度传感器用于检测障碍物的表面深度信息，平衡模块用于检测跟随物的平衡参数信息。
Description
技术领域
本发明属于智能机器人领域，具体涉及一种集定位、避障、平衡、跟随、网络于一体化的安全、可靠、高效的智能跟随装置及控制方法。
背景技术
随着近年来国家大力实施创新驱动和科教兴国战略，科学技术得到了突飞猛进的发展，已经渗透到生活、生产的各个方面，人们开始解放双手，更加注重智能化、信息化。市场上虽已出现一些跟随物的智能跟随装置的控制方法，但由于控制系统的局限，基本都面临跟随效果不理想、功能单一等问题，迟迟无法在市场推广。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种针对目前市场现有智能行李箱的技术缺陷，提供一种可以有效的融合各个功能模块，集定位、避障、平衡、跟随、网络于一体化的安全、可靠、高效的智能跟随装置及其控制方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：本发明提供了一种智能跟随装置，包括：
目标物，具有第一信号收发单元；
跟随物，具有控制单元、避障模块、两个第二信号收发单元、高度补偿传感器、称重传感器、深度传感器、平衡模块、驱动模块，控制单元分别与避障模块、两个第二信号收发单元、称重传感器、深度传感器、平衡模块、驱动模块、高度补偿器连接；
其中，高度补偿传感器用于确定目标物与跟随物之间的垂直距离，避障模块用于感应一定区域内的障碍物，驱动模块用于驱动跟随物移动，称重传感器用于测量跟随物部分组件的重量，部分组件包括行李箱内部装载物品的重量，深度传感器用于检测障碍物的表面深度信息，平衡模块用于检测跟随物的平衡参数信息。
优选的，目标物为具有信号收发功能的智能手环，跟随物为箱体或书包或载物小车，第二信号收发单元包括射频模块。
优选的，平衡模块包括九轴平衡传感模块；避障模块包括超声波避障传感器；控制单元包括通信单元，通信单元包括蓝牙模块、GPS模块和4G模块，通信单元用于控制单元的信号传输，驱动模块包括电机驱动模块。
优选的，避障模块与深度传感器采集前方路面信息并将信息传输到控制模块，控制模块分析信息并选择路径；第二信号收发单元与高度补偿器将所收集到的信息反馈到控制模块，控制模块分析信息并根据信息及时调整跟随物的速度；称重传感器与平衡模块将所收集到的信息反馈到控制模块，控制模块根据此信息及时调整跟随物的稳定性；控制模块通过驱动模块驱动跟随物。
一种智能跟随的控制方法包括下面的步骤：
S1：目标物的第一信号收发单元发出信号；
S2：跟随物的第二信号收发单元接收信号并把信号传输至控制单元；
S3：控制单元对信号进行过滤、降噪处理；
S4：对信号进行处理后得到第一信号收发单元和第二信号收发单元之间的直线距离；
S5：高度补偿传感器确定目标物与跟随物之间的垂直距离；
S6：控制单元依据直线距离和垂直距离得到第一信号收发单元和第二信号收发单元之间的水平方向距离信息；
S7：表面深度信息、平衡参数信息和水平方向距离信息经过控制单元采用离散化的PID算法而稳定跟随物，其中，PID算法如下的公式(1)：
公式(1)：U(k)＝Kp(err(k)+Ki∑err(j)+Kj(err(k)-err(k-1)))，其中，U(k)是PID反馈函数调节PWM值以控制电机转速；err为电机转速输出与输入之间的误差，Kp为比例环节系数，控制系统放大系数；Ki为积分环节的系数，用来消除静差，把累计误差加到原有系统上以抵消造成的误差；Kj为微分环节的系数，用来反映偏差信号的变化规律，进而进行超前调节以增加行李箱这个系统的快速性和稳定性；
S8：控制单元按照下面的公式(2)形成跟随物的规划路径线路：
公式(2)：(Vt+1＝w*v+c1r1*(bt-xt)+c2r2*(gt-xt)，Xt+1＝xt+vt+1)，其中，此处涉及的规划路径线路的算法具体是一种最优解求解过程的PSO算法，Vt+1为每次迭代更新后的速度值；v为行李箱的当前速度值；w为惯性权重；c1c2为学习因子，调节路径搜索步长；r1r2为取值范围在[0,1]的随机函数，增加路径搜索的随机性；btgt为适应值；Xt+1xt为路径的当前值和预测值。
优选的，在步骤S7中，PID算法是根据以下公式计算实现的：
U(k)＝Kp(err(k)+Ki∑err(j)+Kj(err(k)-err(k-1)))其中，U(k)是PID反馈函数调节PWM值以控制电机转速；err为电机转速输出与输入之间的误差，Kp为比例环节系数，控制系统放大系数；Ki为积分环节的系数，用来消除静差，把累计误差加到原有系统上以抵消造成的误差；Kj为微分环节的系数，用来反映偏差信号的变化规律；
优选的，在步骤S8中，是通过以下公式来实现选择最优路径的：
(Vt+1＝w*v+c1r1*(bt-xt)+c2r2*(gt-xt)，Xt+1＝xt+vt+1)，其中，此处涉及的规划路径线路的算法具体是一种最优解求解过程的PSO算法，Vt+1为每次迭代更新后的速度值；v为行李箱的当前速度值；w为惯性权重；c1、c2为学习因子，调节路径搜索步长；r1、r2为取值范围在[0,1]的随机函数，增加路径搜索的随机性；bt、gt为适应值；Xt+1、xt为路径的当前值和预测值。
优选的，目标物为具有信号收发功能的智能手环，跟随物为行李箱，第二信号收发单元包括射频模块；在S3中，过滤、降噪处理包括下面的步骤：由智能手环发射一定频率的信号，位于行李箱上的两个射频模块分别接收到该信号，用低通滤波算法滤除信号中的噪声和不可靠信号,完成对接收信号的数据预处理工作；射频模块接收处理过的信号，通过TOA算法算出智能手环与两个射频模块之间的距离；利用三角形面积S相等原理，并结合海伦公式其中，a为两个射频模块之间的距离，即三角形的底边长，b,c分别为手环到两个射频模块之间的距离，即三角形的另外两边长；p为三角形的半周长，即得到手环与行李箱的垂直距离h；
进一步优选的，高度补偿传感器用于确定智能手环与射频模块之间的垂直距离X，由勾股定理算出手环与行李箱的实际距离L。
优选的，竖直垂直距离X包括△x，△x由液压传感器测定得出；液压传感器用于测定行李箱载重或者颠簸时，箱体高度的变化量△x。
本发明集定位、避障、平衡、跟随、网络于一体化，采用先进可靠的射频定位技术，将各个模块的数据进行融合，并经过模糊PID控制算法和卡尔曼滤波算法优化控制，使跟随物可以安全高效的跟随其主人。由于采用了以上的技术控制方法，本发明相比于现有技术的控制方法，跟随物可以安全有效的跟随主人，不会出现丢失目标或者路径紊乱的情况，实践证明，本发明涉及的控制方法在市场应用上是值得推广使用的。
附图说明
图1为本发明的智能跟随装置的结构示意图。
图2为本发明的智能跟随装置的系统控流程示意图。
图3为本发明智能跟随装置计算目标物与跟随物之间的距离的示意图。
附图标记说明
1—目标物；2—跟随物；
①—数据融合算法；②—数据滤波算法；③—模糊PID控制算法。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
本实施例以智能跟随行李箱为例，具体说明本发明的智能跟随装置的结构及控制方法，在本实施例中，如无特殊说明，设定行李箱前进的方向为行李箱的前方。
本实施例的目标物1是指智能手环，例如小米公司、苹果公司手环或者其它类型的智能手环。跟随物2是指行李箱。
如图1所示，本实施例的智能跟随装置包括用于规避路线上障碍物和坑洼处的四个避障模块，本实施例采用的是超声波避障模块，它们分别布设于行李箱的四个角，这样可以全方位的检测行李箱周围的障碍物，其能够更精确的规避前进路线上的障碍物和优选前进路线。
用于精确定位的第一信号接收单元、两个第二信号接收单元和高度补偿传感器。本实施例所采用的第一信号接收单元为具有信号收发功能的手环，具体应用时，手环佩戴在用户的手腕上，用户行走的时候，手环实时发出信号，行李箱则根据手环的位置而相应移动。第二信号接收单元为射频模块，两个射频模块分别位于行李箱的左右的两侧或底部的两侧，且两个射频模块优选地设置在行李箱底部的两侧，高度补偿传感器用于确定目标物与跟随物的射频模块之间的垂直距离。
平衡模块、称重传感器用于保持箱包的稳定，优选地，本实施例所采用的平衡模块为九轴平衡传感模块，九轴平衡传感模块包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁强计，具体的，平衡模块用于控制箱子底盘的角度，使箱子始终保持重心平衡，防止箱子在行进过程中或者急停、转弯、路面不平等情况下导致行李箱重心不稳而摔倒。当行李箱内装载有不同重量的行李时，对于驱动模块如电机的控制应该随之调节，这样才能使得行李箱的行进速度保持匀速，避免出现过快或者过慢的问题，因此，本实施例优选地设置了称重传感器。称重传感器主要是用来测量行李箱装的行李的重量，根据此传感器反馈的重量值实时的控制PWM(脉冲宽度调制)值，保证行李箱在装不同重量的行李下都可以跟上手环持有者的速度。
电机驱动模块用于控制箱包的运动，控制单元具有模糊PID①、数据滤波算法的功能②(下面会详细描述)。在行李箱前端和后端分别设置一个深度传感器，深度传感器用于检测障碍物的表面深度信息，例如，深度传感器主要是用来检测路面的深坑或者行李箱遇到台阶时能够及时停下改变路径，遇到深坑或台阶时防止掉入摔坏箱子。平衡模块和深度传感器结合控制了箱子的稳定性，称重传感器和避障模块及高度补偿传感器优化了箱子的位置信息，使定位更加准确。
控制单元还包括通信模块，通信模块包括用于网络通信的蓝牙模块和4G模块，控制单元还包括GPS模块，GPS模块能够实现行李箱的位置定位。控制单元与四个超声波避障模块、两个射频模块、高度补偿传感器、九轴平衡模块、电机驱动模块、称重传感器、两个深度传感器和通信模块连接。
优选地，本实施例的行李箱包括一个底盘，底盘设置在行李箱的箱体的底部，底盘包括前侧部和后侧部，在前侧部的两端部分别设置有避障模块，且在前侧部的两端部分别设置有两个射频模块，在后侧的两端部分别设置有避障模块，在前侧和后侧分别还设置有深度传感器，同时，其它部件如九轴平衡模块、电机驱动模块、称重传感器和通信模块等也设置在底盘上。电机驱动模块与行李箱的底部的轮子连接，以驱动轮子旋转后带动行李箱前行。
图2所示，本实施例的智能跟随行李箱的控制方法，具体工作原理如下：由手环第一信号收发单元发射一定频率的信号，位于行李箱上的射频接收模块接收此信号，用低通滤波算法(即数据滤波算法②的一种)(Y(n)＝αX(n)(1-α)Y(n-1)进行信号过滤，其中，α为滤波系数；X(n)为本次采样值；Y(n-1)为上次滤波输出值；Y(n)为本次滤波输出值)，由此滤除信号中的噪声和不可靠信号,完成对接收信号的数据预处理工作。射频模块接收处理过的信号，通过TOA算法(一种利用时间差进行定位的方法，通过测量信号到达监测站的时间，可以确定信号源的距离，也就是说，测量信号到目标物与跟随物之间的时间，这样就可以确定射频模块与手环之间的距离)。然后，如图3所示，算出无线模块间的距离，利用三角形面积S相等原理，并结合海伦公式(其中a为两标签之间的距离，即三角形的底边长；b,c分别为手环到两标签之间的距离，即三角形的另外两边长；p为三角形的半周长，即得到手环与行李箱的垂直距离h，并由高度补偿传感器来补偿手环与箱子的射频模块的垂直误差，(其具体工作为：高度补偿传感器包括一种液压传感器(载重或者路面颠簸时，由于箱子底部驱动动轮的机械结构设计成减震结构会出现高度变化，放在箱子底部的液压传感器会测出压力变化，根据数学关系可转化为高度△x的变化)测出当箱子载重或者颠簸时，箱体高度变化为△x，因此，箱子在跟随过程中手环与射频模块两标签垂直距离由原来的x变成X+△x。另外，优选的，X为行李箱不载重时，箱子上两标签所在直线与手环之间的垂直距离，△x为箱子载重是由箱子底盘减震结构引起的高度变化，这样载重时，箱子上两标签所在直线与手环之间的垂直距离变成X+△x，这样处理是为了尽可能提高精确度和稳定性，当行李箱确定的时候，该参数也是确定的。此外，x也可以表示为手环与地面的垂直距离的数值减去射频模块与地面的垂直距离，手环与地面的垂直距离的测定可以根据现有的传感方式测定得到，并且该数值是随着手环的摆动而实时测定得到的，射频模块距离地面的竖直方向垂直距离是确定的值。由勾股定理算出手环与行李箱的校正后的水平方向的直线距离。完成对行李箱的初步定位工作，而得到初步定位的信息，优选地，整个过程也用到了低通滤波算法和卡尔曼滤波算法(X)对数据融合以及尽可能减小误差。
初步定位的信息会结合九轴平衡传感模块和深度传感器不断反馈的数据误差error经PID算法来稳定行李箱(这里处理的是间隔为50ms的数据，采用的是离散化的PID算法，U(k)＝Kp(err(k)+Ki∑err(j)+Kj(err(k)-err(k-1))))，(其中，其中，U(k)是PID反馈函数调节PWM值以控制电机转速；这里主要讲的是PID反馈控制系统，对比例(P)、积分(I)、微分(D)三个环节参数整定来控制PWM，以达到精确控制电机转速的目的。err为电机转速输出与输入之间的误差，Kp为比例环节系数，控制系统放大系数，具体表现是会根据手环持有者的速度来调节行李箱速度的快慢；Ki为积分环节的系数，用来消除静差，把累计误差加到原有系统上以抵消造成的误差；Kj为微分环节的系数，用来反映偏差信号的变化规律，进而进行超前调节以增加行李箱这个系统的快速性和稳定性)，使行李箱始终处于稳定的状态，完成手环与箱包的精确定位，其中也涉及到上述卡尔曼数据滤波算法；最后，精确定位的信息结合避障模块、称重传感器的反馈信息在STM32F103(ARM微控制器构成的控制单元)模糊PID算法的控制下，对手环所处的实际位置、行李箱所在的实际路况信息进行融合、滤波以及规则分析完成最优路径规划(Vt+1＝w*v+c1r1*(bt-xt)+c2r2*(gt-xt)，Xt+1＝xt+vt+1，其中，此处涉及的路径规划算法具体是一种最优解求解过程的PSO算法，Vt+1为每次迭代更新后的速度值；v为行李箱的当前速度值；w为惯性权重；c1c2为学习因子，调节路径搜索步长；r1r2为取值范围在[0,1]的随机函数，增加路径搜索的随机性；btgt为适应值；Xt+1xt为路径的当前值和预测值。算法具体实现过程可以简述为：①随机初始化粒子群②计算每个粒子的适应值③根据适应值更新btgt，更新粒子的速度和位置④判断全局最优位置是否满足最小界限来判断退出还是继续。)，通过不断地实时控制双路电机的PWM值来最终实现箱包安全高效的跟随功能，具体的，此处的信息包括上述各个模块的数据，具体涉及处理过的手环与箱子的距离L，高度补偿模块的数据信息，平衡模块的数据信息，避障模块的数据信息，称重传感器的数据信息以及电机驱动模块的PWM值，因为此处数据较多且来自不同的模块，最后也要进行低通滤波和卡尔曼滤波处理，防止数据丢失，保证各模块的数据信息能够同步交给控制模块处理。这里涉及的规则具体是模糊PID控制，是指控制模块根据各模块反馈的数据信息来合理分配两电机的PWM值，以控制电机的行进方向和速度。
依据本实施例所述的一种智能跟随行李箱的控制方法的系统控制框图(图2)，该控制部分包括进行信号收发的移动手环、用于初步定位的射频和高度补偿器、用于精确定位的平衡模块和深度传感器、用于达到最终行李箱稳定跟随的避障模块、称重传感器和双路电机驱动以及把各部分融合到一起的数据融合算法、数据滤波算法和模糊PID控制的控制单元等。
综上所述，由于采用了以上的技术控制方法，本发明相比于现有技术的控制方法，智能行李箱可以更加安全有效的跟随主人，不会出现丢失目标或者路径紊乱的情况，实践证明，本发明涉及的控制方法在市场应用上是值得推广使用的。
显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
Claims (10)
1.一种智能跟随装置，其特征在于，包括：
目标物，具有第一信号收发单元；
跟随物，具有控制单元、避障模块、两个第二信号收发单元、高度补偿传感器、称重传感器、深度传感器、平衡模块、驱动模块，所述控制单元分别与所述避障模块、两个第二信号收发单元、称重传感器、深度传感器、平衡模块、驱动模块、高度补偿传感器连接；
其中，所述高度补偿传感器用于确定所述目标物与所述跟随物之间的垂直距离，所述避障模块用于感应一定区域内的障碍物，所述驱动模块用于驱动所述跟随物移动，所述称重传感器用于测量跟随物部分组件的重量，深度传感器用于检测障碍物的表面深度信息，平衡模块用于检测所述跟随物的平衡参数信息。
2.根据权利要求1所述的智能跟随装置，其特征在于，
所述目标物为具有信号收发功能的智能手环，所述跟随物为箱体，所述第二信号收发单元包括射频模块。
3.根据权利要求1所述的智能跟随装置，其特征在于，
所述平衡模块包括九轴平衡传感模块；
所述避障模块包括超声波避障传感器；
所述控制单元包括通信单元，所述通信单元包括蓝牙模块、GPS模块和4G模块，所述通信单元用于部件之间的信号传输，所述驱动模块包括电机驱动模块。
4.根据权利要求1所述的智能跟随装置，其特征在于，所述避障模块与所述深度传感器采集前方路面信息并将信息传输到所述控制模块，所述控制模块分析信息并选择路径；所述第二信号收发单元与所述高度补偿器将所收集到的信息反馈到所述控制模块，所述控制模块分析信息并根据信息及时调整跟随物的速度；所述称重传感器与所述平衡模块将所收集到的信息反馈到所述控制模块，所述控制模块根据此信息及时调整跟随物的稳定性；所述控制模块通过所述驱动模块驱动跟随物。
5.一种智能跟随的控制方法，其特征在于，包括下面的步骤：
S1：目标物的第一信号收发单元发出信号；
S2：跟随物的第二信号收发单元接收信号并把信号传输至控制单元；
S3：所述控制单元对信号进行过滤、降噪处理；
S4：对信号进行处理后得到所述第一信号收发单元和第二信号收发单元之间的直线距离；
S5：高度补偿传感器确定所述目标物与所述跟随物之间的垂直距离；
S6：控制单元依据所述直线距离和垂直距离得到所述第一信号收发单元和第二信号收发单元之间的水平方向距离信息；
S7：由深度传感器检测得到障碍物的表面深度信息，由平衡模块检测得到所述跟随物的平衡参数信息，表面深度信息、平衡参数信息和水平方向距离信息经过控制单元采用离散化的PID算法而稳定跟随物；
S8：控制单元通过计算来形成跟随物的规划路径线路。
6.根据权利要求5所述的一种智能跟随的控制方法，其特征在于，在步骤S7中，所述PID算法是根据以下公式计算实现的：
U(k)＝Kp(err(k)+Ki∑err(j)+Kj(err(k)-err(k-1)))其中，U(k)是PID反馈函数调节PWM值以控制电机转速；err为电机转速输出与输入之间的误差，Kp为比例环节系数，控制系统放大系数；Ki为积分环节的系数，用来消除静差，把累计误差加到原有系统上以抵消造成的误差；Kj为微分环节的系数，用来反映偏差信号的变化规律。
7.根据权利要求5所述的一种智能跟随的控制方法，其特征在于，在步骤S8中，是通过以下公式来实现选择最优路径的：
(Vt+1＝w*v+c1r1*(bt-xt)+c2r2*(gt-xt)，Xt+1＝xt+vt+1)，其中，此处涉及的规划路径线路的算法具体是一种最优解求解过程的PSO算法，Vt+1为每次迭代更新后的速度值；v为行李箱的当前速度值；w为惯性权重；c1、c2为学习因子，调节路径搜索步长；r1、r2为取值范围在[0,1]的随机函数，增加路径搜索的随机性；bt、gt为适应值；Xt+1、xt为路径的当前值和预测值。
8.根据权利要求5所述的一种智能跟随的控制方法，其特征在于，
所述目标物为具有信号收发功能的智能手环，所述跟随物为行李箱，所述第二信号收发单元包括射频模块；
在所述S3中，过滤、降噪处理包括下面的步骤：
由智能手环发射一定频率的信号，位于行李箱上的两个射频模块分别接收到该信号，用低通滤波算法滤除信号中的噪声和不可靠信号,完成对接收信号的数据预处理工作；所述射频模块接收处理过的信号，通过TOA算法算出智能手环与两个射频模块之间的距离；
利用三角形面积S相等原理，并结合海伦公式其中，a为两个射频模块之间的距离，即三角形的底边长，b,c分别为手环到两个射频模块之间的距离，即三角形的另外两边长；p为三角形的半周长，即得到手环与行李箱的垂直距离h。
9.根据权利要求8所述的一种智能跟随的控制方法，其特征在于，
所述高度补偿传感器用于确定所述智能手环与所述射频模块之间的竖直垂直距离X，由勾股定理算出手环与行李箱的斜线实际距离L。
10.根据权利要求9所述的一种智能跟随的控制方法，其特征在于，
所述竖直垂直距离X包括△x，所述△x由液压传感器测定得出；所述液压传感器用于测定行李箱载重或者颠簸时，箱体高度的变化量△x。
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