红外传感器在移动机械手避障功能中的应用.pdf

第4期机电技术机电技术红外传感器在移动机械手避障功能中的应用红外传感器在移动机械手避障功能中的应用陈清琰（福建信息职业技术学院，福建 福州 350003）摘要自主导航是移动机械手的重要特点，实现导航的必要条件是了解其所处的环境，可通过激光扫描仪的SLAM程序完成。由于激光扫描仪的视场限制，为了避开障碍物，移动机械手还需安装一个传感器辅助系统，以保证移动机械手的安全。文章利用红外传感器构成传感器辅助系统，当测量距离小于移动机械手设置的极限安全距离时将报警并停止移动。测试结果表明：红外传感器适用于室内场合，反应较灵敏且价格低廉。关键词移动机械手；红外传感器；避障中图分类号：TP241文献标识码：A文章编号：1672-4801（2023）04-029-04DOI：10.19508/ki.1672-4801.2023.04.010作者简介：陈清琰（1992），女，助教，硕士，主要从事电学课程教学工作。1概述随着机器人技术的不断发展，各种行业的移动机械手层出不穷。在现实生活中，为了完成与人类工作类似的各种任务，移动机械手是必不可少的。移动机械手平台使机械手具有更高的运动冗余度和更宽的工作空间。通过机械手的协调操作和移动底盘的运动，机器人可以代替人类在复杂的环境中工作。移动机械手可以应用于各种行业。例如：仓储物流、消费品加工和制造、手术和医疗康复、建筑物和室内配电、智能公司和情感互动、复杂环境和特殊物体的专业清洁、能源和采矿业、国防和军事等等。在这些行业里，移动机械手可以完成人类和固定机械手难以完成的任务。例如近年来比较热门的几款移动机械手：2008年由丹麦奥尔堡大学机械与制造工程系设计研发的“小帮手”（LittleHelper）自面世以来就以自动而灵活的生产助理形象成为许多研究活动的焦点，其目的在于集合现有的工业硬件，组合成一个功能齐全的工业移动机械手1。而Mobipick则是被定义为一个车间中的助手甚至同事，这款自主移动机械手可以完成从相邻的大厅向工人传递材料，或者将装配好的部件送往质检环节等相关的任务。Robotnik的RB-KAIROS移动机械手是被设计用以完成工业移动搬运任务的移动机械手。它适用于物流、仓库等场合，可以完成例如搬运、装载、安装、装配、拧螺丝、钻孔、检查和验证等操作。Care-O-bot则是被设计为家用机器人，用于室内辅助人们的日常生活。移动机械手的自主导航，除需要得知自己所处环境的平面图和相对位置之外，还需具备一定的安全性。通过比较上文所述的四种移动机械手可知，如表1所示，使用激光扫描仪和摄像头共同作用来完成同步定位与建图（simultaneous localization and mapping，SLAM）的同时，也会选用一些价格相对低廉的传感器加以辅助。表1几种常见移动机械手的导航相关传感器选择移动机械手Little HelperMobipickRB-KAIROSCare-O-bot4激光扫描仪有有有有摄像头有有有有传感器系统超声波传感器超声波传感器受力/转矩传感器可选可选运用各种日渐成熟的SLAM 算法，激光扫描仪可以在较短的时间里利用距离、角度以及周围的深度信息来绘制出移动机械手所处的环境以及周边的平面地图8。但是同样的，受到激光扫描仪视场大小的局限，其背后的信息在通常情况下无法获得。因此，一个传感器系统将作为辅助系统应用于移动机械手的避障。如图1所示，传感器被安装在移动机械手的后方和侧面，当传感器检测到小于安全距离的距离信号时，它就会将信号传递到单片机芯片上，芯片判定之后发出指令，通过移动机械手的 ROS（The Robot Operating System）系统进行沟通，即可292023年8月机电技术机电技术图1移动机械手的SLAM及传感器避障系统驱动移动机械手对行进过程中的障碍物进行躲避，甚至直接停止移动。2常见传感器的特性由表1中可知，用于移动机械手的常见传感器系统组成元件，不仅有红外传感器，亦可选用其余类型的传感器例如超声波传感器，而这些传感器在选用和使用中有一定的差异，实际应用时需根据使用场景来确定合适的传感器类别。2.1超声波传感器超声波传感器是一种低廉且简单的传感器，其通过发射端发射超声波，再接收遇到障碍后反射回来的超声波，计算二者的时间差，从而得知障碍物的距离。一般情况下，超声波传感器拥有相对好的精度，测量范围在6 m之内的时候，它可以将误差控制在1 cm以内2。和其他的传感器相比，超声波传感器并不是基于“视觉”，所以在任意光照强度的场合下均能保证精度，也就是说，超声波传感器同样适用于户外的环境或者完全无光的环境。超声波可以在液体或者玻璃表面反射，所以它同样适用于透明的障碍物3。另外，超声波不受灰尘或污垢积聚的影响，超声波传感器能够抵抗雾和污垢。即使是对于网格托盘或弹簧等目标，也能稳定地检测出复杂形状的物体。但同时，超声波传感器有一定的局限性，相比起光传播速度（3108m/s），音速（343 m/s）要慢得多，所以对反馈时间要求较高的实时机器人系统并不适用。另外，多个超声波传感器相互之间的声波会产生干扰，因此不能在同一个场合内使用多个超声波传感器4。2.2飞行时间传感器另外一种常见的传感器是飞行时间传感器（Time-of-Flight sensor），是利用光的飞行时间来计算距离的原理制造的传感器。这是一种价格昂贵的传感器，但是和其他原理的传感器相比，在测量精度上有很大的提升3。飞行时间传感器所使用的原理也是激光扫描仪的主要工作原理，通过射出一道激光，并接收激光打在障碍物上反射回来的光线，通过二者的时间差直接计算传感器到目标的距离。和可能受到目标反射率影响的红外传感器不同，飞行时间传感器无需考虑目标表面的特征。这种传感器适合于高精度、高距离测量、低功耗的场合。2.3红外传感器红外传感器是一个相对廉价且简单的传感器。和超声波传感器相比，红外传感器更廉价，尺寸也更小，更重要的是，它比超声波传感器有更快的反应时间，也可以在一个场景里使用多个红外传感器。另外，它对于电路的要求更加简单3，7。此外，由于红外传感器可以提供较窄的波束角，它可用于超声波传感器所不适用的一些场合5。不过和超声波传感器相比，红外传感器能检测到的范围较小。红外传感器也有其局限性，它的精度取决于目标物体表面的反射特性，在不同的物体表面上，红外传感器的表现也差异较大。因此，它适用于已知物体表面的场景。表2超声波传感器、红外传感器及飞行时间传感器的定性对比传感器高读取频率长距离轻自重对眼睛友好可以和其他传感器并用价格超声波传感器一般一般好好一般好红外传感器一般一般好好一般好飞行时间传感器好好好好好一般30第4期因此，对比现在主流的几种用于避障的传感器，对于室内的移动机械手，可选用价格上相对低廉、性价比较高的红外传感器作为避障的传感器。3红外传感器在移动机械手中的应用红外传感器是一种通过红外线来测量距离的传感器。其工作原理如图 2 所示，红外光源（IRLED）发出一束红外线，此束红外线通过左边的镜片射出传感器，在碰触到目标物体之后，该束红外线会立刻回转，并且通过另一片镜片打在一个位置灵敏光电探测器（position-sensible photo detector，PSD）上。位置灵敏光电探测器的导电性取决于光束落下的位置。因此，红外光源、红外线在物体上的反射点以及位置灵敏光电探测器组成了一个三角形，利用这个三角形，目标物体到红外传感器之间的距离即可被计算出来。K(41K(5&4#FBFB%图2红外传感器的工作原理红外传感器的最大测量距离受到两个方面的限制：反射光线量的大小和位置灵敏光电探测器的测量精度。当反射回来的光线量过小以至于位置灵敏光电探测器无法对于反射光线位置的微小变化做出反应时，红外传感器就会误认为它们的距离是一致的，即当测量超出红外传感器最大测量范围的物体的距离时，输出数据与在最大距离处测量物体时的输出数据大致相同。00.511.522.530102030405060708090 100 110 120 130 140 150(,D/L/cm,84():90%)&84():18%)E+/V图3红外传感器特性曲线由图3可知，红外传感器的测量范围并不是从0开始的。实际上，它的测量输出值，一般是电压值，会先急速上升，一直到达最高值之后再逐步下降。红外传感器的最小测量距离一般会落在逐步下降的范围之内。由于红外传感器的这一特性，其最小测量距离受到限制。也就是说，当被测距离小于红外传感器所能测量的最小距离时，输出电压会再次下降，这意味着一个电压输出值对应两个距离值，就会造成误读。当目标物品与传感器的距离大于传感器的最小检测距离时，可以避免此问题6。4测试验证图4测试用目标物体为了测试红外传感器在不同材质、不同颜色的目标物体前的表现能力，进行了一系列的试验。测试用目标物体如图4所示。将红外传感器固定在坐标轴的一头，并通过Arduino连接电脑，观察其在不同距离出现物体时的电压变化。此处读取的是Arduino输入的模拟信号，它将5 V电压平均分为1024份，再定量表示出电压的数值。测试时的光线条件为室内光，物体平面垂直于坐标轴刻度，将物体放置在坐标轴上之后等待数秒直到Arduino上的读数稳定下来。本次测试，选用了夏普02YK0F的红外传感器作为测试元件。如图5、6所示为测试不同颜色的物体时红外传感器的电压值变化和距离的相关曲线，以及测量距离和实际距离的误差。此次测试物体为白色、红色、橙色、黄色、绿色和蓝色，材质均为纸质。由图5、6可知，六种颜色物体的特性曲线非常相似，基本无太大变化。在误差方面，各种颜色的误差也几乎相同。由此可得：目标物体的颜色对于红外传感器距离的测量并未产生大的影响。如图7所示为测试不同材质物体时红外线传陈清琰：红外传感器在移动机械手避障功能中的应用312023年8月机电技术机电技术010020030040050060020253035404550556065707580859095100105110115120125130135140145150 B#BD/cm,848 8T858;8图5红外传感器对不同颜色的目标物体的特性曲线-6-4-20246820253035404550556065707580859095100105110115120125130135140145150,8BENAD/cm48 8T858;8图6红外传感器对不同颜色的目标物体的误差感器的电压值变化和距离的相关曲线。此次测试物体的材质为纸、纸板、木板、不锈钢（粗糙）和透明亚力克板。010020030040050060020253035404550556065707580859095100105110115120125130135140145150 B#BD/cm4423,KJF图7红外传感器对不同材质的目标物体的特性曲线由图7可知，纸、纸板和木板的特性曲线非常相似，粗糙的不锈钢板在距离较近时仍能保持精确，但是在较大距离时产生偏移，而透明亚克力板在测试中，一直保持着较差的精度。由于粗糙的表面相比起光滑的表面能够反射较少的光线，红外传感器的接收器、位置灵敏光线探测器能够检测的光线量也比较少，从而将判定该目标物体处于更远的位置。由于透明物体能穿透光线，其仅能够反射较少的光线，因此亦会导致红外传感器的位置灵敏光线探测器产生误判。红外传感线的特性曲线是一个非线性曲线，在实际的测量过程中存在一定的误差，因此拟将其特性曲线转换为线性关系。通过拟合和参数比较之后，将夏普 02YK0F 的特性曲线线性化为1L=0.0104 V+0.003269的特性曲线，之后再测试利用该线性化特性曲线测距和利用官方实验数据查表所得出的测距结果，拟合的结果如图8所示。图9中的红色曲线是通过查询官方实验数据表得出的数值，绿色曲线是使用拟合曲线计算之后的数值，蓝色曲线为实际的距离。由图 10 可知，使用拟合曲线计算后的数据与查表法相比，测量精确度更高，误差更小。y=0.0104x+0.00329600.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.0500.511.522.53D/1/cm)+V图8红外传感器的线性化结果-1010305070901101301502040556080100120130#B5cm#BD/cm#BD/+45#图9红外传感器利用线性化结果和实验数据查表法计算的距离对比051015202530354020406080100120#B5Bcm#BD/cm+45#图10红外传感器利用线性化结果和实验数据查表法计算的误差对比5结束语综上所述，红外传感器可作为移动机械手避障的辅助系统，将被安装在移动机械手的侧面和背面。和装在移动机械手正面的激光扫描仪不同，它的功能在于当障碍物的距离小于系统设置的安全距离时，由Arduino发出信号让移动机械手做出反应。因此，它对于精度的要求低于激光扫描仪。与超声波传感器以及飞行时间传感器的对比中可以看出，红外传感器适用于室内的场合，反应比较灵敏而且价格低廉。在不同材质和不同颜色的物体测试中获得了红外传感器具体使用中的一些特点，采用红外传感器特性曲线线性化的方式，可提升红外传感器的实际应用精度。（下转第40页）322023年8月机电技术机电技术参考文献：1 陈晴.面向建筑设施的履带式机器人自动化巡检关键技术研究J.杭州：浙江大学，2021.2 章世祥，张汉成，李西芝，等.基于机器视觉的路面裂缝病害多目标识别研究J.公路交通科技，2021，38（3）：30-39.3 王华.基于机器视觉的路面病害检测技术对比研究J.黑龙江交通科技，2022，45（12）：64-66.4 金彬峰，许光宇，于瓅，等.基于改进MSR和YOLOv5的雾天行人检测算法J.湖北民族大学学报（自然科学版），2023，41（1）：58-64.5 李文博，赵正旭.基于YOLOv5的遥感图像小目标检测J.科技创新与应用，2023，13（6）：63-67.6 魏天宇，柳天虹，张善文，等.基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法J.扬州大学学报（自然科学版），2023，26（1）：61-69.7 韩泽山，杨红柳，赵建光，等.基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法研究J.信息技术与信息化，2023（2）：22-25.表1检测目标图像信息数据编号123456楼梯概率0.820.790.810.80.790.79识别到楼梯在图片中心位置274.0 268.0276.0 267.0276.0 268.0276.0 268.0277.0 268.0275.0 268.0出，具有检测准确率高、部署方便等优势，对上下楼智能辅助设备实现自动道路识别、自动爬楼梯等智能化功能起到基础性的促进作用。2）大量的数据集对于学习率和损失率都会有不同程度的改进。3）Kmeans+方法对所有真实框进行聚类，可提高模型训练时的收敛速度。4）该模型对于不同处理后的同一组图片具有不同的识别效果，证明多种图像处理手段可以有效扩大数据集大小，在模型的训练中具有较强的实际运用意义。参考文献：1 HVILSHOJ M，BOGH S.Little helper-an autonomous industrial mobile manipulator conceptJ.International Journal of Advanced Robotic Systems，2011，8（2）：80-90.2 BENET G，BLANES F，SIMO J E，et al.Using infrared sensors for distance measurement in mobile robotsJ.Robotics and Autonomous Systems，2002，40（4）：255-266.3 MOHAMMAD T.Using ultrasonic and infrared sensors for measuring distances：The third international conference on mechanical engineering and mechanics J.Beijing：The Third International Conference on Mechanical Engineering and Mechanics，2009.4 王斌明.基于多传感器信息融合的移动机器人避障研究D.南京：南京理工大学，2006.5 DO Y，KIM J.Infrared range 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