第3卷第4期 智能系统学报 Vol 3 Ng 4 2008年8月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Aug 2008 基于ATM的提高狭窄环境探测精度的改进方法 李润伟，蔡自兴，童字2 (1中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083：2湖南公安高等专科学校，湖南长沙410138) 摘要：基于AM的思想为移动机器人探测狭窄环境提出了一种改进方法，使得在地图创建的精度上有一定的提 升.虽然声呐传感器探测目标体的距离有较高的准确度，但声呐对目标的方位判断却存在一定的误差，借鉴了AM 的思想，所采用的声呐模型为均匀分布模型，设定了切线的角度变化范围并引入了权值，对目标的方位进行了误差 修正，并且在MOCS2机器人平台上进行了实时地图创建实验，验证了这种方法有着较好的精确性与可行性。 关键词：移动机器人；声呐；地图创建；切线：交点 中图分类号：TP24文献标识码：A文章编号：1673-4785(2008)04028305 Im provng the accuracy of explorng the narrow environment by using ATM L IRunwei,CA IZi-xing,TONG Yu (1.School of Infomation Science and Engineering.Central South University,Changsha 410083,China;2 Hunan Public Security Col lege,Changsha 410138,China) Abstract:A method is proposed for mproving the accuracy ofmapp ing data generated by mobile robots by using the arc-transversal median (ATM)algorithm.Although sonar sensors can accurately detem ine the distance beteen objects and the robot,they cantprecisely estmate the azmuth of the object We used the unifom distributon mod- el as our sonar model,in which the range of change of angle fomed by two tangents was prescribed,and weights were applied Finally,errorswere adjusted Experments with real-tme map building were made on the MORCS-2 obot platfom.They showed exciting and prom ising results,and verified the accuracy and feasibility of the pro- posed method Keywords:mobile robot sonar,map building tangent intersection 近20年来的机器人和人工智能(artificial inte上绘得过于狭窄，使得机器人认为不能通过，甚至在某 ligence,AD研究工作中，移动机器人地图创建山已些极其不利的环境下，将事实上存在的通道口描绘 经引起了较为广阔的关注.地图创建是为了解决移 成不存在.本文采用增量渐进式的算法进行实时地 动机器人获得自然环境空间模型与实现自身定位的 图创建，通过适当地改变机器人的位姿和融合时间 问题2)，它通常被认为是机器人构造真实环境问题 片的声呐数据来增加声呐的精确度[5) 中的关键问题.在现阶段地图创建工作中，声呐由于 其低廉的价格与易操作性而得到大量采用：但是声 1改进的AM方法 呐传感器具有不确定性1，在某些特定环境，用声11声呐模型 呐来探测未知环境时精度并不理想，特别是在狭窄 众所周知，在标准条件下，空气中超声波的速度 的环境中，声呐的散射和信息低辨别率都会造成创 是不变的，声呐的发射与接收的时间间隔和声呐传 建精度较低的环境地图，地图中的一些通道口被描 感器与目标的反射点之间的距离成正比，那么使用 声呐来建图既快速又简单.目前通过声呐传感器信 收稿日期：2007-11-11. 基金项目：国家基础研究基金资助项目(A1420060159):国家自然科 息进行环境建模的方法主要有3种：高斯分布传感 学基金重点资助项目(60234030. 器模型、中轴线传感器模型和均匀分布传感器模 通信作者：李润伟.Email lirunwe22@sina com 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net第 3卷第 4期 智 能 系 统 学 报 Vol. 3 №. 4 2008年 8月 CAA I Transactions on Intelligent System s Aug. 2008 基于 ATM的提高狭窄环境探测精度的改进方法 李润伟 1 ,蔡自兴 1 ,童 宇 2 (1. 中南大学 信息科学与工程学院 ,湖南 长沙 410083; 2. 湖南公安高等专科学校 ,湖南 长沙 410138) 摘 要 :基于 ATM的思想为移动机器人探测狭窄环境提出了一种改进方法 ,使得在地图创建的精度上有一定的提 升. 虽然声呐传感器探测目标体的距离有较高的准确度 ,但声呐对目标的方位判断却存在一定的误差 ,借鉴了 ATM 的思想 ,所采用的声呐模型为均匀分布模型 ,设定了切线的角度变化范围并引入了权值 ,对目标的方位进行了误差 修正 ,并且在 MORCS22机器人平台上进行了实时地图创建实验 ,验证了这种方法有着较好的精确性与可行性. 关键词 :移动机器人 ;声呐 ;地图创建 ;切线 ;交点 中图分类号 : TP24 文献标识码 : A 文章编号 : 167324785 (2008) 0420283205 Improving the accuracy of explor ing the narrow environment by using ATM L I Run2wei 1 , CA I Zi2xing 1 , TONG Yu 2 (1. School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China; 2. Hunan Public Security Col2 lege, Changsha 410138, China) Abstract:A method is p roposed for imp roving the accuracy ofmapp ing data generated bymobile robots by using the arc2transversal median (ATM) algorithm. A lthough sonar sensors can accurately determ ine the distance between objects and the robot, they can’t p recisely estimate the azimuth of the object. W e used the uniform distribution mod2 el as our sonar model, in which the range of change of angle formed by two tangents was p rescribed, and weights were app lied. Finally, errorswere adjusted. Experiments with real2time map building were made on the MORCS22 robot p latform. They showed exciting and p rom ising results, and verified the accuracy and feasibility of the p ro2 posed method. Keywords:mobile robot; sonar; map building; tangent; intersection 收稿日期 : 2007211211. 基金项目 :国家基础研究基金资助项目 (A1420060159) ;国家自然科 学基金重点资助项目 (60234030). 通信作者 :李润伟. E2mail: lirunwei22@ sina. com. 近 20年来的机器人和人工智能 ( artificial intel2 ligence,A I)研究工作中 ,移动机器人地图创建 [ 1 ]已 经引起了较为广阔的关注. 地图创建是为了解决移 动机器人获得自然环境空间模型与实现自身定位的 问题 [ 2 ] ,它通常被认为是机器人构造真实环境问题 中的关键问题. 在现阶段地图创建工作中 ,声呐由于 其低廉的价格与易操作性而得到大量采用 ;但是声 呐传感器具有不确定性 [ 3 ] ,在某些特定环境 ,用声 呐来探测未知环境时精度并不理想 ,特别是在狭窄 的环境中 ,声呐的散射和信息低辨别率都会造成创 建精度较低的环境地图 ,地图中的一些通道口被描 绘得过于狭窄 ,使得机器人认为不能通过 ,甚至在某 些极其不利的环境下 ,将事实上存在的通道口描绘 成不存在. 本文采用增量渐进式的算法进行实时地 图创建 ,通过适当地改变机器人的位姿和融合时间 片的声呐数据来增加声呐的精确度 [ 425 ] 1 改进的 ATM方法 1. 1 声呐模型 众所周知 ,在标准条件下 ,空气中超声波的速度 是不变的 ,声呐的发射与接收的时间间隔和声呐传 感器与目标的反射点之间的距离成正比 ,那么使用 声呐来建图既快速又简单. 目前通过声呐传感器信 息进行环境建模的方法主要有 3种 :高斯分布传感 器模型、中轴线传感器模型和均匀分布传感器模