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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位研究

    2015-10-22 03:19:22任坤劉鵬
    決策與信息·下旬刊 2015年8期
    關(guān)鍵詞:濃度梯度移動(dòng)機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    任坤 劉鵬

    [摘要]本文提出了一種新的移動(dòng)機(jī)器人主動(dòng)嗅覺(jué)定位方法。通過(guò)風(fēng)速和濃度梯度,黃蜂能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到氣源。但是,移動(dòng)機(jī)器人很難精確地模仿黃蜂的行為。因此,除了仿生學(xué)之外,我們引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)幫助移動(dòng)機(jī)器人尋找氣源。在這個(gè)模擬的環(huán)境中,測(cè)試移動(dòng)機(jī)器人跟蹤氣體煙羽并找到氣源。

    [關(guān)鍵詞]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);移動(dòng)機(jī)器人;氣源定位;濃度梯度

    一、引言

    近年來(lái),氣源定位研究吸引了眾多的研究人員的注意。利用一個(gè)具有主動(dòng)嗅覺(jué)定位功能的移動(dòng)機(jī)器人可以探測(cè)危險(xiǎn)氣體的泄露。由于采用模擬的方式效率高而且費(fèi)用低,因此我們采用模擬的方式研究移動(dòng)機(jī)器人的主動(dòng)嗅覺(jué)定位問(wèn)題。

    到目前為止,很多研究人員在該領(lǐng)域取得了一些成就。但是他們的機(jī)器人機(jī)構(gòu)復(fù)雜,而且不能夠用最優(yōu)的路徑找到氣源[1、2、3]。在本文中,我們基于高斯煙羽模型建立了一個(gè)氣體煙羽擴(kuò)散模型。然后將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到移動(dòng)機(jī)器人中。通過(guò)使用這個(gè)智能的算法,移動(dòng)機(jī)器人能夠在較短的時(shí)間內(nèi)找到氣源。

    二、在MATLAB中模擬煙羽

    在本文中,我們采用數(shù)值接近的方法來(lái)生成煙羽,使用MATLAB生成煙羽擴(kuò)散模型。高斯模型非常適合模擬從一個(gè)點(diǎn)氣源擴(kuò)散開(kāi)來(lái)的煙羽模型。因此,本文采用高斯模型建模。由于沒(méi)有考慮重力的影響,高斯煙羽模型只適用于氣體密度小于空氣密度的擴(kuò)散模型。

    三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    擁有高度并行結(jié)構(gòu)和處理能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是智能識(shí)別方法的一種。由于固有的非線性特征,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近任何非線性映射的能力。一個(gè)經(jīng)過(guò)適當(dāng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決數(shù)學(xué)模型或描述性規(guī)則不能解決的問(wèn)題。移動(dòng)機(jī)器人的主動(dòng)嗅覺(jué)定位即屬于該類(lèi)問(wèn)題。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層正反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)學(xué)習(xí)已知的樣本,它能夠識(shí)別未知的樣本。只有一個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意地接近任何一個(gè)在閉區(qū)間內(nèi)連續(xù)的函數(shù)[4]。因此,在本文中我們采用含有一個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    根據(jù)本研究,這里有五個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和兩個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。

    在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量對(duì)精度的影響很大。經(jīng)過(guò)多次測(cè)試,可以得到不同節(jié)點(diǎn)的隱含層的效果。隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增多,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果先增大然后減小。根據(jù)需要,我們選取隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量為4,這樣就得到了結(jié)構(gòu)確定的PB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    四、初步模擬和討論

    移動(dòng)機(jī)器人由一種基于仿生學(xué)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能煙羽跟蹤算法來(lái)控制,以此跟蹤模擬的氣體煙羽。在模擬中,我們沒(méi)有考慮機(jī)器人本身的尺寸及障礙物對(duì)煙羽擴(kuò)散的影響。根據(jù)機(jī)器人的傳感系統(tǒng),從傳感器到控制器有五個(gè)輸入。其中三個(gè)來(lái)自紅外傳感器,另外兩個(gè)分別來(lái)自離子傳感器和風(fēng)向傳感器。a1、a2和a3分別表示機(jī)器人前方左側(cè)、中間和右側(cè)三個(gè)紅外傳感器的輸出信號(hào),b1表示離子傳感器的輸出信號(hào),c1表示風(fēng)向傳感器的輸出信號(hào)。利用采集的樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便能對(duì)未知樣本作出相應(yīng)的判別。下面以單障礙物環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人跟蹤氣體煙羽并確定氣源的模擬過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明:

    1、當(dāng)a1=1,a2=1,a3=1,b1≤0.0972,c1=180°時(shí),機(jī)器人前方?jīng)]有障礙物,運(yùn)動(dòng)方向正好迎著風(fēng)向并且沿著氣體濃度增大的方向。此時(shí),機(jī)器人直行。

    2、當(dāng)a1=1,a2=0,a3=1時(shí),不管b1和c1為何值,機(jī)器人必須拐彎。因?yàn)榇藭r(shí)機(jī)器人前方有障礙物,必須要避開(kāi)障礙物后再繼續(xù)跟蹤氣體煙羽。

    3、當(dāng)a1=1,a2=1,a3=1,b1=0.0953,c1=270°時(shí),機(jī)器人前方?jīng)]有障礙物,其所處位置的氣體濃度超過(guò)設(shè)定的閥值。因此機(jī)器人轉(zhuǎn)彎,繼續(xù)沿著氣體濃度增大的方向運(yùn)動(dòng)。

    4、當(dāng)a1=1,a2=1,a3=1,b1=0.1031,c1=225°時(shí),機(jī)器人前方?jīng)]有障礙物,但是機(jī)器人轉(zhuǎn)彎,原因與3中的相同。

    5、當(dāng)a1=1,a2=1,a3=1,b1=0.1656,c1=135°時(shí),機(jī)器人前方?jīng)]有障礙物,但是機(jī)器人轉(zhuǎn)彎,原因與3中的相同。

    6、當(dāng)a1=1,a2=0,a3=1,b1=1.9331,c1=180°時(shí),機(jī)器人前方遇到障礙物,此時(shí)探測(cè)到的氣體的濃度與平均濃度之比高于設(shè)定的閥值,達(dá)到氣味源確認(rèn)的條件,機(jī)器人找到氣源,停止運(yùn)動(dòng)。

    在模擬的環(huán)境中,機(jī)器人能夠感知?dú)怏w煙羽并跟蹤煙羽不斷地趨近氣源所在的位置。機(jī)器人在尋找氣源的過(guò)程中其運(yùn)動(dòng)軌跡并不是一條直線,這是因?yàn)樵诟櫄怏w煙羽時(shí)機(jī)器人需要調(diào)整其朝向以保證面向氣流的方向和氣體濃度增大的方向。

    五、結(jié)論和進(jìn)一步的工作

    在本文中,我們采用了數(shù)值方法來(lái)生成氣體煙羽模型,在移動(dòng)機(jī)器人模仿黃蜂行為的基礎(chǔ)上利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供更高效的智能算法。在該算法中,機(jī)器人在模擬的環(huán)境中感知并追蹤氣體煙羽,直至找到氣源。但是這個(gè)模型并不完美。首先,研究人員必須熟悉MATLAB并且具有編程能力;其次,我們假設(shè)機(jī)器人和障礙物不影響煙羽的擴(kuò)散。但是當(dāng)機(jī)器人和障礙物較大時(shí),這個(gè)假設(shè)并不成立。

    將來(lái),可以采用考慮了機(jī)器人和障礙物尺寸的更為真實(shí)的模擬環(huán)境及開(kāi)發(fā)更為智能的算法來(lái)研究移動(dòng)機(jī)器人氣源定位問(wèn)題。

    參考文獻(xiàn)

    [1]H.Ishida, G,Hakayama, T.Nakamoto and T.Moriizumi, Controlling a gas plume-tracing robot based on transient responses of gas sensors. IEEE, 2002: 1665~1760.

    [2]R.Russell, D.Thiel and A.Mackay-Sim, Sensing odor trails for mobile robot navigation. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1994: 2672~2677.

    [3]Zhenzhang Liu, A simulation framework for plume-tracing research.

    [4]Rober Hechi-Nielson, Theory of the back porpagation neural network. Proc. of IJCNN. 1989: 593~603.

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