使用红外传感器和冯氏照明模型来测量距离外文翻译资料

 2022-09-06 10:51:32

英语原文共 6 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

使用红外传感器和冯氏照明模型来测量距离

P.M. 诺沃提尼amp; N.J. 傅里叶

威斯康辛-麦迪逊大学机械工程系

美国大学大街1513号,麦迪逊, 53706

Email: ferrier@ergr.wisc.edu

URL: http://mechatron.me.wisc.edu

摘要：

目前，活力的红外光谱作为测量距离的精确方式取决于广泛的表面的先验知识。更具体地说，这样的一个表面散射，反射，吸收红外能量需要解释的传感器的输出可以用来度量距离。为了在未知环境中使用红外光谱来测量所需要的距离，必须确定机器人操作过程中的表面的特性。本文详细的确定表面的性质,相对于红外反射,随后计算距离表面的相对取向表面使用先前获得的感官数据。我们提出使用声纳传感器应对与各种表面红外距离措施使用的例子环境以及例子在获取先验知识。我们的研究结果表明,红外传感器一起使用时可以提供精确的测量范围与其他传感模式以适应模型参数在机器人操作(即实时距离)。

关键词:红外传感、移动机器人、范围、传感器融合。

引言

为了一个机器人自主工作在一个未知环境，它必须检测到它附近的障碍物。传统上，声纳提供一个可靠的障碍物检测，但是，声纳的使用是有限的。由于其波束宽，镜面表面[ 4 ]的敏感性，以及无法辨别物体在0.5m [ 3 ]。这些缺陷限制了使用声纳的能力，同时执行任务在短距离从障碍，如墙和对接。另一方面,近红外传感器提供可靠的读数范围(通常在1 - 30厘米范围内)。然而,目前的做法是利用红外接近传感器,不是距离测量萨巴蒂等人所说的那样,“没有尝试利用的振幅峰值返回信号距离估计的目的,因为它反射特性对象的灵敏度。“[S]因此,红外通常只使用二进制的区别,即障碍或没有障碍

在这里，我们表明，障碍物的反射率属性可以确定，如果红外传感器是最初坐落在一个已知的距离障碍。一旦被称为反射特性，红外传感器将成为一个准确的测距仪在小距离的表面。确定这初始距离，一个可以使用声纳地图构建使用信念[四]或概率方法[ 2 ]。我们认为这是可能的，结合声纳映射和红外，以创建一个互补的系统，这是能够在几个范围内提供可靠的距离测量厘米的最大范围的声纳。

本文介绍了一种方法，该方法检测的红外反射特性的表面，并其后使用传感器读数等这些属性来计算距离。我们的方法的基础是冯氏光照光照模型[ 7 ]，这是传统上用作着色算法在计算机图形程序。此模型被选择，因为它是能够近似的反射特性的任何表面点光源照明。虽然有许多品种的红外发光二极管，特别是LED用在我们的机器人对着一个小立体角，因此近似为点光源。此外，冯氏光照模型很容易操纵，代表这些反射特性的不同程度不同的表面，和许多与模型相关的变量是由系统的几何尺寸确定。结果，冯氏光照光照模型决定的程度一个表面的镜面反射和漫反射信息，然后用来解释红外数据到精确的距离测量。

为了使用冯氏光照模型必须有一些先验的几何信息。在这里，我们使用两个已知的几何形状（以证明该模型的有效性），然后显示如何从先验感知（如声纳），可以得到如何的几何形状。在下面的章节中我们提出我们的红外遥感模型和如何可以拟合参数的冯氏光照光照模型。我们证明了该模型的适用性，在我们的实验室中发现的各种表面。我们的实验证实，根据事先的几何信息，红外传感器可用于计算精确的距离在3-25厘米范围。最后，我们展示了如何事先使用声纳感知地图可以利用，以提供所需的先验几何信息。

红外传感器特性

本文所用的红外传感器包括一个红外LED和两个相应的光电二极管。传感器的功能是测量由一个障碍物反射的能量的量，从发光二极管。作为一个结果，从传感器返回的信号是依赖于从发光二极管发射的能量和光电二极管的可检测范围。这些限制造成的传感器范围的上限和下限的问题。当传感器定位接近一个障碍，在5cm，为近90°从一个障碍的表面，光二极管开始饱和，而无法检测到任何额外的反射能量。相反，在上述距离25cm读数变得难以区分由于由光电二极管检测到的能量不足。尽管如此，在这个范围内的红外传感器的行为相对于距离单调。因此，在一个红外传感器的感官的限制，它是可以利用的信号来估计距离。

方法

利用红外的方法确定一个障碍物的距离可分为三步。首先，障碍物的性质（在这个步骤中，在这一步的几何信息是必需的）。其次，系统必须找到的角度或方向相对于传感器的表面。收集了这些信息后，可以计算出物体的距离。

3.1表面性质的测定

为了描述一个表面，冯氏光照光照模型的选择提供一个简化的描述电磁能（光）与表面。由于光的能量打一个表面，它是分散，吸收，或反映。不幸的是，不同的表面散射，吸收和反射光的不同比例。一个黑色的表面会吸收更多的光一个白色的表面，和一个闪亮的表面将反映更多能量比磨砂表面。冯氏光照模型整合效应为四常数：、、、和从表面反射的能量和电流

（1）

当比较图（1）和图（2），可以决定一个值（）和（）。首先，源向量之间的夹角（）和正常）的表面的同时，如果假定的红外发射器和接收器在同一位置（），然后观察矢量之间的夹角（）和反射向量（）。因此，当应用到图（2），方程（1）变为

（2）

此外，吸收的能量通过二极管是一个函数的强度（I），距离（2L）和面积的光电二极管

(3)

从图（2）l可以表示在三维中的半径，角度和机器人的活动半径。

（4）

结合方程（2），（3），和（4）的假设下， = 0，n = 1，且面积是恒定的，通过传感器的能量被简化为

（5）

图1：冯氏光照模型

图2：机器人发射红外线信号图

图3：方程（5）可以从机器人白墙15cm收集的数据。数据从一个传感器同时编制了机器人旋转360°。

最后，在方程（5）的共同和氯的描述一个障碍的红外特性。一个可以确定这些值，通过检查在已知的距离（三维）的红外读数，和角度（一）。通过将此数据应用到方程（5）中，用最小二乘法来确定共和词（图3）。一旦合作和词是已知的，可以用方程（5）（图4）来推算一个给定的角度和距离（图4）。

图4：红外传感器的投影和在12cm和18cm的数据

图5：二次拟合的数据给出了一个很好的近似，其中alpha;= 0

3.2测定表面角

为了简化计算的表面性质和障碍物的距离，首先必须确定每个传感器的相对于表面的角度。首先，我们通过检查一个数组的红外传感器放置在我们的机器人的圆筒形的框架。从该配置的读数将导致类似于图（5）的图。在图（5）中，出现在红外信号的方向对应于表面法线方向（alpha;= 0）。通过近似的最大读数发生，可以估计在那里alpha;= 0。一次不提供一个很好的近似，最大时，尤其是当接近传感器饱和和不可用，如图（6）。因此，二次拟合的最接近的红外传感器读数的障碍提供了一个很好的近似的表面的方向。

图6：二次拟合仍然提供了一个很好的约25表面的取向怡敏信即使传感器10，11，和12是饱和的。

3.3计算物体的距离

确定表面的性质后，计算的距离变得简单。要将红外线读数转换成距离，必须先解决方程（5）为距离

(6)

因此，给定的、，E，和角度（alpha;），通过传感器，可知距离是容易计算的。

实验结果

为了检验这一理论，我们使用了一个真实的世界界面B21机器人，具有24个红外传感器放置在外的圆柱形框架（见图8）。这个机器人放置在距棕色的金属桌10cm处，从所有传感器返回的读数来计算。使用在第3.2节中所概述的过程中，所有的传感器（一）的角度位置的计算相对于正常的表面。然后我们用四接近传感器和方程的读数（5）发现和。最后，我们重新定位，机器人和机器人利用方程计算的墙之间的距离（6）和接近传感器。图（7）比较这些计算距离和测量距离为23cm之间。以上23cm，红外读数太小，yieldinginaccurate结果。当机器人的定位是比低，接近传感器开始饱和造成二接近传感器可用于。这引发了错误0.5-0.6cm。另一方面，所有的计算

图7：计算和测量值的比较

  1. 棕色的金属桌子，（b）白色油漆的距离石膏板的表面和（c）未工的木材表面。

低和16cm之间的距离非常准确。在这个范围内的最大误差仅为0.2cm。在此外，此过程具有类似的精度

表1：各表面反射特性的模型系数

Co

C1

散射

反射

白色喷漆墙

白色喷漆木头

未加工木材

加工木材

棕色金属桌子

193.83

183.21

101.24

50.89

0.00

8.17

46.91

93.88

100.88

106.88

与许多其他的平面，包括画石膏板，完成加工的木材，未完成加工的木材，和油漆的木材。在图7（甲），表面（金属桌面）是相当高的。由此产生的错误可能是由于在模型中的单位镜面功率（1）的假设。

图8：图621我们利用移动机器人实验中使用的红外传感器

表（1）显示不同表面的共有词。正如预期的那样，光亮的表面（如金属桌）反射的红外镜，导致对比度高，粗糙的表面（涂墙）分散大部分的红外能量造成高有限因此，冯氏光照模型确实提供了一个精确的描述的表面进行测试。

4.1实验前图

为了适应参数冯氏光照模型、障碍物的距离必须是已知的先验。在前面的章节中，我们定位机器人手动。在非结构化的或未知的环境中，利用冯氏光照模型、障碍物的距离必须来自其他检测方式。在这里，我们表明，从声纳内置的地图可以提供所需的几何（距离）信息。我们使用的方法描述的AZ帕加克等[ 6 ]建立

从声纳传感器的环境地图来看。图9中显示的一个例子简洁地图占用网格。暗区表明高信念，0图9：使用声纳数据获得的空间占用的简洁地图。地区被占领。我们使用的地图由LCM分辨率1厘米。在机器人前面的障碍，一行是适合的计算地图。使用的信念地图，机器人估计其位置在15厘米从障碍物（实际距离为15.3厘米）。推定的距离和方向（推定平）障碍拟合表面性质的有限和在3.1节中描述的。使用这些参数，该机器人可以利用红外测量准确测量距离的障碍。图10显示了计算距离的粉刷成白色的石膏板表面的红外传感器使用声纳地图校准后得到的红外光谱。比较图10与图7（2）显示的精度是类似我们以前的实验（精确的机器人的障碍的距离测量）。测定了NCE的障碍）。在近距离（小于10厘米），声纳传感器不能用于范围测量，但是，与模型拟合，红外可以提供精确的距离，使机器人遵循的墙（而不必依赖于容易出错的死推算[ 11）。

讨论lt;

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[146963]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章