危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现

传感技术学报

CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS

Vol. 31 No. 7July 2018

Desi^^n and Implementation of Multi-robot System Searching

for Hazardous Gas Leakage Source*

CHENYinsheng1* JHAOWenji%，SONGKai2，WANGQi2

$ 1. Harbin University of Science and Techno7^yy, School of Measurement and Communication Engir^ering ,Harbin 150001, China ；

2.Harbin Institute of Techmo7^gy,School of Electrical Enginering and Automation &Harbin 150001, China)

Abstract ： Hazardous gas leakage source searching is one of tlie important application fields of bionic olfactory tech­nology. In

order to improve the

efficiency

and

accuracy of gas leakage

source positioning,this paper

plements a multi-robot system searching gas source target based on wireless sensor networl^. This system is composed of multiple olfactory robots & each of which realizes information exchange as a wireless sensor network node, and works together to realize hazardous gas leakage source positioning. DSPprocessor(TMS320F28335) regards as the control core of olfactory robot tliat combines the output signals of MOS gas sensors and wind speed sensors. This pa­per designs a searching algoritlim for single gas leakage source combining concentration gradient and wind speed in­formation. When the

olfactory robot completes gas

source location,it

will alarm,and the

otlier

robots

sembled microphone array and sound source localization algorithm to realize indirect orientation of the gas source.Finally, in order to illustrate

the effectiveness and

accuracy of

the

proposed

multi-robot systemfor

localization, this paper designs a gas source searching experiment for a single leakage source.

Key words: olfactory robot; robot system ;wireless sensor network ;gas source search'concentration gradientEEACC

：7230 doi: 10C969/j.issn.l004-1699.2018.07.026

危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现*

陈寅生1!,赵文杰\\宋凯2,王祁2

(1.哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，哈尔滨150001;2.哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院，哈尔滨150001)

主商要：危险气体泄漏源搜寻是仿生嗅觉技术的重要应用领域之一。为了提高气体泄露源定位的效率和准确性，设计并实现

了一种基于无线传感器网络的气源目标搜寻多机器人系统。该系统由多个嗅觉机器人组成，每个机器人作为无线传感器网络节 点实现信息交换，协同工作，实现危险气体泄漏源的定位。嗅觉机器人以DSP处理器(TMS320F28335)为控制核心，对MOS气体 传感器和风速传感器的输出信号进行融合，设计了浓度梯度与风速信息相结合的单一气体泄漏源搜寻算法。当嗅觉机器人完成 气源定位时将发出警报，其他机器人利用装配的麦克风阵列和声源定位算法实现对泄漏源的间接定位。最后，为了说明所设计 的多机器人系统对气体泄露源定位的有效性和准确性，本文设计了针对单一泄露源的气源搜寻实验进行銜I。关键词：嗅觉机器人;机器人系统;无线传感器网络;气源搜寻;浓度梯度中图分类号:TP242.6 文献标识码:A 文章编号：1004-1699(2018)07-1132-09

气源搜寻结合了机器人技术和传感器技术，是 当前仿生嗅觉研究领域中的一个活跃的研究方向。 嗅觉机器人在搜寻易燃易爆气体、危险化学品泄漏、 大气污染源等方面具有潜在的应用价值[M]。

为了对危险气体泄露源进行准确定位，国内外相项目来源:黑龙江省教育厅科技项目（12541141)收稿日期：2018-01-01 修改日期：2018-01 -24

关学者进行了大量的研究工作。Russell和Deveza利 用樟脑铺设了一条路线，设计了安装了两个气体传感

器的嗅觉机器人沿着这条路线行走[?]。此外，Russll 还提出了一种通过跟踪气味烟羽进行气源定位的气 源搜寻算法[5]。Kuwana和Shimoyama将两个昆虫的

第7期陈寅生，赵文杰等：危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现1133

作为传感器安装在机器人上获 的信息

素，提出 种 信息素烟羽 算法。

KazaT等采用相似的算法控制装 合体传感器的机器人

水

形成的烟羽[6]。Grass〇等研制了

机器奸用来研究龙

和

的方式[7]，

该机器人能够在水中移动，利用左右两边装配的气敏 传感器进行导航。Morse等人模 的化学向性，并利用视觉传感器感测 的梯度来对机器人进行导航，实现 学趋向性的算法[&]。TomDucket的团队提出了一种新的理念，利用电子鼻测 羽中与

同距离和不同角度的，利用这些数据对

子鼻进行，使

好的电子鼻

预测

的

距离、运动方向和 方向角等信息， 迅速

[A]。IMEa H等人采用多个 传感器构成一个平 & 感知的数

制烟羽或气体度的 & 同

的浓度差异，判

的方向，

实现 [1%]。浙大学王平课题组

实现大

神经元信号的分析解

码，实现气味检测与，取得

效的

[11]。

S

的分析可知，

用 传感器检测烟羽的

度梯度逐步实现气源搜寻是目前的经济、有效的实 方案[1$]。 是，此类方法仍然

计

搜低等问题。鉴于此， 计一种安装有多个 传感器

和风速传感器的 机器人来检测浓度梯度和风

向，机器人

合

度和风速信息决定移

动方向 ， 制 搜

，

实现对

的

。多个

机器人组成多机器人系统，

用无线传感器网络进行协作，提高 效和准确性。 个

机器人

发出警报声，机器人利用装配的麦克风

合

声

算法进行声 ，实现多机器人系统的

协同工作，对露

行间接

。

验证提出的多机器人系统

的有效

性， 计基 易燃 搜寻实验，

对 出的 算法 的 效性和 准确 性 行验 。

1

系统设计

计的基

线传感器 络的多机器人系

统结构 1所示。每个线传感器网络节点是以DSP TMS320F28335为控制核心的嗅觉机器 人。

机器人上安装

传感器、风速传感器、

温度传感器及麦克风 对环境信息进行监测，经信号调理电路由DSP进行采集和处理，驱动机 并实现

机器人的导 。

机器人 装配

线传输模块与 机(PC机)构成的Sink节点进行信息交互，组

搜寻多机器人系统。

图1系统结构框图

1.1硬件设计

机器人硬件设计框图如图2所。由信号

处理与控制单元（TMS320F28335 )、无线收发模块、

阻传感器、外部SD卡、实 及移动小车等组

机器人系统的基础

部分。在虚线框1内的气

传感器和风速传感器实现 机器人对：浓

度、风速信息的采集;虚线框2内的点传感器用于

发报警器;在虚线框3内的麦克风

实现机器人对声 信 采

。

图2嗅觉机器人硬件设计框图

1.1.1处理与控制单元

计 对多种传感器数 的实 采 和

、 声

搜 算 法 的 实 现， 用 TI

的TMS320F28335浮点DSP控制器。该DSP :

精度

高， 低， ，性高，外 度高，数

及程 大，A/D. 精确快速等特点。1.1.21 传感器

计采用日本Figao公司TGS2620型金属

氧

导

传感器，

对精和有机汽灵敏度较高的特点，

应用

精、有机

1134

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第31卷

汽等可燃性 ，由

检测。当检测 燃风速传感器基于热 150

风

移原理，加热 阻会带走热量，

阻到约阻温

度越高，传感器的电导率就越高。因

度的变 行测

传感器（Z，Z2，Z)

传感器

传机

度差。

此，可采用简单测 路对

。传感器部分采用3个 安装在彼此

实现对 器人上安装的

度的变化，阻 变化，实现了对风速的测量。

机器人装配2个风速传感器对风速进行采集 $

?中K风速的

X

K

120。的等长臂上，组 度的采集，获

3所

。图4所

所示％， 用挡板隔开，进而

确定风向。

感器信号调理电路

传感器的分布图。

图4气体传感器和风速传感器分布图

\"V

V

磁阻传感器采用 计■

阻传感器（厘'%】】，它

图3 体传感器信号调理电路

1.3风速传感器

风速测量电路中采用铂电阻PT60作为风速测量 传感器，使用45 mA ~ 50 m

A

;器，可测 向、纵向两个方向的磁感应是 传感

度，两路磁感应强度信号，可用机器人 测

平 的方向，确

机器人的航向角。\\所。

该阻传感丨器的信号调理电路

的 工作

电流，PT1000用于桥路的温度补偿，减小测量误差。

+5 V

+5V

OFFSET-(A)OFFSET+(A)16X

OUT+(A) 2OUT+(A)S/R-(A)15

X-

VBRIDGE(A)

OUT-(A) 4OUT-⑷OUT-(B)

OUT-(B)AGND'

GND(A)

S/R+(B)S/R+(B)

hmcl02 2

S/R+(A)14 S/R+(A)GND(B)13OUT+(B)12 OUT-(B)OFFSET+(B)S/R-(B)

AGND

S/R+(A)

C310.1 I.iF

S/R+(B)

Q

VBRIDGE(B)OFFSET-(B)

X

0.1 !■i¥

图5磁阻传感器信号调理电路

1.1.5音频采集单元

计采用4个麦克风组成阵列实现声音采集

与声 ，麦克风 机器人上的 B

所示。音频放大电路采用MAXA&U专用音频放大 器实现对麦克风输出信号的放大， 7所。音频 路采用TL6320AIC23B '频编码器实现，理

& 所 。

图E麦克风阵列在机器人上的分布

第7期陈寅生，赵文杰等：危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现

z

1135

\\

._______11

2

1.1.6无线传输模块

•

audio

MAX981 2

SHDN

IN

6__II_

C3847 pFCs4

0.1 pF

机器人上都装配 线通信模块并与

机Sink 点一同组 线传感器网络进行信息交互。用

机对

机器人进行控

制， 机器人的信息 反 机。本计采用Chipcon 的CC2430 线信模，是种以经典8051微理器为内核的无线单片 机，

Cn

〇.l^F+3.3V

I

II

*16

个

AGND2<^-RLINEINB

0.1 pF

GND

BIASVCC

2.2 kfi+3.3 VA2

0.1 MF

*

17音频放大电路图

AGND2

9所示。

C88

BCLKB

DINBLRCINBDOUBLRCOUTB

*

Rfi\\

I 1BVDD

CLKOUTBCLK

n33Q 4

一 4

DGND28 I

27 1I +3.3 VDVDD

XTO

24SCLA

io kn

*12

丁o.i

-1—C72 Z1+

10 垆

AGND2

AGND2

AGND2

图8音频编码电路

1.1.7电机驱动模块

计中机器人的运动利用T)

L$A!D

的

驱动芯片对两个

。

速电机进行驱动，电

机驱动电路 10所

1C 件设计1.2.1

图11所

图D无线传输模块

VCC

VCC

搜寻DSP软件设计

机器人

搜寻DSP软件流程图。

1.2.2听觉搜寻DSP软件设计

图12所

机器人听觉搜寻DSP软件流程图。

U2g

IN12

Q:

lkQ

47 kQ

及19

10

15IN2

IN3IN4EN

SST3904

iii

4GNDi

VCc V

\\cUTolUTror2UTo3UTror4

16

8

VCC2

14

及20

IN34

lkQ

q

,SST390 4

2

12II

L293D

GND2

v

图10电机驱动电路

1136

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第31卷

图11嗅觉搜寻DSP软件流程图

图12听觉搜寻DSP软件流程图

1.2.3

线通信

件设计

实现了机器人与上位机（Sink节

线传感器网络，传信息

度，搜

2

无线通信

气源搜寻算法

点）的无线数据传输，构

2.1半随机移动法

机移动法类似

用单独一个 测，

的化学趋向性，仅采

度检

度增大的方向

的浓度大大大降低低。半，

用的存

& ，降

低

传感器进行不同点的

包括移动机器人的航向角，气体传感器和风速传感器 采集的数据，声源方向角，无线络信 等，同 控制。无线信

机利用无线传感器网络对机器人进行

件流程如图D所示。

逻辑判断，使机器人总向

判 续 度，但搜 高

与

运动。虽然采取类似 器人每走 ，决 硬件电路的

的化学趋向性的算法（机

1系统初始化1

--------------1

看门狗复位

口接收^

或者调转方向％，

机移动法

修改目标节点地址1

1无线网络发送1

1帧数据校验1

很小，

法原理如下所述：

！个点的Z=%。算

1接受信号强度1

士

1

串口发送1

时器中

①无风条件下

首先让机器人随机前行，测得点处的Z=%值（Z ，Z 纯 的

点Z/Z

一

条直线上！个

|发送信号强度帧|

传感器的阻

传感器阻值％。然

车的移动方

图13无线通信单元软件流程图

的同确定下

第7期陈寅生，赵文杰等：危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现

1137

向。机器人的运动方式只有4种，前进，后转180°， 左转和右转。设三点浓度分别为$，3，<

算法表述如下：

若<3,3$，则后退到3点，左转，前行；若<3,则继续前进；若c<3此算法能保证机器人一直向浓度增大的方向移动。②有风条件下

在有风的情况下，气体烟羽的形状将有很大变 化，虽然采用半随机移动法仍然可行，但是效果与一 些结合风向信息的搜寻方法相比却相差很远。例如 在有风的条件下，利用风速或者风向传感器使机器 人迎风运行，即逆风方向运动。因而在此条件下，对 机器人的控制只要保证它在气体烟羽范围之内运行 就可以实现气源搜寻。因此，在有风条件下，结合气 体浓度信息和风向信息进行算法设计是一个较好的 选择。当风向一定时，

风的方向大致就是气体浓度 梯度分布方向，故沿着逆风方向能以最快的速度向 气源移动，其搜寻原理可以表述为:设置一个气体传 感器灵敏度(Z/=0 )域值，当高于该值时，则认为失 去了烟羽。在机器人探测到Z/=0小于阈值时，机 器人认为自己处在烟羽中，它将根据风速或者风向 传感器沿着逆风的方向运动，当高于规定的域值时， 就认为丢失烟羽，通过绕圈等运动方式迅速地重新

羽。 种搜 算法用 ：While ( SearchFlag)

I

)(Concentration>LimitVal)FollowWind;

Else

SearchPlume ；

3

2.2多传感器融合控制法

①无风条件下无风条件下，采用3个气体传感器阵列，均匀分 布，并与机器人的运动方向垂直。在搜寻过程中，只 要保证作为参考的传感器输出信号在不断增大，基 本就可以保证机器人能够沿着烟羽的中心运动，并 最终寻找到气源。令3个传感器的输出信号依次为 $，3, <其控制原理可以表示如下：

While ( SearchFlag)

I

if( 6>aCC6>a)TumLeft(60。）；

Ele if( a>3>3

机器人按照这一搜寻方式的行走路线类似于雄 性飞蛾的“之”字形搜寻方法，具有较高的效率，但

是3个传感器之间的距离是一定的，不可变的，所以 当气体浓度较高，在传感器方向上没有太大的浓度 差时，此搜寻方法效果将会很差，而采用“之”字形 搜寻方法，可以通过增加搜寻半径的方式，寻找浓度 差，避免此种情况的发生。

② 风条件下

在有风的情况下，在上述方法的基础上再增加 两个风速传感器，机器人通过风速，气体浓度两个信 息来搜寻气源。基本方法是先在一定区域内按照预 先设定的浓度阈值寻找到气体烟羽，然后逆风运行， 两种搜寻状态在机器人处于烟羽和离开烟羽时进行。 机器人 羽 ， 高 搜 的准确率，其运行方向由左右两个气体传感器输出差 和两个风速传感器的输出差融合控制。3

声源搜寻算法

声源定位分为麦克风阵列的时延估计和基于时 延的声源定位两个部分，采用广义互相关法实现麦 克风间的时延估计，并结合麦克风之间的相对物理 位置，利用球形定位法求得声源位置，下面分别介绍 广义互相关时延估计*13+和球形定位法*14]。3.1广义互相关时延估计法

假设两麦克A和

，在没有混响的情况下，两

麦克接受到同一声源的信号X(0)和X(0)为：

X\"( 0) = $1@ 0-！1 ) +〇\"( 0) ( 1 )

x2( 0)= $$ @

) +〇2( 0) ( 2)

式中:！\"、！$为两麦克风相对声源的时延，〇1(0)、 〇2(0)为不相关的高斯白噪声。

声源到两麦克的信号X( 0)和X( 0)的互相关 函数Z$(!)可表示为

Z2(!) = G[X

(0)，X(0) ]

(3)

将式（1)和式（2)代人式（3)，因为0(0)和 〇2(0)是不相关的高斯白噪声，@

0

)和〇(0)也是不

相关的 机信 ， 得

Z12(!)= G[$1$2@0_!i

)@0_!2_r)]

= $1$2Zs[!_(!1_!2) ]

(4)

由相关函数的性质得，当！=!\"-!2取最大值。 因此求得Z\"2( !)的最大值对应的！就是两麦克间 的时延！ 12。

由互相关函数与互功率谱的关系可得：

1138

Z\"2(r

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第31卷

$(/)加

)=

0

e，d/ (5)

的峰值，可通过在频域内对互功率谱,抑制噪声和混响的影响，此

反变

得

式中{J/)为麦信号X(0)和X(0)间的互功率

谱，因此 先求得互 谱，然经过逆变换求得互相关函数。

3.2改进的广义互相关法

声和

的短

理导致Z$(!)的峰值不

锐化Z\"2(r)

明显，降低了时延！1$估计的精度。

差！ n。系统每个机器人上采用了 4个麦克风，对4

个麦克任

对，可求的6对时延，g卩麦i对麦克

J'的时延/%，并将麦克1

作为是否有语音的检测麦

。现以麦克风1和2为例，采用图1?的流程估计

麦克1、2 延。

图14改进的广义互相关法流程图

3.3球形插值定位法

用

，

假

延估计

：

；个麦克，记为（0，1，…，；@)，则可以

〇个麦克的距离

互相关法实现麦克风 估计出第（7,…，；-1)个麦

形插值法 多个麦克对的时延及物理

方误差准则下解这的估计值。

、A，其与声源2

差，从而得到；-1个方程，当均方误差为最小时，声 源的估计值8即为声源的最佳估计值。4

实验与分析

搜寻多机器人实验系统工作过

程如下！ 快速地形 机器人

16所个 3个方向

，

的

摆放 风 传感器采 度 。然后，

风扇

得一组方程，并 个方程组，就得到声

任取一对麦克A15所示。

，8

的几何关系

A

是

A

到

A

的矢量，8是

声源2的矢量，是声源S到麦克a和A间的距

离差（由延估计计算），Z=l8l，Zs=lrsl。

，在的作用下

度

度阈

，

方放风扇，使挥发的

（烟羽）。首先，嗅（烟羽）的方位。所

机器人将

的不同，向浓度较大的方向

传感器检测的 判定机器人

图15麦克）、）和声源S的几何关系图由矢量几何和

形三边关系可得

Z

气源

(Zs+/%)2=Z-288+

将式（6) 并整理得由于是

(6)(7)

0=R]-d2J-2Rsdl-2r]rs

有一个偏差，因此式(7)

零，其误差为

计时延得到的，与实际值相比

(8)

!=R2-d2-2Rsd2_28rs

第#期陈寅生，赵文杰等：危险气体泄漏源搜寻多机器人系统的设计与实现

1139

传感器和风速传感器的检测数据，按照既定 行融合处理，利用合的 对

方位做出

判定并依此判 运动，直至

。当嗅

机器人 ，安装 的报警装发报警，此 距离报警声距离处的另外两

个机器人会利用声

算法

同方向对报警声

行搜寻， 对 机器人“ ”的目

的。在整个系统的工作过程中，3个机器人 同时

XC各自所需的信

行采集、处理、识别，并将检测结

线传感器网络发 Sink

点，PC机将采

理的数据和搜 控制

。图1#

露源搜寻实验现场。图18所 搜寻

多机器人系统上位机软件界面。如19所 机

器人

搜寻路径。

图17气体泄漏源搜寻实验现场

图J

气源搜寻多机器人系统上位机软件界面

气源

1.5 m

图19嗅觉机器人典型气源搜寻路径

① 气场要求气场稳定时间需要约5 min，风速 )1.5m/s。

使用15~20 m

i后，由

t

场中

被测

度 ，会使

误差较大。

② 气源搜寻嗅觉机器人与气源的距离最大为

2 m， 机器人 次搜

移动距离约为20 cm，每次变向 约45°，完成一次气源搜 约2 min~3 min，

点传感器接边缘时，启动报警

，此

认

机器

人

，

搜寻次数 10就 。③ 声

机器人小车离声源距离最大为2

m，声

的角度 -180°~+180。全向

，声

精度为±10°，

的语音干扰

，

误差 大。

④ 声源搜寻机器人完成一次搜寻移动距离约

为30 cm，声搜寻次数 10就 声源。

⑤ 实时性要求 机器人移动到新

会停

5

M，气体和风速传感器采集数据的

10 M，通过CCS的Profile工具，完成算法的时间约为2 m，每 次移动

3 s，故

机器人

次搜寻的时约为20 m。机器人对声源的 信号采集时

2 s，通过CCS的Profile工具，听觉机器人完成算法 的

约为3 s，机器人每次移动

3 s，故听觉

机器人 次搜寻的 约为8 s。 对实验

的统计， 距离 2 m

之内的距离，

露 的准确

90%

。

5

结论

计并实现

种易燃

搜寻多

机器人系统，研究了基 传感器和风速传感器

相融合的

搜寻算法和基于麦克风阵列的声源定

方法，利用线传感器网络实现机器人 的协

同工作。实验 ，该系统能够有效

工作

距离为2m 的

效地实现

露源的定

位，平搜 20 S ，准确

90%

。

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余修武（ 1976-),男，江西九江人，博，副教授， 向

导师，主要研究方

线传感器网络、智安全监控，

刘琴（1993-),女，四川成都人，硕士 研究 ,主要研究方向 网络，lqing8008@163.com。

线 传感器

yxw2008xy@163.com;