雙軸微機械陀螺儀的移動機器人運動檢測系統(tǒng)

引言
在未知環(huán)境中，路況具有復(fù)雜性及未知性特點。移動機器人準確的路況探測及其自身的平穩(wěn)運行，對機載設(shè)備與探測任務(wù)本身都非常重要。目前，對移動機器人運動控制研究多集中在前向通道的算法研究，有關(guān)狀態(tài)信息檢測、傳輸反饋環(huán)節(jié)的研究相對較少。
雙軸微機械陀螺儀傳感器可以測量機器人的俯仰與翻轉(zhuǎn)，但微機械陀螺儀有隨機漂移性，無法直接應(yīng)用，需要對輸出值作算法處理。參考文獻中的微機械陀螺儀隨機漂移的算法，可以在一定程度上解決漂移方面的問題，但仍有改進的空間，濾波性能有待進一步優(yōu)化提高。在現(xiàn)有自適應(yīng)UKF算法的基礎(chǔ)上，改變比例對稱采樣策略的相關(guān)參數(shù)可達到較好的濾波效果?，F(xiàn)有的以ATmegal6為微處理器的CAN總線程序還有一些不完備之處，本文采用PeliCAN模式加入了完備的錯誤分析程序，并支持系統(tǒng)自身測試功能。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計
移動機器人運動檢測系統(tǒng)原理如圖1所示。采用InvenSense公司生產(chǎn)的IDG300型雙軸微機械陀螺儀進行移動機器人運動過程的俯仰與翻轉(zhuǎn)角度檢測；A／D采樣電路的主芯片為8位A／D轉(zhuǎn)換器ADC0809。采集的數(shù)據(jù)經(jīng)改進的自適應(yīng)UKF算法濾波后，經(jīng)CAN節(jié)點向運動控制平臺傳輸機器人的運動狀態(tài)數(shù)據(jù)。以ATmegal6為微處理器，SJAl000為CAN協(xié)議控制器，PCA82C250為CAN收發(fā)器的CAN節(jié)點原理如圖2所示。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計
2．1 改進自適應(yīng)UKF濾波算法
改進的自適應(yīng)UKF算法如圖3所示。

經(jīng)典UKF濾波算法采用某種策略得到狀態(tài)估計sigma點集后，大致分兩個步驟預(yù)測與更新，具體方程見參考文獻。不同的采樣策略會影響sigma點采樣及sigma點個數(shù)計算。比例對稱采樣方法中具體的sigma點采樣方法為：

式(1)～式(5)中需要確定3個參數(shù)α、β和κ。有一定的經(jīng)驗值，但是微機械陀螺儀不同時間測量輸出差別較大，固定的值不能滿足角度測量的需要。在陀螺儀輸出值有明顯差別時，需要采用最小二乘支持向量回歸機(LSSVR)對α、β和κ值進行回歸，支持向量機對小樣本的支持，因此可以做出下一步較準確的預(yù)測。結(jié)合參考文獻中的算法原理，算法步驟如下：
①輸入狀態(tài)初始條件的值(；β=2，κ=O或3-n，n取1～3)。
②卡爾曼濾波估計的參數(shù)輸入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力和函數(shù)逼近能力對這些特征量進行訓練調(diào)整。
③更新方程。若輸出角度輸出較準確，則數(shù)據(jù)發(fā)往CAN總線，程序轉(zhuǎn)至第②步。
④若輸出角度有偏差，則LSSVR算法調(diào)整參數(shù)α、β、κ的值，程序轉(zhuǎn)至第②步。
2．2 CAN節(jié)點程序設(shè)計
以ATmegal6作CAN節(jié)點的微處理器需要解決端口(ALE，RD／E，／WR)的模擬問題。CAN節(jié)點部分主從機，節(jié)點ID地址決定是否接收任務(wù)以及發(fā)送的順序；幀格式采用數(shù)據(jù)幀；幀類型采用擴展幀；PB0～PB7作地址數(shù)據(jù)總線；PC3輸出片選信號；PC4控制SJAl000的復(fù)位引腳；INT0(PD2)控制終端信號。錯誤檢測分析程序包括：仲裁丟失捕捉(ALE)、錯誤代碼捕捉(ECC)、錯誤警告限制(EWLR)、RX錯誤計數(shù)(RXERR)、TX錯誤計數(shù)(TXERR)寄存器配置。
程序流程如下：
①SJAl000寄存器地址配置；
②CAN初始化、進入復(fù)位狀態(tài)配置時鐘分頻、代碼驗收、驗收屏蔽寄存器。
③等待總線數(shù)據(jù)，判別報文是否有效：若有效，進入收發(fā)函數(shù)，發(fā)送完畢轉(zhuǎn)至第③步；若報文無效，則進行錯誤處理，程序轉(zhuǎn)至下一步；
④錯誤分析，丟掉錯誤報文。程序轉(zhuǎn)至第③步。