崔明哲,襄阳男科医院,清音浊世录
《自主式移动机器人流水线调度模型的设计和实现》
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[摘 要]自主式移动机器人是一个对外界环境高度开放的智能系统,能够按照预先给定的任务指令,根据已知的地图信息做出全局路径规划,并在行进中不断感知周围的局部环境信息,自主地做出各种决策,自动避开障碍物,引导自身安全行驶到指定的目标,执行要求的动作和操作.近年来,在机器人和自动化领域里移动机器人的研究吸引了众多研究者的注意力,其中轮式移动机器人以其结构简单、容易实现成为受到欢迎的控制平台.另外一方面,移动机器人处理外部的信息越来越多,有些信息又要求机器人能够及时响应并处理.在这种背景下,有关机器人的多任务控制的课题便应运而生.
[关键词]自主式移动机器人；流水线调度模型；设计实现
中图分类号：P635 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）07-0145-01
引言
自主式移动机器人将代替人类在险恶的环境下完成更多越来越艰巨的任务,因此其性能要求也越来越高.高速化、高精度、开放化、智能化以及网络化是移动机器人发展的必然趋势.目前而言,针对移动机器人的主要研究是实现智能化,从而实现自主移动,但大多是在低速平台下进行的实验研究.如果移动机器人实现高速自主控制,那么其完成任务的效率也将大大提高.
一、概述
一个自主式移动机器人系统的体系结构系统的各个模块都是具有由于整个系统存在多种流程和不同的环节, 应有一个良好的调度模型来协调多个智能体进行协同式工作闭能以图的形式, 简洁直观地描述系统中行为事件之间的顺序和并发关系, 找到影响系统性能的因素, 从而提高自主机器人的整体性能.自主移动机器人是一种能通过各种传感器系统感知外界环境, 实现在复杂的未知环境中自主移动并完成一定任务的机器人系统.体系结构作为机器人的设计框架, 从整体上联系着自主移动机器人的各功能模块, 并在软硬件的实现上起着统一调配和决定性作用.因此自主移动机器人的体系结构决定了机器人本身的功能特点, 它也是设计自主移动机器人首先要考虑的问题.传感器网络可延伸机器人的感知空间, 通过信息融合来加强机器人的感知能力, 为机器人（群）的智能开发、合作与协调开辟新空间.
二、自主式移动机器人流水线调度模型的设计与实现
1.流水线调度的模型.同步流水线是指各智能体根据统一的时钟信号在黑板调度下同步工作,由于控制智能體只在异常情况下接受黑板调度器的指令, 这里只讨论二维、三维、融合、规划四个智能体和黑板调度器的工作情况.在同步流水线模型中, 流水线周期由时钟信号控制.当时钟信号到达时, 如果黑板调度器已完成推理, 说明各智能体都已完成一次处理, 则可以根据当前状态启动各智能体开始下一个节拍的处理工作；否则说明有智能体在工作周期内未能完成处理, 此时系统采取的策略是将流水线延长一拍, 直到下一个时钟信号到达,黑板调度器才给各智能体发送启动信号,这样可保持整个系统的同步.各个智能体不是同步工作, 如果智能体工作时间不同, 比如处于流水线前段的智能体处理速度快, 后段的智能体处理速度慢, 则数据就会溢出.针对这种情况, 一般有两种处理方式一种是设置一定的缓冲区, 如果缓冲区溢出, 则抑制前面的智能体, 减慢它的输出速度, 使流水线重新得到平衡.称之为缓冲式异步流水线,另一种方法是新来的数据覆盖旧的未被处理的数据, 这样不会造成溢出,称之为覆盖式异步流水线,这两种策略各有优点根据实际应用的需要来选择何种方式.在该模型中不存时钟信号的同步问题, 因此就不必关心系统状态信息的缓冲区的情况, 在模型中只是简单地用发送给各智能体的启动信号表示； 而各智能发送给后续智能体的数据是智能体之间的重要联系, 也是智能体之间相互制约的主要因素, 是异步流水线分析的重点. 在这个模型中通过设定这些库所的容量, 可表示不同的缓冲区数目.
2.硬件结构.一是电机的PWM控制.双通道高压、高速的功率器件栅极驱动的单片式集成驱动器,它把驱动高压侧和低压侧所需的绝大部分功能集成在一个高性能的封装内, 外接很少的分立元件就能提供极快的开关速度和极低的功耗. 其特点在于, 将输入逻辑信号转换成同相位低阻抗输出驱动信号, 可驱动同一桥臂上的输出, 驱动能力强, 响应速度快；工作电压较高, 可达600V；内设欠压封锁；成本低、易于调试,高压侧驱动采用外部自举电容上电, 与其他驱动电路相比, 在设计上大大减少了驱动变压器和电容的数目,降低了产品成本和减小了体积, 提高了系统的可靠性.这种适用于驱动功率自举式集成电路在电源变换、电机调速等功率驱动领域中获得了广泛的应用.二是光敏传感器子系统.机器人使用的光敏传感器为硫化镉光电管,硫化镉光电管的电阻值随着照射在表面的光多少而变化, 光线越强, 电阻值越小.硫化镉光电管通常也称为光敏电阻值对较少的光线就能产生较大量的变化, 是机器人系统较为常用的一种光敏传感器, 在机器人车体上平均分布同样的光敏传感器, 来感知机器人周围的光强变化.通过采集各传感器的输出电压, 由软件算法确定机器人的路径, 使机器人总是朝光线更强的方向行走,实现对光源的寻找.
3.软件编程.因要完成任务的差异, 系统的软件设计有所不同,本移动机器人系统的任务是在已知大小且光线较暗的封闭环境中自主寻找光源,系统软件在启动后先进行系统的自检和初始化, 然后进行路径的规划, 采用先横向遍历整个环境, 如果发现光源, 机器人停止运动, 等待命令；如果没有找到光源, 再采用纵向遍历整个环境, 如果发现光源机器人停止运动；还是没有找到, 就显示出错信息.当超声波子系统发现前方有障碍物或机器人与障碍物发生碰撞时, 将产生外部中断, 中止程序的运行, 控制器将收到障碍物距离或碰撞信息, 并由此重新规划路径, 由此实现机器人的自主运行.
4.调度模型的仿真实验与分析.假定智能体的处理机完成一次处理所需时间是一个参数的正态分布的随机数, 我们将期望值群称为单位处理时间（ 时间单位毫秒）, 当融合的单位处理时间变化时, 同步方式和异步方式的曲线趋势基本是一样的,但异步方式与同步方式相比, 所花的系统总时间明显要少, 也就是系统吞吐量比同步方式大； 从总体上看处理机的利用率也比同步方式高,我们还要分析改变处理机单位处理时间的方差对系统总时间和处理机利用率的影响.同步方式下时钟周期取使系统总时间最小的值.通过实验可以看出, 随着处理机单位处理时间方差的扩大, 在同步方式下系统总时间增加幅度很大, 与之相对应的是处理机的利用率急剧下降.可见同步方式要求处理机处理时间比较稳定, 系统才有较大的吞吐量和较高的利用率.相比较而言, 异步方式系统总时间虽然也有增加, 但曲线的斜率要小得多, 处理机利用率的下降趋势也比较平缓.处理机单位处理时间方差的大小对于异步的两种方式没有明显区别, 它们的曲线基本上是重合的.
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