人力以下移动机器人分布式智能传感网络 跟随算法_人工智能神经网络算法
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人力以下移动机器人分布式智能传感网络 跟随算法
盛冈幸，学生会员，IEEE，李珠何，会员，IEEE和桥本英树，会员，IEEE 摘要：在不久的将来，将需要机器人人性化的机器人，能够有效地与人类和支持人类共存。为了实现这一目标，人类和机器人需要在对方尽可能接近。此外，它是必要的，它们之间的相互作用的自然发生。机器人开展人类以下的人类亲和的运动之一，它是可取的。人类以下的机器人需要几种技术：承认人类的目标，认识到机器人周围的环境，并为人类的稳定控制策略。在这项研究中，一个智能的环境，是为了实现这些目标。一个智能的环境，在其中许多传感器和智能设备分布的空间。移动机器人存在于这个空间物理代理商提供服务人类。移动机器人控制遵循行走的人类，稳定和精确尽可能采用分布式智能传感器。基于虚拟弹簧模型控制法建议，以减轻人类和机器人之间的运动差异。建议控制法适用的智能环境，并通过计算机仿真和实验验证其性能。
指数条款，分布式的传感器，智能化的环境，移动机器人，跟踪控制。引言
近年来，拥有先进的机器人技术显著。然而，传统的机器人只用于工业用途，在一些受限制的地方，包括工厂，和我们一般的日常使用的智能机器人还没有得到实现。在不久的将来，将需要机器人人性化的机器人，能够有效地与人类和支持人类共存。在人性化的机器人发展的最重要方面之一，是实现人类与机器人之间的合作。为了让人类与机器人共存和执行一定量的协同工作，机器人和人类有密切互动。在这一研究人类下面的机器人是人类和机器人之间保持一定的相对位置关系的方法。以下是各种服务的例子，人力以下移动
机器人能够提供。该机器人可携带负载是在医院工作的人的要求，机场等。该机器人可以作为人类在各种情况下的助理工作。此外，因为这样的机器人总是伴随着人类，机器人能够很容易地获得与目标人群相关的详细信息。据报道，人类和机器人的方法，导致相互相互作用[1 ]。几个研究小组提交设计遵循人类的机器人的工作。参考文献[2 ]介绍了一种移动机器人总是
人类面临的助理机器人和行为。移动机器人[3]中显示的是一个人以下机器人协助人类。这种机器人的目的是指导轮椅在医院或车站，有能力，估计人类的地位和速度，并避开障碍物。[4 ]，四条腿的下列人类的移动机器人进行了审议。然而，这些研究只讨论如何遵循人类，而不是如何检测人类存在的问题。他们开发的前提下，人的检测是可能的的学业。一些技术，包括人类的认可，为移动机器人和人类的位置估计技术，并为下面的人，谁是走在一个稳定的方式控制策略，是必需的，以实现机器人
下面的人类行为。为了认识人类，大多数人以下机器人安装许多传感器，如电荷耦合器件（CCD）摄像机，超声波传感器等。这些传感器检测到的相对位置的移动机器人目标的人类。[1]中的移动机器人识别人类的肤色，使用CCD相机，并跟踪相结合CCD相机的云台控制人类的目标。除了视觉传感器，语音识别传感器是安装在移动机器人[5]，并能够按照人类在室外环境。一个LED安装上的一盏明灯的人力和LED的位置，是检测CCD相机的人以下机器人[6 ]。大多数建议的人力以下机器人负担特种设备的目标人类。它是非常困难的移动机器人的人类，同时避免了其他障碍，不丢失目标，而在自然的速度行走，继续的，因为独立的机器人在识别性能方面的限制。此外，为步行人类的移动机器人控制方法没有考虑到，尤其是在这些研究中。因此，它是不可能的，建议的机器人实际上是能够按照行走人类。在这项研究中，一个智能的环境，是为了解决这些问题。移动机器人合作与多个智能传感器，这是分布式环境。分布式传感器识别目标的人力和移动机器人，机器人发出控制命令。移动机器人的接收人以下的环境传感器控制的必要支持。我们的目标是一个人以下的机器人，没有任何负担的人类移动机器人结构简单。我们建议作为一个智能环境智能空间（ISpace）很多智能传感器，和正在建设的环境下人类和移动机器人现在可以共存。这项研究的人类下面的机器人ISpace人力支持的物理因素之一。本文组织如下。在第二节，ISpace概念和人类在它下面的机器人的作用进行了说明。第三节描述了人类和ISpace移动机器人跟踪方法，为人类以下的移动机器人的配置。在第四节中，下列人类的移动机器人的控制律是建议，并描述模型的移动机器人控制系统的特点。第五节说明使用很多智能传感器的移动机器人控制方法。在第六节中，所提出的控制法是应用ISpace。人以下控制的实验和验证所提出的方法的效果。第七节结论和今后的工作方向进行了说明。二。人类跟机器人ISPACE A.概念的ISpace ISpace [7]是许多智能设备是贯穿整个空间的分布，如图所示的空间。1。这些智能设备，传感，处理和联网功能，并命名为分布式智能
网络设备（DINDs）。这些设备观察人类和机器人共存的ISpace的位置和行为。每个DIND获得的信息是通过网络通信系统的DINDs之间的共享。根据累计的信息，作为一个系统的环境，是能够理解人类的意图。对于支持人类，环境/系统的使用，包括计算机和机器人的机器。截至目前为止，人力和移动机器人的位置估计[8 ]，人类行为的识别[ 9]，ISpace下的移动机器人控制[10 ]进行了研究。这些空间信息的理解和人力支持由机器人的基本功能。一个DIND由CCD摄像头，一个空间信息获取和处理的计算机数据处理和网络接口的功能。变得更容易，要安装一个新的模块的ISpace新的技术，如果事先决定DINDs和模块之间的协议和数据结构。在智能空间，这使基于此功能的一个灵活的系统的实现。本文介绍的人的下列机器人是一种新的为ISpace模块，因为它是位于比移动机器人的位置估计模块更高水平的应用之一。B.人以下的机器人在ISpace 在本节中，在ISpace人以下机器人的预期效果进行了阐述。第一个特点是，人力以下可以不实现移动机器人的性能的影响。不是智能机器人本身，而是ISpace智能移动机器人在ISpace导航主要用于[11]。出于这个原因，它可以在任何类型的移动机器人ISpace执行的人以下操作，即使机器人没有传感器和情报。
第二个特点是人类下面是可能的，即使在复杂的环境。ISpace总是收购人，机器人和空间上的障碍，如对象的信息。由于移动机器人是从环境方面的DINDs管理，ISpace能够生成每个机器人的路径，如
他们不互相碰撞。因此，机器人都能够顺利地移动，即使他们是一个复杂的环境中。
第三个特点是，ISpace具有多种功能;个人认证，手势识别，行为识别，ISpace记录的情况，除了移动机器人的控制等。当这些功能和人类下面的机器人系统相结合，更加有意义的行动
移动机器人将得以实现。例如，ISpace认识到人类是由一个手势识别功能招手，和移动机器人基于ISpace信息发送到他。
当一个机器人，它具有先进的功能，是一个普通的空间中，机器人是能够负担得起ISpace机器人类似的功能。然而，其使用面积是有限的范围附近的机器人。这是困难的人远离机器人提供服务。在这种情况下，人类需要的方法
移动机器人，以接收来自服务的机器人。因此，为了实现有用的机器人服务，一个人以下ISpace移动机器人的最佳人选之一。
三。配置的ISPACE ISpace，CCD相机采用DINDs传感器，执行和跟踪目标对象是。使用CCD相机有两个优势。其一是测量目标位置，是一种非接触式方法。另一种是，人类不进行任何特殊设备的DINDs，能够来衡量自己的立场。本节介绍的配置和跟踪系统，移动机器人在ISpace。A.跟踪系统
目前，我们的实验室里，在广度和深度约5米，是为ISpace使用。ISpace移动机器人作为一个人以下的代理，可以在环境中获取的情况的六个DINDs，投影机及屏幕，目前适合人类。每个模块是通过网络通讯连接。
四DINDs是为了识别移动机器人，并产生控制命令。其他两个DINDs用于识别人类的立场。DINDs放置如图。2（A）。图2（b）是一个实际ISpace的图片。人类认知的两个DINDs的位置进行了优化，扩大摄像机的可视面积[12 ]等
人类的头部和手可以通过广域确认。另一方面，DINDs为移动机器人的位置，通过试验和错误的决定。这是可取的移动机器人DINDs认识到整个人类认知由两个DINDs覆盖，以实现人的下列系统和可靠的移动机器人控制的区域。因此，四DINDs是放在使人类认知领域的完全覆盖。人类行走信息提取背景减法，并通过检测拍摄图像上的一张脸和手的皮肤颜色。一个三维（3D位置，这是基于这个坐标系上。B.移动机器人在ISpace 在这项研究中，差动轮速度型移动机器人是用于人类下面的机器人。由于DINDs负责传感和处理在ISpace，并不需要移动机器人除了移动和无线网络设备的能力，任何特殊的职能，也不设备，让
DINDs沟通。此外，由于这种类型的机器人有一个简单，结构紧凑，它是适合物理与人类在复杂的环境交互的代理。我们的移动机器人是基于Pioneer2L0）和方向平移变形行为和F2是成正比的O和弯曲方向的行为。L0是他的虚拟弹簧的自由长度，代表目标的人力和移动机器人之间的间隔。F1和F2如下：
这里值得一提的是，K1和K2是虚拟弹簧系数的膨胀和弯曲的方向。弹簧系数的尺寸为N / m和ñ RAD ]，分别。根据这些虚拟的弹性力为F1，F2，动态方程推导如下：
M为质量，我是移动机器人的惯性的时刻。K3和K4的平移和旋转，分别的粘性摩擦系数，每个维度N“ S / M和N S / RAD ]，分别。公式（10）是一种移动机器人的平移运动的动力学方程。（10）的左侧是产品的质量和平移速度的衍生。右侧的第一项和第二项是F1和F2的平移因素。第三项是粘性摩擦的长期力量。公式（11）是一种移动机器人的旋转运动的动力学方程。（11）左边的是时刻惯量和角速度的衍生产品。右侧的第一个和第二个任期内，F1和F2的旋转因素。
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