移动机器人软故障检测与补偿的自适应粒子滤波算法.pdfVIP

中国科学 E 辑 : 信息科学 2008 年 第 38 卷 第 4 期 : 565 ~ 578 SCIENCE IN CHINA PRESS 移动机器人软故障检测与补偿的自适应粒 子滤波算法 ①②* ① ①③ 段琢华 , 蔡自兴 , 于金霞 ① 中南大学信息科学与工程学院, 长沙 410083; ② 韶关学院信息工程学院, 韶关 512003; ③ 河南理工大学计算机科学与技术系, 焦作 454003 * E-mail: duanzhuohua@163.com 收稿日期: 2007-07-28; 接受日期: 2007-08-16 国家自然科学基金重点项目(批准号:和国家重点基础研究发展规划(批准号: A1420060159)资助项目 摘要 软故障泛指系统性能偏离正常水平. 软故障补偿对于移动机器 关键词 人定位、建图、导航以及安全至关重要. 机器人是计算和存储资源受限的 软故障检测与补偿 高度非线性、非Gauss 系统, 使得软故障诊断与补偿具有很大难度. 文中 自适应 提出一种自适应粒子滤波器算法, 利用激光雷达测量信息对两类软故障 粒子滤波器 移动机器人 (航迹推算传感器故障以及车轮被卡或打滑异常)进行补偿. 首先分析了移 动机器人系统的运动学模型、测量模型以及故障模型, 提取了5 个残差特 征, 故障检测通过残差特征超过给定的阈值实时地获得. 其次, 设计一个 自适应粒子滤波器用于故障补偿, 自适应体现在相互联系的两个方面: (1) 根据残差特征自适应地调整线速度和偏航率的噪声方差; (2)在重采样阶 段抽取粒子数目不同的两个粒子集(代表同一分布的两种近似), 根据两个 近似分布的Kullback-Leibler(KL)距离自适应地调整粒子数目. 若KL 距离 较大, 则增加粒子数目, 反之则减少粒子数目. 从理论上证明了算法的正 确性, 并通过故障情形下移动机器人位姿跟踪问题验证了算法的效率与 精度. 移动机器人已广泛应用于军事搜救、核废料清理以及太空探测等领域. 在这些应用领域, 移动机器人通常在人不能干预或干预代价昂贵、缓慢或不可靠的复杂环境中工作 [1], 因此, 移 动机器人故障诊断以及补偿对于航迹推算、定位、建图、导航以及安全至关重要. 由于其重要性, 许多研究者开始关注移动机器人可靠性与安全性问题 [1~8]. 这些研究集中 565 段琢华等: 移动机器人软故障检测与补偿的自适应粒子滤波算法 在以下几个方面: 故障模型 [2] 、多模型自适应估计方法 [3,4] 、粒子滤波方法 [1] 、信息融合方法 [5] 、基于知识的方法 [6] 以及层次容错结构 [7]. 文献 [8]对移动机器人故障诊断技术进行了综述, 指出软故障的实时诊断是移动机器人故障诊断的难点问题之一. 这主要由于: ( ⅰ)移动机器人 是一种高度非线性、非Gauss系统; ( ⅱ)计算和存储资源受限; (ⅲ)很难为不同的软故障建立精确 的模型. 目前, 粒子滤波器被认为是解决移动机器人实时故障诊断问题的有效方法 [1,8]. 粒子滤波 器通过带权样本(或称粒子)集非参数化地近似概率分布, 很适合处理非线性、非Gauss系统状 态估计问题, 且其计算效率可通过粒子数目调节 [