基于偏振光传感器的仿鼠脑导航方法_褚金奎.pdf

引用格式:褚金奎，佟坤，李金山，等 基于偏振光传感器的仿鼠脑导航方法J 电光与控制，2023，30(3):96-100 CHU J K,TONG K,LI J S,etal A bionic rat brain navigation method based on polarization sensorJ Electronics Optics Control,2023,30(3):96-100基于偏振光传感器的仿鼠脑导航方法褚金奎，佟坤，李金山，张志超(大连理工大学机械工程学院微系统研究中心，辽宁 大连116000)摘要:面对长距离复杂场景下的自主移动机器人导航问题，仿生鼠脑的 RatSLAM 相较传统 SLAM 更加高效。但完全依赖视觉信息，导致其精度不高、可靠性不足。通过引入天空偏振光定向，高效地提供精准的绝对航向角，可以弥补RatSLAM 的不足。设计并搭建了一种偏振光仿鼠脑导航系统及导航实验平台，经过室外道路实验验证了系统的性能，并与 RatSLAM 进行了比较。实验结果表明，偏振光仿鼠脑导航系统和 RatSLAM 的平均位置误差分别为 3 65 m 和2629 m，平均角度误差分别为036和239。该系统减少了累积误差，实现了高效、强鲁棒性、轻量化的自主导航。关键词:实时定位与地图构建;仿生导航;偏振光传感器;RatSLAM;自主移动机器人中图分类号:P161 3;U666 1文献标志码:Adoi:10 3969/j issn 1671 637X 2023 03 017A Bionic Rat Brain Navigation Method Basedon Polarization SensorCHU Jinkui,TONG Kun,LI Jinshan,ZHANG Zhichao(Microsystem Research Center,School of Mechanical Engineering,Dalian University of Technology，Dalian 116000,China)Abstract:For autonomous mobile robot navigation in long-distance complex environments,RatSLAM,whichsimulates rat brain,is more efficient than traditional SLAM However,it completely relies on visualinformation,resulting in its low accuracy and insufficient reliability By introducing polarization skylight fororientation,which efficiently provides precise absolute heading angles,RatSLAM can be compensated Apolarization skylight bionic rat brain navigation system and an experimental platform are designed Theperformance of the system is verified through outdoor road experiments,and is compared with that of theRatSLAM The experimental results show that the mean position errors of the polarization skylight bionic ratbrain navigation system and RatSLAM are respectively 3 65 m and 26 29 m,and the mean angle errors arerespectively 0 36 and 2 39 This system reduces cumulative error and achieves efficient,robust andlightweight autonomous navigationKey words:simultaneous localization and mapping;bionic navigation;polarization sensor;RatSLAM;autonomous mobile robot0引言智能移动机器人在军事、服务业、制造业等领域广泛应用，其功能实现离不开自主导航技术，如实时定位与地图构建(SLAM)1。目前许多 SLAM 方法被提出并应用，但传统 SLAM 大多依赖高精度传感器，信息计算和存储量大，不适合长距离大尺度场景2。然而，自收稿日期:2022-01-17修回日期:2022-03-15基金项目:国家自然科学基金(52175265，51675076);国家自然科学基金创新研究群体项目(51621064);中央高校基本科研业务费(DUT21ZD101，DUT21GF308)作者简介:褚金奎(1965)，男，河南平顶山人，博士，博导，教授。然界中很多动物即使没有超强感官，也能实现自身定位导航。生物学家在老鼠大脑海马体中发现了导航空间功能细胞:位置细胞、头朝向细胞、网格细胞等。大鼠通过这些细胞构建周边环境的拓扑地图3。基于这些发现，MICHAEL 等4 5 设计了 RatSLAM 仿生导航算法，成功构建了 66 km 的拓扑地图，体现了 RatSLAM 在长距离场景中的优势。RatSLAM 模仿了鼠脑细胞感知位置节点的模式，且对图像分辨率要求很低，因此计算效率高，存储内容少，更加高效。但由于 RatSLAM 完全依赖视觉信息来解算旋转角度，易受周边物体干扰，鲁棒性较差，且无法获得绝对航向角，在长时间导航中累积误差较大，这对于一Vol 30No 3Mar 2023第 30 卷第 3 期2023 年 3 月电光与控制Electronics Optics Control褚金奎等:基于偏振光传感器的仿鼠脑导航方法个适用于大场景的导航算法是不可忽视的缺陷。对此，卞程远等6 采用陀螺仪测量航向变化，但无法测量绝对航向角，难以解决累积误差的问题;许瞳等7 通过磁力计和陀螺仪共同测算航向信息，但易受到磁场干扰而影响可靠性;张潇等 8 引入了 GPS 和 MIMU，由 GPS 提供初始绝对航向基准，但这种方式也令 RatSLAM 失去了自主性。而研究人员发现，某些昆虫的复眼可以感知天空偏振光的强度和方向来自身导航定位，比如沙蚁借助偏振光定向回巢。基于这些发现，文献 9 10 通过研制偏振光导航传感器，验证了偏振导航的可行性。2008年，文献 11 搭建了国内首个六通道偏振光传感器，成功完成了无人车偏振导航实验;2015 年，文献 12 设计了偏振光定向模型;2020 年，文献 13 将偏振光传感器应用到了四旋翼无人机上。因此，引入偏振光传感器定向，可以弥补 RatSLAM 在航向测算上的不足。本文引入仿生偏振光传感器，对 RatSLAM 进行了改进，设计了一种偏振光仿鼠脑导航系统。利用偏振光测算绝对航向角以及旋转姿态变化，可以生成二维平面拓扑地图。搭建了车载导航实验平台进行室外导航实验，并且与原有的纯视觉 RatSLAM 进行比较，实验表明，偏振光仿鼠脑导航系统鲁棒性更强，精度更高，同时保持了高效、轻量化的优点，在仿生机器人导航领域有广阔的应用前景。1天空偏振分布理论及仿生偏振光传感器测向原理太阳发射的自然光是无偏振态的，但自然光穿过大气层时会发生瑞利散射，导致天空会生成规律分布的偏振光。由瑞利散射理论可知，天空任意一点的最大偏振方向(偏振 E 矢量)总是垂直太阳 S、观测点 O和被观测点 P 组成的 OSP 平面，如图 1 所示。本文选用东北天坐标系为导航坐标系(n)，右前上坐标系为载体坐标系(b)，通过偏振光传感器测算自身体轴与天顶点入射光 E 矢量方向的夹角，然后计算其体轴与太阳子午线的夹角，最终得出航向角14。图 1偏振光定向原理示意图Fig 1Schematic diagram of polarizationskylight orientation principle偏振矢量在导航坐标系中表示为En=(exeyez)T。(1)图 1 中，代表仿生偏振定向传感器的体轴正方向 Xb与观测点偏振 E 矢量之间的夹角，可以得出偏振E 矢量在载体坐标系中的坐标表示为Eb=(cos sin 0)T。(2)通过方向余弦矩阵 Cnb可以实现载体坐标系和导航坐标系之间相互转换，即En=CnbEb。(3)设观测点为天顶点，方向余弦矩阵 Cnb展开为Cnb=cos sin 0 sin cos 0001。(4)如果导航过程中没有正对天顶点，文献 15 提出一种补偿算法，可以保证传感器的精度。传感器体轴正面方向可以表示为?OPn=(001)T。(5)太阳矢量?OS在导航坐标系下的表示为?OSn=(cos hscos fscos hssin fssin hs)T(6)式中，hs，fs分别表示太阳高度角和太阳方位角。由瑞丽散射理论可得En=?OSn?OPn。(7)联立式(1)(7)，可以推导出航向角为=+fs+2。(8)2偏振光仿鼠脑导航方法本文设计的导航系统结构如图 2 所示，其中，偏振光传感器负责采集天空偏振信息，输出系统当前绝对航向角;视觉传感器负责采集系统前方图像画面，生成视觉模板解算前向移动速度;通过对比采集到的视觉图像的线扫描强度分布来完成回环检测;位姿细胞对里程信息进行处理，最终生成仿鼠脑拓扑地图。图 2偏振光仿鼠脑导航系统Fig 2Polarization skylight bionic rat brainnavigation system79第 3 期2 1航向测算系统的实时绝对航向以及航向姿态变化测算均由偏振光传感器提供的数据得出，第 1 章中由偏振光传感器得到的航向角 为两个 0 180半区的范围，转换为导航系统更常用的 0 360范围，得到系统的实时绝对航向角 p，进而通过航向角差值除以采样时间 t得到旋转角速度(标量)为=(t+1p tp)/t。(9)2 2位姿细胞位姿细胞作为整个导航系统的核心部分，模仿了大鼠在自运动信息输入后对自身位置和角度的感知。位姿细胞模型由一个三维坐标系(x，y，)构成，(x，y)和 分别对应自身位置和方向，用 P 表示细胞激活程度。细胞间通过局部兴奋和全局抑制相互连接，以此保证位姿细胞动态稳定，刺激加权分布由 表示abc=e(a2+b2)/kxye c2/k(10)式中:kxy和 k分别表示位置和方向宽度的方差常数，一般分别取 1 m 和 40;a，b，c 分别是 x，y，维度上的分布系数，代表坐标上的单位距离，即a=(x i)mod(nx)b=(y j)mod(ny)c=(k)mod(n)(11)式中:nx，ny，n分别为位姿细胞三维矩阵的长、宽、高，代表 x，y，方向上的维数，一般分别取 60，60 和 36;i，j，k 分别表示从0 到 nx1，0 到 ny1 和0 到 n1 的整数。由局部兴奋刺激对位姿细胞激活程度的改变为Pxy=nx1i=0ny1j=0n1k=0abcPijk。(12)而另一种连接关系即全局抑制的影响后的激活程度可表示为Pt+1xy=max Ptxy+(Ptxy max(P)，0(13)式中，为全局抑制常数，一般取 0 000 02。为了维持位姿细胞总活性不变，将细胞兴奋度进行归一化，即Pt+1xy=Ptxynx1i=0ny1j=0n1k=0Ptijk。(14)2 3视觉模板视觉模板基于传感器采集到的视觉信息构建，通过比对当前图像和之前存储过的历史图像来判断是否经历过当前的场景。对采集的图像进行裁剪，对比其线扫描强度分布。设定两帧图像线扫描强度