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摘 要：扫地机器人是近年来出现的一款智能型家用电器，强大的功能和小巧的体积使其一经问世便受到市场的关注。人工智能是扫地机器人的核心技术，由此赋予了机器人自动完成区域范围内地面清洁的能力。借此，文章从扫地机器人的特点分析入手，论述了基于人工智能技术的扫地机器人导航系统。期望通过本文的研究能够对促进扫地机器人整体性能的提升有所帮助。
关键词：扫地机器人;人工智能;视觉;传感器
1 扫地机器人的特点
扫地机器人归属于智能家电的范畴，其以人工智能技术为核心，可自动完成对室内地板的清洁。目前，市场中大部分扫地机器人的外形都是圆盘形，可借助控制面板或是遥控器，对扫地机器人进行操控。单片机是扫地机器人的控制系统，在机器人的底部配有清扫刷，可边移动、边清扫。由于扫地机器人的体积较小，从而使其能够顺利通过室内不便于清洁的区域，如沙发下、床底等等。扫地机器人具备很多的优点，其缺点也比较明显，如清扫的全面性较差、对于不规则的物体会造成破坏等。部分扫地机器人虽然性能比较完善，但价格却非常昂贵，如某公司推出的一款采用视觉导航技术的扫地机器人，市场零售价格为9000元左右。因此，开发性价比高的扫地机器人已成为当前亟待解决的首要问题之一。
2 基于人工智能技术的扫地机器人导航系统设计
机器视觉是人工智能技术的重要应用领域之一，基于视觉的扫地机器人导航系统应当具备如下功能：可利用视觉传感器对作业面的信息进行获取，完成对障碍物的探测、地图的构建以及自动定位等任务，以自主规划为基础，对工作环境进行全覆盖清洁。
2.1 系统总体设计思路
扫地机器人的工作性质决定了其需要随时与作业面保持动态的交互，因此，导航系统应当能够对环境中相关信息进行实时获取，基于这一前提，在对扫地机器人的导航系统进设计时，可以采用复合式体系结构。在该结构下，可将扫地机器人导航系统划分为三个层次，即全局规划层、目标分解层、控制层。同时，为对视觉图像进行快速处理，在系统设计时，采用双处理器架构，由此将导航系统划分为两个子系统，一个是STM32，另一个是ARM。前者能够实现数据采集与处理、运动指令执行;后者可以实现障碍探测、构建地图、规划路径、视觉定位、路径跟随。两个子系统之间采用串口的方式进行实时通信。
2.2 构建运动模型
本次设计中的扫地机器人为市面上常见的圆盘形，底部共有三个轮子，其中一个为万向轮，另外两个为驱动轮。扫地机器人在进行直线运动时，行进速度应当低于30cm/s，旋转时的速度则应低于90°/s，由此可将驱动轮的速度范围设定在0～300mm/s。
2.3 功能模块设计
2.3.1 定位模塊
在扫地机器人导航系统设计中，定位模块是一个非常重要的部分，其主要任务是按照扫地机器人上的传感器来估计机器人的位姿。在本次设计中，采用视觉与惯性两种定位方式结合的方案，视觉定位借助摄像头采集图像来完成，惯性定位利用霍尔传感器来实现。前者的计算量较大，数据输出频率低，后者的计算量小，输出频率高。具体的定位原理如下：当扫地机器人上的摄像头采集到图像，并对视觉定位进行输出后，导航系统中的位置与姿势校正模块，会完成对惯性定位的校正，随后惯性定位对扫地机器人的行进轨迹进行推测。导航系统会将定位模块输出的惯性位姿作为扫地机器人的位姿。组成定位模块的主要硬件包括霍尔传感器、陀螺仪。
第一，霍尔传感器。这是一种磁场传感器，本次设计中选用的是开关型，整个传感器由以下几个部分组成：霍尔元件、稳压器、斯密特触发器、差分放大器等。霍尔传感器输出的是数字量，通过与霍尔码盘的配合，可对转速进行测量，并对里程进行实时记录。可将霍尔码盘与驱动电机进行同轴安装，在同轴的作用下码盘会随着电机进行同步转动。
第二，陀螺仪。本次设计中，选用的是单抽数字陀螺仪，其主要作用是为扫地机器人提供偏航角的数据，该陀螺仪以高性能的单片机作为核心，能够输出较为精度的角度。依托数字信号处理算法对测量值进行处理，确保了输出角速度的准确性和平稳性。
2.3.2 运动控制模块
这是扫地机器人导航系统设计中一个较为重要的环节，运动控制主要起衔接的作用，即对路径规划与实际运动过程进行有效地衔接。整个运动控制模块由两个单元构成，分别为路径跟随和运动指令执行。其中路径规划可以完成实时的路径输出，ARM可以按照定位回传的机器人位姿和运动信息，借助生成器快速生成运动控制指令，并由STM32对该指令进行执行，控制扫地机器人逐一从路径上的各个位姿上经过。利用串口，STM32能够对运动控制指令进行接收，经过处理后，会输出运行速度，并对扫地机器人的运动过程进行调节。
2.3.3 环境观测模块
本次设计的扫地机器人在对障碍物进行检测时，采用视觉+红外的测距方法，并以前者为主，后者为辅，同时，为了使扫地机器人的运行更加安全，还在设计中加入了跌落、悬空及碰撞检测。通过传感器对环境信息进行获取进而生成地图。在环境观测模块的设计中，选用了光测距传感器、红外测距传感器、检测传感器。
第一，光测距传感器。该传感器能够通过对图像中光条位置的提取，对障碍物的距离进行计算，其测距范围可以达到50cm，精度为厘米级。
第二，红外传感器。该传感器采用的是三角测量的方法，测距范围在4～30cm之间，误差不超过0.8cm。
第三，检测传感器。该传感器能够对碰撞、悬空及跌落进行检测，其主要作用是确保扫地机器人的运行安全性。
2.3.4 路径规划模块
为实现作业区域全覆盖的目标，在本次设计中，采用全局和局部两种规划方式，前者属于离线规划，可按照生成的地图，达到局部区域路径;后者属于在线规划，除了能够完成对局部作业区域内的弓字形全覆盖之外，还能按照传感器采集到的信息对障碍物进行避让。由于扫地机器人在构建环境地图时，需要经历从无到有的过程，所以全局规划使用的地图为已知地图。 2.4 子系统的实现
在本次设计中，共有两个子系统，分别为STM32和ARM，两个子系统具有不同的任务。
2.4.1 STM32子系统
自主导航和运动控制是该子系统的核心，下面重点就这两个部分的实现过程进行分析。
第一，自主导航。当SYN32接收到ARM发送的自主导航指令后，运动控制单元便会按照该指令，对扫地机器人的运动速度机型调节，此时STM32会将采集到的数据结果回传给ARM。具体的实现过程如下：当扫地机器人进入自主导航模式后，系统会自行判断是否接收到新的指令，并按照接收到的指令对工作状态进行切换，依据新的指令对运动控制参数进行设置，随后对传感器数据进行更新，根据新的参数，运动控制单元会对扫地机器人的运动过程进行调节。
第二，运动控制。扫地机器人在自动导航模式下，系统会对串口通信进行检查，看有无未经处理的新指令，当接收到新的指令后，便会从自动导航模式退出，对新指令进行执行，并进入到运动状态更新阶段，此时扫地机器人会按照传感器采集到的数据信息对机器人的运动状态进行实时更新，如速度更新、运行里程更新等等。STM32运动控制单元拥有两种不同的状态，一种为等待，另一种为工作。当扫地机器人处于等待状态时，机器人会保持静止不动，如果此时存在悬空的现象，那么安装在机器人上的蜂鸣器会自动发出报警提示，当接收到新指令后，系统会按照新指令对控制参数进行初始化，随后转入到工作状态，对运动指令进行执行;当扫地机器人处于工作状态时，会对碰撞、悬空及跌落等进行判断，针对不同的事件采取相应的操作，当多个事件在同一个时间内发生时，系统会按照预先设定好的事件优先级进行执行。状态更新与事件处理全部完成后，运动执行器会自行对扫地机器人的驱动轮进行调速，经由串口将数据传给ARM。扫地机器人的运动控制，是通过PID控制器来实现。
2.4.2 ARM子系统
在本次涉及中，ARM子系统的主要作用是向STM32发送相关的控制指令，如系统指令、运动指令等。视觉障碍物探测和路径规划是该子系统的重点部分，下面对此进行论述。
第一，视觉障碍物探测。在本次设计中，为实现视觉障碍物探测，采用了光测距传感器，该传感器能够观测到前方90°视角内所有障碍物，其输出的数据格式为检测到的障碍物坐标，坐标的连线构成了障碍物的轮廓。在该传感器的检测范围内，无障碍区域会被设定为空闲状态，有障碍物的区域会被设定为占据状态，扫地机器人能够自动绕开有障碍物的区域。
第二，路径规划。ARM子系统的路径规划有三种模式，分别为预设路径、全局规划以及局部规划，其中预设路徑主要是为了实现单元测试，而全局和局部规划是导航系统必须具备的两种模式。扫地机器人会按照规划好的路径完成局部清洁任务，在进入全局规划前，会对下一块局部待清洁区域进行自动搜索。
3 结论
综上所述，扫地机器人现已走进寻常百姓家，成为人们处理家务的好帮手。为在现有的基础上，提升扫地机器人的各方面性能，并降低其价格，应当在设计研发过程中，对人工智能技术进行合理运用，从而开发出具有较高性价比的产品，为扫地机器人的推广普及提供支撑。未来一段时期，应当加大相关方面的研究力度，对扫地机器人的功能进行不断改进和完善，并将更多的人工智能技术引入到扫地机器人的设计环节当中。
参考文献
[1]李海.基于STM32的智能扫地机器人避障系统的设计[J].电子测试，2018（12）：167-159.
[2]冯书鹏，王明娣.扫地机器人自适应越障机构的设计及其应用研究[J].机械传动，2018（11）：176-178.
[3]傅忠云，刘子豪，姚翼荣.基于蛇形路径规划的扫地机器人设计与实现[J].电子世界，2018（10）：105-107.
[4]胡源，王丽丽，刘祥伟.基于Petri网的扫地机器人路径设计分析[J].长春理工大学学报（自然科学版），2018（8）：94-96.
[5]姜颖韬，康升征.智能扫地机器人双环积分滑模控制方法研究[J].机械设计与制造，2018（5）：67-69.
[6]方夏章.扫地机器人单目视觉障碍物探测及路径规划的设计与实现[D].中国科学技术大学，2018.
关键词：扫地机器人;人工智能;视觉;传感器
1 扫地机器人的特点
扫地机器人归属于智能家电的范畴，其以人工智能技术为核心，可自动完成对室内地板的清洁。目前，市场中大部分扫地机器人的外形都是圆盘形，可借助控制面板或是遥控器，对扫地机器人进行操控。单片机是扫地机器人的控制系统，在机器人的底部配有清扫刷，可边移动、边清扫。由于扫地机器人的体积较小，从而使其能够顺利通过室内不便于清洁的区域，如沙发下、床底等等。扫地机器人具备很多的优点，其缺点也比较明显，如清扫的全面性较差、对于不规则的物体会造成破坏等。部分扫地机器人虽然性能比较完善，但价格却非常昂贵，如某公司推出的一款采用视觉导航技术的扫地机器人，市场零售价格为9000元左右。因此，开发性价比高的扫地机器人已成为当前亟待解决的首要问题之一。
2 基于人工智能技术的扫地机器人导航系统设计
机器视觉是人工智能技术的重要应用领域之一，基于视觉的扫地机器人导航系统应当具备如下功能：可利用视觉传感器对作业面的信息进行获取，完成对障碍物的探测、地图的构建以及自动定位等任务，以自主规划为基础，对工作环境进行全覆盖清洁。
2.1 系统总体设计思路
扫地机器人的工作性质决定了其需要随时与作业面保持动态的交互，因此，导航系统应当能够对环境中相关信息进行实时获取，基于这一前提，在对扫地机器人的导航系统进设计时，可以采用复合式体系结构。在该结构下，可将扫地机器人导航系统划分为三个层次，即全局规划层、目标分解层、控制层。同时，为对视觉图像进行快速处理，在系统设计时，采用双处理器架构，由此将导航系统划分为两个子系统，一个是STM32，另一个是ARM。前者能够实现数据采集与处理、运动指令执行;后者可以实现障碍探测、构建地图、规划路径、视觉定位、路径跟随。两个子系统之间采用串口的方式进行实时通信。
2.2 构建运动模型
本次设计中的扫地机器人为市面上常见的圆盘形，底部共有三个轮子，其中一个为万向轮，另外两个为驱动轮。扫地机器人在进行直线运动时，行进速度应当低于30cm/s，旋转时的速度则应低于90°/s，由此可将驱动轮的速度范围设定在0～300mm/s。
2.3 功能模块设计
2.3.1 定位模塊
在扫地机器人导航系统设计中，定位模块是一个非常重要的部分，其主要任务是按照扫地机器人上的传感器来估计机器人的位姿。在本次设计中，采用视觉与惯性两种定位方式结合的方案，视觉定位借助摄像头采集图像来完成，惯性定位利用霍尔传感器来实现。前者的计算量较大，数据输出频率低，后者的计算量小，输出频率高。具体的定位原理如下：当扫地机器人上的摄像头采集到图像，并对视觉定位进行输出后，导航系统中的位置与姿势校正模块，会完成对惯性定位的校正，随后惯性定位对扫地机器人的行进轨迹进行推测。导航系统会将定位模块输出的惯性位姿作为扫地机器人的位姿。组成定位模块的主要硬件包括霍尔传感器、陀螺仪。
第一，霍尔传感器。这是一种磁场传感器，本次设计中选用的是开关型，整个传感器由以下几个部分组成：霍尔元件、稳压器、斯密特触发器、差分放大器等。霍尔传感器输出的是数字量，通过与霍尔码盘的配合，可对转速进行测量，并对里程进行实时记录。可将霍尔码盘与驱动电机进行同轴安装，在同轴的作用下码盘会随着电机进行同步转动。
第二，陀螺仪。本次设计中，选用的是单抽数字陀螺仪，其主要作用是为扫地机器人提供偏航角的数据，该陀螺仪以高性能的单片机作为核心，能够输出较为精度的角度。依托数字信号处理算法对测量值进行处理，确保了输出角速度的准确性和平稳性。
2.3.2 运动控制模块
这是扫地机器人导航系统设计中一个较为重要的环节，运动控制主要起衔接的作用，即对路径规划与实际运动过程进行有效地衔接。整个运动控制模块由两个单元构成，分别为路径跟随和运动指令执行。其中路径规划可以完成实时的路径输出，ARM可以按照定位回传的机器人位姿和运动信息，借助生成器快速生成运动控制指令，并由STM32对该指令进行执行，控制扫地机器人逐一从路径上的各个位姿上经过。利用串口，STM32能够对运动控制指令进行接收，经过处理后，会输出运行速度，并对扫地机器人的运动过程进行调节。
2.3.3 环境观测模块
本次设计的扫地机器人在对障碍物进行检测时，采用视觉+红外的测距方法，并以前者为主，后者为辅，同时，为了使扫地机器人的运行更加安全，还在设计中加入了跌落、悬空及碰撞检测。通过传感器对环境信息进行获取进而生成地图。在环境观测模块的设计中，选用了光测距传感器、红外测距传感器、检测传感器。
第一，光测距传感器。该传感器能够通过对图像中光条位置的提取，对障碍物的距离进行计算，其测距范围可以达到50cm，精度为厘米级。
第二，红外传感器。该传感器采用的是三角测量的方法，测距范围在4～30cm之间，误差不超过0.8cm。
第三，检测传感器。该传感器能够对碰撞、悬空及跌落进行检测，其主要作用是确保扫地机器人的运行安全性。
2.3.4 路径规划模块
为实现作业区域全覆盖的目标，在本次设计中，采用全局和局部两种规划方式，前者属于离线规划，可按照生成的地图，达到局部区域路径;后者属于在线规划，除了能够完成对局部作业区域内的弓字形全覆盖之外，还能按照传感器采集到的信息对障碍物进行避让。由于扫地机器人在构建环境地图时，需要经历从无到有的过程，所以全局规划使用的地图为已知地图。 2.4 子系统的实现
在本次设计中，共有两个子系统，分别为STM32和ARM，两个子系统具有不同的任务。
2.4.1 STM32子系统
自主导航和运动控制是该子系统的核心，下面重点就这两个部分的实现过程进行分析。
第一，自主导航。当SYN32接收到ARM发送的自主导航指令后，运动控制单元便会按照该指令，对扫地机器人的运动速度机型调节，此时STM32会将采集到的数据结果回传给ARM。具体的实现过程如下：当扫地机器人进入自主导航模式后，系统会自行判断是否接收到新的指令，并按照接收到的指令对工作状态进行切换，依据新的指令对运动控制参数进行设置，随后对传感器数据进行更新，根据新的参数，运动控制单元会对扫地机器人的运动过程进行调节。
第二，运动控制。扫地机器人在自动导航模式下，系统会对串口通信进行检查，看有无未经处理的新指令，当接收到新的指令后，便会从自动导航模式退出，对新指令进行执行，并进入到运动状态更新阶段，此时扫地机器人会按照传感器采集到的数据信息对机器人的运动状态进行实时更新，如速度更新、运行里程更新等等。STM32运动控制单元拥有两种不同的状态，一种为等待，另一种为工作。当扫地机器人处于等待状态时，机器人会保持静止不动，如果此时存在悬空的现象，那么安装在机器人上的蜂鸣器会自动发出报警提示，当接收到新指令后，系统会按照新指令对控制参数进行初始化，随后转入到工作状态，对运动指令进行执行;当扫地机器人处于工作状态时，会对碰撞、悬空及跌落等进行判断，针对不同的事件采取相应的操作，当多个事件在同一个时间内发生时，系统会按照预先设定好的事件优先级进行执行。状态更新与事件处理全部完成后，运动执行器会自行对扫地机器人的驱动轮进行调速，经由串口将数据传给ARM。扫地机器人的运动控制，是通过PID控制器来实现。
2.4.2 ARM子系统
在本次涉及中，ARM子系统的主要作用是向STM32发送相关的控制指令，如系统指令、运动指令等。视觉障碍物探测和路径规划是该子系统的重点部分，下面对此进行论述。
第一，视觉障碍物探测。在本次设计中，为实现视觉障碍物探测，采用了光测距传感器，该传感器能够观测到前方90°视角内所有障碍物，其输出的数据格式为检测到的障碍物坐标，坐标的连线构成了障碍物的轮廓。在该传感器的检测范围内，无障碍区域会被设定为空闲状态，有障碍物的区域会被设定为占据状态，扫地机器人能够自动绕开有障碍物的区域。
第二，路径规划。ARM子系统的路径规划有三种模式，分别为预设路径、全局规划以及局部规划，其中预设路徑主要是为了实现单元测试，而全局和局部规划是导航系统必须具备的两种模式。扫地机器人会按照规划好的路径完成局部清洁任务，在进入全局规划前，会对下一块局部待清洁区域进行自动搜索。
3 结论
综上所述，扫地机器人现已走进寻常百姓家，成为人们处理家务的好帮手。为在现有的基础上，提升扫地机器人的各方面性能，并降低其价格，应当在设计研发过程中，对人工智能技术进行合理运用，从而开发出具有较高性价比的产品，为扫地机器人的推广普及提供支撑。未来一段时期，应当加大相关方面的研究力度，对扫地机器人的功能进行不断改进和完善，并将更多的人工智能技术引入到扫地机器人的设计环节当中。
参考文献
[1]李海.基于STM32的智能扫地机器人避障系统的设计[J].电子测试，2018（12）：167-159.
[2]冯书鹏，王明娣.扫地机器人自适应越障机构的设计及其应用研究[J].机械传动，2018（11）：176-178.
[3]傅忠云，刘子豪，姚翼荣.基于蛇形路径规划的扫地机器人设计与实现[J].电子世界，2018（10）：105-107.
[4]胡源，王丽丽，刘祥伟.基于Petri网的扫地机器人路径设计分析[J].长春理工大学学报（自然科学版），2018（8）：94-96.
[5]姜颖韬，康升征.智能扫地机器人双环积分滑模控制方法研究[J].机械设计与制造，2018（5）：67-69.
[6]方夏章.扫地机器人单目视觉障碍物探测及路径规划的设计与实现[D].中国科学技术大学，2018.