本發(fā)明涉及一種用于機器人自主環(huán)境感知的介質(zhì)材料識別方法，尤其涉及一種利用靜電測量技術(shù)的介質(zhì)材料識別方法，屬于材料識別領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著電子與計算機技術(shù)、人工智能的快速發(fā)展，智能機器人技術(shù)取得了長足的進步。智能機器人是一類能夠在無人干預(yù)情況下完成自主感知、自主決策、自主控制，獨立地活動和處理問題的機器人。作為智能機器人強大自主能力的典型特征—自主環(huán)境感知技術(shù)，已經(jīng)成為衡量機器人智能程度的重要標(biāo)準(zhǔn)，也是實現(xiàn)機器人自主決策和自主控制的重要基礎(chǔ)，因此機器人自主感知技術(shù)的研究受到了人們的極大重視。

機器人自主感知的主要內(nèi)容是對周圍環(huán)境的感知。其中兩項重要內(nèi)容是對介質(zhì)材料的識別分類和地面環(huán)境的識別分類。材料識別是智能機器人對目標(biāo)物體進行感知并做出下一步動作的重要依據(jù)。比如機器人通過自身傳感器對接觸的材料進行識別，從而判斷材料屬性和種類，將識別結(jié)果反饋給機器人后，機器人進行一系列自主決策，并最終控制相關(guān)機構(gòu)完成對物體的定位、拿取等操作。

現(xiàn)有的材料識別方法主要可以分為兩個大類。其一是通過非接觸式傳感器進行識別，包括機器視覺識別，電磁和電容識別，超聲波識別等。另外一類就是使用各種接觸式傳感器，通過與被測材料接觸測量的方式來識別材料。主要利用熱覺、靜電或壓電等原理進行測量。在機器人的材料自動識別的應(yīng)用背景下，基于機器視覺的方法不僅容易收到光照和遮蓋的影響，且其圖像數(shù)據(jù)量大，處理復(fù)雜。相比之下，基于觸覺的多種識別方法，能夠?qū)Σ牧系膶傩裕缬捕?、電阻率，?dǎo)熱性等進行直接測量，數(shù)據(jù)量小，識別更快，但是也存在著需要外加激勵，結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，僅能識別特定材料的不足。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提高機器人在自主環(huán)境感知中材料識別分類的能力。增強機器人環(huán)境感知過程中抗光照條件干擾的能力，拓寬機器人可識別的材料范圍，降低機器人環(huán)境感知系統(tǒng)的復(fù)雜度。本發(fā)明公開了一種基于材料表面電荷泄放特性，不受光照、煙霧條件影響，不需要外加激勵條件下就能測量，識別范圍更加廣泛的機器人用材料識別方法。

本發(fā)明公開的一種用于機器人自主環(huán)境感知的介質(zhì)材料識別方法，具體實現(xiàn)步驟如下：

步驟一：布設(shè)金屬電極檢測被測材料上靜電信號，檢測方式是通過一個諧振式探測裝置驅(qū)動著金屬電極做上下諧振運動，使之與被測材料進行不斷的接觸與分離，使用靜電測量系統(tǒng)檢測出由金屬電極感應(yīng)電荷變化產(chǎn)生的感應(yīng)電流信號。所述的靜電測量系統(tǒng)包括：諧振式探測裝置、靜電信號檢測單元、金屬電極、被測材料、絕緣材料和接地的金屬鋁板構(gòu)成的基座。其中靜電信號檢測單元包括：電流放大電路，f陷波器，i-v轉(zhuǎn)換電路，數(shù)據(jù)采集儀。假設(shè)被測材料表面電荷量為q，材料等效面積為s，在被測材料正上方間距為d位置處布置一塊金屬電極，等效面積s。諧振式探測裝置驅(qū)使金屬電極與被測材料不斷地接觸與分離，那么間距d的變化可用如下方程描述：

d表示金屬電極與被測材料表面的最大間距，f表示金屬電極諧振運動的頻率。每個周期開始于金屬電極距離被測材料表面最大高度，結(jié)束于電極回到相同位置為止。

被測材料表面電荷在金屬電極上形成的電場強度如下：

根據(jù)高斯定理，材料表面電荷在金屬電極上的感應(yīng)電荷密度可以表示為：

ρ＝ε0εre(3)

那么，在接觸與分離過程中，金屬電極上的感應(yīng)電荷可以表示為：

當(dāng)金屬電極以一定的運動方式靠近被測材料表面時，由于場強的變化，將會導(dǎo)致金屬電極感應(yīng)電荷的變化。通過靜電信號檢測單元，檢測金屬電極由感應(yīng)電荷變化產(chǎn)生的感應(yīng)電流。電路中感應(yīng)電流如下所示：

除此之外，當(dāng)金屬電極與被測材料發(fā)生接觸時，被測材料表面電荷將通過金屬電極向大地泄放。而由于不同介質(zhì)材料電阻率的差異，材料表面電荷流動性會不同，當(dāng)介質(zhì)材料電阻率較大時，材料對表面電荷的束縛更強，電荷就更不易發(fā)生流動，當(dāng)金屬電極與材料進行接觸時，表面電荷被導(dǎo)入大地的比例就更小。為了衡量不同材料的表面電荷泄放特點，本發(fā)明定義一個表征電荷泄放快慢的參數(shù)-電荷泄放因子α。金屬電極與被測材料每次接觸時，材料表面電荷變化如下所示。

q(n)＝q·αⁿ(6)

式中n表示接觸次數(shù)，q(n)表示第n次接觸時材料表面的電荷量，代入感應(yīng)電流的公式(5)，得到接觸與分離狀態(tài)下感應(yīng)電流：

其中電荷泄放因子α為：

r和c分別表示金屬電極與被測材料的接觸電阻和接觸電容。

所述的電流信號即為金屬電極在與被測材料接觸與分離過程中檢測到的靜電信號，這個信號中包含了材料種類的信息。

步驟二：使用靜電測量系統(tǒng)采集5類典型的介質(zhì)材料(玻璃，紙張，木材，鋁板和聚四氟乙烯)的靜電信號，每類材料分別采集50組靜電信號。所述的靜電信號是指：首先將檢測得到電流信號經(jīng)過電荷放大器以使其幅值得到放大，再將放大后的電流信號經(jīng)過i-v轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)變?yōu)殡妷盒盘?，電壓信號隨后經(jīng)過低通濾波電路去除噪聲，數(shù)據(jù)采集儀將濾波后的電壓信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字靜電信號存儲下來。通過靜電測量系統(tǒng)采集5類介質(zhì)材料靜電信號，用作后續(xù)分析與處理。

步驟三：將該采集到的5類介質(zhì)材料電壓信號進行濾波處理，提取信號三類特征量。通過實測信號表明，靜電信號中最大負峰值代表金屬電極與材料未接觸時的最大電壓值，而與主峰其緊鄰的負峰值則代表著第一次接觸分離后，材料表面殘余電荷在金屬電極上感應(yīng)出的最大電壓值。靜電信號中這兩個值的比值的倒數(shù)反映了電極與材料一次接觸分離后，材料表面電荷泄放的比例，因此這個兩個峰值的比值倒數(shù)即電荷的泄放比例就是本發(fā)明的電荷泄放因子，以此作為材料靜電信號的第一個特征量。

5類介質(zhì)材料的靜電信號衰減趨勢主要表現(xiàn)在同樣的時間和接觸頻率內(nèi)，信號幅值衰減到初始值的快慢。通過判斷信號負峰的個數(shù)，能夠直觀分辨出5類介質(zhì)材料靜電信號。因此，為了找出5類介質(zhì)材料靜電信號的差異，本發(fā)明選取信號前3s區(qū)間內(nèi)的負峰個數(shù)作為識別特征。有效負峰的定義附圖1所示。

有效負峰是指劃定最大負峰值絕對值的1/k作為判斷線，當(dāng)負峰值超過此線時，就將次峰認定為有效負峰。經(jīng)過計算發(fā)現(xiàn)，當(dāng)k＝5時，5類介質(zhì)材料靜電信號的有效負峰個數(shù)存在明顯的區(qū)別。因此，有效負峰個數(shù)可以作為識別5類介質(zhì)材料靜電信號的第二個特征量。

除此之外，由于所有的信號都是在同一頻率下采集，當(dāng)給信號劃定一個相同的時間窗時，能夠提取出同時段內(nèi)信號的不同的峰值信息。對于5類介質(zhì)材料的靜電信號，除去明顯的衰減趨勢差異外，其信號的峰值也是一個較明顯的參數(shù)，考察一個時間窗內(nèi)的所有正負峰值信息可以有效彌補僅僅提取一對主副峰值的不足，有效的利用采集的數(shù)據(jù)。因此在本發(fā)明中，通過給信號加上一個兩秒時長的時間窗，并提取出窗內(nèi)信號的正負峰與負峰值，對正負峰值分別求方差之后再求和，最后從每個信號中提取出正負峰值方差和作為判斷信號類別的第三個特征量。時間窗正負峰值的定義如附圖2所示。

步驟四：采用k最近鄰分類算法對采集到的靜電信號進行識別分類。將每類材料靜電信號提取電荷泄放因子、有效負峰個數(shù)以及時間窗內(nèi)正負峰值方差和三個特征量后，組成一個特征向量進行識別分類。選擇每類材料35組信號用于分類器訓(xùn)練，15組用于分類器測試驗證。經(jīng)過測試表明5類介質(zhì)材料平均識別正確率達到86％。

步驟五：通過在機器人機體搭載靜電測量系統(tǒng)和后端實現(xiàn)信號識別分類算法的硬件模塊，并重新采集某類別介質(zhì)材料的靜電信號，經(jīng)過濾波處理和特征提取之后，放于分類器進行識別分類，分類器最終根據(jù)分類算法得出該材料的類別結(jié)果，完成機器人對材料的自動識別分類，協(xié)助機器人完成環(huán)境的自主感知。

有益效果：

1、本發(fā)明涉及一種用于機器人自主環(huán)境感知的介質(zhì)材料識別方法，首次提出利用材料表面靜電泄放特性來識別介質(zhì)材料，識別范圍廣，識別準(zhǔn)確性更高。

2、本發(fā)明涉及一種用于機器人自主環(huán)境感知的介質(zhì)材料識別方法，由于采用接觸識別的方式，具有不受光照和煙霧條件影響的特點。

3、本發(fā)明涉及一種用于機器人自主環(huán)境感知的介質(zhì)材料識別方法，由于利用材料本身電荷特性，采用不需要外加激勵的測量方式，具有原理可靠，結(jié)構(gòu)簡單的特點。

附圖說明

圖1是第二個特征量-有效負峰個數(shù)的定義示意圖；

圖2是第三個特征量-時間窗和正、負峰值的定義示意圖；

圖3是材料靜電信號測量系統(tǒng)示意圖；

具體實施方式

下面結(jié)合附圖詳細描述本發(fā)明的具體實施方式。

本實施例公開的一種用于機器人自主環(huán)境感知的介質(zhì)材料識別方法。具體實現(xiàn)步驟如下：

步驟一：布設(shè)一個諧振式探測裝置驅(qū)使金屬電極與被測材料多次接觸分離，使用靜電測量系統(tǒng)檢測出由金屬電極感應(yīng)電荷變化產(chǎn)生的感應(yīng)電流信號。所述的靜電測量系統(tǒng)包括：諧振式探測裝置、金屬電極、靜電信號檢測單元、被測材料、絕緣材料和接地的金屬鋁板構(gòu)成的基座。靜電信號檢測單元包括：電流放大電路，f陷波器，i-v轉(zhuǎn)換電路，數(shù)據(jù)采集儀。材料靜電信號測量系統(tǒng)如附圖3所示。金屬電極等效面積為1cm²，金屬電極與被測材料間距最大值為0.15m，諧振式探測裝置諧振頻率為2hz。采集5類典型的介質(zhì)材料(玻璃，紙張，木材，鋁板和聚四氟乙烯)的靜電信號，每類材料分別采集50組靜電信號，所述的靜電信號是每個時刻探測系統(tǒng)獲取的電壓信號，該電壓信號是經(jīng)感應(yīng)電流信號轉(zhuǎn)換而來。

步驟二：采用k最近鄰算法對采集到的靜電信號進行識別分類。將每類材料靜電信號提取電荷泄放因子、有效負峰個數(shù)以及時間窗內(nèi)正負峰值方差和三個特征量后，組成一個特征向量進行識別分類。選擇每類材料35組信號用于分類器訓(xùn)練，15組用于分類器測試驗證。經(jīng)過訓(xùn)練測試獲得平均識別正確率超過80％的分類器。

步驟三：將靜電測量系統(tǒng)和和后端實現(xiàn)信號識別分類算法的硬件模塊搭載與機器人上，并驅(qū)使機器人重新采集某類別的介質(zhì)材料的靜電信號，經(jīng)過濾波處理和特征提取之后，放于分類器進行識別分類，分類器最終根據(jù)分類算法得出該材料的類別結(jié)果，完成機器人對材料的自動識別分類，協(xié)助機器人完成環(huán)境的自主感知。

本發(fā)明保護范圍不僅局限于本實施例，本實施例用于解釋本發(fā)明，凡與本發(fā)明在相同原理和構(gòu)思條件下的變更或修改均在本發(fā)明公開的保護范圍之內(nèi)。