摘 要

目前，随着人们对家居安防的重视，基于移动机器人的家居安防也在逐渐发展。传统的人体侵入检测方案是基于图像与视频采集，不仅采集方式复杂，更受环境影响较大。

论文没有采用传统的的人体检测技术方案，采用一种新的基于被动式红外人体检测技术方案。论文参考TDOA（Time Difference of Arrival）算法，从理论上设计了一种简单的声源目标定位方案，利用四个声音传感器组成声音传感阵列，根据声音传至声音传感阵列不同的声音传感器的时间差，计算出声源目标大致的象限区域。然后利用被动式红外传感对声源目标所在象限区域进行检测，判断声源目标是人体目标还是干扰声源。

论文对方案的整体设计结构、模块设计及软件流程设计进行了设计。

关键词：移动机器人；侵入感知；声音定位；被动式红外

Abstract

At present, with the emphasis on home security, home security based on mobile robot is in the progressive development .Traditional intrusion detection is not only complex, but also greatly influenced by the environment based on the image and video capture.

The paper gives up technical solutions of intrusion detection, proposing a new detection technology based on passive infrared. This paper designs an easy orientation solution of sound’s source theoretically based on the TDOA (Time Difference of Arrival) algorithm. According to the difference of the time of voice to the sensor array, the MCU calculates the quadrant region of the target sound’s source. Then using passive infrared sensors to detect the quadrant region of the target sound’s source, the MCU determines which source target is, human targets or interference source.

The paper on the design structure of the overall solution, module design and software design are given details

Key words: mobile robot; human detection; sound localization; passive infrared

第1章 绪论

1.1课题研究背景及意义

移动机器人最早开始研究是在上世纪60年代。1966年至1972年，美国斯坦福国际研究所成功研制了Shakey——首台基于人工智能学的移动机器人。Shakey能够在复杂环境下，实现路径规划及控制、自主推断及对象检测等基本功能，即移动机器人最基本的三要素：感知、规划以及执行功能。到70年代末，随着计算机、传感器等技术的不断发展，移动机器人的研究也取得了很大的进步，出现了多传感器融合的智能感知移动机器人。

感知是移动机器人体系结构的三大基本要素之一，因此，感知技术也是移动机器人的一项核心技术。课题主要研究基于移动机器人的智能侵入感知器设计，包括对于人体检测、人体定位、环境感知以及路径规划等一系列功能。基于移动机器人的智能侵入感知器设计研究对于现代社会家庭安防有着很大的意义，不仅可以大大解放人类在安防方面的劳动力，而且极大地保障了家庭的财产人员安全，促进社会和谐稳定发展^[1,2,3]。移动机器人的感知大致主要有以下两种：一种是主动式感知，例如利用超声波、射频信号、激光、主动式红外等，这种感知技术是基于终端的，需要主动向感知对象发射某种信号；第二种是被动式感知，例如利用相机进行图像采集、利用被动式红外等方式，被动式红外感知一般是利用热电堆或热释电红外传感器对待测目标进行探测。课题采用被动式红外传感技术进行人体检测，并采用声音传感阵列与被动式红外传感融合感知，增加其感知的准确率，降低干扰。

1.2 移动机器人在家居安防中的侵入检测技术概述

家居安防中的侵入检测主要是针对人体进行检测。传统的红外人体检测技术较为简单，但是也有很大的缺点便是各类热源都可能产生自发的红外辐射，造成靶向干扰。

广义上，人体目标检测技术可以分为：主动式以及被动式人体检测。主动式人体检测是指系统主动地发射出检测信号，然后接收器接收反馈回来的信号并且提取人体目标特征信息，从而实现人体目标检测，例如：无线射频、超声波、主动式红外；被动式人体检测是指通过提取目标自身信号特征，并对其特征信号进行各种分析、处理等，最终完成人体检测，例如：图像、被动式红外等^[4,5]。

1.3 国内外研究现状

基于移动机器人的人体侵入感知的技术难点主要在于人体识别检测、人体定位等。一般人体检测技术主要有以下几种：

1）无线射频

无线射频：无线射频技术是基于电磁波的原理，无线射频信号可以穿透人体、墙壁等，但需要待测目标人体携带电子标签。这种技术可以用在商场购物时商品防盗检测。

2）超声波检测

超声波检测：超声波是基于回声定位的原理，主要由脉冲发生器以及回波接收器构成。首先由脉冲发生器发射出超声波信号，遇到障碍物返回反馈信号，回波接收器接收反馈信号，根据两者的时间差，计算出目标与发射器的距离，从而得出相对位置。根据超声波定位的原理可以得知，超声波信号的穿透能力很弱，而且只能检测出障碍物，而无法获取人体特征信号进行人体识别。

3）主动式红外

主动式红外：主动式红外检测主要由以下三部分构成：红外发射器和接收器以及控制器。首先由控制器操控红外发射器向接收器方向发射一定波长的红外线，当人体经过时，会遮住红外线，导致红外接收器电压输出发生改变。主动式红外的常见应用有各种家用遥控器，电视机、空调等，以及流水线上的产品计数，通过红外信号遮挡计数等。但是主动式红外也有明显的缺点是接收端必须是固定位置。

4）图像检测

图像检测：图像检测主要由两部分组成：图像采集、图像处理。图像检测通常有两种方式，基于可见光图像采集检测和基于红外图像采集检测。图像检测的过程一般包括以下几大步骤：一、区域分割：即从采集的图像中提取出人体目标区域；二、特征提取：提取出人体目标区域特征；三、目标识别：验证人体目标区域是否有人。

由于人体检测过程中，人体是动态的，而且姿态是随机多态的，外界光线对图像采集结果也有很大影响。因此，图像采集进行人体检测定位无疑会变得更加复杂。

5）被动式红外检测

被动式红外检测：通过感知人体红外热辐射从而进行人体检测。根据热辐射的定律及特点，任何物体，只要温度超过绝对零度，就会自发地向周围空间辐射红外线，随着温度不同，物体辐射红外线的峰值波长也会有所不同，人是恒温动物，其辐射红外线波长大约在10μm左右。这种方式不用感知系统发射信号，隐蔽性较高。

热释电红外传感器是在热释电效应的理论基础上研究出来的。随温度改变，介质的极化强度发生改变，电荷由于失去平衡，从而被释放出来，这就是热释电效应。利用热释电效应，热释电红外传感器可以将物体的红外热辐射转换成电能，从而对热源进行检测。在不接触人体目标的情况下，热释电红外传感器便可以检测出目标的红外辐射，对于运动人体，不仅探测灵敏度高，而且使用环境没有过多限制，在使用过程中也不易被发现，几乎不受外界光线影响^[6,7,8]。

热释电传感器在人体检测识别技术方面的应用，国内的研究起步较晚，目前利用热释电传感器排除干扰源并成功进行人体目标识别的技术尚还不是很成熟。到目前依然没有很好地研究出热释电红外传感器的模拟电压信号的信息，限制了热释电传感器的开发^[9,10，11]。

2011年，Linhong Wang通过分析单个的热释电红外传感器的采集数据，有效地识别出了人体目标红外辐射信号，避免了其他热源干扰，最高识别率达到了89.1%^[12,13]；

2012年，Weiguo Gong针对各种不同热源，提取出其对应的热释电信号AR系数，从而有效地区分出了人体与非人体，最高识别率达到了94.6%^[14,15]。

在实际应用中，由于其他干扰热源对热释电红外传感器的干扰影响，导致传感器探测人体过程中识别率很低。因此，红外热源的分类识别，对于热释电人体检测技术研究有着重大意义。

而在移动机器人的应用领域，国内虽然研究起步较晚，但是在国家对科技项目的大力支持下，各大高校或者研究机构比如清华大学、中科院自动化研究所等研究机构都开展了针对移动机器人的相关研究，在人体检测方面主要基于视觉及图像，应用于灾难中的人体搜救等。

1.4 章节内容安排

论文主要针对移动机器人在家居安防中的应用，对人体侵入感知、定位进行理论设计。论文的内容及结构安排如下：

1. 论文绪论，主要介绍论文研究课题的背景意义及国内外研究现状；
2. 总体方案设计，主要介绍移动机器人人体侵入感知的设计方案，包括人体检测、人体定位等；
3. 介绍系统硬件模块设计及选型，主要分析硬件模块的功能及设计原理；
4. 移动机器人硬件编程的程序设计流程，主要根据需求设计各模块间的数据传输与控制以及程序设计思路；

第五章课题研究及方案设计的总结。

第2章 总体方案设计

在这一章节中，主要针对整个机器人人体侵入感知系统进行总体的方案设计。课题主要是研究人体的检测、定位以及追踪，为了方便分析研究，便于建立系统模型，设计方案尽可能简化环境中机器人可能遇到的诸多复杂情形，比如障碍物、热源干扰等干扰因素。

课题设计的移动机器人人体入侵感知系统主要由以下几大模块组成：单片机、热释电红外传感器、步进电机、声音传感器阵列。

方案主要由三部分组成：目标定位、人体检测及目标趋近。

2.1 待测目标定位方案

2.1.1被动式红外定位

首先，利用单片机持续给步进电机输出固定频率的脉冲信号，使步进电机以固定角速度带动热释电红外传感器向固定方向旋转。热释电红外传感器初始状态时扫描方向为移动机器人正前方，即与移动机器人正前方的相对角度为0°。当热释电红外传感器的检测边缘检测到目标人体时，可以通过脉冲信号的发送频率以及电机转动时间计算出热释电红外传感器检测边缘与移动机器人正前方方向的相对角度，从而得出目标人体的方位。热释电红外传感器的检测边缘检测到目标人体时，热释电红外传感器输出端将输出一高电平，将这一电平信号发送给机器人核心控制器即单片机，然后单片机控制超声波模块进行测距，超声波模块的前方始终与热释电红外传感器的检测边缘在同一直线上，即沿着热释电红外传感器的检测边缘发送超声波信号，采集距离数据。至此，获得了目标人体与移动机器人的相对位置数据，将这一数据发送给单片机，然后就可以利用这一数据信息驱动移动机器人对目标人体的定位和追踪了。

假设步进电机的步进角为 ，单片机向步进电机发送频率为的脉冲信号，那么，有：

步进电机转动的角速度为：

（2-1）

那么步进电机转动一周所花的时间，即周期为：

（2-2）

假设热释电红外传感器的检测边缘在电机转动后的时间后检测到目标人体，那么此时热释电红外传感器检测边缘相对于移动机器人正前方的轴线的相对角度为初始角度（）与电机相对移动机器人正前方轴线转动角度（）之和，用表示，即：

（2-3）

当0lt;lt;时：

（2-4）

其中，为单片机向步进电机发送的脉冲信号的频率，为步进电机的步进角。将（2-4）代入（2-3），得到：