基于网络的多机器人遥操作系统中的人机交互研究.pdf

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1、文章编号:1002?0446(2007)06?0513?07基于网络的多机器人遥操作系统中的人机交互研究*郑 伟1,2,王越超1(1.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室,辽宁 沈阳?100016;?2.中国科学院研究生院,北京?100049)摘?要:针对基于网络的智能机器人遥操作系统中人机交互的主要难点和现有方法的不足,结合基于网络的多机器人遥操作系统的特点,应用多模式控制的方法丰富了操作者与机器人系统的交互途径,提高了操作效率.在此基础上,为解决网络时延给多机器人遥操作系统中的人机交互带来的问题,提出了一种带有时间标记的基于事件的方法,在保证系统稳定运行的同时提高了系统的效率和性能

2、.实验证明了所提方法的有效性和优越性.关键词:多机器人遥操作;人机交互;时间标记;基于事件的方法中图分类号:?TP24?文献标识码:?AOn Human?Robot Interaction in the Network?BasedM ulti?Robot Teleoperation Syste mZHENGW ei1,2,WANG Yue?chao1(1.RoboticsLaboratory,Shenyang Institute of Automation,ChineseA cade my of Sciences,Shenyang 110016,China;2.Graduate School

3、of the ChineseA cade my of Sciences,Beijing 100049,China)?Abstract:There aremany difficulties in human?robot interaction in the network?based intelligent robot teleoperation sys?te m,and all the current approaches have their deficiencies.Based on the characteristics ofnetwork?based multi?robot tele?

4、operation syste m,amulti?mode controlmethod is applied to enhance the interaction bet ween the operator and the robot sys?te m and to i mprove the efficiency of interaction.Then in order to solve the proble ms brought by the network latency in theinteraction,an event?based approachw ith ti memarks i

5、spresented,which can guarantee system stability and i mprove syste mefficiency and perfor mance.Experi ments prove the validity and advantages of the presentedmethods.?K eywords:multi?robot teleoperation;human?robot interaction;ti me mark;event?based approach1?引言(Introduction)多机器人系统通过协调与合作可以完成单机器人难以

6、完成的复杂任务并且具有更好的灵活性、容错性和环境适应性 1.然而,在复杂环境下多机器人系统很难完全自主地进行工作,因此有必要引进人的操作,利用人的智能来弥补机器人自主性的不足 2,3.在多机器人系统中结合网络遥操作技术,以网络为媒介将人的智能与机器人的智能结合起来,将大大拓展多机器人系统在复杂环境下的应用 4.多机器人系统的局部智能和自主性减轻了网络时延对遥操作系统稳定性的影响,但是操作者与机器人之间的交互也变得困难 5.目前,许多学者都致力于研究人与智能机器人系统的交互,并提出了各种协作控制的方法 6 9.这些研究主要集中于在传统的监督式控制方法的基础上,使人的命令能够更直接地参与到机器人系

7、统的规划和运动当中.这些研究在一定程度上增强了人机系统的交互能力,但是对于遥操作网络多机器人系统,仍然有许多不足.首先,这些方法中操作者与机器人系统的交互方式比较单一.复杂的智能机器人系统通常具有多个层次的能力,如决策能力、行为能力、动作能力等,系统操作者如果希望与机器人系统实现良好的交互,就需要在不同层次上用不同的控制方法对机器人系统进行操作和控制.其次,已有的方法对于网络条件下时延对人机交互的影响没有进行深入研究.机器人的?第 29卷第 6期?2007年 11月机器人?ROBOTVo.l 29,No.6?Nov.,2007*基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(60334010).收稿日

8、期:2007-01-08局部自主性虽然可以缓解时延对系统稳定性的影响并保证系统的安全性,但是当操作者根据反馈调整机器人系统的行为时,时延对操作效率和命令的适用性都会产生影响,从而影响系统中人机交互的效率和系统的实时性能.针对上述问题,本文将应用多模式控制方法丰富操作者与多机器人系统的交互途径,并提出一种带有时间标记的基于事件的方法以解决时延对网络多机器人遥操作系统中人机交互的影响.2?多模式交互(M ulti?mode interaction)我们已经建立了基于网络的多机器人遥操作系统的结构 4.在该结构中,系统被划分为四层,由低到高分别为执行层、协调层、组织层和交互层,每一层都有各自的功能并

9、且为高层提供功能接口.网络位于协调层和组织层之间,这样远端系统既具有一定的智能性又不会过于复杂.执行层引入基于行为的概念,每个机器人都能够执行一系列封装了机器人动态特性的基本行为,同时传感器探测机器人的状态信息和环境信息并将这些信息反馈给其他三层.协调层根据组织层产生的角色为每个机器人产生合适的行为,同时根据传感器信息探测障碍物并产生反应行为以保证系统的安全.组织层引入角色和角色动态分配的概念,根据操作者选择的策略和传感器信息分析任务执行的情况,为每个机器人产生角色并送到协调层.交互层则为人机交互提供多通道人机接口.考虑网络条件下系统中的人机交互,我们对系统结构进行了进一步完善,如图 1所示.

10、在系统结构中,交互层通过多通道人机接口来实现操作者与机器人系统之间的交互.在多通道人机接口中我们应用多模式控制来增强操作者与机器人系统之间的交互.多模式控制指利用多种控制反馈信息并据此使用多种控制方法对机器人系统进行操作,实现对多机器人系统的操作.由图 1可以看到,策略设定、角色设定和行为控制共同构成了基于网络的多机器人遥操作系统的多模式控制命令接口.操作者首先可以在组织层的策略库中设定策略将自己的意图传递给机器人系统,这时操作者发布的仅为高层的策略命令.当操作者希望通过直接设定机器人角色来控制机器人系统时,可以通过角色设定模块直接设定机器人的角色并交由协调层处理以产生机器人的行为.这样,操作

11、者可以根据自己的判断直接改变组织层动态分配的角色.对于未由操作者设定角色的机器人,其角色仍由组织层动态分配,但是其分配结果受到已由操作者设定角色的机器人的影响.更进一步,操作者还可以在机器人遇到无法处理的问题时或者是希望直接控制机器人时,通过行为控制接口直接控制机器人的具体行为,此时操作者只能操作系统中的一个机器人,其他机器人的角色和行为则由组织层和协调层动态分配和决定,其行为的产生受到已由操作者直接控制的机器人的行为的影响.图 1?基于网络的多机器人遥操作系统框图F ig.1?Architecture of net work?basedmulti?robotteleoperation sys

12、te m?另一方面,对应于不同的控制模式,操作者的判断依据有差别,因而反馈信息也应当有差别.除了机器人的位姿信息,操作者设定策略时,得到的反馈信息是当前各机器人的角色,设定角色时得到当前各机器人的行为,而直接控制机器人行为时则得到机器人的速度和角速度.图 1中虚线箭头表示多模式命令接口对显示给操作者的反馈信息的影响.多模式控制接口使得操作者能够对系统结构中的不同功能层次施加影响,从而使得操作者的命令和操作具有了最大的灵活性.下面我们将讨论网络时延对操作者和机器人系统的交互的影响和解决方法.3?带有时间标记的基于事件的方法(Event?based approach with ti m emark

13、s)3.1?基于网络的多机器人遥操作中基于事件的方法基于网络的机器人遥操作系统中,网络时延给514?机?器?人2007年 11月?系统的稳定性、透明性和同步性等带来了许多新的困难 10,11.基于事件的方法引入了非时间参量,从而避开了使用时间参量时网络时延对系统造成的影响,可以保证以随机时延网络作为通信介质的网络控制系统的稳定性.图 2为基于事件的方法在网络控制系统中应用的基本结构.图 2?基于事件的方法的网络控制系统的基本结构F ig.2?Configuration ofNCS in event?based methodology?文 12证明了下面的定理:定理:如果原始的机器人动态系统(没

14、有远程操作者或控制器)是随时间 t渐近稳定的,非时间参量 s=?(y)是时间 t的非减函数(单调增函数),则系统在非时间参量 s下是稳定的(渐近稳定的).该定理说明,在使用基于事件的方法的机器人系统中,只要原始的机器人系统(不必考虑操作者和网络)是时间参量下稳定的,则只要选取的非时间参量是时间的非减函数,即可保证整个遥操作系统的稳定性.在建立的基于网络的多机器人遥操作系统结构模型中,我们选择交互层产生的命令(设定的策略、角色或者直接给定的行为)的个数为事件 s,即如果当前交互层产生的是第 n个命令,那么事件就是n.这样选取事件直观简单,不会给操作者造成过多的负担,并且显然命令数不可能随时间减少

15、,因而可以确保系统的稳定性而不必考虑网络随机时延的影响.这样我们的网络多机器人遥操作系统中的命令和反馈都可以表示为事件 s的函数.图 3是基于事件的方法应用于网络多机器人遥操作系统的结构示意图,其中,C(s)为操作命令向量,R(s)为多机器人系统的角色向量,B(s)为多机器人的行为向量,Y(s)为多机器人系统的输出,I(s)为系统的传感器信息,F(s)为反馈给操作者的信息.图 3?基于事件的网络多机器人遥操作系统示意图Fig.3?Sketch of network?basedmulti?robotteleoperation syste m using event?basedmethod?然而,

16、在这样的系统中,事件之间的时延仍然存在,机器人接到新的事件命令,在控制周期内执行,反馈传感器信息,然后等待下一个事件命令的到达,整个系统的效率由此降低并且有可能出现抖动.多机器人遥操作系统的局部自主能力使得新的事件未到达时机器人系统能够连续运行,但也相应地带来了人机交互中事件同步性的问题,即系统的自主运行使得操作者在主端发布的命令可能不再完全适合远端机器人系统执行,从而造成系统执行效率的降低.为此,我们提出了带有时间标记的基于事件的方法.3.2?带有时间标记的基于事件方法及其在人机交互中的应用设 s为事件参考,主端操作者在事件参考下发布命令 C(s)(协调层接收角色向量 R(s)或者执行层接收

17、行为向量 B(s),根据控制模式而定).从端多机器人系统设有计时器,可以记录系统运行的时刻,而比赛状态场景向量以时间 t为参量,记为H(t).设T?as为事件命令 C(s)到达时的时刻,T?cs为事件命令完成时的时刻,从端系统 反馈给主端 的信息为(H(Tcs),Tcs),其中 Tcs称为事件 s执行的时间标记,H(Tcs)为事件命令的执行状态场景.主端操作者根据从端反馈的执行状态反馈信息,发布事件命令C(s+1).事件命令C(s+1)是根据 Tcs时刻的场景H(Tcs)做出的,即二者之间具有函数关系:C(s+1)=f(H(Tcs)(1)?事件的产生和传输经历了网络反馈时延?1和网络正向时延?

18、2之后,到达从端机器人系统.由于从端机器人系统在时间参量下具有局部自主性,因此系统不必等待事件 s+1而继续运行,从而提高了遥操作系统的效率.但是,由此也带来了场景的改515?第 29卷第 6期郑 伟等:?基于网络的多机器人遥操作系统中的人机交互研究变,事件 s+1到达时的场景不再是 H(Tcs),而是H(Tas+1).场景的改变使得新的事件命令到达时已不能完全适应系统的需要,带来了交互同步性的问题.我们在系统中将上一事件 s的时间标记 Tcs随事件s+1 一起传输到从端机器人系统,得到事件之间的时延,从而为从端机器人系统根据事件命令和场景变化进行规划和运行提供方便.设事件之间的时延为?,则有

19、:?=Tas+1-Tcs(2)?系统在完成事件 s和执行 s+1之间的场景变化记为?Hss+1,则:?Hss+1=H(Tas+1)-H(Tcs)(3)?设从端机器人系统实际执行的命令为 C?(s+1),则:C?(s+1)=?(C(s+1),?Hss+1,?)(4)?式(4)表明,机器人系统实际执行的事件命令是根据操作者端的事件命令、场景状态的变化和时延得到的.系统执行命令 C?(s+1)后,得到场景:H(Tcs+1)=g(C?(s+1)(5)即实际执行的命令产生了完成命令后的场景.对于基于网络的多机器人遥操作系统,机器人系统的局部自主策略针对不同的场景类会动态分配给机器人不同的角色和行为 4,

20、这些角色和行为可以看作多机器 人局 部 自 主 系 统 规 划 产 生的 命 令,记 为C(H(t),表示与 H(t)同一类的场景下,局部自主系统规划产生的命令 4.这样,C?(s+1)可根据?Hss+1由 C(s+1)和 C(H(Tas+1)产生,从而使得机器人系统实际执行的命令综合了操作端的意图和局部自主决策两个方面.定义事件命令 C(s+1)的接受度函数为:?:(?Hss+1,?)?E(6)其中,E为命令接受向量,E=(e1,e2,?,en)T,ei表示第 i个机器人的新命令接受度,ei?0,1,n为机器人个数.则机器人系统接受的命令为:C?(s+1)=C(s+1)?diag(E)+C(

21、H(Tas+1)?diag(E-)(7)其中,diag(E)表示以 E 为对角线的对角矩阵.同时,利用得到的命令可以微调局部自主系统的策略.将与 H(Tas+1)同一类的场景状态下的自主策略更换为 C?(s+1),即令 C(H(Tas+1)=C?(s+1).这样系统就能够逐渐学习操作者的意图,提高自主能力.可以在局部自主的多机器人系统的执行层建立命令更新模块(见图 1)实现上述过程,并用如下算法过程表示:1)根据式(2)、(3)分别计算?和?Hss+12)根据?和?Hss+1计算 C(s+1)的接受度向量 E3)根据式(7)计算 C?(s+1)4)令 C(H(t)=C?(s+1)5)执行 C?

22、(s+1)采用上述带有时间标记的基于事件的方法,在网络遥操作多机器人系统的从端,多机器人系统可以根据上一事件命令的执行场景、当前工作状态场景和这期间的时延来修正当前的事件命令,使其能够保证多机器人系统的正常运行.通过时间标记,从端机器人系统可以根据主端事件命令在时间参考系下进行规划和运行,从而达到较好的系统性能.从这个角度来讲,带有时间标记的基于事件的方法将基于事件的方法与传统的基于时间的方法结合起来,主端操作者基于事件参考发布事件命令,而从端机器人系统在执行事件命令时则可以基于时间参考进行规划和运行.采用带有时间标记的基于事件的方法,我们可以充分利用多机器人系统的局部智能和局部自主性来提高基

23、于网络的多机器人遥操作系统的人机交互和任务执行的效率,同时保证事件的延迟不会破坏系统的性能和安全性.上述方法的框图可由图 4表示.图 4?带有时间标记的基于事件的方法Fig.4?Event?basedmethod with ti me marks516?机?器?人2007年 11月?4?实验与分析(Experiments and analysis)4.1?实验系统及方法应用建立了一个 3对 3的基于 Internet的遥操作足球机器人系统作为实验系统 13,并根据网络多机器人遥操作系统结构进行了进一步开发,使得单操作者可以操作整个机器人足球队进行比赛 4.系统结构如图 5所示.图 5?基于互联

24、网的遥操作足球机器人系统F ig.5?Internet?based tele?robot soccer syste m?遥操作机器人足球系统的多模式命令接口由比赛策略选择、机器人角色设定和机器人行为控制三部分组成.比赛策略选择接口在客户操作界面上实现,通过选择列表框中的策略,操作者确定比赛状态空间中自己的意图 M,机器人根据比赛场景和操作者的意图策略来决定自己的行为.M 的值包括 m ain?ly attack、mainly defense和 attack?defense balanced,不同的M 会影响机器人角色的动态分配和行为 4.操作者通过比赛策略接口控制机器人时,界面上显示各机器人的

25、当前角色.机器人角色的设定和机器人行为控制接口通过三自由度多按钮游戏杆实现.通过游戏杆按钮获得对机器人系统中某个机器人的控制权,然后通过另一个按钮决定设定角色还是控制机器人行为.如果是设定角色,则通过视点帽设定机器人的角色,如果是控制行为,则利用游戏杆的 y 轴和 x 轴直接控制机器人的移动和转动,并通过视点帽控制机器人的射门、追击、解围和阻截四个基本行为.操作者通过角色设定接口控制机器人时,界面上将显示当前各机器人被设定的角色和行为;而操作者通过行为控制接口控制机器人时,界面上显示机器人当前的速度和角速度的等级以及操作者发布的机器人的行为.在构建系统时,我们可以在服务器程序一端记录多机器人系

26、统的运行时间,并对接到操作端事件命令的时间点和反馈执行状态之前的时间点进行采样,并将后者作为当前事件的时间标记反馈到客户端,客户端发布命令时将上一事件的时间标记随命令一起发送到服务器端.这样就实现了时间标记在网络足球机器人系统中的定义和传递.比赛状态场景 H 可用 来表示,其中 d表示球到对方球门的距离,l表示对方球门向量,A 表示控球状态,向量 P表示本方机器人的踢球系数 4.从上一节的讨论中可以看出,有了比赛状态场景,只要根据系统特点具体实现式(6)中新命令的接受度函数,就可以实现上一节所定义的算法,从而实现带有时间标记的基于事件的方法在基于网络的机器人足球系统中的应用.设事件命令 s的时

27、间标记为 Tcs,则由事件 s产生的比赛状态场景为 H(Tcs)=.事件 s+1到达从端时的时刻为 Tas+1,则此时比赛状态场景为 H(Tas+1)=.二者之间的时延?可由式(2)求得.比赛状态场景的改变,主要是机器人之间相对位姿的改变、球的位置的改变和与对方争夺控球权形式的改变,三者通过踢球系数向量 P、球到对方球门的距离 d 和控球有利距离 A 表示,而球门向量 l在动态坐标系中的改变主要为决策提供方便,实际上球门在全局坐标系下是固定的,因而在设计接受度函数时可作为冗余信息.因此,综合上述考虑,得到接受度函数为:E=sgn(?/?)I-(a Pcs-Pas+1+b dcs-dcs+1I+

28、c Acs-Acs+1I)(8)其中,?为接受阈值常量,I为单位向量,P-P?表示向量相减后对每一分量取绝对值.a、b、c为场景改变的影响系数,sgn为符号函数,定义为:sgn(x)=1?x 00?x?0(9)?式(8)表明,对于每一个机器人,当比赛场景状态变化小于阈值?/?时,该机器人将接受新的事件命令,而阈值?/?表明,随着时延的增大,机器人将倾向于不采用新的事件命令.结合式(7)、(8)即可得到系统实际执行的命令 C?(s+1).我们在系统中建立了命令更新模块并实现了上一节定义的算法,其中用于判定新的事件命令产生的行为是否被机器517?第 29卷第 6期郑 伟等:?基于网络的多机器人遥操

29、作系统中的人机交互研究人接受的接受度函数是命令更新模块的核心.4.2?实验结果与分析令一队足球机器人在对方机器人静止的情况下,从起始位置开球,完成一次射门.分别采用策略设定(attack?defense balanced)、角色设定(设定 1号机器人的角色为进攻)、直接控制(控制 1号机器人)和多模式控制接口进行操作,每种方法重复实验 15次.图 6为操作时间变化的比较.图 6?操作时间比较Fig.6?Co mparison of operation ti me?由图 6可以看出,策略设定和角色设定方法由于只利用了机器人局部智能,且比赛场景和操作者意图没有变化,因此操作时间大致没有变化.而使用

30、直接控制机器人方法和多模式控制方法,随着实验次数的增加,操作者经验的积累,操作时间呈减少的趋势并最终稳定在一个时间值左右.在使用多模式控制方法时,操作者首先使用策略设定方法控制机器人球队运动和开球,此后操作者可以根据开球后机器人的位姿情况,设定 2号机器人为进攻角色,并选择合适的时机直接控制 2号机器人完成跑动射门.这一过程可以通过游戏杆的按键切换方便地完成.从图 6可以看出,使用多模式控制接口,操作者可以结合自己对比赛的判断选择机器人的最佳射门点和射门时机,在操作熟练的情况下可以缩短操作时间.表 1比较了各种方法的射门成功率.策略设定方法中,由于系统能够根据比赛状态动态分配各机器人的角色和行

31、为,因而具有较高的射门成功率.角色设定方法中,直接设定了 1号机器人为进攻角色,但是实际情况下,开球后,1号机器人并不是最适合进攻的机器人,因此射门的角度和时机都较差,成功率较低;行为控制方法中,1号机器人的行为由操作者直接控制,射门成功率与操作者的经验和操作能力直接相关;而多模式操作法提供了操作的灵活性,使得操作者可以在策略设定的基础上调节适合射门的机器人的角色和射门位姿,从而进一步提高了射门成功率.表 1?操作效率比较Table 1?Com parison of operation efficiency操作方法策略设定角色设定行为控制多模式控制射门成功次数6358成功率40%20%33%5

32、3%?综上所述,多模式控制既可以缩短操作者的操作时间,又可以提高射门成功率,可以说,多模式方法提高了人与机器人系统之间交互的效率,从而提高了遥操作系统的性能.在带有时间标记的基于事件方法的机器人系统中,我们取?=0?2,a=10,b=3,c=3,时延?的单位为 ms,操作端 采用策 略设定(attack?defense bal?anced)控制模式控制蓝队机器人,在对方机器人静止的情况下从起始位置完成开球,并记录这一过程中机器人的运动轨迹.图 7比较了实验过程中机器人接收到的命令的期望中心轨迹曲线和执行更新命令的实际中心轨迹曲线.图 7?实际轨迹与期望轨迹的比较Fig.7?Co mpariso

33、n of actual trace with desired trace?由图 7可以看出,完成开球的 2号机器人基本接受了操作端的所有事件命令,实际轨迹与期望轨迹重合.3号机器人的轨迹也基本与期望轨迹重合,但是其轨迹的终点与期望轨迹不同,即 3号机器人的运动过程与期望过程实际不同,其运动的最终结果离球点较近,更倾向于靠近开球机器人进行协同保护.与期望轨迹相差较大的是 1号机器人,其运行轨迹比期望轨迹离 2号机器人的轨迹要远一些,而运动轨迹终点与期望终点大致相同.这表明在有时间标记的基于事件的方法下,1号机器人在到达期望518?机?器?人2007年 11月?位置的同时可以更好地保持与 2号机器

34、人的距离,从而避免可能出现的冲突和碰撞.机器人的运动轨迹与期望轨迹的比较表明,采用带有时间标记的基于事件的方法,机器人在执行操作端的意图时更能够适应场景变化的情况.由此可见,采用带有时间标记的基于事件的方法可以在事件传输延迟较大时,解决场景变化过大带来的事件命令适用性问题,提高系统的效率和性能.5?结论(Conclusion)本文在基于网络的多机器人系统中使用多模式控制丰富了操作者和机器人系统之间的交互途径,使得操作者对多机器人系统的操作具有了灵活性.在此基础上针对网络时延的影响,提出了带有时间标记的基于事件的方法,通过时间标记在基于事件的网络多机器人遥操作系统中结合了传统的基于时间的控制方法

35、,达到了人与机器人系统之间的智能交互.通过在基于互联网的机器人足球实验系统上的应用和实验,验证了多模式接口对操作者与机器人系统交互的帮助以及带有时间标记的基于事件的方法对人机交互效率和系统性能的提高,证明了所提出的方法在基于网络的多机器人遥操作系统的人机交互中的有效性和优越性.参考文献?(References)1熊举峰,谭冠政,盘辉.多机器人系统的研究现状 J.计算机工程与应用,2005,41(30):28-30,45.2Nakamura A,Kakita S,AraiT,et al.M ultiple mobile robot oper?ation by hu manA.Proceeding

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