基于DragonBoard 410c的家庭智能环保卫士——（13）融合多数据处理的运动控制

     

        在获取环境数据和地图路径规划信息后，就可以根据这些数据来实现对家庭环保卫士底盘的控制，本期blog将向大家介绍如何实现对家庭环保机器人的智能控制，这里控制过程中主要是从数据库中搜索得到网格地图位置中的环境信息，然后根据环境信息进行决策，最终根据决策结果确定目标位置并调用路径搜索模块实现路径查找，得出机器人路径，最后根据机器人路径控制机器人行走。

       具体的控制实现中，主要是采用了环境综合指数和当前的环境参数作为控制决策参数，这些参数被输入到控制决策模块中，控制决策模块根据这些参数得出相应的决策信息，最后得到目标位置，最终路径规划模块根据目标位置规划路径计算得到当前机器人的行走路径，具体的控制模型如下图1所示。

图1 融合多数据处理的运动控制模型

       在上述模型中，其核心是路径决策模块，其根据当前环境中的综合指数去确定是否将该位置设置为目标位置，通过设置阈值，判断综合指数是否低于阈值，如果低于阈值就将其加入到预定目标队列中，进一步读取该位置的其他环境参数信息，根据每个环节参数的阈值确定是否将该位置加入到目标位置队列中，被加入到目标队列的位置都将是建议环保机器人进行巡逻的位置，根据目标队列位置列表，系统调用路径规划模块生成路径，该路径会包含所有的目标位置，机器人根据该路径行走就可以对目标队列中的所有位置进行巡检，检测到有环境参数异常进行报警，并且根据相应的参数值和预定设置启动净化设备对当前位置进行净化，具体控制流程如下图2所示。

       

图2 路径决策模块运行流程

       根据上述路径决策模块，机器人路径规划模块可以实时的获取当前需要巡检的最佳目标路径，进而实现对环境中的污染比较重和历史环境参数比较差的地方加强巡逻和净化，这样可以极大的节约资源，让家庭环保卫士时刻守护最需要守护的室内位置，并且根据自动的开启和关闭净化器，可以达到按需求净化的目的。

     以上是整个融合多数据处理的运动控制实现原理和流程，在后期blog中将进一步介绍如何在dragonboard 410c平台上采用python脚本来实现该模块。