基于LFAODV路由传输的多动物机器人控制技术

动物机器人在反恐、侦查、定点清除、危险环境搜救等方面具有明显的应用价值，但是也存在生物体本身的不确定性和无线传输的局限性等问题。为了提高动物机器人作业的成功率，我们提出了动物机器人"群"的概念，通过多个动物机器人之间的协调和合作，有效避免单个机器人因其生物特性导致的任务失败。同时，通过多个机器人组成的无线传感网络，解决动物机器人在大范围、复杂环境下的通信问题。本项目针对传统路由协议在动物机器人应用方面的不适应性，提出LFAODV路由发现方法，保证了多动物机器人之间数据传输的可靠性和高效率；综合两种定位机制的优点，提出TDOA-RSSI定位方法，为动物机器人路径规划提供前提条件；最后，针对动物机器人行为习惯及运动特性，设计了相应的路径规划和自主编队算法，从而自主性优化网络的拓扑结构，为发展动物机器人应用提供理论基础及技术可能；本项目预计成果可扩展到物联网领域的定位、导航等关键性技术的研究。

国家自然科学基金青年科学基金项目“基于LFAODV路由传输的多动物机器人控制技术”项目运行时间为2012.1至2014.12，依据项目目标，计划基本完成。项目执行过程中成功建立了无线人工导航的动物机器人模型，项目组分别采用CC2430芯片作为动物机器人核心芯片，在硬件设计上集系统的通信模块、刺激模块、控制模块于一体，并且尝试制作基于无源控制的动物机器人节点，其相对于传统的动物机器人，具有体积小，重量轻，功耗低等优势，有利于提高动物机器人活动的灵敏性，降低动物机器人在运动中的不适感。其中老鼠机器人节点设计已经申请了实用新型专利，在射频识别和能量采集方面具备很好的应用前景和推广价值。软件上参考了开源的ZigBee协议栈msstatePAN,并结合了Small RTOS操作系统，使整个协议栈的实时性和可靠性都有了大幅的提高。课题组结合了两种传统的路由算法树形路由（Tree Routing，TR）和距离矢量路由协议（ Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing，AODV）的特点,提出了LFAODV路由技术，解决了无线传感网络中常见的通信时延和通信带宽的矛盾，减少路由发现代价。利用CC2431的无线定位引擎功能，通过基于RSSI的定位方法，组成星型网络实时确定实验动物机器人的位置，根据判断函数调整控制器产生的控制信号刺激动物机器人的运动行为，最终实现了分别在简单环境和复杂环境下对老鼠机器人的路径规划。