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引 言
隨著微機(jī)電技術(shù)、低功耗嵌入式技術(shù)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展，具有感知能力、計(jì)算能力和無線通信能力的微型傳感器得到了廣泛的應(yīng)用。這些由無線微型傳感器組成的傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠協(xié)作地實(shí)時(shí)監(jiān)測、感知和采集網(wǎng)絡(luò)分布區(qū)域內(nèi)的各種環(huán)境或檢測對象的信息，并對這些信息進(jìn)行處理，傳送到需要這些信息的用戶。這便是被美國商業(yè)周刊認(rèn)定的21世紀(jì)最具影響力的21項(xiàng)技術(shù)之一——無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network，WSN)。
在一個(gè)20層樓高、有著上千個(gè)房間的龐大醫(yī)院中，一位剛進(jìn)入大樓的坐在智能車中的老年人或殘障病人，如何可以輕松地到達(dá)自己要去的房間?我們正在嘗試為這樣的需求提供一種不需要外界干預(yù)的“室內(nèi)自動導(dǎo)航系統(tǒng)”——稱為“無線復(fù)眼系統(tǒng)(Wireless MOSaic Eyes，WiME)”。概括地講，它是一個(gè)基于生物行為啟發(fā)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，通過空中大量分布的無線節(jié)點(diǎn)對智能車提供行為控制，因此是一個(gè)采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)。
WiME涉及兩個(gè)路由問題：一個(gè)是在地理空間的機(jī)器人路徑規(guī)劃，另一個(gè)是在分散的通信節(jié)點(diǎn)之間的信息通信路由。復(fù)眼可以作為機(jī)器人導(dǎo)航過程中的電子燈塔；無線復(fù)眼網(wǎng)絡(luò)可以被認(rèn)為是上海衛(wèi)星電視描述地理空間的一個(gè)拓?fù)鋱D、地理路徑規(guī)劃，也可以被簡化為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D中的路徑規(guī)劃。因此在WiME中，空間路徑規(guī)劃和信息通信路由可以以完全相同的方式工作，而路徑規(guī)劃將根據(jù)各分散節(jié)點(diǎn)的語義定義為基礎(chǔ)。
為了在WiME這樣一個(gè)采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)完整地圖的機(jī)器人導(dǎo)航，本設(shè)計(jì)使用一種單步方向查詢的路徑存儲和查詢系統(tǒng)。為了進(jìn)一步減小資源有限的無線傳感器節(jié)點(diǎn)中的路徑信息的數(shù)據(jù)量，在WiME的設(shè)計(jì)中對每一個(gè)分組使用Bloom Filter來壓縮存儲。另外，由于路徑信息可能是動態(tài)建立的，為了滿足頻繁修改的要求，將每個(gè)子表設(shè)計(jì)為計(jì)數(shù)型Bloom Filter。
2 WiME系統(tǒng)
2.1 WiME的生物啟發(fā)
自主機(jī)器人通常都配備有傳感器，能夠感知環(huán)境并自主移動，其配備的傳感器可以認(rèn)為是機(jī)器人的器官，它們所感知到的信息由機(jī)載電腦集中處理。這種集中構(gòu)架面臨如下三大問題：傳感器處理過程在真實(shí)環(huán)境中不魯棒；在動態(tài)環(huán)境中，處理算法的計(jì)算量大；在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中理解場景十分困難。
然而，與脊椎動物的眼睛相比，更低級的昆蟲的眼睛是極具創(chuàng)造性和多樣性的。生物學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，一些昆蟲可以用很小的神經(jīng)系統(tǒng)來處理上萬只小眼的信息。狼蛛復(fù)眼中的單眼功能不盡相同，一些用以提供前向視覺，而其他的則用來探測和提供周邊的視覺信息，這些視覺信號傳遞到大腦后可以融合并完成移動檢測、距離估計(jì)、運(yùn)動控制等。因此，通過分布式功能劃分和適當(dāng)?shù)膫鞲衅髀酚桑瑥?fù)眼的信息處理機(jī)制的效率可以很高。
受此啟發(fā)，建立WiME這樣一個(gè)基于無線復(fù)眼網(wǎng)絡(luò)的智能環(huán)境。其中，各單眼將由低分辨率的視覺傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，通過IEEE 802.15.4協(xié)議通信并組織形成環(huán)境神經(jīng)系統(tǒng)；通過探索仿生技術(shù)和算法，以支持無線復(fù)眼系統(tǒng)的智能信息處理(包括路徑規(guī)劃、行為協(xié)調(diào)、傳感器融合和路由等)以及視覺伺服。在WiME中，每個(gè)單眼都提供有明確的語義(定位信息和行為集)，而它們的拓?fù)溥B接將采用行為網(wǎng)絡(luò)來隱式建立；行為將通過能量累積所產(chǎn)生的事件進(jìn)行激發(fā)。節(jié)點(diǎn)之間的連接包含了信息融合和路由的條件概率信息；機(jī)器人的導(dǎo)航將建立在具有明確語義的傳感器拓?fù)鋱D的基礎(chǔ)之上，而不是建立在非結(jié)構(gòu)的地理環(huán)境之上。
2.2 WiME的設(shè)計(jì)目標(biāo)
(1)基于無線通信的分布式復(fù)眼
以無線傳感器網(wǎng)絡(luò)為連接機(jī)制，將具有高運(yùn)算量和大數(shù)據(jù)量特征的局部視覺信息以具有明確語義概念的形式實(shí)現(xiàn)通信連接，完成低通信帶寬的視覺協(xié)同。
(2)基于語義和信息全息的路由算法
該算法是一個(gè)針對用戶詢問的最優(yōu)路徑搜索算法。路由算法應(yīng)充分考慮查詢語義，采用信息全息編碼方式壓縮可能查詢和全局路由表，最終實(shí)現(xiàn)快速尋優(yōu)。這也是昆蟲復(fù)眼信息流分布的具體體現(xiàn)。
(3)生物啟發(fā)的分布式行為協(xié)調(diào)
由于本研究將眾多運(yùn)動行為分布在整個(gè)復(fù)眼系統(tǒng)中，機(jī)器人導(dǎo)航控制將面臨如何和諧地組織與激發(fā)行為。本研究將由生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啟發(fā)，探索脈沖(spike)激勵(lì)的動作組織方式，以實(shí)現(xiàn)具有目標(biāo)驅(qū)動和及時(shí)響應(yīng)特性的行為控制網(wǎng)絡(luò)。
2.3 無線復(fù)眼系統(tǒng)中的單視神經(jīng)元的設(shè)計(jì)
①基礎(chǔ)運(yùn)動檢測器(EMD)。以生物視覺所特有的基礎(chǔ)運(yùn)動檢測器(EMD)為藍(lán)圖，將低分辨率并可隨機(jī)讀取的CMOS視覺傳感器作為視網(wǎng)膜，與無線模塊連接構(gòu)成系統(tǒng)單眼。
②低分辨率圖像的語義提取。實(shí)時(shí)圖像語義提取的內(nèi)容包括：低分辨率的特征提取，包括顏色、紋理和區(qū)域形狀；融合紋理、顏色和形狀特征并給出解釋；區(qū)域分割和空間分析。這部分將采用降分辨率技術(shù)，通過并行運(yùn)算與FPGA實(shí)現(xiàn)相結(jié)合，減少計(jì)算代價(jià)并把算法應(yīng)用到分布式視覺融合中。
③對象跟蹤和模式識別。
④無線傳感器節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)一方面通過外圍電路與EMD相連，另一方面通過IEEE 802.15.4協(xié)議的接收器與其他復(fù)眼及機(jī)器人進(jìn)行通信，從而提供復(fù)眼神經(jīng)系統(tǒng)的信道；同時(shí)，復(fù)眼信息的融合與行為序列的產(chǎn)生這樣的運(yùn)算也要在節(jié)點(diǎn)上完成。
3 路由方式的選擇
所有的機(jī)器人導(dǎo)航都需要解決這樣的一個(gè)問題：機(jī)器人如何獲知通往目的地的道路。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，無線節(jié)點(diǎn)之間的信息通信路由也是一個(gè)首先要解決的問題。如前所述，由于地理信息固定，在WiME中空間路徑規(guī)劃和信息通信路由完全可以以相同的方式工作。因此下面以路徑規(guī)劃來說明這樣一個(gè)路由存儲和查詢方式的選擇問題。
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，無線節(jié)點(diǎn)由于能量受限，采用的是低功耗嵌入式處理器，其計(jì)算能力和存儲空間都有限。WiME也不例外，一般無法直接存儲路徑信息或者將地圖信息存儲在節(jié)點(diǎn)上從而在需要時(shí)計(jì)算出最優(yōu)路徑。為此，首先考慮下面的4種方法。
方法1：作為一種常用的方法，可以查詢整個(gè)地圖的路徑信息。由于房間數(shù)n眾多(認(rèn)為n不小于1000)，路徑數(shù)據(jù)巨大(存在n(n-1)／2條路徑)，這樣的地圖可以由1臺或多臺主服務(wù)器提供。任何一個(gè)無線節(jié)點(diǎn)或鄰近的有限多個(gè)節(jié)點(diǎn)都滿足不了這樣的存儲量。一個(gè)自然的方法是將全局地圖存儲到服務(wù)器上，機(jī)器人終端在必要時(shí)從服務(wù)器上下載路徑信息。這類似于GPS設(shè)備的工作方式。
方法2：根據(jù)使用的廣播式無線路由通信協(xié)議，建立一條到目標(biāo)點(diǎn)的無線通信鏈路，并利用建立的這條通信線路作為地理導(dǎo)航線路。
方法3：利用動態(tài)路徑規(guī)劃的思想，每個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲與自身相關(guān)的一定范圍內(nèi)的地理信息，并生成最優(yōu)路徑信息。
方法4：每個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲全局節(jié)點(diǎn)分布的地理信息和連接關(guān)系，在需要時(shí)與臨近的節(jié)點(diǎn)協(xié)同計(jì)算出最優(yōu)路徑。這是借鑒了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中分布式計(jì)算的概念。
每種方法各有其優(yōu)劣。第1種方法修改容易，增加或刪除節(jié)點(diǎn)只需要在主服務(wù)器端更新。第2種方法不需要事先知道節(jié)點(diǎn)的地理位置信息，整個(gè)路徑信息是動態(tài)建立和修改的。第3種方法可以隨著道路情況動態(tài)調(diào)整最優(yōu)路徑。由于節(jié)點(diǎn)能夠?qū)崟r(shí)觀察到道路信息，可以引入?yún)?shù)來反映當(dāng)前周邊道路狀況，比如道路的堵塞程度，并由此動態(tài)維護(hù)這樣一個(gè)包含自身及臨近區(qū)域的最優(yōu)路徑表。但是這3種方法都是在多跳通信的情況下完成的，返回完整的路徑信息需要較多的通信帶寬和較長的通信延時(shí)，這對通信協(xié)議的魯棒性提出了挑戰(zhàn)。第4種方法的存儲量相對要小，與節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)同數(shù)量級，但是多節(jié)點(diǎn)協(xié)同的最優(yōu)路徑的實(shí)時(shí)分布式計(jì)算對于無線傳感器節(jié)點(diǎn)無疑是一個(gè)困難的問題。畢竟當(dāng)前的分布式計(jì)算仍然局限在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域。如何將分布式計(jì)算和最新的網(wǎng)格計(jì)算的思想運(yùn)用到無線傳感器網(wǎng)絡(luò)上，可能會成為嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域的下一個(gè)方向。
在本設(shè)計(jì)的WiME中并沒有主機(jī)這個(gè)概念，每個(gè)無線移動節(jié)點(diǎn)同時(shí)充當(dāng)了主機(jī)和路由器——這是一個(gè)Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)。Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)的路由方式可以分為兩大類：基于路由表的路由和基于按需建立路由的路由。由于龐大的路徑數(shù)據(jù)量和極為有限的存儲空間，上面的方法2、方法3和方法4都采用了基于按需建立路由的路由方式；而方法1雖然是通過服務(wù)器的方式提供了基于路由表的路由，但是有限的服務(wù)器的數(shù)量并不適合這樣一個(gè)龐大的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。難道真的不能在每個(gè)無線節(jié)點(diǎn)上存儲這樣一個(gè)全局路由表，實(shí)現(xiàn)真正的基于路由表的路由方式嗎？
綜合考慮，本文提出了下面的方法——查詢目標(biāo)方向。這類似于人們在大街上問路，對方會告知該往哪個(gè)方向走；走到下一岔口時(shí)，又只好重新問路；最終可以成功到達(dá)目的地，而被詢問者并不能提供這條路線的完整路徑，所能提供的只是一個(gè)大概方向。
相比而言，這種方法利用到了室內(nèi)相對固定的地理信息的先驗(yàn)知識；每個(gè)節(jié)點(diǎn)只需要存儲自身到目標(biāo)點(diǎn)的方向信息，其存儲量只是O(n)；查詢時(shí)也避免了多跳通信的發(fā)生，而且沒有增加額外的通信負(fù)擔(dān)，顯然更適合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)。因此，WiME系統(tǒng)中的路徑查詢采用了這種方法，通信路由也基于這種方式建立。
