毫米波雷达传感器机器人避障及导航技术工业农业医学航天领域，伴随着智能移动机器人科学的发展，人们已经认识到未来机器人在工业、农业、医学、航天、人类生活等领域的广泛应用，因此，移动机器人技术也成为学术界和产业界的研究热点。移动机器人实现各种任务的前提条件是导航和避障。该机器人利用外部传感器对环境进行感知，获取包括几何空间在内的多维信息。通过获取的几何空间信息，结合避障算法，可使机器人在移动过程中绕过障碍物，自主规划路径。所以正确测量各种障碍物的距离、角度和相对速度是移动机器人的一项关键技术。
传感器的选择对于正确测量目标的距离、速度、方向等，尤为重要。毫米波雷达传感器是一种利用雷达原理获得多目标距离、速度、角度信息的高精度传感技术。该系统可以以较低的硬件成本(相对于激光传感器)实现高精度、高分辨率和高适应性的探测。毫米波传感器是一种主动非接触式技术，它所发射出的电磁波频率为毫米波(30GHz-300GHz)。这种技术是利用短波波长的电磁波来检测，其测距可达亚毫米级，能穿透塑料、干墙、衣服等材料。此外，毫米波探测基本不受小雨、雪、雾、雾气、烟尘等气象条件的影响，也能在强光和黑暗条件下正常工作。在智能型移动机器人中实现毫米波传感器的关键在于其结构紧凑，其尺寸主要取决于收发天线，其频率越高，其频率越低。所以，随着频率的提高，毫米波传感器在小型化、高集成度方面有着明显的优势。本文研究的毫米波雷达传感器工作频率为24GHz。对于特定的天线波束宽度，24GHz毫米波传感器能够使用较小的接收天线，获得较高的角度分辨率，而采用24GHz的雷达传感器。24GHz频段的另一项优势是带宽可达4GHz，因此能够获得极高的距离分辨率。而且允许远距离操作和高距离可分离。
24GHz频率下的毫米波雷达传感器。从FMCW雷达系统的特点出发，分析了FMCW雷达系统的系统实现方法及测量精度的方法。着重论述FM连续波雷达的信号处理和精度提高问题，并提出解决方法。开发出可以正确测量各种障碍物的距离、角度和相对速度的毫米波雷达传感器，并将其与移动机器人相结合，以更好地实现避障和导航功能，进一步规划路线。
FMCW(FrequencyModulationContinuouswave)即FMCW。七十年代，FM连续波雷达主要用于测距、速度测量，如连续波测高仪、测距雷达、多普勒雷达、汽车防撞雷达等。FMCW雷达是一种利用连续波调频实现速度测量和距离测量的雷达系统。这两种方法早用于无线电高度计的是前苏联科学家H.Barakosi和H.Manzerechtam，后来在实际中得到了广泛的应用。FMCW雷达高度计用于对飞机飞行高度进行测量，其后随着硬件技术的发展、算法的优化和测距精度的提高，FMCW雷达高度表在低空导航、投弹控制、自动着落、自动滑翔等领域得到了广泛的应用。
一种毫米波雷达的发展开始于20世纪40年代，它在50年代开始出现，用于机场交通控制和舰船导航的毫波雷达传感器(工作波长约8毫米)，显示出其高精度、高分辨率、小口径等优点。然而，在过去，由于硬件和算法上的困难，毫米波雷达的开发受到了限制。工艺难点主要有：随着工频的增加，功率源输出功率的效率下降，接收混频器和传输线损耗增加。70年代中期，毫米波技术取得了长足的进步，开发出了一些更好的功率源：固体器件，如雪崩管、耿氏振荡器；热离子器件，如磁控管、行波管、速调管，扩展作用振荡器，返波管振荡器和回旋管等。从70年代中后期到现在，毫米波雷达在很多重要民用和军事系统中得到了应用，例如近程高分辨防空系统、导弹制导系统、靶标测量系统等。这一阶段的特点是：随着微波技术的飞速发展和集成电路的迅速发展，防撞雷达逐步实现了低成本、高性能、小型化。80年代以来，FMCW雷达系统各个方面的研究受到了越来越多的关注，再加上数字信号处理、硬件水平和算法的全面进步，FMCW雷达的理论与实现技术也得到了快速发展。FMCW雷达的应用范围包括舰船水上导航、成像、导弹制导、军事战场侦察、近炸引信、气象监测等领域。随着FMCW体制雷达的优点日益突出，毫米波雷达传感器在反辐射导弹、隐身飞机、低空超低空突防、电子干扰等方面的优势日益明显。目前世界上许多国家对该领域关键技术进行了研究和开发，有些国家也开发了FMCW雷达整机。FMCW体制雷达发展至今，已经形成了成熟的理论和完整的技术体系，并在研究方面取得了不少成果。
长久以来，雷达系统在接收端采用多个天线，以改善性能，但是，对于同时使用多个发射天线发射一组独立波形的想法是比较新颖的，该系统利用多种输入和观测多种输出量的探测环境，这类雷达叫做MIMO雷达(MIMO雷达)。受到MIMO技术在提高无线通讯能力方面的成功启发，研究者们从本世纪开始就致力于MIMO雷达的潜力研究。MIMO雷达从某种意义上来说，是相控阵天线的自然扩展，也是相控阵雷达的扩展，因为每个单元之间无需相互关联。
近年来，随着硬件技术的快速发展，市场上出现了大量通用或专用的高速信号处理芯片，使大容量的高精度频谱在工程中得以实现。许多新型FMCW雷达测距测速系统采用高速处理芯片完成对中频回波信号做大点数的快速傅里叶变换，从而在频域内获取目标位置和速度信息。当前用于避障导航的毫米波雷达传感器的工作频率主要为24GHz和77GHz，在这两个频段间的选择上存在着不断的竞争。在测量方面，77GHz毫米波雷达更适用于中长距离测量，24GHz毫米波雷达更适于中短距测量；从系统实现的角度来看，77GHz频段的毫米波雷达为更小的、高性能的传感器提供了更多的可能性。
持续发射电磁波的雷达叫做连续波雷达。按照发送信号的形式，可以分为非调制单频或多频连续波雷达和FM连续波雷达。常规连续波雷达采用频移键控(FSK)，连续性(continuouswave,CW)FMCW(frequencymodulatedcontinuouswave,FMCW)，这一部分对FSK调制、三角波和锯齿波三种调制模式进行了简要分析。
移频键控(FSK)是指上下移动正弦载波频表示单个二进制值或特定比特模式。频移键控简单形式是二进制频移键控，其中二进制逻辑值1和0是由一个高于或低于中心频率的载波频率来表示。常规BFSK系统中，高频率代表的是一种逻辑高(1)，即标记频率。低频代表了低逻辑(0)，即空间频率。这些频率都等于中心频率的距离。一种典型的BFSK波形，收发器通过对两个回波信号频率的相位比较来实现fA和fB的传输频率的转换，能够对近地点的目标进行高精度测距，但是不能从不同目标分离回波信号，因此，FSK雷达无法用于多目标的探测。
LFMCW(LFMCW)是一种频谱具有周期线性变化的连续波。LFMCW雷达发射信号的频率在系统带宽范围内呈线性变化，被目标物体反射的回波与发射信号存在频差，利用差频信号可求出目标与雷达的距离。线性FM连续波的调制一般包括对称三角波调制、不对称三角波调制、锯齿波调制等。在这些调制中，对称三角波和锯齿波调制是两种常用的调制方法。
三角形调制是一种广泛应用的调制方法，波形可分为上线性调频和下线调频两大类。基于毫米波雷达传感器的机器人避障导航仿真实验。
本文将Gazebo用于机器人避障和导航仿真。Gazebo是一种能有效模拟复杂室内户外机器人运动环境的三维动态仿真器。该系统可以提供接近真实的物理仿真，有多种物理引擎，丰富的机器人模型和环境库，支持多传感器，友好的图形编程等。Gazebo的典型应用包括机器人算法测试、移动机器人设计、机器人仿真工作等等。这一部分以Gazebo环境为基础，模拟了毫米波雷达传感器的移动机器人及其工作场景。本文采用Ubuntu16.04LTS操作系统作为Gazebo的运行环境，通过这个系统建立机器人操作系统(RobotOperatingSystem，在安装了相关的配套软件包后，就可以对移动机器人进行模拟仿真了。
所用的模拟移动机器人模型。在仿真过程中，通过积分速度指令和角度指令来计算运动里程与坐标系间的比例。载入了一个完整的三维物理引擎场景，它模拟了6个小房间，每个房间都有不同的物品。自定义房间里的物体，真实地模拟移动机器人工作时所面临的复杂环境。
以ROS为基础的3D可视化工具RViz能够提供包括传感器数据、机器人模型、环境图在内的模拟结果可视化结果。采用RViz的一个好处是与ROS紧密集成。举例来说，RViz可以在ROS中显示几种不同的标准数据类型。另外，它还能对多个传感器和多个设备的数据进行汇总。
移动机器人环境下，带有毫米波雷达传感器的障碍物检测仿真结果。因为毫米波雷达传感器可以检测到±60°角，因此在模拟中增加了全向转台，使毫米波雷达传感器可以实现全向检测。被检测到的障碍物从左到右依次是：水泥墩，易拉罐，书架和下面的垃圾桶。毫米波雷达传感器检测到的障碍物轮廓能为机器人的避障和导航提供支持。
对装有毫米波雷达传感器的移动机器人进行地图导航模拟。该图为六边形，在地图中间均匀分布三行、三列障碍，先确定移动机器人开始位置和预期到达终点位置，然后用毫米波雷达传感器得到环境点云图，根据AStar算法来规划路径，从而实现避障和导航功能。AStar算法是一种启发式路径规划算法，它利用启发函数把Dijkstra算法与广度优先搜索算法(BFS)的结果相结合，可以快速地求解路径规划问题，因而在路径规划中得到了广泛应用。
毫米波雷达传感器指标性能分析将直接影响毫米波雷达传感器性能的好坏，能否准确地检测出目标的距离、速度、角度等信息，还需要对雷达硬件信号处理能力作进一步的测试，并验证其检测效果。从雷达方程来看，远距测量模式下，目标RCS可检测到10m2的远距离为150m，该距离分辨率为0.37m，受中频带宽的限制；可以探测目标的大速度是25m/s，可测得的速度分辨率为0.13m/s，可检测到的到达角范围为±60°，分辨率为15°。近距离测量模式下，由于受中频带宽的限制，雷达可以检测出RCS为10平方千米的远距离，该距离分辨率是0.04m；可以检测到目标的大速度是10m/s，可测得的速度分辨率为0.13m/s，可检测到的到达角范围为±60°，分辨率为15°。
在完成了系统的硬件设计、算法设计、功能调试之后，本文对所研制的毫米波雷达传感器在户外环境下的检测效果进行了试验。这一部分将介绍雷达的实验过程，验证雷达的测距、速度和角度的测量能力，将实验数据与实际数据进行比较，分析实验结果，进一步优化传感器的性能。用于试验的毫米波雷达传感器。使用毫米波雷达将在接下来的三个实验场景中进行外场试验。
雷达测距较远的车辆时，其距离信息由上位机软件显示，由于被测物体的运动目标仅有香槟色汽车，与其它车辆一样处于静止状态，并且上位机软件上的信息实时显示，这样就与上位机上的速度信息相结合，从测车的红色记号不难看出，距离雷达约30米。测试车辆左边的聚类目标是道路左转停停的车辆，而右车聚类目标是停车，由于远距模式的距离分辨能力较低，因此在进行聚类时，会把相隔较近的自行车集中在一起。雷达测距较远的车辆时，其速度信息由上位机软件显示，可到图中红色标记处为被测车辆，接近速度约2m/s，因汽车朝雷达的方向靠近，因此速度为正。停在那里的车和自行车的速度是0。
在此基础上，对智能移动机器人及其工作场景进行了三维仿真，通过添加或去除障碍物以达到复杂多变的工作场景需求，然后利用基于ROS的三维可视化工具，实现了机器人避障导航的探测模拟。其次，对毫米波雷达传感系统进行了定标，分别对近程和远距离测量两种方式的传感器进行了标定，使得雷达在有限的硬件条件下，通过优化算法，达到了测量要求。并将所测景物二的测量结果与测量结果对比，将所测的距离、速度、角度等信息由上位计算机软件实时显示出来。
该文以毫米波雷达传感器为基础，针对其防撞、避障、导航等功能需求，初步验证了该传感器的可行性和可靠性。在对雷达系统特性分析的基础上，重点论述了FM连续波雷达的中频回波信号处理和系统实现。本文所做的主要研究内容包括：
(1)介绍了毫米波雷达传感器以及移动机器人的发展与研究现状，主要介绍了雷达的研究背景及其意义，了解了国内外毫米波雷达的新进展，FMCW体制雷达的技术体系。研究和掌握了FMCW体制雷达传感器发射波形的原理。本文第二章对三种典型调制波形的雷达系统进行了建模和对比，通过理论联系实际，给出了FastChirp方法的锯齿波调制方法，并详细阐述了利用这种调制波形建立雷达数据立方的过程。
(2)雷达信号处理算法研究，主要包括中频信号处理中的关键算法研究。对各种信号处理算法进行了分析和研究，包括窗函数、FFT、恒虚警、DBSCAN聚类等。根据实验场景采用不同的窗口函数，在不同测距方式下，采用不同点数的FFT算法，进一步改进了恒虚警算法，使该算法在不占用存储空间的情况下，有效地避免了多目标掩蔽。
(3)研究了MIMO体制雷达的工作原理、数据传输、建立和处理流程。针对中频信号处理过程中，采用Ping-Pong数据缓存技术提高数据传输效率，并根据时序对回波信号的处理与存储进行了分析和描述。
(4)在基于毫米波雷达传感器的机器人模拟环境情景，以Gazebo环境为基础，对移动机器人及其工作场景进行了模拟，利用ROS软件实现模拟探测演示，分析总结了毫米波传感器在避障导航过程中的作用及效果；针对机器人避障导航的场景需求，本文介绍了所研制的毫米波雷达传感器在三种场景下的外场环境测试，并对测距结果进行了对比分析。