移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势

所需积分/C币:30 2012-12-11 10:58:43 390KB PDF
518
收藏 收藏
举报

移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势.pdf
Academic· Papers术·论叉 法的复杂程度与障碍物的多少成正比,且不是任何情况下都能下的规划问题显示出很大优越性,对于解决用通常的定量方法 获得最短路径。 来说是很复杂的问题或当外界只能提供定性近似的、不确定信 2.1.5单元分解法 息数据时非常有效;但模糊规则往往是人们通过经验预先制定 单元分解法网将机器人自由空间划分成许多单元,用一个的,所以存在着无法学习、灵活性差的缺点,此外,人的经验不 连通图表示单元之间的连接关系。当单元相邻时则用结点连接一定完备,输入量增多时推理规则或模糊表会急剧膨胀。 起来,进行图搜索将返回一个单元序列,这一序列就表示一条223神经网络方法 从起点到终点连续的自由路径。根据不同的单元划分原则有两 模糊控制算法有很多优点,但也有固有的缺陷:人的经验 种单元分解法:完全单元分解法和近似单元分解法。 不一定完备,输入量增多时推理规则或者模糊表会急剧膨胀。 完全单元分解法是用障碍物的边界来生成单元的边界,单神经网络法则另辟蹊径。路径规划是感知空间到行为空间的 元的形状是不规则的,划分的单元完全准确地定义了自由空种映射。映射关系可用不同的关系来实现,很难用精确的数 间。近似单元分解法是用同样大小和尺寸的单元划分无障碍空学方程表示,但采用神经网络易于表示。将传感器数据作为网 间,通常单元与杋器人的清扫执行器相同大小,机器人遍历每个络输人,由人给定相应场合下期望运动方向角增量作为网络输 单元即完成了覆盖,然而划分的单元只是近似与清扫区重合。出,由多个选定位姿下的一组数据构成原始样本集,经过删除 2.2局部路径规划 重复或者冲突样本等加工处理,得到最终样本集。 局部路径规划方法侧重考虑机器人探知的当前局部环境 将神经网络和模糊数学结合也可实现移动机器人的局部 信息,这使机器人具有较好的避碰能力。与全局规划方法相比,路径规划。先对机器人传感器信息进行模糊处理,总结人的经 局部规划更具实时性和实用性,对动态环境具有较强适应能验形成模糊规则;再把模糊规则作用于样本,对神经网络进行 力;其缺点是由于仅依靠局部信息,有时会产生局部极值点或训练。通过学习典型样本,把规则融会贯通,整体体现出一个智 振荡,无法保证机器人能顺利地到达目标点。局部路径规划的能。实际中允许输入值偏离学习样本,只要输入接近一个学习 主要方法有人工势场法、模糊逻辑算法、神经网络方法、遗传算样本的输亼模式,则输岀也就接近该样本输岀模式。该性质使 法、滚动窗口法等。 得神经网络可以模仿人脑在丢失部分信息时仍具有对事物正 22.1人工势场法 确的辨识力。 人工势场法0.是由 KHATIB和 KROGH提出的一种虚拟224遗传算法 力法。其思想是将目标点看作吸引点,障碍物看成排斥点,机器 遗传算法叫是一种基于自然选择和自然遗传的全局优化 人沿吸引点和排斥点产生的合力方向运动。它构造一个叫做势算法,是目前机器人路径规划研究中应用较多的一种方法。它 函数的标量函数,使得机器人的目标位姿对应于其最小值,障釆用从自然界选择、遗传操作中抽象出来的几个算子:选择、交 碍物区域对应于一些较大的值,在任何其他位置,势函数都是叉和变异,对参数编码的字符串进行遗传操作,每一字符串对 向机器人目标位姿单调递减的。这样,不论机器人处于自由空应于一个可行解,这种遗传操作是对多个可行解组成的群体进 间的任何位置,只要有路径存在,它都能通过势能值的负梯度行的,故在进化过程中可以并行地对解空间的不同区域进行搜 方向找到目标位姿。对应于障碍物的区域有较大的值可以保证索,可使搜索趋于全局最优解而不会陷于局部极小解。正是由于 生成路径的无碰性。该法突出的优点是系统的路径生成与控制这种内在的优良特性,遗传算法可广泛应用于各种优化问题。 直接与环境实现了闭环,结构简单,计算量小,实时性好,便于2.2.5滚动窗口法 低层的实时控制,从而大大加强了系统的适应性与进障性能, 滚动窗口法借鉴了预测控制滚动优化原理,把控制论中 因而广泛应用于实时避障和平滑轨迹控制方面。但是人工势场优化和反馈两种基本机制合理地融为一体,使得整个控制既基 法也存在几个主要的缺陷:存在陷阱区域;在相近的障碍物之于模型与优化的,又是基于反馈的。基于滚动窗口的路径规划 间不能发现路径;在障碍物前振荡;在狭窄通道中摆动;当目标算法的基本思路:首先进行场景预测,在滚动的每步,机器人 点附近处有障碍物时,机器人无法到达日标点。 根据其探测到的局部窗口范围内的环境信息,用启发式方法生 2.2.2模糊逻辑算法 成局部子目标,并对动态障碍物的运动进行预测,判断机器人 模糊逻辑算法凹基于对驾驶员的工作过程观察研究得出。行进是否可能与动态障碍物相碰撞。其次机器人根据窗口内的 驾驶员避碰动作并非对环境信息精确计算完成的,而是根据模环境信息及预测结果,选择局部规划算法,确定向子目标行进 糊的环境信息.通过査表得到规划出的信息,实现局部路径规的局部路径,并依所规划的局部路径行进-步,窗口相应向前滚 划,计算量不大,易做到边规划边跟踪,能满足实时性要求。其动。然后在新的滚动窗口产生后,根据传感器所获取的最新信 优点是克服了势场法易产生的局部极小问题,对处理未知环境息,对窗口内的环境及障碍物运动状况进行更新。该方法放弃了 29机电一体化37 术·论义 Academic Papers 对全局所有目标的过于理想的要求,利用机器人实时测得的局可以达到更好的规划效果。 Guldner提出了三层控制结构,以 部环境信息,以滚动方式进行在线规划,具有良好的避碰能力。全局规划作为最高层,采用势场方法的局部规划为第二层,最底 但存在着规划的路径是非最优的问题,即存在局部极值问题。 层用航向角方法来进行避障,适合于杂乱环境中的路径规划。 3移动机器人路径规划技术新的发展趋势 3传统规划方法与新的智能方法之间的结合 随着移动机器人应用范围的扩大,对于规划技术的要求也 近年来,一些新的智能技术逐渐被引人到路径规划中来, 越来越高,单个规划方法有时不能很好地解决某些规划问题,也促使了各种方法的融合发展,例如人工势场与神经网络、模 所以新的发展趋向于将多种方法相结合,对此可从以下几方面糊控制的结合等。智能化方法能模拟人的经验,逼近非线性,具 进行探讨。 有自组织、自学习功能并且具有一定的容错能力。这些方法应 1.基于反应式行为规划与基于慎思行为规划的结合 用于路径规划会使移动机器人在动态环境中更灵活,更具智能 基于行为的路径规划方法是移动机器人路径规划问题研化。 KYUN YI的混合控制结构先用神经网络对环境进行分类 究中的一种新动向。传统的基于“感知—建模—规划——以避免陷人局部最小,并建立基于反应式行为的控制器,再根 动作”的方法不易建立准确的环境地图模型,而且很难适应动据势场法选择一个特定的反应式行为来引导移动机器人前进 态的、未知环境中的路径规划。因此人们提岀了反应式的控制该结构有较好的鲁棒稳定性,对动态环境具有一定的适应性。 方法。反应式结构是一种从感知到动作的直接映射,机器人能4结束语 够对外界环境变化做出快速响应。基于行为的方法是反应方法 综上所述,在移动机器人的路径规划与避障技术的研究方 的扩展,它将动作分为若干基本行为,复杂的行为可由几个简面,无论是在研究的深度还是广度上都有了巨大的发展,初步形 单行为按次序构成。基于行为的方法大体可以分为反射式行成了理论算法和应用的多方位研究。但各种方法都有优缺点, 为、反应式行为、慎思行为3种类型。反射式行为类似于青蛙的也没有任何一种方法能适用于任何场合。因此怎样把各种方法 膝跳反射,是一种瞬间的应激性本能反应,它可以对突发性情的优点融合到一起以达到更好的效果是一个有待探讨的问题。 况作出迅速反应,但该方法不具备智能性,一般是与其他方法 随着科技不断发展,机器人应用领域还将不断扩大机器人 结合使用。基于反应式行为的方法直接读取传感器数据来规划工作环境会更复杂,移动机器人路径规划与避障这一课题领域 下一步的动作,可以稳定及时地对不可预知的障碍和环境变化还将不断深入。在研究这一领域时,要结合以前的研究成果,把 作出反应,但由于缺乏全局环境知识,因此所产生的动作序列握发展趋势,以实用性作为最终目的。这样就能不断推动其向 可能不是全局最优的,不适合于复杂环境下移动机器人的路径前发展。 规划,机器人的沿墙走行为策略是其典型的代表。慎思行为利 用已知的全局环境模型为智能体系统到达某个特定目标提供 參考文献 最优动作序列,适合于复杂静态环境下的规划,移动机器人在[1]李磊,叶涛,谭民,等.移动机器人技术研究现状与未来 运动中的实时重规划就是一种慎思行为,机器人可能出现倒退 [J].机器人,2002,24(5):475-480 的动作以走出危险区域,但由于慎思规划需要一定的时间去执[2]蔡佐军孙德宝,秦元庆,等基于构型空间法的机器人路径规划 行,所以它对于环境中不可预知的改变反应较慢。 研究[J.计算机与数字工程,2006,34(4):88-90 基于反应式行为的规划方法在能建立静态环境模型的前3] NEUS M, MAOUCHE S. Motion planning using the modifiec 提下可取得不错的规划效果,但它不适合于环境中存在一些非 visibility graph [C]. Conf on Sys Man and Cyber. Tokyo: IEEE 模型障碍物(如桌子、人等)的情况。为此,一些学者提出了混合 Publish Society. 1999 控制的结构,即将慎思行为与反应式行为相结合,可以较好地 [4] DOYLE A B, JONES D I. a tangent based method for robot path 解决这种类型的问题。 LOW KH将结合两者的混合控制结构 planning A [C]. 1994 IEEE International Conference on Robotics and Automation C. San Die go: IEEE Computer Society Press 运用在不可预知环境下的避撞导航,各个行为模块之间是异步 994 运行的,与亠般的控制结构相比,其规划模块得出的是一系列 [5] TAKAHASHI O, SCHILLING R J Motion planning in a plane 的点集而不是一条完整的路径,反应式模块具有避碰和目标制 using generalized voronoi digrams [J]. IEEE Trans Robotics and 导的双重功能。 Automation,1989,5(2):143-150 2.全局路径规划与局部路径规划的结合 [6]袁曾任,高明.在动态环境中移动机器人导航与避碰的一种新 全局规划一般是建立在已知环境信息的基础上,适应范围 方法[J].机器人,200,22(2):81-88 相对有限;局部规划能适用于环境未知的情况,但有时反应速[7]马兆青基于栅格方法的移动机器人实时导航避障[J]机器人, 度不快,对规划系统品质的要求较高,因此如果把两者结合就 (下转第68页) 38机电一体化!3 学术·论义 Academic· Papers 地址 ∥¥TLC5510时钟 CLK电平不为低时等待 (+RW, +Zl) ∥0x8000000J始放置除 while(( IOOPIN&0×00000-0);∥不读取A/D的数据 Startup.o文件之外文件的变量 4结東语 采用ARM7核的LPC2214并结合高速TLC5510,实现了 (2LPC224的部分控制程序如下 数码复印机CCD单元图像信号的高速采集存储。设计中 Ip=(volatile uint8* ) AD ADDR;∥# define ADDR TCD707D的驱动频率是25MHz,TLC5510采样时钟也选用 0x81000mC5510当成PC2214外部的一个8位的存储器,不的是25MHz,LPC224外部晶振是12MHz。经过内部的PLL 需要地址操作,就可以读取当前数据。 锁相环4倍频后系统时钟为48M,可以满足CCD信号的高速 hile (count! =constant ∥ constant值等于 采集存储。但当TCD1707D驱动频率达到10MHz以上时,系统 CCD的像元数加上亚元数的整数倍 采集存储的数据通过UART上传到PC进行图像处理后已经不 if(( IOOPIN&0×00004000)==0) mc5so时钟能准确地反映原稿的图像,由于ABM7核本身速度的限制,本 CIK的低电平时读AD转换值 系统釆集存储速度还有一定的局限性。 B=*ip ∥读取TLC-5510 参考文献 的8位转换数据 []邹中民.复印机原理与实用[M.长沙:湖南科学出版社,1996. shuju[count ]=B ∥储到外围SRAM[2]周立功ARM嵌人式系统基础教程[M]北京:北京航空航天大学 里面, 出版社,2005 otnt+十 ∥因为 RW B地址[3]周润景,图雅,张丽敏.基于 QuartusⅡ的 FPGA/CPLD的数字系 为0x80000,以定义的 统设计实例[M].北京:电子L业出版社,2007 while(IO0N0×00000;,数组白动保存到外4]杨博雄,张晓华傅辉清等线阵CD数据的高速采集与存储[ 围的SRAM里面了 大地测量与地球动力学,2004,24(2):124-127 ∈∈∈e三∈∈∈已巴出∈七E三∈三∈三∈∈∈三三三仨∈巴∈三甚壬三巴∈芒任任三三壬∈三三∈E∈三∈三e 上接第38页 1996,18(6):344-348 2000,13(2):143-148 [8] BROOKS R A. Solving the Find-path problem by good repre- [14] LIANFANG TIAN, CURTIS COLLINS. An effective robot trajectory sentation of free space [J]. IEEE Trans on Sys Man and cyber planning method using a genetic algorithm[J ] Mechatronics, 2004 1983,13(3):190-197 (14):455-470 [9] CHOSet H, ACAR E, RIZZI AA,etal. Exact Cellular[15]席裕庚,张纯刚、一类动态不确定环境下机器人的瀼动路径规划 Decompositions in Trems of Critical Points of Morse Functions [C] J].自动化学报.2002,28(2:161-175 IEEE Intemational Conference on Robotics and Automation, 2000. [16] LOW K H, LEOW W K, ANG JR M H. A hybrid mobile robot archite- [10] KHATIB 0. Real -time Obstacle Avoidance for Manipulators and cture with integrated planning and control [C]. New Yerk Procee- Mobile Robots[J]. Robotics Research, 1986, 5(1): 90-98 dings of the Intermational Conference on Autonomous Agents, 2002. l1]韩永,刘国栋动态环境下基于人工势场的移动机器人运动规[17] GULDNER J, UTKINⅥI, BAUER R. Athree-layered hierarchical 划[J.机器人,2006,28(1)45-49 path control system for mobile robots: algorithm and experiments [12]TU KUO-YANG. Design of fuzzy potential energy(FPE) for control [J]. Robotics Autonom System, 1995, 14(2-3): 133-147. of a soccer robot [C]. IEEE Int Conf on Networking, Sensing and [18] KYUN Y, OH S-Y. Hybrid control for autonomous mobile robot Control, 2004 navigation using neural network based behavior modules and [13] SIMON X YANG, MAX MENG. An Efficient Neural Network environment classification [J]. Autonomous Robots, 2003, 15(2) Approach to Dynamic Robot Motion Planning[J ]. Neural Networks 193-206 68机电一体化!203

...展开详情
试读 5P 移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势
立即下载
限时抽奖 低至0.43元/次
身份认证后 购VIP低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
  • 分享宗师

关注 私信
上传资源赚钱or赚积分
最新推荐
移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势 30积分/C币 立即下载
1/5
移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势第1页

试读结束, 可继续读1页

30积分/C币 立即下载