扫地机器人的路径规划方法.pdf
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扫地机器⼈的路径规划⽅法 路径规划技术是扫地机器⼈研究的核⼼内容之⼀,机器⼈定位与环境地图构建就是为路径规划服务的。所谓机器⼈路径规划技术,就是机器 ⼈根据⾃⾝传感器对环境的感知,⾃⾏规划出⼀条安全的运⾏路线,同时⾼效完成作业任务。 通常,移动机器⼈路径规划需要解决3个问题: 1)使机器⼈能从初始位置运动到⽬标位置; 2)⽤⼀定的算法使机器⼈能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务; 3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器⼈运⾏轨迹。 移动机器⼈的路径规划根据其⽬的的不同可以分为两种,⼀种是传统的点到点的路径规划,另⼀种就是完全遍历路径规划。 点到点的路径规划是⼀种从起始点到终点的运动策略,它要求寻找⼀条从始点到终点的最优(如代价最⼩、路径最短、时间最短)并且合 理的路径,使移动机器⼈能够在⼯作空间顺利地通⾏⽽不碰到任何障碍物。完全遍历路径规划是⼀种在⼆维⼯作空间中特殊的路径规划,指 在满⾜某种性能指标最优或准优的前提下,寻找⼀条在设定区域内从始点到终点且经过所有可达到点的连续路径。 对于扫地机器⼈来说,其作业任务是清扫房间,它的路径规划属于完全遍历路径规划,需满⾜两个指标:遍历性和不重复性。所谓遍历 性是指扫地机器⼈运动轨迹需要最⼤程度的遍布所有可⼤空间,它反映的是机器⼈的⼯作质量问题。所谓不重复性是指扫地机器⼈的⾏⾛路 线应尽量避免重复,反映的是机器⼈的⼯作效率问题。 扫地机器⼈的⾃主寻路可以分为两种:随机覆盖法和路径规划式。 随机覆盖法 随机覆盖法,有⼈也称为随机碰撞式导航,但这并⾮是指机器⼈真正与环境中的物体产⽣碰撞,也⾮毫⽆章法的在地板上随机移动,换 ⾔之在⼯程操作中"随机"也是⼀个难以达到要求,随机覆盖法是指机器⼈根据⼀定的移动算法,如三⾓形、五边形轨迹尝试性的覆盖作业 区,如果遇到障碍,则执⾏对应的转向函数。这种⽅法是⼀种以时间换空间的低成本策略,如不计时间可以达到 100%覆盖率。随机覆盖法 不⽤定位、也没有环境地图,也⽆法对路径进⾏规划,所以其移动路径基本依赖于内置的算法,算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的⾼ 低。 美国iRobot公司研发的iRobot Roomba 3-8系列是随机碰撞寻路系统的典型代表。 据称,其采⽤iAdapt智能化清扫技术的专利技术,这是⼀种软、硬件相结合的智能化AI清扫系统,硬件由Roomba前⽅的若⼲红外探 测器、底部灰尘侦测器和落差传感器、⽑刷胶刷边刷测速系统等等组成,通过Roomba的硬件传回的信息,iRobot⾃⾝的软件可以对回传 信息进⾏分析,根据红外回传信息的强度、范围、⾼度、转速、电流⼤⼩、阻⼒等参数,计算出前⽅障碍物⼤致形状,再经过软件的处理运 算,得出的结果就是Roomba下⼀步清洁⽅式,Roomba以每秒60次的速度计算周边障碍物的情况,同时根据所处环境作出40余种清扫动 作,如围绕、折返、螺旋、贴边、转⾝等等。 其次iRobot采⽤⾯积模糊判定算法,根据房间⾯积⾃动设定清扫时长。和路径规划不同的是,Roomba开始收集算法估算所需的两个 重要参数:单次⾏进距离和单位时间碰撞频率。单次⾏进距离越长则间接代表房间⾯积越⼤,⾛⼏步就调头则间接代表房间⾯积较⼩。每次 碰撞Roomba都能收集到相关信息,单位时间内碰撞频率越⾼代表房间⾯积越⼩,碰撞频率低则表⽰需要清扫的⾯积较⼤。 市⾯上⼤多数扫地机器⼈虽都采⽤随机碰撞寻路⽅式,然⽽清洁效率却差异很⼤,归根到底还是软件算法上的问题,这也是为什么同样⼤家 买的都是随机碰撞寻路⽅式的扫地机器⼈,在覆盖率与效率上⾯却有天壤之别。 " 路径规划式 规划式导航需要建⽴起环境地图并进⾏定位。对路径规划的研究已经持续很多年了,也提出了很多种类的⽅法。不同的⽅法有各⾃的优 缺点,适⽤范围各不相同,没有⼀种路径规划⽅法能适⽤于所有的环境信息。其中的⼈⼯势场法、栅格法、模板模型法、法等是路径规划中 很典型的⽅法,并且受到越来越多的关注。下⾯将分别介绍上述这些典型的路径规划⽅法。 1.⼈⼯势场法 ⼈⼯势场法是机器⼈导航中提出的⼀种虚拟⼒法,其基本⽅法是将机器⼈在周围环境中的运动设计成在⼀种势场中的运动,是对机器⼈ 运动环境的⼀种抽象描述,机器⼈在场中具有⼀定的抽象势能,势能源有两种:斥⼒极和引⼒极。 机器⼈在不希望进⼊的区域和障碍物属于斥⼒极:⽬标及机器⼈系统建议通过的区域为引⼒极。在极的周围产⽣相应的势,在任何⼀点的 势为该点产⽣的势之和.该势的负梯度称为势⼒。势场的建⽴主要⽤于动态避障,此时的引⼒极是局部环境中的中间⽬标,斥⼒极则是局部环 境中的障碍物。引⼒和斥⼒的合⼒作为机器⼈的加速⼒,来控制机器⼈的运动⽅向和计算机器⼈的位置。该⽅法结构简单,便于低层的实时
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