人机共存环境下巡检机器人自主移动与避障方法.pdf

在人机共存环境下，巡检机器人的自主移动与避障方法是确保其高效、安全运行的关键技术。本文提出的是一种基于模糊逻辑理论的避障策略，旨在提高移动机器人在复杂环境中的自主巡检效率。 为了理解人类的行为模式，研究者分析了社会行为规则，这些规则对于机器人在人机混合环境中的导航至关重要。通过这种方式，机器人可以更好地适应人类的行为，减少冲突和误解。同时，考虑到机器人的运动特性，建立了移动机器人系统的数学模型，这有助于精确地预测和控制机器人的运动状态。 在数学模型的基础上，文章提出了将人机距离、人的行为模式以及人与机器人之间的相对速度参数进行模糊化处理的概念。模糊逻辑允许将这些连续或不确定的参数转化为易于处理的模糊集，使得机器人可以根据模糊推理做出决策。这种方法能够模拟人类的判断过程，使机器人的决策更加灵活和适应性强。 模糊控制规则被用来实现这一避障策略，它能够根据模糊推理的结果调整机器人的速度，以避免与人类或其他物体发生碰撞。实验验证了在穿越和相遇两种典型运动行为场景下，该方法的有效性。通过仿真，研究人员展示了该方法的抗干扰性和优良的避障性能。 文中提到的避障方法与现有的技术相比，模糊逻辑法有其独特的优势。例如，基于环境的可视图法和A*算法虽然在路径规划上有一定效果，但可能无法很好地应对动态变化的环境。而基于信息融合的遗传算法、VFH直方图等方法虽然精度高，但计算复杂度较高。模糊逻辑法则结合了人类经验和简化模型，能更好地适应非结构化和动态的环境，且算法实现相对简单。 此外，考虑到人机共存环境的和谐共处，机器人在执行任务时还需要遵循一定的社会规则，比如保持适当的距离、避免突然加速或减速等，以增加人类对其行为的接纳度。这种考虑体现了人机交互设计的人性化原则，有助于提高机器人在实际应用中的可用性和安全性。 总结来说，本文提出的方法是通过模糊逻辑理论来增强人机共存环境下巡检机器人的自主避障能力，通过理解和模拟人类行为，以及建立适应环境变化的控制策略，实现了机器人在复杂环境中的高效、安全移动。这种方法不仅提高了机器人自主导航的性能，还强调了与人类共存的和谐性，对于未来智能机器人在工业、医疗、服务等多个领域的广泛应用具有重要的参考价值。