论文研究-基于栅格的移动机器人区域分解遍历算法 .pdf

所需积分/C币:11 2019-08-18 03:45:17 477KB .PDF

基于栅格的移动机器人区域分解遍历算法,朱宝艳,李彩虹,针对不同类型障碍物提出基于栅格的区域分解方法使移动机器人实现全覆盖遍历.算法包含区域分解、子区域连接和子区域内遍历三部分.�
山国武技论文在丝 图凸型障碍物 凹型障碍物,比如型障碍物,如图所示 图凹型障碍物 在坏境地图中,既冇凹型障倜物乂有凸型障碍物,如图所示。 图混合类型障碍物 基于栅格区域分解法的算法设计 基于栅格的区域分解法包含区域分解、子区域连接和子区域遍历三部分.在含有混合障 碍物的环境里,首先以凹型障碍物边缘和环境地图边界为标准进行区域划分,然后通过局部 路径规划算法求相邻区域的最短路径,最后将子区域按照逆时针方向连接起来,形成遍历连 通图子区域遍历根据障碍物的不同类型采用不同的遍历方法。 栅格的区域分解 在含有混冾合障碍物坏境中,这里以含有υ型障碍物为例说明,在可行区域按照U型障 碍物边缘和环境边界进行分解,根据υ型障碍物在环境地图的不同位置,如图5所示,有 以下几种分解情况: 山国武花论文在丝 (1)当∪型障碍物三边与棚格地图边界均没有接触吋为般情沈,可以分成四部分, 分别为 State1, State2, State3, State4,如图5(a (2)当U型障碍物一边与栅格地图边界接触时,可以分成三部分,分别为 State1, State2, State3,如图5.(b) (3)当U型障碍物两边与栅格地图边界接触时,可以分成两部分,分别为 State2如图5c (4)当υ型障碍物三边都与栅格地图边界接触时,除U型三边外,将整个自由栅格 区域看做U型内部区域,如图5.(d)。 台tte 1 State4 Statel state. State2 State2 State3 6B101214161820 1416182U 般U型障碍物单元分解图小 障碍物一边靠在栅格地图边界 12 statel tate 自由遍历区 681012 障碍物两边靠在栅格地图边界 瘴碍物边均在栅格地图边界 图栅格地图的区域分解 这里以图为例说明算法设计过程 子区域之间连接 子区域之间的连接包括子区域起点、终点位置确定,相邻子区域连接方法设计和子区域 连通图设计三部分 1、子区域起点、终点位置确定 以图5(a)为例,一共有四个子区域,分别为 State1、 State2、 State3、 State4,相邻两 了区域连接的起点在了区域的边界 State1作为遍历开始的了区域,设置机器人的起点为 cel(1,n),遍历结束点为ce(x1y1). State2起点有两个,ce(1j)或者ce"(j),通过计算结束点 山国武花论文在丝 cel(x1y1)到ce(1)或cel(ij的距离,取最短距离的点为 State2的起点, State2遍历结束点 为cexy2).Ste3起点也有两个,cel(1)或者ce(j2),通过计算结束点cel(x2,y2)到cei,1) 或cel(j2)的距离,取最短距离的点为 State3起点, State3遍厉结束点为cel(x3,y3). State4起 点是确定的,为U型障碍物的右下角,改U型障碍物上下边缘长度为m,则起点为cel(i+mj2) 遍历结束点为ce(+ml State1结束点到 State2起点的最短距离 通过 确定 的起点。 结束点到 起点的最短距离: √(-)-(-) 通过 确定 的起点 相邻子区域连接方法设计 根据确定的相邻两子区域之间起点与结束点,按照两点法搜索策眳进行局部路径规 划,求出相对最短路径.两点法搜索策略筲述为:移动机器人向目标栅格直线移动时,若遇 到障碍物,就改变方向、移动到没有障碍物的位置,并再次确定目标栅格的方向、感知障碍 物信息如此反复,直至到达目标棚格两点法搜索啗局部路径规划仿貞如图所示,监色 表小起点,绿色表示终点,黑色表小障碍物,黄色表小规划的路径。 图两点法局部路径规划 子区域连通图设计 四个子区域之间两两相邻,因此直接按照逆时针(顺时针)方向形成一张完全连通图, 即移动机器人按照 顺序依次对每个子区域完成遍历。 子区域遍历 子区域扁历根据障碍勹的不同类型,在凸聖障碍物区域采用内螺旋谝历方式,在凹型障 碍物区域采用梳状扁历方式. 1、内螺旋遍历算法 在凸型障碍物的环境地图中,判断程序结束的覆盖率用 Coverage表示,最大覆盖率 用max表示 山国武花论文在丝 根据设置的属性值判断机器人的动作目标 G1:准目标栅格(即为前进方向的下一个栅格) G2:障碍物栅格 G3:自由栅格(目标栅格相关的栅格) 具体算法如下 step1:初始化机器人位置坐标cel(1,n),最大覆盖率max=100%机器人运行方向为 顺时针方向 step2:判断覆盖率 Coverage<max是否成立,否转移到Step6,是则继续执行 step3:判断准目标栅格G1的属性值cej) block=1时,转移到Step5,否则绻续执行; step4:该栅格为自栅格G3,,转移到Step2 step5:判断障碍物栅格G2内侧的准目标栅格G1属性值cel(ij). block=0时,转移到 step4,否则继续执行Step5 step6:退出循环,算法结束. 程序流程图如图8所示。 初始化札器人坐标位置ce1!1,n); 覆盖率nax=100% 行方向:顺时针方向 准彐标栅格G1的 否 cel(ii). blcck=0: 是 碍物栅格内侧的准日标、否 格属性值 是 结束 图内螺旋程序流程图 算法仿真过程如图所示图为遍历中间过程,图是遍历结束,黑色表示障碍 物,蓝色分别表示机器人遍历过程中的位置和遍历结束的位置,黄色表示遍历路径 山国武技论文在丝 8910 遍历中间过稈 遍历结束 图内螺旋算法仿真 、梳状遍历算法 在型障碍物栅格地图中, 为犁障碍物左下角栅格坐标,为型障碍 物左上角栅格坐标。犁区域遍历的初始位置橫坐标表示为=+,纵坐标表示为 ,根据杋器人起始点位置可知型区域下边缘为起始行,定义其为奇数行,运行方 向为横坐标增大的方向,相反的,在偶数行,运行方问为横坐标减小的方向用表示奇数 行或者偶数行的计算,用衣示奇偶数计算结果的计算方法如式 只体算法如下: step1:初始化U型区域的起始标为cel(x,y),r0=0,初始运行方向为 横坐标增大的方问 step2:判断y是则转移到Step7,否则继续执行; step3:判断r=r0,是则转移到Step9,否则继续执行; step4:机器人沿着当前方向横坐标ⅹ=x+1,纵坐标不变,; step5:判断x=n,否则转移到step4,是则继续执行; step6:纵坐标y=y+1,并且转移到Step2 step7:判断ⅹ-i+m,是则转移到Step12,否则器人沿着当前方向横 坐标x=x-1,纵坐标不变,,并继续执行Step7 step8:判断X=i+1并且y=1,是则转移到Step4,否则继续执行 Step9:机器人沿着当前方向横坐标xx-1,纵坐标不变, step10:判断x-i+1,否则转移到 Step6,是则继续执行 step11:判断y=-1,是则转移到Step4,否则转移到Step6; step12:退出循环,算法结束. 程序流程图如9所示。 山国武技论文在丝 U型区域起始坐标c(xv); 运行方向:横坐标增大的方向 y=j? 是 x=i+m? 否 =x-1; cell(x, y)visited=cell(x, y) isited+1 否 cell(x, y). vis ited=cell(x, y) visited +1 visited+1 1 结束 图9梳状遍历的流程图 算法仿真过程如图10所示.其中10(a)为遍历开始,10.(b)是遍历结束,黑色为障碍物, 蓝色分別为机器人在U型遍历的起点和终点,黄色是遍历路径。 (a)遍历开始 (b)遍历结束 图10梳状遍历仿頁 山国武技论文在丝 算法评价证 根据移动杋器人仝覆盖遍历路径规划的要求,一是提髙覆盖率,二是降低重复率,通过 计算得到覆盖率和亘复率的值,判断该算法的可行性和有效性. 覆盖率计算 重复率计算: 式中 覆盖栅格个数 重复覆盖栅格个数 :环境区域边长 障碍物个数 实验仿真和分析 在 MATLAB上设计一个仿真实验平台,仿真的栅格区域大小为,初始化机器人坐标 cel(L120),障碍物栅格量化后用黑色表示.仿真结果如图11所示。 图11仿真结果 仿真环境中黄色表示杋器人全局路径规划遍历路径,红色表示子区域连接的结朿点,绿 色表示子区域连接的起点,灰色表示相邻子区域连接路径从仿真实验结果可知,机器人对 自由区域的覆盖率达到时重复率为 采用随机式算法达到同样覆盖率的情况下 重复率为,说明所设计算法是可行,有效的,可以提高覆盖率,降低重复率 结束语 本文采用基于栅格的区域分解的方法实现了移动机器人全覆盖遍历,对栅格地图按照門 型障碍物边缘和环境边界分成了几个子区域,用两点法搜索算法将这几个子区域按逆时针方 向形成一张完全连通图,每个子区域根据障碍物不同类型对凸型障碍物采用內螺旋遍历,对 凹型障碍物采用梳状遍历.通过 MATLAB仿真平台模拟了遍历过稈,仿真结果表明,该算法在 实现移动机器人仝覆盖遍历的过程具有可行性和有效性。 基于栅格的移动机器人区域分解遍历算法,能高效的完成全覆盖谝历的要求,但也存在 些不足,如进行区域分解时如果遇到复杂的凹型和凸型障碍物如何进行子区域分解才能达 山国武花论文在丝 到重复率最低,进行局鄗烙径规划时,尚不能保证遍历路径绝对最短等问题,这是今后要继 续研究的课题。 参考文献 赵晓东,鲍方清洁机器人跻径规划算法研究综述机电工稈 季秀才郑志强张辉 问题屮机器人定位误差分析与控制自动化学报 刘松李志蜀李奇机器人全覆盖最优路径规划的改进遗传算法计算机工稈与应用 艾海舟张钹在基于拓扑的路径规划问题的图形解法机器人清华大学计算机系 纪晴段培永李迕防移动杋器人仝覆盖路径规划算法综述山东建筑人学学报 陈鵬李彩虹移动杌器人仝遍历覆盖路径规划硏究山东理工人学报 陈炐峰薛冬周旺平基于行为模糊控制的移动杋器人路径规划计算杌测量与控制 刘海郭小勤佘得贵清洁机器人全覆盖路径规划算法综述机电产品开发与创新

...展开详情
img

关注 私信 TA的资源

上传资源赚积分,得勋章
    最新推荐