基于多傳感器融合的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的避障研究.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人性能和智能性不斷提高，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于生活服務(wù)、軍事、工業(yè)生產(chǎn)和未知領(lǐng)域探索等各種領(lǐng)域。有關(guān)機(jī)器人智能性的研究是機(jī)器人研究領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)很重要的科研方向，其中機(jī)器人的避障技術(shù)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能性的一個(gè)重要方面，一直是該領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)。如何讓機(jī)器人知道什么是障礙物，以及如何躲避障礙物，這兩個(gè)問(wèn)題分別對(duì)應(yīng)避障過(guò)程中的障礙物檢測(cè)與避障路徑規(guī)劃兩個(gè)基本環(huán)節(jié)。本文針對(duì)基于多傳感器的室內(nèi)移動(dòng)導(dǎo)航機(jī)器人的自主避障問(wèn)題

2、開(kāi)展研究工作。主要研究?jī)?nèi)容有以下幾點(diǎn)。
　　 1、首先對(duì)移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域的發(fā)展、移動(dòng)機(jī)器人障礙物檢測(cè)方法、多傳感器信息融合的方法以及移動(dòng)機(jī)器人局部路徑規(guī)劃的研究現(xiàn)狀做了簡(jiǎn)要的分析，并對(duì)本文的主要組織結(jié)構(gòu)做了概述。
　　 2、基于圖像解析的障礙物檢測(cè)定位。通過(guò)圖像信息熵知識(shí)對(duì)圖像進(jìn)行解析，通過(guò)判斷圖像中信息熵的值的變化來(lái)完成障礙物檢測(cè)與初步定為功能，并且通過(guò)分析圖像中的邊緣點(diǎn)信息對(duì)障礙物進(jìn)行在圖像中的精確定位。
　

3、　 3、基于多傳感器融合的障礙物檢測(cè)精確定位。對(duì)于視覺(jué)障礙物檢測(cè)的結(jié)果通過(guò)超聲傳感器進(jìn)行驗(yàn)證，并且多兩者所獲得的信息進(jìn)行融合，得到障礙物更準(zhǔn)確的信息。
　　 4、基于行為的機(jī)器人避障控制中的模塊劃分。該方法通過(guò)分解機(jī)器人的控制單元來(lái)簡(jiǎn)化機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃。本文中將機(jī)器人的控制單元分為尋目標(biāo)點(diǎn)行為、趨向目標(biāo)點(diǎn)行為、一般避障行為、解死鎖行為、到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)行為。其中避障行為模塊用改進(jìn)的人工勢(shì)場(chǎng)法實(shí)現(xiàn)，解死鎖行為采用的是一種基于全向搜

4、索的解死鎖算法。
　　 5、基于模糊控制策略的機(jī)器人控制。在機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)或向某一方向運(yùn)動(dòng)時(shí)，由于機(jī)器人是根據(jù)周圍環(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)的控制決策規(guī)劃，而實(shí)際試驗(yàn)中不可能讓機(jī)器人很精確的向某一方向直行，所以需要用的模糊控制的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的輪速控制。本文中的模糊控制方法是根據(jù)機(jī)器人正前方與機(jī)器人想要到達(dá)的目標(biāo)點(diǎn)和機(jī)器人連線的夾角e來(lái)確定機(jī)器人左右輪速。反應(yīng)θ與輪速之間關(guān)系的模糊決策表由經(jīng)驗(yàn)值得來(lái)。
　　 6、基于人工勢(shì)場(chǎng)法的

5、避障算法。利用人工勢(shì)場(chǎng)法計(jì)算避障路徑的基本原理是在機(jī)器人的周圍中抽象存在勢(shì)能場(chǎng)，該勢(shì)能場(chǎng)是有目標(biāo)點(diǎn)的引力場(chǎng)與障礙物的斥立場(chǎng)共同構(gòu)成，機(jī)器人其中受合力場(chǎng)的影響而運(yùn)動(dòng)，其運(yùn)動(dòng)方向是所有受力的合力方向，將機(jī)器人看成受人工市場(chǎng)影響下的一個(gè)質(zhì)點(diǎn)。利用人工勢(shì)場(chǎng)法計(jì)算機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向的步驟為:構(gòu)造障礙物周圍斥力場(chǎng)與目標(biāo)點(diǎn)周圍的引力場(chǎng)，計(jì)算出勢(shì)場(chǎng)下降的方向即勢(shì)函數(shù)負(fù)梯度方向來(lái)確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向。
　　 7、傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的存在的問(wèn)題及其改進(jìn)。

6、通過(guò)分析基于傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的避障算法在具體應(yīng)用中碰到的問(wèn)題，包括:目標(biāo)不可達(dá)與局部極小。建立了新的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)來(lái)解決目標(biāo)不可達(dá)的問(wèn)題;相應(yīng)的引入基于全向搜索的控制方法解決局部極小問(wèn)題，該方法即是基于行為的機(jī)器人控制單元中解死鎖行為所應(yīng)用算法。
　　 機(jī)器人目前能夠通過(guò)全景攝像頭識(shí)別出簡(jiǎn)單的目標(biāo)點(diǎn)，并且根據(jù)機(jī)器人正前方和機(jī)器人與目標(biāo)點(diǎn)的連線的夾角，依據(jù)模糊控制策略操控機(jī)器人向目標(biāo)點(diǎn)前進(jìn)，并且當(dāng)碰到障礙物時(shí)能夠避開(kāi)障礙物繼續(xù)前進(jìn)，在碰到