探測車自適應障礙識別與路徑規(guī)劃研究.pdf

1、自主行駛車輛在軍事和民用高科技領域有著廣泛應用前景,它的主要應用包括偵察、監(jiān)視、目標搜索、爆炸物處理、安全巡邏等。本文以自主行駛探測車的路徑規(guī)劃與避障技術為核心內(nèi)容,在參與設計和制造“EV-Ⅱ”號探測車原型車的基礎上,重點研究了障礙識別、路徑規(guī)劃算法、動態(tài)避障算法,并將這些算法運用到原型車的試驗中,驗證了本論文研究成果的正確性。論文的主要研究內(nèi)容和成果包括:
　　 (1)系統(tǒng)論述了各類輪式移動機器人的發(fā)展狀況及其特點,系統(tǒng)分析了

2、輪式移動機器人的體系結構、多傳感器信息融合、路徑規(guī)劃等技術的發(fā)展狀況和不足之處。
　　 (2)自主設計了探測車軟、硬件系統(tǒng),并制造了“EV-Ⅱ”號探測車原型車。包括探測車本體機構、驅(qū)動系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和電源系統(tǒng)。基于DSP和PC104的開放式控制器搭建了控制系統(tǒng)硬件平臺,并根據(jù)實際控制需要選取合適的操作系統(tǒng)；根據(jù)探測車的技術指標,計算驅(qū)動系統(tǒng)所需要的動力,根據(jù)動力因素選擇了合適的驅(qū)動電機,并給出了電機調(diào)速的具體過程；根據(jù)探測車的控

3、制系統(tǒng)和驅(qū)動系統(tǒng)需要設計了探測車的供電系統(tǒng)。
　　 (3)設計了探測車障礙識別硬件系統(tǒng)并提出了一種新的基于信息融合的障礙識別算法。為了保證探測車在地面上安全自主行走,對比各種距離傳感器的優(yōu)、缺點,設計了基于DSP的多超聲波獲取距離信息的電路,給出了多個超聲波傳感器所測距離數(shù)據(jù)和嵌入式計算機PC104的串口通信過程,并采用視覺遠程輔助導航。提出了一種基于模糊貼近度的數(shù)據(jù)融合新算法,縮短探測車導航中環(huán)境測量與數(shù)據(jù)處理的時間,提高了采

4、集數(shù)據(jù)的精度和效率。
　　 (4)基于粒子群優(yōu)化算法研究了可視全局路徑規(guī)劃問題。綜合利用人工勢場法及粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)點,針對靜態(tài)環(huán)境已知的探測車路徑優(yōu)化問題,運用等分法進行環(huán)境建模,在粒子群優(yōu)化算法的基礎上,引入人工勢場法的斥力場函數(shù),提出一種基于路徑長度和路徑危險度的適應度函數(shù),根據(jù)全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解自動在線調(diào)節(jié)學習因子,從而在初始化及更新過程中能自動避開障礙物,快速安全地實現(xiàn)全局靜態(tài)路徑規(guī)劃。
　　 (5)提出

5、了一種基于速度障礙、碰撞危險度概念的動態(tài)環(huán)境模型,結合新的模糊神經(jīng)控制算法,實現(xiàn)探測車在復雜的動態(tài)環(huán)境中自主安全地行走。針對動態(tài)環(huán)境中難以解決的探測車路徑規(guī)劃問題,基于模糊神經(jīng)控制算法改進控制器的輸入/輸出模式,新的算法增加了模式匹配和加權平均兩個要點,去掉了繁瑣的模糊化和精確化過程。仿真實驗表明,在提出的基于碰撞危險度的神經(jīng)模糊算法控制下,探測車能夠自主避開復雜動態(tài)障礙物,并且采用優(yōu)化策略使得探測車朝向目標點行走,且不會陷入陷阱中。<