室内动态环境下的移动机器人自主避障策略
机器人避障策略研究
三、常用避障算法简介
5.基于神经网络的避障算法
1）先将问题转化为优化问题。 2）用神经网络表示惩罚函数。 3）推导出相应的反向传播算法用于神经网络的训练。 将避障或者说是路径规划问题转化为最优化问题，地图上 的障碍物即为问题的约束条件，再用神经网络引入惩罚函 数，这样就将有约束条件的最优化问题转化为无约束优化 问题。
用栅格法划分地图
概率的计算
算法流程
四、基于栅格法的避障策略研究
在进行避障和路径规划 时，采用栅格为基本单 位表示环境信息。按照 机器人及其有限的活动 场地大小进行栅格的定 义和场地的栅格划分。 图中具有黑色方块的栅 格表示有障碍物
用栅格法划分地图
四、基于栅格法的避障策略研究
下一步可以有八个方位 进行搜索，即：东、南、 西、北、东北、西北、 东南、西南 在不同的方向上加上关 联程度a： 黑色区域的方向，a=0 白色区域的方向，a=1 根据具体地图环境，给 不同的方向附上权值
Amigo机器人避障策略研究
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Contents
1 2 3 4
绪论 Amigo移动机器人介绍
常用避障算法简介
基于栅格法的避障策略研究
5
6
仿真验证
总结与展望
一、绪论
课题来源
移动机器 人
自主避障的能力是移动机器人智能化程度 的重要指标，是实现在未知环境中自主完成预 设任务的关键技术之一，也是移动机器人在复 杂多变环境中稳定、安全、高效完成任务的重 要保障
在硬件方面，我们可以用更高级的测距仪器实现避障，如：激光测距仪 在算法方面，我们可以用第三章所列举的高级编程思想，来实现避障
三、常用避障算法简介
1.基于几何构造的避障算法 2.基于栅格划分的避障算法
自主式微小型移动机器人的自动避障行为研究
文献标识码
Ρ Ε ΣΕ ΑΡ ΧΗ ΟΝ ΑΥ ΤΟΜ ΑΤ ΙΧ Ας ΟΙΔ −ΟΒΣΤΑΧΛΕ ΒΕ Η Ας ΙΟΡ ΦΟΡ ΑΥ Τ ΟΝΟΜ ΟΥ Σ Μ ΙΧΡ Ο Μ ΟΒΙΛΕ Ρ ΟΒΟΤΣ
÷ 2 ≤ ∞ ∏ 2 ≤ ∞ 2
Ι νφορμ ατιον Σ τοραγ ε Ρ εσ εαρχη Χεντερ Σ ηανγ ηαι ϑιαοτονγ Υ νιϖερσ ιτ ψ
离的限制 以及由于所采用的控制器的存储容量的 限制 使其很难了解环境的全局情况 也不可能采用 较为复杂的控制算法 存在着较大的限制 另外 多
下转第 页
≥×
反转
左边轮向前转动 右边轮向后转动 ° 左 边 轮 停 止 转 动 右 边 轮 向 前 转 动 ≥×
图
ƒ ×
自主式微小型移动机器人外形
∏ ∏
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左 边 轮 停 止 转 动 右 边 轮 向 后 转 动 ≥×
× ∞
该微小型自主式移动机器人采用 的 为
× ≥
公司 左边轮向后转动 右边轮向前转动
°
为 ≤° 和
×
从图
和图
的机器人安全漫步轨迹可看出
5
结论 Χονχλ υσιον
自主式微小型移动机器人由于传感器的探测距
采用了漫步行为和自动避障行为的微小型移动机器 人 不但能避开环境中的静止障碍物 而且也能互相 回避 当确认其移动路径上无障碍物存在时 它们都 能沿直线漫步 采用由电机神经元网络和增强式学 习的权值更改方法 在自动避障时也有较好的效果
φ σ ι κ σ ι κ σ ι κ σ ι κ Φ Φ Ασ ι κ Ρ Α
其中 σι κ 为第 κ 步时 第 ι 个障碍物传感器的状 态 对障碍物传感器 Φ
机器人路径规划与动态障碍物避障研究
机器人路径规划与动态障碍物避障研究摘要：随着机器人技术的发展，机器人路径规划与动态障碍物避障成为了一个热门研究领域。
在本文中，我们将探讨机器人路径规划的基本原理，并介绍几种常用的路径规划算法。
同时，我们还将讨论机器人如何在动态环境中进行障碍物避障，并探讨一些相关的研究成果和现有的应用案例。
1. 引言机器人路径规划与动态障碍物避障研究是人工智能领域的一个重要方向。
在许多应用中，机器人需要能够在复杂环境中自主导航，并避开障碍物。
因此，路径规划和动态障碍物避障算法的研究对于机器人行为的实现至关重要。
2. 机器人路径规划的基本原理机器人路径规划是指为机器人在给定环境中找到一条合适的路径，使其从起点到达目标点。
基本原理包括地图建模、障碍物检测和路径搜索三个步骤。
2.1 地图建模机器人需要先了解环境，并根据实际情况进行地图建模。
常见的地图建模方法包括栅格地图和拓扑地图。
2.2 障碍物检测机器人需要通过传感器来检测环境中的障碍物。
常用的传感器包括激光雷达、超声波传感器和摄像头等。
通过这些传感器，机器人可以获取环境中物体的位置和形状等信息。
2.3 路径搜索路径搜索是机器人路径规划的核心步骤。
常用的搜索算法包括A*算法和D*算法。
这些算法通过启发式搜索和综合考虑路径长度和障碍物分布等因素，找到一条最优或近似最优的路径。
3. 常用的路径规划算法在机器人路径规划中，存在多种算法可供选择。
以下是几种常用的路径规划算法：3.1 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，通过估计路径的代价来指导搜索过程。
它综合考虑了路径长度和启发式函数的权重，能够找到最优路径。
3.2 D*算法D*算法是一种增量式路径规划算法，它可以在动态环境中实时更新路径。
D*算法通过局部修正路径来适应环境的变化，具有较好的动态适应性。
3.3 RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的路径规划算法。
它通过随机采样和树生长的方式，快速探索环境，找到可行的路径。
动态环境下移动机器人避障策略研究
河南科技Henan Science and Technology 计算机科学与人工智能总第808期第14期2023年7月动态环境下移动机器人避障策略研究邱萌萌徐林沈洋洋朱小峰（安徽机电职业技术学院电气工程学院，安徽芜湖241000）摘要：【目的】分析动态环境下移动机器人避障技术，从而实现有效的动态避障及新技术应用。
【方法】以移动机器人为研究对象，对人工势场法、避障控制法、人工神经网络避障控制法、快速扩展随机树算法等避障策略进行分析，在此基础上对人工势场法避障策略进行改进。
【结果】解决路径规划对象徘徊于局部极小值点的问题。
当移动机器人抵达局部极小处时，在新势场作用下，会摆脱局部极小点束缚，能有效解决目标点不可达的问题。
【结论】通过弥补人工势场法来解决路径规划过程中缺少全局信息的缺陷，使移动机器人在未知、动态、复杂的环境中行进，有针对性地增加数个虚拟目标点，在不过多增加计算量的前提下，能有效提高移动机器人在避障过程使用人工势场法的适用性。
关键词：机器人；动态环境；避障策略；探究中图分类号：TP242文献标志码：A文章编号：1003-5168（2023）14-0021-04 DOI：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2023.14.004Research on Obstacle Avoidance Strategy of Mobile Robot in DynamicEnvironmentQIU Mengmeng XU Lin SHEN Yangyang ZHU Xiaofeng(Anhui Vocational College of Mechanical and Electrical Engineering,Wuhu241000,China)Abstract:[Purposes]This paper aims to analyze the obstacle avoidance technology of mobile robot in dy⁃namic environment,so as to realize effective dynamic obstacle avoidance and new technology applica⁃tion.[Methods]Taking the mobile robot as the research object,the artificial potential field method,ob⁃stacle avoidance control method,artificial neural network obstacle avoidance control method and fast ex⁃tended random tree algorithm and other strategies were analyzed,on this basis the obstacle avoidance strategy of artificial potential field method was improved.[Findings]The problem that the path planning object wanders around the local minimum point is solved.When the mobile robot reaches the local mini⁃mum,under the action of the new potential field,it will get rid of the constraint of the local minimum point,which can effectively solve the problem that the target point is not reachable.[Conclusions]By making up for the lack of global information in the path planning process by the artificial potential field method,the mobile robot can move in an unknown,dynamic and complex environment,and increase sev⁃eral virtual target points in a targeted manner.On the premise of not increasing the amount of calcula⁃tion,it can effectively improve the applicability of the artificial potential field method used by the mobile robot in the obstacle avoidance process.Keywords:robot;dynamic environment;obstacle avoidance strategy;explore收稿日期：2023-02-24基金项目：安徽省教育厅自然科学研究项目（KJ2021A1524、KJ2021A1518）；安徽省质量工程（21KCSZS FKC82）。
室内智能机器人自主避障策略设计与实现
电子科技室内智能机器人自主避障策略设计与实现作者/刘启航、钮飞，南京邮电大学贝尔英才学院；李超，南京邮电大学计算机学院基金项目：国家自然科学基金青年基金项目（项目号：61302158);江苏省自然科学基金项目（项目号：K20130869);江苏省高校自然科学研究项目（项目号：13KJB520019)。
摘要：针对室内智能机器人在运行过程中需要具备自主避障功能问题，本文以智能小车为对象，通过对各方面特征值的采集，多数据融合处理分析的方法，设计自主避障策略，实现对死角和墙角特殊环境的避障。
通过搭建测试环境，测试小车在不同移动速度下对死角避障和墙角避障能力。
结果表明，在保证避障成功的情况下，小车的速度可以达到2.5m/s，符合智能机器人室内移动速度。
关键词：自主避障；数据融合引言智能车辆（intelligentvehicle)又名轮式移动机器人，是一个集环境感知、规划决策、自动行驶等功能于一体的综 合系统w。
智能小车又是智能车辆中广泛应用于测量，勘 探等方面的工作的一种实验模型。
在一个不确定的环境中智 能小车的自动控制通常需要多个传感器的融合来感知周围 环境的复杂信息[2]。
国内目前有用摄像头来进行信息采集 的智能小车，单纯的视觉传感器虽可以识别路障物体，但所 形成二维图像信息无法具体描述三维的环境，对于墙角这些 特殊情況小车无法及时处理。
还有用多个超声波传感器测距 避障的方案，但超声波传感器在运动测距上的误差问题无法 避免，大大限制了小车的运动速度[3_6]。
在国外有用栅格地 图法来实现避障控制，通过将环境划分成栅格，计算避障概 率来辅助自动控制。
但这种多数据融合的方法对于未知环境 的处理有着本质上的缺陷，应用环境很受限制[7_9]。
本文设 计的智能小车通过红外传感器识别障碍物，四组超声波传感 器测距获得周围环境立体数据，对整个传感网络获得的数据 进行融合处理，可以在很大程度上提高智能小车的避障成功 率和缩短反应时间，同时也降低了开发成本。
轮式移动机器人的自动避障和路径规划 开题报告
轮式移动机器人的自动避障和路径规划研究内容：移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运动、自主规划的智能机器人。
本课题以轮式移动机器人为平台，研究设计自动避障策略以及路径规划方法。
避障问题是在障碍物环境中，在满足与障碍物不相碰撞的前提条件下，规划一条从起点到达终点的路径。
路径规划的任务是按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰路径。
设计要求主要包括以下三部分内容：1、检测障碍物，选择避障策略。
2、根据数据建立地图3、在已知环境下，根据任务在指定地图上完成路径自我规划研究方法：按照设计要求，并根据环境信息可将设计分为两大部分进行。
1、环境信息完全或局部未知的条件下，移动机器人自主移动，完成避障路径规划并根据传感器采集到的信息建立地图。
其中将涉及到机器人的定位——航姿推算相对定位法、基于8距离传感器数据的障碍物的识别、避障策略的选择、通过几何特征法的环境建模等内容。
2、环境信息已知，根据任务完成路径自我规划，即基于地图的全局规划方法的选择，本设计。
参考文献[1]张毅、罗元等，移动机器人技术以其应用，北京：电子工业出版社，2007.9[2]王奎民，基于激光测距的环境地图动态创建技术研究，自动化技术与应用，2009年28卷第5期方案设计一、定位定位是确定移动机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是机器人自主移动的最基本环节。
航迹推算法是一种广泛应用的直接进行移动机器人定位的方法。
基本工作原理：机器人自身坐标以前进方向为x 轴，左方为y 轴。
运动初始时刻，机器人坐标与全局坐标重合。
经过时间t 后，假设机器人从原点运动到了P 点，即机器人在全局坐标系中的位置为P （Xt ，Yt ）机器人的前进方向（x 轴）与全局坐标X 轴的夹角为t 。
设W 为两轮间距。
为固定时间间隔。
在t 内，机器人的转角为△θ=Wt V t R ∆⋅-∆⋅L V 式中VL ，VR 为机器人左右轮速度若令V=2R L V V + 则在△t 内机器人的位置改变为⎩⎨⎧∆⋅∆+=∆∆⋅∆+=∆t V Y t V X t t )sin()cos(θθθθ 则t+△t 时刻，机器人位置信息为⎪⎩⎪⎨⎧∆+=∆+=∆+=∆+∆+∆+θθθt t t t t t t t t Y Y Y X X X二、障碍物检测机器人前后左右各有两个测距传感器，可得到四个方向上的距离信息。
轮式移动双臂服务机器人动态路径规划与自避碰技术
04
自避碰技术
基于传感器的避碰技术
超声波传感器
利用超声波的反射原理，检测机 器人周围的障碍物，实现避障功
能。
红外传感器
通过发射红外线并检测反射回来的 信号，判断障碍物的距离和位置。
激光雷达
利用激光扫描周围环境，获取高精 度地图和障碍物信息，实现精确避 障。
基于计算机视觉的避碰技术
01
02
03
单目视觉
通过单个摄像头获取环境 图像，利用图像处理技术 识别障碍物。
双目视觉
通过两个摄像头获取立体 图像，利用视差原理计算 障碍物的深度和位置。
深度学习
利用深度学习算法对图像 进行识别和分类，实现复 杂环境的避障。
基于深度学习的避碰技术
强化学习
通过让机器人自主探索环境并学习避障策略，实 现高效避障。
深度神经网络
传感器类型
包括超声波传感器、红外传感器、激光雷达等。
03
动态路径规划技术
基于环境模型的路径规划
基于环境模型的路径规划方法主要是通过建立机器人工作环境模型，利用模型中 的信息进行路径规划。
这种方法首先需要构建一个精确的环境模型，包括障碍物的位置、大小和形状等 信息。然后，利用这个模型来计算出一条从起点到终点的安全路径。这种方法对 于静态环境比较有效，但在动态环境中可能需要频繁更新模型。
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未来研究可进一步优化算法，提高机器人 的路径规划和自避碰能力，特别是在复杂 环境和未知障碍物的情况下。
研究多机器人协作的路径规划和避碰技术 ，以实现更高效的任务执行和资源利用。
人工智能与机器学习
安全性考虑
结合人工智能和机器学习技术，使机器人 能够自主学习和优化路径规划，提高自主 决策能力。
室内动态场景下机器人自主路径规划研究
室内动态场景下机器人自主路径规划研究摘要：室内场景复杂多变，具有很强的动态性，本文针对室内复杂场景下的移动机器人自主规划路径这一问题展开理论与应用研究。
基于传统的路径规划算法，本文提出结合深度强化学习对路径进行规划，提高移动机器人在动态环境下的路径规划能力和避障能力，从而使移动机器人可以在复杂环境中自主完成导航任务。
关键词：深度强化学习，移动机器人，路径规划前言：移动机器人作为智能机器人的重要分支之一，关于其路径规划的研究，一直被国内外学者作为研究的热点。
近年来，随着人工智能与智能制造技术的飞速发展，移动机器人与各种智能算法结合，应用领域不断扩展，但也同时面临着更多的挑战。
1.路径规划研究现状路径规划是移动机器人智能控制中的重要任务之一，路径规划的目的是使机器人通过自身的传感器接受环境信息，自动生成一条安全且最优路径的过程。
目前国内外许多学者都已对该领域内的问题有所成果，提出了多种路径规划算法，其应用领域范和算法优缺点也都各不相同。
其中，这些算法大致可以分为全局路径规划和局部路径规划，主要包括图搜索法、快速扩展随机树法、人工势场法、模糊逻辑算法和神经网络算法等方法。
图搜索法主要是根据已知的地图信息规划出从起点到终点的可行路径，图搜索法主要包括可视图法、Dijkstra算法、A*算法。
可视图法通过用点来描述移动智能体，用多边图形表示障碍物，将起点、目标点以及多边形障碍物各顶点连接，使直线均不穿过任何障碍物，这些直线即为“可视的”。
可视图法搜索的时间较长，且灵活性低，每次起点与终点发生变换时都要重新构造可视图。
切线法和Voronoi图法对可视图法做出了改进，切线法用障碍物的切线表示弧，这样机器人会基本贴着障碍物前行，并且产生误差时碰撞障碍物概率比较大；Voronoi图法中，让弧线尽量远离障碍物，这样当机器人位置有误差时可以避免碰撞障碍物，提高了算法的有效性。
2.基于ROS和Gazebo构建仿真模型2.1ROS简介ROS被称为机器人操作系统，是用来编写机器人程序的框架。
一种动态环境下的移动机器人避障策略
郑敏捷等： 一种动态环境下的移动机器人避障策略
一种动态环境下的移动机器人避障策略 !
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环境建模
动态环境下的激光雷达的误差分析 本文采用 SICK 公司的 LMS29l 型激光雷达作为
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（"l + "2 ） x' = x r + d ・ coS （"l + "2 ） y' = y r + d ・ Sin
（2）
主要的环境 感 知 传 感 器。选 择 0 . 5 的 解 析 度， 每个 周期返回其前 方 l80 范 围 内 的 36l 个 数 据， 完成一 次线扫描 的 周 期 时 间 为 26 . 67mS， 系统处理时间大 约为 23mS。直 接 由 激 光 雷 达 获 得 的 距 离 数 据 需 要 标定。由于激光雷达测量数据的误差和测量距离有 很大的关系， 因此 需 要 通 过 实 验 统 计 得 出 不 同 距 离 范围下的标准差取值 （见表 l） 。
其中 d 表示探测的距离； ! ! d 为针对同一目标多次测 量均值的标准差； !d 为针 对 不 同 类 物 体 测 距 时 的 系 统误差估计值， 取! ! ! d 的 3 倍。所以 可 以 把 ! d 作为静 止目标的测量均值估计误 差， !d 作 为 在 动 态 环 境 下 单次测量下的估计误差。 在动态环境下， 对动态障碍物的测量 误 差 !o 是 由激光雷达 的 测 量 误 差!d 和 由 机 器 人 与 障 碍 物 相 可由下式求出： 对运动引起的运动误差!m 组成的，
室内动态环境下的移动机器人自主避障策略
第50卷第8期2019年8月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University(Science and Technology)V ol.50No.8Aug.2019室内动态环境下的移动机器人自主避障策略杨明辉，吴垚，张勇，肖晓晖(武汉大学动力与机械学院，湖北武汉，430072)摘要：针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题，提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法，并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。
首先，分析移动机器人的运动模型，获取机器人的目标角度；然后由超声波传感器获取障碍物距离信息，由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点；最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度，实现对机器人转向角的控制，使机器人能够无碰撞地到达目标点。
研究结果表明：本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障；相对于无子目标点更新策略，移动机器人平均移动速度提高11.75%，验证了所提算法的有效性。
关键词：移动机器人；动态障碍物；子目标点策略；模糊神经网络；自主避障中图分类号：TP24文献标志码：A文章编号：1672-7207（2019）08-1833-07 Autonomous obstacle avoidance strategy for mobile robots in indoordynamic environmentYANG Minghui,WU Yao,ZHANG Yong,XIAO Xiaohui(School of Power and Mechanical Engineering,Wuhan University,Wuhan430072,China)Abstract:Aiming at the problem of autonomous obstacle avoidance for mobile robots in unknown indoor dynamic environment,an adaptive fuzzy neural network optimization obstacle avoidance algorithm was proposed,which integrates the dynamic obstacle direction judgment strategy and the sub-target point updating strategy.The obstacle avoidance control system of mobile robots was designed based on this algorithm.Firstly,the motion model of mobile robot was analyzed to obtain the target angle of the robot.Then,the distance information of obstacles was obtained by ultrasonic sensor,and the moving direction of dynamic obstacles was judged by the distance information of obstacles. The sub-target points were thus updated.Finally,the steering angle and speed of the robot were displayed in real time by using adaptive fuzzy neural inference system.The robot's steering angle was controlled to reach the target point without collision.The results show that the proposed algorithm enables mobile robots to recognize obstacles and judge the motion direction of dynamic obstacles in an unknown dynamic environment to achieve autonomous obstacle avoidance. Compared with the strategy of no sub-target point updating,the average moving speed of mobile robots is increased by 11.75%,which verifies the effectiveness of the proposed algorithm.Key words:mobile robot;dynamic obstacles;sub-target point updating strategy;fuzzy neural network;autonomous obstacle avoidance在未知工作环境中，移动机器人应该具备感知环境的能力以避开障碍物、实现自动导航[1]，其中障碍物包括静态障碍物和动态障碍物。
在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法
在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法抽0,2(2/嘉拳期8机器人ROBOTV01.22,No.2March,2000文章编号:1002—0446(2000)020081—08在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法…2?6(:商系■,l摘要:本文提出了基于超声传感器的信息,将改进的栅挤和回归预测法结合起来,应用于具有静态和动态障碍物的动态环境中,移动机器人THMR—I的导航和避碰的一种新方法.对栅格法的改进就是以障碍物为单位记录信息量,结果比原来以橱格为单位记录的信息量少得多,克服了栅格法中存在环境信息存储量大的问题,提高了实时性.对回归预溯法也作了改进,并把它们结合起来,在求得最佳候选扇区后,使移动机器人躲避了静态和动态障碍物,实理了导航,最终到达目标.通过三种仿真实验,结果表明作者提出的方法是正确和有效的.关键词:琶垫垫墨厶;垫查;塞墨塾;兰磐中国分类号:TP24文献标识码A1引言1}I实时导航和避碰是反映移动式机器人自主能力的关键问题之一,在具有静态和运动物体的动态环境中实时导航和避碰是难度很大而又是急待解决的问题.困难在于既要有充分的环境信息并和环境形成闭环,又要求处理速度快.方能满足实耐性要求.经过国内外学者们的多年来的研究.提出了许多方法,比较成功和有效的方法主要有势场法和橱格法(Grids).开始由O.Khatib提出人工势场法,后来由c.W.Warren在1989年和1990年加以改进.提出一种人工势场辅助全局路径规划法,以及它们的利弊详见文[1,2,3,11,12].用栅格法表示格子环境模型中存在障碍物的可能性的方法起源于美国CIvlU大学"].J.Borenstein虽用栅格(Grids)表示环境.但是,在更新CV值上舆CMU方法不同,VFF 在每一次的超声传感器读值时.只需要很少的计算,只影响一个栅格的CV值,该栅格就是距离超声头为d(读值)的栅格,它在传感器的轴上.用势场法决策出虚拟力场VFF去控制移动机器人行驶.通过Ⅵ,F的实验研究,发现了势场法存在四方面问题:(1)陷阱区域;(2)在相近障碍物之间不能发现路径(3)在障碍物前面震荡(4)在狭窄通道中摆.J.Borenstein提出了一种VFH(矢量场矩形法),仍采用栅格表示环境,还采用了,两级数据减少技术和信息的三个级别表示,由VFH算法的输出信息控制移动机器人的速度大小和方向,呈现出良好的性能.但是该方法存在环境分辨率高与环境信息存储量大的矛盾,因此,在实用上受到一定限制.马和袁在文献[83的基础上,设计出了一种基于栅格方法的移动机器人实时导航和避障的控制算法,应用于清华大学计算机系研制的THMR_I型移动机器人.在文献[11,I2]中介绍了,他们进行的四方面工作.使THMR-Ⅱ型机器人能在未知静态环境下,实时检测出障碍物,并规划出合理路径.在几种典型的环境中能稳定,平滑和连续驶向目标,完成避碰和导航任务.它使机器人表现出良好的性能并在一定程度上克服了栅格法中存在的环境分辨率高与环境信息存储收稿日期j1999—04—05,'t1.._.■■～机器人2000年3月量大的矛盾,尽管如此,环境信息存储量还是比较大.在文献[13]中,研究了移动机器人在具有运动物体的动态环境中的避碰和导航,首次应用回归模型对运动物体的运动趋势进行了预测.最后给出了计算机仿真结果.本文在文献D3]的基础上,在具有静态和运动物体的环境中(称此为动态环境)直接利用THIVIR-Ⅱ型机器人上的超声传感器信息,基于改进的栅格法和回归预测算法相结合,栅格法利用静态和运动物体的位置以及回归预测运动物体的位置,求出环境的障碍物密度,根据给定的目标,找出候选扇区,控制移动机器人稳定,平滑和连续地驶向目标,实现避碰和导航任务.2栅格法的改进2.1栅格法的改进目前相当一些传感器只能感知环境的局部信息,为了能够比较完全的感知环境,有必要存储所得到的环境信息,即所谓环境表示.它的要点是设法建立一个精练表示取代难以处理的庞大而又未经加工的输人数据.环境信息表示不仅要解决如何将环境信息存储到计算机中,而且应该方便和正确地使用这些信息.在文献[1l～13]中,把机器人工作空间表示成为二维方格阵(笛卡儿坐标的矩形)每个矩形格有一个累积值CV(CertaintyV alue),表示在此方格中存在障碍物的可信度,利用传感器测得存在障碍物的方格中有CV值,高的CV值表示在此方格中存在障碍物的可能性高,而在没有测到障碍物的地方,CV值为零.根据传感器的读值和车体的位姿决定测到某一障碍,每次只增加该障碍物的CV值.当移动机器人运动时,每个传感器连续不断地快速采样环境,不断被测到障碍物的cV值就高,同时根据障碍物的位置转换到机器人工作空间的方格的障碍物密度也较高了.在文献[12]中,只要测得某处栅格有障碍物,就记录下该点的位置,若许多次测到该障碍物,就记录多少次,这将增加r环境信息存储量并会导致处理速度慢.作者注意到对我们有用的栅格是有障碍物的栅格,很容易想到把所有环境信息用障碍物链表示,障碍物链记录_r该障碍物的当前中心位置,当前测得所有点的位置,当前测得的点数,最近点的位置,该障碍物的cV值和最多MAXpOLNT—NUM个历史中心点的位置.对于运动的障碍物还需要记录根据历史点预测的位置.对障碍物的信息只记录有限的信息,并不断用最新搜索到的信息刷新以前的信息.这种以障碍物为单位记录的信息量比以栅格为单位的记录的信息量要少得多.随着机器人的运动,新出现的栅格在不断增加,这样就可以根据障碍物的位置来确定工作空间中有障碍物的栅格,从而求出候选扇区,而不记录没有障碍物的栅格.2.2栅格算法表示环境采用了,环境和车载(移动机器人)两种坐标系.环境空间坐标绝对地表示障碍物的位置,环境空间用于实时建立机器人环境的地图,以便于在决策机器人移动方向时能全面考虑环境,做出合理的决策.车载坐标系随机器人移动而移动.THMR一Ⅱ型移动机器人是一个外形呈矩形的机器人,车载坐标系以机器人后边两个轮子轴的联线中心为原点.机器人正前方为x轴正方向.车载空间用于采样当前环境和决策机器人的移动方向.在车载坐标系中被传感器采样到的环境信息可以由公式被映象到环境坐标系中,还有栅格大小的选择等请见文献[12].在文[12]中,活动窗口被认为在车载空间中,在移动机器人前面假想为一个长度mlnax为半径的半圆形窗口.由于删R-Ⅱ型机器人按装的超声传感器只有15个,数量较少,它会导致在车体运动前方信息量过少,不利于分离障碍物,作者将活动窗口改为RA[15]F-RA[1]角度第22卷第2期袁曾任等:在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法83范围内,如图1所示,窗口中心定义在车体后中心通过公式(1)把车载空间的信息映象到活动窗口中,X=Xd十X,y=(1)其中(,y)表示窗口坐标系中栅格的坐标;(五,)表示车载坐标系中栅格的坐标;表示窗口坐标系中心到车载空间坐标系中心的距离.在活动窗口中,分出角度为口=(RA[15]一RA[1])/36的36个扇区,分别代表行驶方向,那图l环境的表示和活动窗口么公式(2)把活动窗口中栅格映象到所在扇面中.—arctg(y/五)(2)其中表示扇面序号.窗口栅格贡献的障碍权值为公式(3)q=(,)((v)一](3)其中c.表示窗口栅格,)的CV值,即表示此栅格存在障碍物的可信度;dr,Y表示窗口栅格,)到窗口中心的距离;A,B表示常数,应满足条件A--Bdmax=0,d一为所考虑的最远窗口栅格到窗口中心的距离,即窗口的半径,关于,B的选择以及计算扇面的障碍密度和栅格的不连续和不精确性而采用一个平滑函数平滑障碍密度等请见文[11].障碍密度反应了在扇面中存在障碍物的密集和远近程度,障碍物密度越大表明在此扇面中障碍物离车体近而且密度大,把有一定宽度的几个连续的扇面而且每个扇面的障碍密度低于一个蠲值TH的区域称为候选扇区,候选扇区为移动机器人行驶的安全区域,通常存在有几个候选扇区,在这种情况下,选取最利于到达目标的候选扇区作为行驶方向.在选取行驶方向时,须考虑候选扇区的宽度,分宽和窄两种候选扇区,设定一个宽度一,大于它时,属于宽候选扇区,否则为窄候选扇区.宽,窄候选扇区中的算法是不一样的,详见[11],选择正确的TH值也是一个关键问题.2.3环境信息优化随着传感器对环境不断采样,环境信息量会越来越大,这不仅会占用过多的存储容量,而且障碍物链中由于仍保存一些不必要的障碍物,增加l『大量的运算,延长_『对环境信息的处理时间,有可能造成不能及时躲避障碍物,不能实时处理,因此需要对环境信息进行优化,对于在移机器人后面的信息的利用率是比较低的,所以这部分信息可以被删除.对算法的影响不太大,另外还作r如下处理;对于障碍物链中每一节点,取其中心位置,这是环境坐标下的位置,用它和机器人的位置比较判断它是否在机器人窗口内,如果不在,那么从障碍物链中将其删除,这个障碍物链既指窗口链,也指运动障碍物链,这样,需要处理障碍物链的节点将太大减少,有利于效率的提高,另一方面的优化是指对障碍物信息记载的优化,我们采取对一个障碍物只循环保留最新的MAXPOINTNUM个历史点的中心位置郎可,其余的冗余信息被丢失掉,2000年3月3回归预测算法及其改进在环境中具有运动障碍物的环境,称为动态环境,作者采用回归预测方法对运动障碍物的位置进行预测,为栅格法提供障碍物的预测位置,在求候选扇区时,就避免了选取当前没有障碍物但以后几步将出现障碍物的候选扇区.为躲避运动障碍物提供了实现的可能,同时还要躲避静态障碍物,最终使移动机器人驶向目标.关于回归预测的基本思想和算法请见文[14].在回归模型中,应用的位置记录不超过5个,因为在实时避障的应用中,在控制模块中采用提前三个采样时问间隔预测障碍物的运动.由于描述障碍物的点比较少,所以用平均步长(矢量)来估计下一个位置,作为对回归预测的修正.运用回归预测法需要知道障碍物的运动状态,作者将障碍物的状态分为"未知,预备,静止,运动和隐藏"五种.判断障碍物状态的方法为:当状态为"未知",则是第一次测到该障碍物;当状态为"预备",则是由未知"触发到"预备";当状态为"静止",则是通过该障碍物当前测得的重心位置与它的历史重心位置比较,其距离小于STTIC—LEVEL目值(判断静止还是运动的阈值);当状态为"运动",则通过该障碍当前和历史的信息,比较出在不同次采样而得到的两个位置距离大于STATIC—LEVEL;当状态为"隐藏",则是在本次采样中,该运动障碍物未被测到,因此其状态由"运动"转为"隐藏".下面是五种状态的关系4超声传感器建立环境模型THMR一Ⅱ型移动机器人安装了l5个超声传感器,设法通过这些传感器在l5个方向上的距离信息,建立移动机器人周围大致的环境模型.这个过程要经过坐标的转换,障碍物的分离,障碍物信息舶抽取和存储四个过程,分述如下:4.1坐标的转换为了'导航的需要,将车体局部坐标系作了改动,即把坐标原点放在超声系统的中心,其它则不变,图及公式见文[141.这样,超声测量到的某一方向上的距离信息就可直接换成局部坐标系中的坐标,进而转换为全局坐标系中的坐标.对于所有障碍物链中的节点,其存储的都是全局坐标即环境坐标,这是由于随着机器人的移动,在窗口中障碍物的坐标发生变化,无法利用窗口坐标来进行对障碍物的静态和运动的判断.但是对运动障碍物的预测,而在运用栅格法时,又是利用窗口坐标,此时,只好再根据机器人当前的位姿来将障碍物的环境坐标转成窗口坐标..4.2障碍物的分离超声测量点中一部分属于一个障碍物,而其它的测点属于另外的障碍物.需要将超声测量的l个测点进行划分,使属于同一物体的测点组成一组.由于物体的表面是连续的,可以认为如果两个相邻测点在同一物体上,那么,它们之间的距离应是比较小的,否则,它们之间的距离应比较大.分离的原则有:(1)相邻的超声头测点的距离相差很大,阕值设为OBSTACLE第22声第2期袁曾任等:在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法THRES.若大于此阔值,那么,一组障碍物测点分离完毕;(2)相邻的超声头有一个超声头没有测到障碍,那么,一组障碍测点分离完毕,只有测到障碍的超声头才属于某测点组. 运动障碍物的分离也是采用上述的基本策略,不同的是考虑障碍物有可能发生重叠,对于被遮档住的静态障碍物,不用太多考虑,只要用以前的信息即可.而被档住的是动态障碍物,则要求进行修正.这里所说的障碍物重叠,指的是一个障碍物档住另一个障碍物,而不是障碍物的相互邻近.判断重叠是先利用前面障碍物A的所有信息,求出该障碍物的角度范围,然后再判断运动障碍物中有没有在该障碍物的后面.根据运动障碍物离车体的距离是否比A的大以及是否在A的角度范围之内.如果运动障碍物被遮档住了,则就需要用它的预估位置更新其当前的位置值,这样,就可减少一定的误差.4.3障碍物信息的抽取需要的障碍物信息考虑到既满足栅格法的需要又兼顾回归预测法的需要.因此,障碍物的信息必须包括:超声波中心到障碍物的最短距离测点的坐标(minx,rainy);当前测得障碍物的测点中心坐标(Centerx,Centery),用它来表示当前该障碍物的实际位置,记录障碍物历史点的坐标(historyx[],historyyE],对于运动障碍物来说,可以满足回归预测法对数据的要求.记录障碍物的历史点的个数[record—num];记录该障碍物出现的次数,用于栅格法以表示在将障碍物信息转换成障碍物密度时,在该栅格中有障碍物的可能性;记录当前测得障碍物的所有测点的坐标(xE],y[]),如果对一个障碍物,运用栅格法求障碍物密度时,只用其中心位置,则障碍物密度太稀,没有很好地起到寻找最佳路径的要求,而利用当前测得的该障碍物的所有点的信息,那么,对躲避障碍物有比较好的利用价值;记录当前测得障碍物的所有测点的个数(point—num)作为坐标(xE],yE])的最多访问次数;记录运动障碍物位置的预测坐标(future—x[],future—y[]),可以在方向决策中起作用,从而起躲避运动障碍物的作用;xbl"一b2"一ey一一exl一一ex2和Y—bl,y—b2,y—ey,y—exl,yex2对于运动障碍物有效,用于记录回归预测时的各种参数,等等…….4.4障碍物信息的存储(I)障碍物的信息存储分类:障碍物的信息存放在障碍物链表中,障碍物链表分为窗口链和动态链.窗口链既记录静态又记录运动障碍,只要在当前窗口中出现的障碍都记录在窗口链中,窗口链既为栅格法提供障碍物的数据,又为运动障碍物的判断及存储提供必要的数据.动态链只是记录已被判断为是运动障碍物的所有障碍物的信息,包括障碍物的预测位置和参数.采用链表方式是便于数据的查找,一个节点就包含了一个障碍物的所有信息.障碍物信息的存储分成以下几个部分:(1)"当前障碍物链表"的建立;(2)"窗口障碍物链表"(窗口链)的建立;(3)"动态障碍物链表"(动态链)的建立;"当前障碍物链表"的建立是因为如果只弧立地把测到的一个障碍物和窗口里所有障碍匹配时,缺乏科学性,例如本次测得A,B,C…,等若干个障碍,A障碍和窗口里的某个障碍匹配上,用A的信息替换其部分信息,但是B障碍也有可能和窗口里的同一障碍匹配上,这就造成信息的错误处理.因此,把当前测得的所有障碍物组成"当前障碍物链表",这就可以利用所有这些信息,减少判断的失误.该链表的建立是根据障碍物分离来存储一个障碍的一组测点,进行初步的处理."窗口障碍物链表"的建立是把"当前障碍物链表"中的障碍物依次和窗口障碍匹配,如果匹配上,那么替换部分信息,否则,建立新的障碍物节点.机器人2000年3月"动态障碍物链表"的建立是根据对"窗口链"进行处理,判断,利用其中存储的运动障碍物,类似地也建立一个"当前动态障碍物链表",和"当前障碍物链表"与窗口链"的关系一样,由"当前动态障碍物链表"存储到"动态链"中.(Ⅱ)障碍物匹配算法:"窗口链"和"动态链"的存储完全一样,因此以"窗口链"和当前链"为例来介绍.由于信息量比较少,在"当前链"到"窗口链"的存储时,采用最近匹配原则,最近匹配是指"当前链"中所有节点和"窗口链"中的所有的已有障碍找到最佳匹配,即:当前链"中一节点和"窗口链"中一节点距离最近,当找到一个最佳匹配,那么,在"当前链"和窗口应节点上作标记,防止下一次同样操作,这样依次处理,就能找到所有"当前链"中节点和"窗口链"中的匹配,这就充分利用了"当前链"中所有信息.每次匹配后就进行存储.如果"窗口链"中没有障碍,那么,自然是新障碍,否则,就要根据匹配时两节点的距离值和oBSTACLE.THRES阈值的比较结果来判断是否是一个障碍,如果ORSTRACLE.THRES大,则是新障碍,否则,就是同一障碍.5方向决策方向决策指的是车载空间的活动窗口里按一定算法,给出最佳候选扇区,使移动机器人无碰撞地行驶到达目标,本文对[11]作了'两方面改进:一是由只有静态障碍物环境扩展到具有静态和运动障碍物的动态环境中,作者是根据回归预测给出的运动障碍物的位置,再利用栅格法求出候选扇区,把两种方法有机结合起来,从而躲避了环境中有静态和运动障碍物,最终驶到目标.二是超声值的测取直接利用超声传感器对障碍物不断地测试而得到.在仿真实验时,根据联车程序修改的,只是把超声值的测量修改成在计算机屏幕上对障碍物的测量,对车体转速控制修改成在屏幕上对车体位置的控制.作者采取如下的避障和导航策略,分为两种情况:(1)当没有和障碍物碰撞危险时,只考虑静态障碍物.把静态障碍物的当前中心位置和所有当前的测点位置作为存在障碍物的栅格,用它们求出障碍物密度和平滑障碍物密度.从而求出候选扇区.(2)当有和障碍物碰在考虑静态障碍物的中心位置和所有当前记录的测点位置时,同时考虑运动障碍物的三次采样的障碍的每一个中心位置,运动障碍物的历史点的位置及其预测点的位置.采取这样的策略,可减少一定的计算量,因为运动障碍物不一定挡住移动机器人前进的方向,或者目前挡住机器人前进的方向,但运动一段时间后也可能不档住机器人前进的方向,因此,没有必要过早地考虑运动障碍物.作者在找到候选扇区后,根据其中的ad值来控制移动机器人左右轮的转速.对于ad值,在活动窗口中,随角度从左到右依次增加,对于ad值小的候选扇区,机器人向右转,我们采用控制左车轮速度快,右车轮速度慢,此时,车体就向右转了.同理,对ad大的,控制左车轮速度慢,右车轮速度快,车体就向左转了,这种方法比采用车体先停下再拐弯的方法实时性要好而且车体行驶轨迹连续和平滑.6仿真实验结果作者进行了三种仿真实验仿真1:移动机器人的初始位置和目标的位置分别表示在图像中的左下方和右上方,目标第22卷第2期袁曾任等:在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法在静态障碍物的前方,图像中除有静态障碍物外,还有三个运动障碍物,其中两个作直线运动(一个是由右向左作水平运动,另一个由左上方向右下方作斜线运动),一个运动障碍物是作变速圆弧运动.机器人首先用一段时间测取周围环境信息,然后开始运动.首先躲避由右向左作水平直线运动的障碍物A,然后绕过由左上方向右下方作斜线运动的障碍物B,由于作圆弧运动的障碍物c和障碍物B之间的间隙太小, 产生不r候选扇区,因此,绕过障碍物C,向目标方向运动.由图可见,机器人在接近目标时, 没有直接驶向目标,而是绕r一个弯,这是因为目标后面就是静态障碍物,为了防止碰撞上障碍物,找到安全候选扇区,而绕了一个弯.仿真2和3因篇幅关系这里不介绍r.7结束语由仿真结果表明移动机器人在改进的栅格法和回归预测法结合的指引下,在动态环境中实现避碰和导航,效果良好.作者以障碍物为单位代替原来栅格法中以栅格为单位记录环境表示的信息量,显着地减少了环境信息存储量大的问题提高栅格法实时应用的能力.利用了回归模型对运动障碍物的运动趋势进行合理预测的能力,实现了对运动障碍物实时检测,并区分出静态和运动障碍物,还考虑障碍物有可能出现重叠的问题最后将改进后的栅格和回归预测法结合在一起,使移动机器人在动态环境中实现避碰和导航.这种方法只利用了超声传感器的信息.这是一种简单,信息存储量少和实时眭比较好的方法.这种方法存在的问题是在回归预测法中只是给出运动障碍物的位置预测,而投有给出运动障碍物运动方向和速度的信息, 另外,是根据候选扇区对车体进行控制的,若出图2仿真1实验结果。
机器人路径规划与避障算法设计
机器人路径规划与避障算法设计随着人工智能技术的不断发展，机器人在日常生活、工业生产等领域的应用越来越广泛。
机器人的路径规划与避障算法设计是机器人导航和避障能力的关键，对机器人的性能和安全性有着重要影响。
本文将介绍机器人路径规划和避障算法的基本概念和设计方法，并探讨其在实际应用中的一些关键问题。
1. 机器人路径规划的基本概念机器人路径规划是指在已知环境中确定机器人从起点到目标位置的路径。
机器人路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两个阶段。
全局路径规划是在静态地图中进行的，目标是找到机器人从起点到目标位置的最优路径。
而局部路径规划是在动态环境中进行的，主要用来调整机器人在当前位置附近的移动。
2. 机器人路径规划的方法机器人路径规划的方法可以分为基于搜索的方法和基于优化的方法两大类。
基于搜索的方法主要有A*算法、Dijkstra算法和广度优先搜索算法等。
这些算法通过遍历地图搜索最短路径，可以有效地解决机器人在静态环境中的路径规划问题。
而基于优化的方法则是通过建立数学模型和优化算法，来寻找机器人的最优路径。
其中最著名的方法是动态规划和贪心算法。
3. 机器人避障算法的基本概念机器人避障算法是指在未知或动态环境中，根据机器人传感器获取的信息来规避障碍物，以保证机器人的安全运行。
机器人避障算法可以分为基于机器人模型和基于传感器的方法两大类。
基于机器人模型的方法通过构建机器人的碰撞模型和环境模型，来判断机器人与障碍物之间的关系，并进行路径规划。
而基于传感器的方法则是通过机器人的传感器获取障碍物信息，以决策机器人的移动方向。
4. 机器人避障算法的方法机器人避障算法的方法可以分为静态避障和动态避障两类。
静态避障是指处理静止障碍物，如墙壁、家具等。
常用的方法有基于几何模型的避障算法和基于图像处理的避障算法。
动态避障是指处理运动障碍物，如人、其他机器人等。
常用的方法有基于激光雷达的避障算法和基于视觉跟踪的避障算法。
无人机自主避障算法解析
无人机自主避障算法解析在当今科技飞速发展的时代，无人机的应用越来越广泛，从航拍、物流配送，到农业植保、地质勘探等领域，都能看到它们的身影。
然而，要让无人机在复杂的环境中安全、高效地飞行，自主避障能力是至关重要的。
自主避障算法就是赋予无人机这种能力的关键技术之一。
自主避障算法的核心目标是让无人机能够实时感知周围环境中的障碍物，并迅速做出决策，规划出一条安全的飞行路径，以避免碰撞。
为了实现这一目标，研究人员提出了多种不同的算法和技术。
其中，基于传感器的避障算法是常见的一类。
传感器就像是无人机的“眼睛”，能够帮助它获取周围环境的信息。
常见的传感器包括超声波传感器、激光雷达、摄像头等。
超声波传感器通过发射超声波并接收回波来测量距离，但它的测量范围相对较短，精度也有限。
激光雷达则能够提供更精确、更远距离的测量，但成本通常较高。
摄像头可以获取丰富的图像信息，但处理图像数据需要较大的计算资源。
基于这些传感器的数据，无人机可以通过不同的算法来进行避障。
例如，在简单的环境中，可以使用阈值法。
这种方法设定一个距离阈值，如果传感器检测到障碍物距离小于阈值，就触发避障动作。
但这种方法比较简单粗暴，在复杂环境中可能不够灵活。
另一种常见的算法是基于模型预测控制（MPC）的避障算法。
MPC 算法通过建立无人机的运动模型和环境模型，预测未来一段时间内无人机的运动轨迹和可能遇到的障碍物。
然后，通过优化算法找到最优的控制输入，使无人机能够避开障碍物。
这种算法的优点是能够考虑到无人机的动态特性和约束条件，规划出更平滑、更合理的飞行路径。
除了以上两种算法，还有基于深度学习的避障算法。
深度学习算法通过大量的训练数据，让无人机学习如何识别障碍物和规划避障路径。
例如，使用卷积神经网络（CNN）对摄像头采集的图像进行处理，识别出障碍物的类型和位置。
然后，结合其他传感器的数据，生成避障决策。
这种算法的优势在于能够处理复杂的环境和不确定的情况，但需要大量的训练数据和计算资源。
机器人的智能避障与路径规划研究
机器人的智能避障与路径规划研究智能机器人是一个结合了人工智能、计算机视觉和控制技术的复杂系统，具有感知、决策和执行的能力。
其中，避障与路径规划是智能机器人必备的功能之一，它能够使机器人在复杂环境中自主避开障碍物，并找到最优的路径完成任务。
本文将重点探讨机器人的智能避障与路径规划研究。
一、智能机器人避障算法研究：1. 环境感知智能机器人避障的第一步是对环境进行感知。
常见的环境感知方法包括激光传感器、摄像头和超声波传感器等。
这些传感器能够捕捉到机器人周围的障碍物信息，并将其转化为数字信号。
通过对传感器数据的处理和分析，机器人能够判断障碍物的位置、形状和距离。
2. 障碍物检测与分析一旦获得了障碍物的信息，机器人需要对其进行检测与分析。
传统的障碍物检测方法包括阈值分割、边缘检测和模板匹配等。
然而，这些方法往往限制在特定场景中，对于复杂环境中的障碍物检测效果较差。
近年来，基于深度学习的目标检测算法得到了广泛应用，它能够自动学习和提取特征，实现更准确的障碍物检测和分析。
3. 路径规划路径规划是指机器人在避开障碍物的前提下，找到一条最优的路径来达到目标点。
目前常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
这些算法通过对环境的建模和搜索算法的优化，能够有效地找到最短路径或最优路径。
二、智能机器人路径规划算法研究：1. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，广泛应用于路径规划领域。
它通过一个启发函数来评估未来到达目标点的代价，并结合当前已经探索的路径来决策下一步的移动方向。
A*算法具有较高的搜索效率和较好的路径质量，适用于静态环境中的路径规划。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的单源最短路径算法，它通过不断扩展已经探索的节点，找到到达目标点的最短路径。
与A*算法相比，Dijkstra算法没有引入启发函数的因素，适用于在已知环境中的最短路径规划问题。
3. RRT算法RRT算法是一种基于随机采样的快速路径规划算法，常用于动态环境中的路径规划。
室内自主机器人的实时避障与导航系统的设计与实现
室内自主机器人的实时避障与导航系统的设计与实现摘要本文根据ABU2007机器人大赛的规则要求，对机器人的控制系统和调试方法做了比较深入的探索，并实际完成了所有机器人的软件控制系统。
机器人采用了TI公司的TMS320LF2407A作为核心控制器，使用EP1C3T144C8作为外设控制器，很好地解放了核心对外设的接口控制，使得DSP能够更加高效地用于定位计算。
本文成功解决了机器人导航过程中的定位、累计误差修正、路径规划以及避障等问题，使其运动多线多样化，提高了机器人的灵活性和可靠性。
另外，本文在机器系统中引入了无线调试系统，使得机器人在运行过程中的各种信息变的可控可观测，极大地加快了系统的调试进度。
同时，调试系统的PC端程序可以生成机器人的路线代码，使得机器人策略路线的制定更加方便可靠。
整个机器人系统在经过长时间的实地测试与改进后，基本达到了设计要求，为本次成功参赛垫定了坚实基础，也为以后机器人控制系统的设计积累了十分宝贵的经验。
关键词：机器人，定位，路径规划，避障，无线调试，DSPDesign and Implementation of Real-Time Navigation and Obstruction Avoidance for Indoor Autonomic Mobile RobotAbstractIn this page, we have made a deep research about the robot control system and the debug method according to the subject and rule of the ABU2007 contest, then we finished the software control system of all the robots. The system use TI’s product TMS320LF2407A to be the core controller, and the FPAG EP1C3T144C8 as the assistant controller, which works very well to make the DSP computes more effectively. This page resolves the localization, correcting of accumulative total error, path plan and avoiding the obstruction successfully, which makes the robots have more path to move, and improves the moving agility and reliability of the robots. Additionally, we developed a wireless debug system, so that we have a real-time program to watch the trace and parameters that we are interested in. We can change the important parameters of the robots and set the path by the real-time control program. The hole system has been tested and improved for a long time. It reach the design goal basically, so that we can join the contest successfully, and also gives much important experience to the following design.Keywords: localization, path plan, obstruction avoidance, wireless debug, DSP目录1绪论 (1)1.1 室内自主机器人导航与壁障系统的发展现状 (1)1.2 ABU大学生机器人电视大赛背景资料 (1)1.3 赛事现状和技术概况 (2)2课题背景 (3)2.1 比赛场地介绍 (3)2.2 机器人 (3)2.3 积分规则 (4)2.4 方案总体 (4)2.5 具体方案 (4)3机器人控制电路分析与设计 (6)3.1 硬件选型 (6)3.2 地址映射 (6)3.3 FPGA外设控制器 (6)3.4 电机驱动 (7)3.5 印刷电路板 (8)4机器人控制软件分析与设计 (9)4.1 定位方式介绍 (9)4.2 机器人定位系统 (11)4.3 机器人导航算法 (13)4.4 机器人避障策略 (14)4.5 路径规划算法 (15)4.6 超时处理 (17)4.7 软件系统 (17)5无线调试系统 (19)5.1 无线串口收发器 (19)5.2 串口通讯协议 (19)5.3 PC端控制程序 (19)6总结 (21)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (25)附录一：机器人实物图 (25)附录二：定位算法源代码 (26)附录三：路径规划核心源代码 (27)1绪论机器人是一类能够自动完成某项功能的机械系统，机器人通过传感器和执行机构与外界进行信息物理和交互，处理器负责处理传感器采集来的信息并将相应的控制命令送给执行机构执行。
家庭友好型清洁机器人的避障策略
家庭友好型清洁机器人的避障策略第一章绪论1.1机器人的发展目前对于机器人一般的定义为：依赖自身的动力和控制来完成各种工作的一种自动化机器。
它可以完全独立完成人类所交代的工作。
机器人技术包含了互联网技术、人工智能、机械学、电子学等许多相关技术。
现如今，机器人在三大产业上都有着广泛的应用。
机器人的发展历史已经有一段时间，对于机器人的大量研究大概发生在五十年前，经过这几十年的不断发展，机器人现如今广泛地应用于各行各业。
随着人类对机器人的研究的不断加深，并且随着互联网技术和人工智能的不断发展，机器人的变得越来越智能，这将会使机器人应用在更多行业。
人类生产生活已经越来越离不开机器人了，机器人能够代替人完成各种工作，针对这些现象，研究人员设计出了各种性能不同的机器人。
现如今，机器人不仅仅应用于制造业，在其他行业如服务业，现在也占有很重要的地位。
家庭清洁机器人、修理机器人、运输机器人、监护机器人等这些服务型机器人已经有很多应用实例。
机器人的出现大大地改善了人类生活品质，减轻了人们工作压力和负担。
机器人不仅可以替代人类做一些简单的工作，还可以完全代替人类在恶劣的环境下从事危险工作，保障了人类的生命安全。
“机器人”这个词语最早是由作家karel capek提出来的。
1911年首台家用机器人被研制出来，它具有行走和说话的功能，但还远没有达到真正意义上的智能。
1959英格伯格与德沃尔发明了全球首台工业用途机器人，不久之后他们就成立了全球第一家生产机器人的公司，之后机器人发展的非常迅速。
特别是随着传感器的出现，机器人技术突飞猛进，各种传感器安装在机器人身上，让机器人具有感知能力、行动能力、决策能力。
按照机器人发展历程，可以划分成三个阶段。
第一代机器人只会完成一些简单的工作。
它的明显特点是只能够重复再现通过程序规定的动作，当外界环境变化时，无法对自己所做的工作作出相应的改变。
这种机器人是由人指引机器人末端执行器，比如由人操纵机械手做一些动作，在工作过程中，机器人还会学习，机器人会模仿人类示范的动作，可以一遍又一遍地执行这些动作。
移动机器人避障算法的研究
移动机器人避障算法的研究[摘要] 对于移动机器人来说,在移动过程中是否能快速、准确地对周围环境作出反应,比如避开前进中的障碍物并且不间断地移动到目的地,是非常重要的。
移动机器人的避障策略方法有很多。
从文献的数量上看,主要还是人工势场法和栅格法较多。
值得注意的是在同时具有静态和运动物体的动态环境中,避障的实时性往往很差,主要是处理速度往往跟不上。
其他算法还有回归预测法、神经网络法、遗传算法等。
本文总结了现在常用的几种移动机器人避障算法和策略,并比较了各方法的优缺点及适用场合。
[关键词]移动机器人避障模糊控制路径规划神经网络1、引言路径规划与导航是移动机器人的核心技术,也是其智能性的体现。
其中是否能实时、灵活地躲避障碍物是衡量移动机器人性能的一条关键指标,也是导航需要完成的重要任务之一。
移动机器人是当今研究热点,而机器人避障技术是移动机器人研究的一个重要方向,自主移动机器人(AMR)导航是智能机器人研究的重要分支之一,在动态未知环境中,环境感知的局部性和动态障碍物加大了机器人与障碍物碰撞的概率,如何根据局部信息做出合理的避障决策是实现机器人自主性的关键。
动态避障时,路径优化性、安全性和实时性是衡量决策质量的主要因素【2】。
由于受诸多因素(时间、速度、加速度等)限制,如何合理设计简单有效的实时避障算法尤为重要。
根据对环境信息掌握的程度不同,可以将机器人避碰和路径规划分为两种类型,一个是基于环境先验完全信息的全局路径规划,又称静态规划;另一个是基于传感器信息的局部路径规划,又称动态规划。
全局路径规划目前比较成熟,它首先对环境建模,然后进行路径搜索。
环境建模的主要方法有:可视图法,自由空间法和栅格法;局部路径规划的主要方法有:人工势场法、遗传算法和模糊逻辑算法等【1】。
这些方法各有优缺点,没有一种方法能够适用于任何场合。
由于机器人足球比赛的高度动态性和高度实时性,一些计算量巨大的复杂算法不适用,而许多基于实际比赛经验的方法则被广泛使用。
动态障碍物避障算法
动态障碍物避障算法用于处理机器人或无人车等智能系统在运动中遇到障碍物的情况，通过实时感知和决策，规避障碍物以确保安全、高效的移动。
以下是一些常见的动态障碍物避障算法：1. 基于激光雷达的避障算法：-使用激光雷达传感器获取环境中障碍物的位置信息，然后通过构建地图进行路径规划。
常见的算法包括A*算法、D*算法等。
激光雷达可以提供高精度的障碍物位置信息，但对于透明或反光的障碍物可能不够敏感。
2. 基于视觉的避障算法：-使用摄像头或深度相机获取环境图像，通过计算图像中的障碍物来进行避障。
深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）或实例分割算法，可用于实时识别和定位障碍物。
3. 基于超声波的避障算法：-利用超声波传感器获取周围环境中障碍物的距离信息，根据距离信息进行避障决策。
这种方法简单、实时性好，但对于复杂环境和小尺寸障碍物的处理能力有限。
4. 基于雷达的避障算法：-使用雷达传感器获取环境中障碍物的位置和运动信息，通过雷达扫描建立环境地图，并采用运动预测来规避障碍物。
常见的算法有基于最小生成树的方法、动态窗口法等。
5. 模型预测控制（MPC）：- MPC算法通过建立系统动力学模型，对机器人或车辆的未来状态进行预测，并根据预测结果进行路径规划和控制。
这种方法适用于需要考虑动力学约束的系统，能够有效应对动态障碍物。
6. 深度强化学习：-利用深度强化学习方法，通过在仿真环境或真实场景中训练智能体，使其学会规避障碍物的策略。
这种方法适用于复杂、未知的环境，并能够实现端到端的学习和决策。
在实际应用中，通常会结合多种传感器信息和算法，形成综合的避障系统，以提高避障性能和适应性。
算法的选择取决于具体的应用场景、传感器配置和系统要求。
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中南大学学报(自然科学版) Journal of Central South University (Science and Technology)
DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2019.08.010
Vol.50 No.8 Aug. 2019
YANG Minghui, WU Yao, ZHANG Yong, XIAO Xiaohui
(School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China)
Abstract: Aiming at the problem of autonomous obstacle avoidance for mobile robots in unknown indoor dynamic environment, an adaptive fuzzy neural network optimization obstacle avoidance algorithm was proposed, which integrates the dynamic obstacle direction judgment strategy and the sub-target point updating strategy. The obstacle avoidance control system of mobile robots was designed based on this algorithm. Firstly, the motion model of mobile robot was analyzed to obtain the target angle of the robot. Then, the distance information of obstacles was obtained by ultrasonic sensor, and the moving direction of dynamic obstacles was judged by the distance information of obstacles. The sub-target points were thus updated. Finally, the steering angle and speed of the robot were displayed in real time by using adaptive fuzzy neural inference system. The robot's steering angle was controlled to reach the target point without collision. The results show that the proposed algorithm enables mobile robots to recognize obstacles and judge the motion direction of dynamic obstacles in an unknown dynamic environment to achieve autonomous obstacle avoidance. Compared with the strategy of no sub-target point updating, the average moving speed of mobile robots is increased by 11.75%, which verifies the effectiveness of the proposed algorithm. Key words: mobile robot; dynamic obstacles; sub-target point updating strategy; fuzzy neural network; autonomous obstacle avoidance
在未知工作环境中，移动机器人应该具备感知环 境的能力以避开障碍物、实现自动导航[1]，其中障碍
物包括静态障碍物和动态障碍物。目前，基于多传感 器信息融合的避障方法已经被提出，可以分为传统路
收稿日期：2018−11−12；修回日期：2018−12−18 基金项目(Foundation item)： 国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 (51675385) (Project(51675385) supported by the National Natural Science
移动机器人平均移动速度提高 11.75%，验证了所提算法的有效性。
关键词：移动机器人；动态障碍物；子目标点策略；模糊神经网络；自主避障
中图分类号：TP24
文献标志码：A
文章编号：1672-7207（2019）08-1833-07
Autonomous obstacle avoidance strategy for mobile robots in indoor dynamic environment
室内动态环境下的移动机器人自主避障策略
杨明辉，吴垚，张勇，肖晓晖
(武汉大学 动力与机械学院，湖北 武汉， 430072)
摘要：针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题，提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新
策略的自适应模糊神经网络优化避障算法，并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先，分析移动机器
人的运动模型，获取机器人的目标角度；然后由超声波传感器获取障碍物距离信息，由障碍物距离信息判断动
态障碍物运动方向并更新子目标点；最后利用自适应模糊神经推理系统实人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明：本文提出的算法能够使移动机器
人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障；相对于无子目标点更新策略，