基于动态行为控制的移动机器人自主避障
基于STM32智能小车自主循迹避障系统设计与功能实现
迅速发展，无人驾驶技术日趋成熟，无人驾驶汽车已经崭露 在大众的视野中，智能化将成为未来汽车驾驶技术的重要发 展方向之一。 1.1 国外研究现状
20 世纪 20 年代中期，全球首个自动导车系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）由 美 国 的 巴 雷 特 电 子 公司研制成功 [2]。20 世纪 50 年代初，国外已经展开了对 AI 技 术、机 器 人 视 觉、自 动 导 航 等 移 动 机 器 人 系 统 的 相 关 技 术研究。1966 年 ~1972 年期间，美国斯坦福研究院（SRI） 的 Nils Nilssen 和 Charles Rosen 等人研制出了一款名为 Shakey 的自主移动式机器人，其研究的目标是把 AI 技术和 机器学习技术运用到实际的场景中，并能自主地完成感知、
可行性。此外，还有学者提出了基于 T-S 模型的模糊神经网 络避障控制算法和模糊神经 PID 控制的避障算法，通过相关 的仿真、测试验证了该方案的可行性。总之，实现障碍物避 障的精确算法和在未知环境下规划小车的运动路径仍是当 前研究的重点内容，作为机器人智能化的重要标志，具有实 际的应用价值。
STM32 系 列 微 控 制 器 是 意 法 半 导 体 ST 公 司 推 出 的 基 于 ARM Cortex-M3 内 核 的 处 理 器，其 主 频 工 作 在 72MHz，具有高速的运算能力、先进的内核结构、丰富的函 数库、低功耗控制等优点。因此，智能小车的开发环境选择 由德国 Keil 公司开发的 Keil 软件平台上进行。
表 1 部分电路元器件介绍 元器件名称 元器件实物图 元器件名称 元器件实物图
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
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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
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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 ≥×
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该微小型自主式移动机器人采用 的 为
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公司 左边轮向后转动 右边轮向前转动
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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
避障机器人设计报告
避障机器人设计报告一、引言随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，避障机器人作为一种能够自主感知环境并避开障碍物的智能设备，具有重要的实用价值。
本报告将详细介绍避障机器人的设计过程，包括硬件设计、软件算法、传感器选择以及实验结果等方面。
二、需求分析在设计避障机器人之前，我们首先需要明确其应用场景和功能需求。
避障机器人主要应用于物流搬运、智能家居、工业生产等领域，需要能够在复杂的环境中自主移动，并避开各种静态和动态的障碍物。
根据上述需求，我们确定了避障机器人的主要性能指标：1、能够检测到距离机器人一定范围内的障碍物，并准确测量其距离和方向。
2、能够根据障碍物的信息，实时规划出合理的运动路径，避免碰撞。
3、具有较高的移动速度和灵活性，能够适应不同的地形和工作环境。
4、具备一定的续航能力，能够持续工作一段时间。
三、硬件设计1、车体结构避障机器人的车体结构采用四轮驱动的方式，以提高其稳定性和机动性。
车身采用铝合金材料制作，既轻便又坚固。
车轮采用橡胶材质，具有良好的抓地力和减震性能。
2、驱动系统驱动系统由电机、驱动器和控制器组成。
电机选用直流无刷电机，具有高效率、低噪音和长寿命的特点。
驱动器采用脉宽调制（PWM）技术，实现对电机转速和转向的精确控制。
控制器采用单片机，负责接收传感器数据、处理算法和发送控制指令。
3、传感器系统为了实现避障功能，我们选用了多种传感器，包括超声波传感器、红外传感器和激光雷达传感器。
超声波传感器：用于检测远距离的障碍物，测量精度较高，但容易受到环境干扰。
红外传感器：用于检测近距离的障碍物，响应速度快，但测量范围较小。
激光雷达传感器：能够提供高精度的三维环境信息，但成本较高。
通过合理配置和融合这些传感器的数据，可以实现对机器人周围环境的全面感知。
4、电源系统电源系统采用锂电池组，为机器人提供稳定的电力供应。
同时，配备了电源管理模块，对电池的充电和放电进行监控和保护，延长电池的使用寿命。
移动机器人的那些避障方法你知多少？
移动机器人的那些避障方法你知多少？移动机器人是机器人的重要研究领域，人们很早就开始移动机器人的研究。
世界上第一台真正意义上的移动机器人是斯坦福研究院（SRI）的人工智能中心于1966年到1972年研制的，名叫Shakey，它装备了电视摄像机、三角测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制，可以进行简单的自主导航。
Shakey的研制过程中还诞生了两种经典的导航算法：A*算法（the Asearch algorithm）和可视图法（the visibility graphmethod）。
虽然Shakey只能解决简单的感知、运动规划和控制问题，但它却是当时将AI应用于机器人的最为成功的研究平台，它证实了许多通常属于人工智能（AriTIficial Intelligence，AI）领域的严肃的科学结论。
从20世纪70年代末开始，随着计算机的应用和传感技术的发展，以及新的机器人导航算法的不断推出，移动机器人研究开始进入快车道。
移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航，而实现机器人自主导航有个基本要求避障。
下面让我们来了解一下移动机器人的避障，避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效地避障，最后达到目标点。
实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。
避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。
移动机器人避障常用的传感器1、激光传感器激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。
比较常用的测距方法是由脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光，经过待测距离后射到被测目标，回波返回，由光电探测器接收。
根据主波信号和回波信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间，就可以算出待测目标的距离。
机器人路径规划与动态避障算法研究
机器人路径规划与动态避障算法研究在现代科技快速发展的时代，机器人已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是在工业生产线上的装配流程，还是在家庭中的清洁或娱乐，机器人都发挥着重要的作用。
然而，要使机器人能够有效地完成任务，就需要研究机器人的路径规划和动态避障算法，以确保机器人能够安全、高效地移动。
路径规划是指在给定地图、起点和终点的情况下，确定机器人的运动路径的过程。
在静态环境下，常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
这些算法通过建立图论模型，利用启发式搜索或最短路径算法来找到一条从起点到终点的最优路径。
然而，在现实生活中，环境往往是动态变化的，机器人需要能够实时地应对环境的变化，避免障碍物的干扰。
动态避障算法是路径规划中的一个重要内容，它能够帮助机器人在运动过程中实时感知和避免障碍物。
传统的静态避障算法往往基于预先获得的地图信息，不适用于动态环境下的机器人。
近年来，随着传感器技术的不断发展，基于传感器数据的动态避障算法成为研究的热点。
基于传感器数据的动态避障算法可以分为基于距离传感器和视觉传感器的方法。
基于距离传感器的算法通过测量机器人与障碍物之间的距离来判断是否需要避障。
例如，激光雷达可以利用扫描测量到的距离数据来构建环境地图，并利用距离信息进行路径规划和避障。
而基于视觉传感器的算法则是通过分析图像或视频数据来感知环境中的障碍物。
例如，利用计算机视觉技术，可以从摄像头获取到的图像中提取出障碍物的位置和形状信息，然后根据这些信息进行路径规划和避障。
除了基于传感器数据的动态避障算法，还有一些基于学习方法的研究。
例如，深度强化学习可以通过让机器人在模拟环境中进行试错和学习，从而自动学习路径规划和避障策略。
这种方法不需要预先获得地图和障碍物信息，而是通过不断尝试，根据奖励信号来优化机器人的行为。
在研究路径规划和动态避障算法的过程中，还需要考虑机器人的动力学和控制。
机器人的移动过程受到摩擦、惯性和力的作用，因此需要综合考虑这些因素来设计路径规划和控制策略，以确保机器人能够稳定地移动。
基于动态行为控制的移动机器人自主避障
［ ｓｒｃ ］Ａｉ ｎ ｔｈ ｂｔｃ ｖ ｉａ ｃ ｆ ｂｌｒｂ ｔｎｕ ｋ ｏ ｎｅｖｒｎ ｎ ｒ ａｔ ｌ ｎ ｎ ｗｎｅ ｖｒｎ ｎ，ｈｓ ａ ｅ ｐｅｅ ｔ ｔｅ Ａｂｔａ ｔ ｍｉｇａ ｅｏ ｓ ｌ ａ ｏｄ ｎｅｏ ｉ ｏ ｎ ｎ ｗ ｎｉ ｍｅ ｔ ｒａｌ ｕ ｋ ｏ ｎ ｉ ｍｅｔｔｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎｓ ｈ ｔ ａｅ ｍｏ ｅ ｏ ｉ ｏ ｏｐ ｉ ｙ ｏ
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［ ｙｗｏｄ ｉｂｈ ｖｏ ｏｔｏ； ｂｔｃｅ ｖ ｉａ ｃ； ｔ ｎｐａ ｎｎ ； ｙ ａ ｃｗｉｄ ｗ； ｂｌｒｂ ｔ Ｋｅ ｒｓ ｅａ ｉｒ ｎｒｌｏ ｓ ｌ ｏｄ ｎｅ ｍｏｉ ｌｎｉｇ ｄ ｎ ｍｉ ｎ ｏ ｍｏ ｉ ｏ ｃ ａ ａ ｏ ｅｏ
１ 概 述
近年来对移动机器人的控制 已经 由单一的遥操作转向了
中 分 号 Ｔ２ ． 圈 类 ： Ｐ ２ ４６
基 于动 态行 为控 制 的移动机 器人 自主避 障
徐 璐 ，陈阳舟 ，居鹤 华
（． １ 北京工业大学 电子 自主导航实验室 ，北京 １０ ２ ；２ 哈尔滨 工业大学深空探测实验室 ，哈尔滨 １０ ０ ） ００２ ． ５０ １
深度：AGV如何避障，从传感器和算法原理讲起
深度：AGV如何避障，从传感器和算法原理讲起避障是指移动机器⼈在⾏⾛过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照⼀定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到⽬标点。
避障常⽤哪些传感器 不管是要进⾏导航规划还是避障，感知周边环境信息是第⼀步。
就避障来说，移动机器⼈需要通过传感器实时获取⾃⾝周围障碍物信息，包括尺⼨、形状和位置等信息。
避障使⽤的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，⽬前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。
下⾯我简单介绍⼀下这⼏种传感器的基本⼯作原理。
1、超声波 超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞⾏时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞⾏时间。
由于超声波在空⽓中的速度与温湿度有关，在⽐较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。
上⾯这个图就是超声波传感器信号的⼀个⽰意。
通过压电或静电变送器产⽣⼀个频率在⼏⼗kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测⾼于某阈值的反向声波，检测到后使⽤测量到的飞⾏时间计算距离。
超声波传感器⼀般作⽤距离较短，普通的有效探测距离都在⼏⽶，但是会有⼀个⼏⼗毫⽶左右的最⼩探测盲区。
由于超声传感器的成本低、实现⽅法简单、技术成熟，是移动机器⼈中常⽤的传感器。
超声波传感器也有⼀些缺点，⾸先看下⾯这个图。
因为声⾳是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 ⼀个点，⽽是某个锥形⾓度范围内最近物体的距离。
另外，超声波的测量周期较长，⽐如3⽶左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。
再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相⼲扰，这都是实际应⽤的过程中需要考虑的。
2、红外 ⼀般的红外测距都是采⽤三⾓测距的原理。
红外发射器按照⼀定⾓度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的⼏何三⾓关系，就可以计算出物体距离D。
移动机器人的避障实验设计源程序流程图
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 移动机器人的避障实验设计+源程序+流程图摘要:随着科学技术的日益，机器人越来越融入到人们的生活。
近年来，特别是智能机器人的开发与研究引起了很多学者的关注。
其中，机器人的避障问题成为了机器人研究的热点。
传统的避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法可以解决障碍物信息己知时的情况。
但在试验条件确定的情况下，很多方法就比较复杂，因此，我根据现有的红外探头进行了简单的避障算法设计。
算法设计出来之后，对小车建立运动学模型，主要分为两块，一个是小车自身的运动学模型，一个是避障算法的建模。
建好之后就编程控制小车的运动，试验得到数据。
5267关键词：移动机器人避障算法运动学红外测距Mobile robot obstacle avoidance test design1 / 22Abstract:With the growing science and technology, robots become more integrated into people's lives.In recent years, in particular the development and research of intelligent robots has aroused the concern of many scholars.Robot obstacle avoidance has become a hot research spot.Traditional obstacle avoidance algorithm such as view method, grid method, free space method can solve obstacle information knownsituation.However, a lot more complicated in the case of the test condition determining.Therefore, in accordance with existing infrared probe I do simple obstacle avoidance algorithm design,Algorithm is designed, the kinematic model is established on the robot, mainly pided into two, one is the kinematic model of the trolley, another is obstacle avoidance algorithm modeling. Modeling programmed to control the movement of the trolley, then get the test data.Key words：Mobile robot, Obstacle avoidance algorithm, Kinematics, Infrared range目录---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 目录1绪论41.1引言41.2机器人概述41.3移动机器人国内外发展现状6其中移动机器人的智能避障更是机器人研究领域的研究热点。
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。
移动机器人避障算法的研究与实现
移动机器人避障算法的研究与实现移动机器人是人类科技进步的重要成果，它能够代替人类执行危险环境下的任务，同时也可以提高生产效率，节约人力成本。
然而，移动机器人在执行任务的过程中，需要能够避免障碍物并自主规划路径。
因此，避障算法成为移动机器人领域中非常重要的一个研究方向。
一、避障算法的研究现状目前，避障算法主要可以分为三类：感知式避障、规划式避障和学习式避障。
感知式避障是指机器人对环境进行感知，利用传感器获取环境信息，例如激光雷达、视觉传感器等。
规划式避障则是指机器人在遇到障碍物时，采取规划路径的策略，通过路径规划来绕过障碍物。
学习式避障则是指机器人通过机器学习算法自主学习，以获得更高效的避障策略。
在这三种算法中，规划式避障由于其对机器人位置、环境等信息的传感要求比较高，因此在实际应用中往往需要结合其它避障算法。
而在感知式避障和学习式避障中，由于其不同的信息处理方式，导致两种算法各有优势和不足。
二、基于感知式避障的算法实现1、激光雷达避障算法在感知式避障中，激光雷达是被广泛使用的一种传感器。
它可以通过扫描周围环境，并测量物体和机器人之间的距离来实现机器人的避障。
激光雷达避障算法的主要思想是将机器人周围的空间划分成许多网格，利用激光雷达扫描得到的障碍信息，将障碍物所在的网格标记为障碍。
然后根据机器人当前的位置和目标位置，利用路径规划算法，选择一条最短的可行路径。
在路径规划过程中，会考虑到避免障碍物，使机器人避免撞上障碍物，如下图所示。
<图片>2、视觉避障算法视觉避障算法是利用机器视觉技术，将环境信息转化为数字信号，分析和处理这些信号，以实现机器人的避障。
具体来说，视觉避障算法的实现需要分成以下几个步骤：首先，在视野范围内利用摄像头或激光雷达获取环境信息；然后，将获取的环境信息处理成语义地图，将障碍物从地图中去除；接下来，通过路径规划算法，根据机器人当前位置和目标位置，选择一条最短可行路径；最后，由机器人按照路径规划移动。
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。
机器人自主避障功能说明书
机器人自主避障功能说明书一、引言机器人自主避障功能是一项关键的技术，通过使用该功能，机器人能够在执行任务过程中自主检测和避免与障碍物的碰撞，确保安全顺利完成任务。
本说明书将详细介绍机器人自主避障功能的原理、操作方法以及注意事项。
二、功能原理机器人自主避障功能基于先进的传感技术和算法，主要包括以下几个方面的实现：1. 环境感知：机器人配备多种传感器，如激光雷达、红外传感器以及摄像头等，通过实时检测周围环境，获取障碍物的位置、距离和形状等信息。
2. 障碍物识别：机器人采用图像处理和模式识别算法，能够辨别障碍物的特征，如大小、形状和颜色等，以便更好地判断障碍物类型。
3. 路径规划：基于环境感知和障碍物识别的数据，机器人能够利用内置的路径规划算法，生成安全的避障路径，并快速做出反应。
4. 动作控制：机器人利用运动控制算法，根据路径规划的结果调整自身的运动轨迹，通过调整速度、方向和姿态等参数，实现与障碍物的安全距离。
三、操作方法1. 启动机器人：确保机器人的电源已连接，并按下电源按钮，待机器人启动完成。
2. 设置任务：根据具体任务需求，设定机器人的目标位置或路径。
3. 检查环境：机器人启动后，检查周围环境是否适合进行任务，注意排除可能的干扰因素，如杂物、突起的物体等。
4. 激活自主避障功能：通过操作控制界面或触摸屏等方式，激活机器人的自主避障功能。
5. 监控机器人行动：在机器人执行任务时，时刻注意观察机器人的运动，确保其避障行为正常稳定。
四、注意事项1. 保持环境清洁：避免在机器人任务区域放置杂物或障碍物，以免影响机器人的环境感知和避障功能。
2. 定期维护机器人：定期检查机器人的传感器和控制系统状态，如发现故障或异常，请及时联系维护人员进行处理。
3. 提供充足的供电：确保机器人的电源供应充足，避免因电量不足而影响机器人的正常运行和避障功能。
4. 人员安全意识：在机器人任务区域工作的人员应具备安全意识，避免与机器人接触，以防止意外伤害。
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）。
机器人导航系统中的动态障碍物避让算法优化研究
机器人导航系统中的动态障碍物避让算法优化研究随着机器人技术的发展和应用的广泛，机器人导航系统在许多行业中起到了重要作用。
然而，在实际的机器人应用场景中，存在许多不确定的因素，如动态障碍物的出现，会对导航系统的性能和安全性带来挑战。
因此，研究机器人导航系统中的动态障碍物避让算法的优化已成为当前研究的热点和难点之一。
动态障碍物是指随时间变化位置和状态的障碍物，如行走的人、运动的车辆等。
在机器人导航系统中，如何准确地感知和识别动态障碍物，并采取合适的措施进行避让，是保证机器人导航安全和有效性的关键问题之一。
因此，优化动态障碍物避让算法具有重要的理论和实际意义。
在机器人导航系统中，动态障碍物避让算法优化的研究需要解决以下几个关键问题：首先，动态障碍物的感知和识别。
机器人需要通过传感器，如视觉传感器、激光雷达等，准确地感知和识别周围环境中的动态障碍物。
这涉及到目标检测、目标跟踪、场景分割等计算机视觉和图像处理的技术，需要设计有效的算法和模型来实现。
其次，动态障碍物的运动预测。
在导航过程中，机器人需要能够准确地预测动态障碍物未来的运动轨迹，以便采取适当的避让策略。
运动预测涉及到运动学和动力学模型，以及机器学习、深度学习等技术的应用。
准确的运动预测可以提高机器人的导航效果和安全性。
然后，动态障碍物的避让决策和规划。
在感知和预测的基础上，机器人需要根据动态障碍物的位置、速度和运动轨迹，结合当前的导航目标，决策最合适的避让方案，并进行路径规划。
避让决策和规划算法需要考虑到机器人与动态障碍物之间的距离、速度、运动方向等因素，同时还要考虑机器人自身的运动能力和限制。
最后，动态障碍物的避让执行和实时调整。
机器人需要能够实时地执行避让策略，并能够根据动态障碍物的运动变化进行实时调整。
在避让执行过程中，机器人需要实现精确的运动控制，以确保避让的安全和高效。
实时调整算法需要能够快速地检测和识别动态障碍物的变化，并及时调整避让策略和路径规划。
基于视觉的移动机器人避障方法
基于视觉的移动机器人避障方 法需要使用高分辨率的摄像头 、图像处理器和具备较高计算
能力的控制单元。
软件配置
需要安装视觉处理软件、机器人 控制软件和避障算法软件。
环境配置
需要在实验环境中设置障碍物，以 便测试机器人的避障能力。
避障方法实现流程
图像采集
使用高分辨率摄像头采集周围环境的图像 ，并将图像传输到图像处理器。
重建等几个方面。
常见的图像处理算法
03
常见的图像处理算法包括灰度化、二值化、滤波、边缘检测等
。
机器学习基础
机器学习定义
机器学习是让计算机从数据中学习规律和模式，并 利用这些规律和模式对新的数据进行预测和分析。
机器学习分类
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督 学习和强化学习等几种方法。
机器学习应用
障碍物、快速动态变化的环境等，避障效果可能受到挑战。
02 03
传感器限制
目前使用的摄像头作为主要的感知传感器，但其在某些场景下可能无 法获取足够的视觉信息，如深度信息。未来可以考虑使用其他类型的 传感器，如激光雷达等，以提高避障性能。
智能化程度
目前的避障算法主要基于图像处理和机器学习技术，但尚未完全实现 智能化。未来可以尝试引入更高级的机器学习技术，如深度学习等， 以提高避障决策的精度和效率。
随着计算机视觉技术和人工智能技术的不断发展，基于视觉的移动机器人避障方法将更加成熟和精确。未来，这种方法将在更 多领域得到应用，如无人驾驶汽车、无人机、智能家居等。
02
视觉避障方法基础
计算机视觉基础
计算机视觉定义
计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、 理解内容并作出决策的科学。
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 !
2
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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
{
（"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，
在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法
(X v , Y v ) 表示车载坐标系中栅格的坐标;
X d 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 a = (RA [ 15 ] -
RA [ 1 ]) 36 的 36 个扇区, 分别代表行驶方向, 那
么公式 (2) 把活动窗口中栅格映象到所在扇面中
图 1 环境的表示和活动窗口
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CM U 大学[4～ 6]. J. Bo ren stein 虽用栅格 (G rid s) 表示环境, 但是, 在更新 CV 值上舆 CM U 方法不同, V FF 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V FF 去控制移动机器人 行驶. 通过 V FF 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) 在狭窄通道中摆动[7]. J. Bo ren stein 提出了一种 V FH (矢量场矩形法) , [8～ 10] 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 V FH 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[ 8 ]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 THM R 2 型移动机器人. 在文献[ 11, 12 ]中介绍了他们 进行的四方面工作. 使 THM R 2 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
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——动态行为控制。动态行为控制是在环境未知或部分未知 的情况下，运用动态窗分析前方一定范围内结构空间的信息， 选择相应的行为达到避障的目的，并满足局部路径最优性。
2 动态窗
机器人和障碍物存在的物理空间被定义为结构空间，它 是一种数据结构，机器人通过这种数据结构来确定自身的位 姿。表示结构空间时要尽量减少规划算法中需要处理的数据 维数。本文采用动态窗结构空间表示法，它是对四叉树法的 进一步改进。动态窗是在传感器可检测到区域，设定为边长 为 m, n 的长方形上覆盖一个二维笛卡尔栅格，路径规划时， 先用较大的栅格单元对地图区域进行划分，以此得到路途站 点；在线避障时，若传感器检测到前方栅格单元存在障碍物， 且只占用了栅格单元一部分，则将此栅格单元细划，划分的 比例依赖于栅格内障碍物的分布密度。基本方法是先将栅格 单元均分为 4 个小栅格，如果小栅格中还存在被部分占用的 单元格，则按照上面的方法对该单元格进一步分割，直到存 在障碍物的栅格单元被占用的比例达到一定比例系数，如图 1 所示。
万方数据
度， vi, j 越大，通行性越低：
vi, j = ci, j ⋅ s ⋅ (a − b ⋅ di, j )
(1)
其中，
ci, j
=
⎧ ⎨
⎩
1, 是障碍物 0，不是障碍物
；s
表示栅格的面积；di,j
是栅格
中 心 点 与 机 器 人 当 前 位 置 的 距 离 ； a,b 是 正 常 数 ， 且
当传感器检测到机器人周围没有或只有较少的障碍物
时，趋向目标的行为被激发。它是优化路径的一种行为。本
文采用模糊控制方法。模糊控制器的输入变量是当前时刻动
态窗内所有栅格值之和 vall 以及机器人前进方向与目标点的
夹角δ ；输出变量是机器人的平动速度ν 与转动速度ω 。
输入变量 vall ，隶属度函数定义为 more, med, less；变量x1w1x2来自w2。。
。
xn
wn
∑
x
图 2 行为切换模型
在 3.1 节、3.2 节中将分别介绍 2 类行为：趋向目标的行 为 和 实 时 避 障 行 为 。 当 动 态 窗 内 所 有 栅 格 值 之 和 vall < TH1(TH1，TH2 为域值，TH1<TH2)时， w1=1，趋向目标的 行为被激发；当 vall 〉TH2 时， w2 =1，避障行为被激发；当 TH1 < vall < TH2 时， w1= w2 =1，趋向目标与避障行为同时被 激发。 3.1 趋向目标的行为
扇形面 k (k=1,2,…,n)代表了一个数值 h k ，表示沿此方向障
碍物的分布密度：
∑ h k = vi, j
(3)
i, j
栅格单元从属于扇形面 k 的关系为
k=INT( βi, j /a)
(4)
通过式(2)和式(4)，动态窗内的栅格就被映射到了一维极
坐标图中。
选择机器人下一时刻的运动方向 k free 时，低于域值的 hk
Then
这些规则表示在目标趋向行为过程中，机器人调整运动
方向趋向目标，并且在没有障碍物的情况下以较大的速度运
动。通过调整隶属函数参量，可以进一步调整目标趋向行为
的动态性能，使之满足不同地形、不同任务需求的约束条件。
3.2 避障行为 避障行为是机器人自主运动的关键行为，本文采用 VFH
算法[5,6]加以实现。机器人动态窗内栅格的值代表了前方障碍 物的信息，VFH 算法就是充分利用这些信息进行实时有效的 避障。将二维动态窗按照角度离散化，转化为一维极坐标。 一维极坐标是由 n 个角宽 a 的扇形面组成，n=180/a。每个
行为控制是一种重要的、全新的智能控制方法，它是将 机器人所感知到的所有信息和知识库一起融合到一个全局的 环境地图中，基本行为是感知和执行的基元。机器人的行为 可以分为两大类：反应型和慎思型。反应式行为是一种激 励—响应行为，不需要计算过程，响应时间短。Rodney Brook 提出的包容结构就是典型的反应范式，行为按照能力的等级 进行分层，位于较高层次的行为可以覆盖相邻低层次的行为 输出。慎思式行为是可学习的、有意识的行为。它是将规划 加入到反应式中，使得机器人具有记忆和推理能力。因此， 机器人自主避障就是反射与慎思式行为相结合的混合范式， 即感知—规划—执行。
If ( vall is med)
Then ( ω is med)
Then (ν is
slow ) med )
If ( δ is pleft ) If ( δ is med)
If ( vall is less)
( ω is zright )
Then (ν is fast )
If ( δ is pright )
徐 璐 1，陈阳舟 1，居鹤华 1,2
(1. 北京工业大学电子自主导航实验室，北京 100022；2. 哈尔滨工业大学深空探测实验室，哈尔滨 150001 )
摘 要：针对环境信息未知或部分未知的情况，提出动态行为控制方法使移动机器人自主避障。采用动态窗法表示结构空间，并分析环境 信息，激发相应的行为进行避障，经过行为融合后得到可行的路径和速度值。其中趋向目标的行为采用模糊逻辑控制的方法，避障行为采 用 VFH 方法加以实现。在计算过程中考虑了动力学与运动学约束条件，使得动态行为控制方法更加可行。仿真结果论证了所提出的方法 的实时性与有效性。 关键词：行为控制；避障；运动规划；动态窗；移动机器人
3 行为控制
移动机器人在环境未知或部分未知的情况下，每个采样 时刻要根据传感器更新的地图数据作出不同决策。针对动态 行为控制方法，作出决策即是指选择相应的行为。本文采用 切换系统对各行为进行选择，其基本模型见图 2 所示。状态 变 量 [ x1, x2 ,..., xn ] 分 别 为 各 行 为 的 输 入 ， 权 系 数 集 合 w={ w1, w2 ,..., wn }中的元素值代表相应行为执行的状态，其值 为 1 时，该行为被激发。状态 X 是行为融合后系统的输出。
【Abstract】Aiming at the obstacle avoidance of mobile robot in unknown environment or partially unknown environment, this paper presents the dynamic behavior control method. The method is making a use of dynamic window to analyze the information, excitating the relevant behavior to control, and fusing the behaviors to obtain the feasible path and velocity value. The move to goal behavior adopts fuzzy control method, and the obstacle avoiding behavior uses VFH method. The paper takes into account of the dynamics and kinematics restrict conditions, making the dynamic behavior control method much practical. The simulation results show that the method is efficient and feasible. 【Key words】behavior control; obstacle avoidance; motion planning; dynamic window; mobile robot
前一时刻速度方向；△表示括号内两项之差； μ1 ， μ2 ， μ3 为
协调因子。
评价函数 g( kw )中的每一项均可看作是避障行为的子行 为：第 1 项是趋向目标的子行为；第 2 项是平滑轨迹的子行
为；第 3 项是满足机动性能约束的子行为。当强调哪种子行
为时就尽量让其相应的协调因子大，例如以趋向目标的子行
为了便于计算，将动态窗内每个栅格看作是一个矢量， 大小等于 vi, j ，方向等于 βi, j 。vi, j 表示此栅格障碍物存在的密
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60374067) 作者简介：徐 璐(1982－)，女，硕士研究生，主研方向：移动机器 人的运动规划；陈阳舟，教授；居鹤华，副教授 收稿日期：2006-07-25 E-mail：flysand4@
1 概述
近年来对移动机器人的控制已经由单一的遥操作转向了 自主控制，即让机器人具有一定的智能。在导航过程中自主 避障是最能体现机器人具有智能的关键技术。移动机器人的 自主避障可以描述为在给定起始点和目标点后，通过先验环 境信息和传感器实时对地图的更新，在路径规划的基础上， 机器人利用自身的避障算法模块避开未知的障碍物，同时朝 着目标前进，并得到姿态信息。当环境未知或部分未知时， 避障是在线控制模块。典型的方法有人工势场法[1,2]，行为控 制法[3]，栅格法[4]等。其中行为控制方法具有较强的实时性、 计算量小、能实现多种复杂功能，近几年得到了广泛的应用， 例如 Rocky7 系列火星探测车的避障就采用行为控制方法。
为为主时， μ1 > μ2 + μ3 。 确定了运动方向后，机器人就会在采样时间段内沿此方
第 33 卷 第 14 期 Vol.33 No.14
计算机工程 Computer Engineering
2007 年 7 月 July 2007
·人工智能及识别技术·
文章编号：1000—3428(2007)14—0180—03 文献标识码：A