机器人路径规划PPT课件
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移动机器人路径规划(共19张PPT)
第四页,共19页。
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑:依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束,则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束,则路径轨迹
的二阶导数应连续
第五页,共19页。
路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
第二页,共19页。
路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间,以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal,在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线,满足某些性能指标, 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法:通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法:通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法:由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ),不能保证全局最短, 可能陷入局部最小点
• 距离变换法:逆向的梯度法,保证全局最 短,但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法:退火遗传算法、改进遗传算子等
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑:依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束,则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束,则路径轨迹
的二阶导数应连续
第五页,共19页。
路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
第二页,共19页。
路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间,以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal,在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线,满足某些性能指标, 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法:通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法:通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法:由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ),不能保证全局最短, 可能陷入局部最小点
• 距离变换法:逆向的梯度法,保证全局最 短,但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法:退火遗传算法、改进遗传算子等
22路径规划综述ppt课件
3
1.什么是路径规划
依据某种最优准则,在工作空间中寻找一条 从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优 路径。
需要解决的问题:
1. 始于初始点止于目标点。 2. 避障。 3. 尽可能优化的路径。
4
1.路径规划技术分类
1.静态结构化环境下的路径规划 2.动态已知环境下的路径规划 3.动态不确定环境下的路径规划
缺点: (a) 当物体离目标点比较远时,引力将变的特别大, 相对较小的斥力在甚至可以忽略的情况下,物体路径 上可能会碰到障碍物 (b)当目标点附近有障碍物时,斥力将非常大,引力 相对较小,物体很难到达目标点 (c)在某个点,引力和斥力刚好大小相等,方向想反, 则物体容易陷入局部最优解或震荡
26
5.快速搜索随机树(RRT)
14
3.A* 、D*算法
新节点
步骤c) 上步骤中新节点未造成任何 改动,我们继续在OpenList 中寻找新的节点。如图 重复a),b)中的步骤,直到我 们找到目标节点
15
3.A* 、D*算法
寻找到目标节点
16
3.A* 、D*算法
从目标节点回溯可以找到初始点,从而确定路径
17
3.A* 、D*算法
障
AA
碍
B
步骤a) 从节点A开始,把一系列待 考虑的节点放入OpenList里 面,OpenList存放着一系列 需要检查的节点(方块), 如图,首先检查起点周围的 8个节点
/games/aStarTutorial.htm
10
3.A* 、D*算法
12
3.A* 、D*算法
G F H
13
3.A* 、D*算法
步骤b) 找到F值最小的节点作为新 的起点 将它从OpenLsit中删除,加 入到ClosedList里面 检查它的临近节点,忽略已 经在ClosedList中的节点和 不可行节点(障碍) 如果临近节点已经在 OpenList里面,则对比一下 是否从现节点到临近节点的 G值比原G值小,若是,把 现节点作为父节点。否,不 做改动
1.什么是路径规划
依据某种最优准则,在工作空间中寻找一条 从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优 路径。
需要解决的问题:
1. 始于初始点止于目标点。 2. 避障。 3. 尽可能优化的路径。
4
1.路径规划技术分类
1.静态结构化环境下的路径规划 2.动态已知环境下的路径规划 3.动态不确定环境下的路径规划
缺点: (a) 当物体离目标点比较远时,引力将变的特别大, 相对较小的斥力在甚至可以忽略的情况下,物体路径 上可能会碰到障碍物 (b)当目标点附近有障碍物时,斥力将非常大,引力 相对较小,物体很难到达目标点 (c)在某个点,引力和斥力刚好大小相等,方向想反, 则物体容易陷入局部最优解或震荡
26
5.快速搜索随机树(RRT)
14
3.A* 、D*算法
新节点
步骤c) 上步骤中新节点未造成任何 改动,我们继续在OpenList 中寻找新的节点。如图 重复a),b)中的步骤,直到我 们找到目标节点
15
3.A* 、D*算法
寻找到目标节点
16
3.A* 、D*算法
从目标节点回溯可以找到初始点,从而确定路径
17
3.A* 、D*算法
障
AA
碍
B
步骤a) 从节点A开始,把一系列待 考虑的节点放入OpenList里 面,OpenList存放着一系列 需要检查的节点(方块), 如图,首先检查起点周围的 8个节点
/games/aStarTutorial.htm
10
3.A* 、D*算法
12
3.A* 、D*算法
G F H
13
3.A* 、D*算法
步骤b) 找到F值最小的节点作为新 的起点 将它从OpenLsit中删除,加 入到ClosedList里面 检查它的临近节点,忽略已 经在ClosedList中的节点和 不可行节点(障碍) 如果临近节点已经在 OpenList里面,则对比一下 是否从现节点到临近节点的 G值比原G值小,若是,把 现节点作为父节点。否,不 做改动
移动机器人路径规划 ppt课件
中某个方向上的支路数目即并联电阻多少
来反映。根据欧姆定律和电的基本性质,
在电路中电阻最小的支路上电流最大,而
串联电阻少且并联电阻多的支路即最大电 流通路。
• 优点:在规划最短路径的同时考虑了路径 宽度
ppt课件
16
运动控制
• 基于路径规划的移动机器人路径跟踪控制
– 非完整控制系统的镇定方法
• 非连续定常镇定化 • 时变镇定化
移动机器人路径规划技术
ppt课件
1
体系结构
• 基于功能的分层式体系结构
– 功能:感知->建模->规划->行动
• 基于(传感器)行为的反应式体系结构
– 如Brooks包容式体系结构 – 机器人行为控制器构造优化方法
• 基于模糊逻辑及神经网络的监督学习 • 基于传感器信息的局部运动规划
• (前两种)混合式
ppt课件
11
基于模糊逻辑的方法
• 模糊逻辑:构造二维隶属度函数,模糊综 合评价
• 该方法在环境未知或发生变化的情况下, 能够快速而准确地规划机器人路径,对于 要求较少规划时间的机器人是一种良好的 导航方法。
• 缺点是当障碍物数目增加时,该方法的计 算量会很大,影响规划结果
ppt课件
12
基于神经网络的方法
• 衍生算法:退火遗传算法、改进遗传算子等
ppt课件
14
其它智能机器人路径规划方法
• 蚂蚁算法:一种全局优化算法,模仿蚂蚁 搜索食物的行为,是一种通用型随机优化 方法
ppt课件
15
基于电路地图的路径规划方法
• 将环境建模成电路图。规划路径与电流相 似,即路径的长度以电路中某条通路中串
联电阻的多少来反映,路径的宽度以电路
来反映。根据欧姆定律和电的基本性质,
在电路中电阻最小的支路上电流最大,而
串联电阻少且并联电阻多的支路即最大电 流通路。
• 优点:在规划最短路径的同时考虑了路径 宽度
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16
运动控制
• 基于路径规划的移动机器人路径跟踪控制
– 非完整控制系统的镇定方法
• 非连续定常镇定化 • 时变镇定化
移动机器人路径规划技术
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1
体系结构
• 基于功能的分层式体系结构
– 功能:感知->建模->规划->行动
• 基于(传感器)行为的反应式体系结构
– 如Brooks包容式体系结构 – 机器人行为控制器构造优化方法
• 基于模糊逻辑及神经网络的监督学习 • 基于传感器信息的局部运动规划
• (前两种)混合式
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11
基于模糊逻辑的方法
• 模糊逻辑:构造二维隶属度函数,模糊综 合评价
• 该方法在环境未知或发生变化的情况下, 能够快速而准确地规划机器人路径,对于 要求较少规划时间的机器人是一种良好的 导航方法。
• 缺点是当障碍物数目增加时,该方法的计 算量会很大,影响规划结果
ppt课件
12
基于神经网络的方法
• 衍生算法:退火遗传算法、改进遗传算子等
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14
其它智能机器人路径规划方法
• 蚂蚁算法:一种全局优化算法,模仿蚂蚁 搜索食物的行为,是一种通用型随机优化 方法
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15
基于电路地图的路径规划方法
• 将环境建模成电路图。规划路径与电流相 似,即路径的长度以电路中某条通路中串
联电阻的多少来反映,路径的宽度以电路
《移动机器人》课件-第7章 移动机器人路径规划
路径规划方面是一大进步。 如何更好的处理多个移动机器人的、路径规划
问题是研究者需要重点研究的问题。
移动机器人
11
7.2 全局路径规划
• 全局路径规划是指机器人在障碍环境下,按照一种或多种性能指
标(如:最短路径等),寻找一条起点到终点的最优无碰撞路径。
全局规划首先要建立环境模型,在环境模型里进行路径规划。环
划。
• 行为执行层:结合上层发送的指令以及路径规划,给出移动机器人的当前行
为。
移动机器人
10
7.1 引言
• 作为移动机器人研究的一个重点领域,移动机器人路径规划算法
的优劣很大程度上决定了机器人的工作效率。随着机器人路径规
划研究的不断深入,路径规划算法也越来越成熟,并且朝着下面
的趋势不断发展中:
• 从单一机器人移动路径规划算法向多种算法相结合的方向发展。目前的路径
资源。除栅格法外,还有构型空间法、拓扑法、Dijkstra算法、
A*算法等。下面将着重介绍一下Dijkstra算法和A*算法。
移动机器人
12
7.2 全局路径规划
• 7.2.1 Dijkstra算法
Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 E.W.Dijkstra 于 1956 年提出。
Dijkstra 算法是一种贪心算法,使用宽度优先搜索解决权有向图的
解决方案。而启发式算法能在较短的时间内寻找高质量的解决方案。
• 地图知识:移动机器人路径规划基本上是依靠现有的地图作为参考,来确定
初始位置和目标位置以及它们之间的联系。地图的信息量对路径规划算法的
设计起着重要的作用。根据对环境的了解情况,路径规划可以分为全局路径
规划和局部路径规划。其中,全局路径规划需要知道关于环境的所有信息,
问题是研究者需要重点研究的问题。
移动机器人
11
7.2 全局路径规划
• 全局路径规划是指机器人在障碍环境下,按照一种或多种性能指
标(如:最短路径等),寻找一条起点到终点的最优无碰撞路径。
全局规划首先要建立环境模型,在环境模型里进行路径规划。环
划。
• 行为执行层:结合上层发送的指令以及路径规划,给出移动机器人的当前行
为。
移动机器人
10
7.1 引言
• 作为移动机器人研究的一个重点领域,移动机器人路径规划算法
的优劣很大程度上决定了机器人的工作效率。随着机器人路径规
划研究的不断深入,路径规划算法也越来越成熟,并且朝着下面
的趋势不断发展中:
• 从单一机器人移动路径规划算法向多种算法相结合的方向发展。目前的路径
资源。除栅格法外,还有构型空间法、拓扑法、Dijkstra算法、
A*算法等。下面将着重介绍一下Dijkstra算法和A*算法。
移动机器人
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7.2 全局路径规划
• 7.2.1 Dijkstra算法
Dijkstra 算法是由荷兰计算机科学家 E.W.Dijkstra 于 1956 年提出。
Dijkstra 算法是一种贪心算法,使用宽度优先搜索解决权有向图的
解决方案。而启发式算法能在较短的时间内寻找高质量的解决方案。
• 地图知识:移动机器人路径规划基本上是依靠现有的地图作为参考,来确定
初始位置和目标位置以及它们之间的联系。地图的信息量对路径规划算法的
设计起着重要的作用。根据对环境的了解情况,路径规划可以分为全局路径
规划和局部路径规划。其中,全局路径规划需要知道关于环境的所有信息,
机器人技术 第五章 轨迹规划 ppt课件
0 00 0 0 00 0
0 0
0
a
4
0 b0
0
0
0
C 0 0
2 61 f 121 f 2 0 0 2
ppt课件
4
关节空间轨迹规划
ppt课件
5
关节空间轨迹规划
ppt课件
6
直角坐标空间轨迹规划
ppt课件
对关节加速 度要求较高
7
直角坐标空间轨迹规划
ppt课件
8
经过中间点的直角坐标空间轨迹规划
ppt课件
9
关节空间轨迹规划
三次多项式轨迹规划 五次多项式轨迹规划 抛物线过渡的线性插值法
1f
0 0 4
1f
00 00 00
0 0 0
0 00 0 0 00 0 0 00 0
0 0 0
0 a0
0
a1
0 0Байду номын сангаас
aa32
B
0
0 0
0 1
0 2 1 f
0 3 1 f 2
0 4 1 f 3
10 0 1
0 0
(t)3 c0 c1t c2t 2 c3t 3 c4t 4
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把已知条件带入上述三个多项式,得
A 1 0 0
0
0 00 0 0 00 0 0
BAA
0 1 0 0 1 1 f
0 2 2
1f
0 0 3
第五章 轨迹规划
轨迹规划的基本原理 关节空间轨迹规划 直角坐标空间轨迹规划
机器人路径规划ppt课件
搜索势函数的下降方向来寻找无碰撞路径。
下面给出各种势场的定义
①目标引力场
Eatt
p 1K 2
2
pgoal - p
Frep
图7-2机器人受力示意图
7-1
其中p是机器人位置,pgoal是目标位置,K是引力常数。
②障碍物斥力场
Erep
p
2
1 p - pobs
0
-
1 d0
2
p - pobs d0 else
为了简化问题描述,假定机器人为两个自由度,即只考虑机器人的位置, 不考虑其姿态。
1
终点 G
任务是规划一条路径,使得机 起点 S 器人从起点达到目标点(终点),
同时不与环境中的障碍发生碰撞。
以平面全向移动机器人为例,
图7-1障碍物扩张法路径规划
假设机器人为半径为r的圆形机构。
首先,由于机器人可以全方向移动,所以可以忽略移动机器人的方向(姿
任务就是确定函数q (t),使其在t =0时刻的值为关节角的初始位置,在t =tf
时刻的值为关节角的目标位置。 另外,一般要求在初始时刻和终止时刻关节的速度均为零。 因此,关节轨迹规划在数学上就是满足4个约束条件的函数插值问题。
这种规划方法具有通用性,适合不同的机械臂和工具,同时也适用于运 动的工作台(如传送带)。
在进行机械臂路径规划时,经常需要规划运动的细节,而不是简单地指定 期望的终端位姿。
例如,一个完整的操作由若干步组成,每一步的都有期望的位姿,或者在 机械臂运动过程中需要规避障碍等。
解决该问题的方法是在规划的路径中增加一系列的中间点。
态的自由度)。Байду номын сангаас
其次,因为能用园表示机器人,所以可把障碍物沿径向扩张r的宽度,同 时将机器人收缩成一个点(如图7-1所示)。
下面给出各种势场的定义
①目标引力场
Eatt
p 1K 2
2
pgoal - p
Frep
图7-2机器人受力示意图
7-1
其中p是机器人位置,pgoal是目标位置,K是引力常数。
②障碍物斥力场
Erep
p
2
1 p - pobs
0
-
1 d0
2
p - pobs d0 else
为了简化问题描述,假定机器人为两个自由度,即只考虑机器人的位置, 不考虑其姿态。
1
终点 G
任务是规划一条路径,使得机 起点 S 器人从起点达到目标点(终点),
同时不与环境中的障碍发生碰撞。
以平面全向移动机器人为例,
图7-1障碍物扩张法路径规划
假设机器人为半径为r的圆形机构。
首先,由于机器人可以全方向移动,所以可以忽略移动机器人的方向(姿
任务就是确定函数q (t),使其在t =0时刻的值为关节角的初始位置,在t =tf
时刻的值为关节角的目标位置。 另外,一般要求在初始时刻和终止时刻关节的速度均为零。 因此,关节轨迹规划在数学上就是满足4个约束条件的函数插值问题。
这种规划方法具有通用性,适合不同的机械臂和工具,同时也适用于运 动的工作台(如传送带)。
在进行机械臂路径规划时,经常需要规划运动的细节,而不是简单地指定 期望的终端位姿。
例如,一个完整的操作由若干步组成,每一步的都有期望的位姿,或者在 机械臂运动过程中需要规避障碍等。
解决该问题的方法是在规划的路径中增加一系列的中间点。
态的自由度)。Байду номын сангаас
其次,因为能用园表示机器人,所以可把障碍物沿径向扩张r的宽度,同 时将机器人收缩成一个点(如图7-1所示)。
室内地面清洁机器人路径规划PPT课件
❖ 无障碍路径规划
❖ 地面清洁机器人从停放位置(通常为墙角)开始工作,采用 沿边走路径算法,按照内螺旋式“回”字型路径进行清扫, 对所走过的路径及时进行标记并自动确定前进方向,直至 全部清扫完毕自动返回.
路径规划与仿真
❖ 避障路径规划 ❖ 避障路径规划任务分解为定位和避障.避行为是指
机器人检测到在其移动方向上有障碍存在时而采 取的避开障碍物移动的行为.
结论
❖ 对清洁机器人避障路径规划仿真结果表明,机器人 能够避开障碍物和边界,沿一条无碰撞路径,实现 避障清洁,覆盖率98·96%,重复率为1·46%.
❖ 该避障路径规划方法简单可行,清洁效率高,覆盖 率大,但对于可移动障碍物情况,仍需采取一些优 化算法,实现最大的覆盖率和最小重复率.
参考文献
❖ [1] GARCIAobile-robot navigation with complete coverage of unstructured environments[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2004, 46(4): 195-204.
路径规划与仿真
❖ 路径规划方法
❖ 清洁机器人的路径规划方法可以分为两类:无环境模型的 路径规划方法和基于环境模型的规划方法.
❖ 本文基于静态结构化环境模型,在障碍物信息(位置和形状 )预先给定的情况下,采用沿边走的路径规划算法,即让机 器人沿着墙边或障碍物的边界移动,进行内螺旋式“回” 字型路径规划,如图2所示.
引言
❖ 国外从20世纪80年代开始已经开始对清洁机器人及其路径 规划与导航等方面技术进行研究。美国“irobot”公司, 日本松下,日立,Dyson等公司先后进行研发并生产了一些 概念样机和产品.
❖ 地面清洁机器人从停放位置(通常为墙角)开始工作,采用 沿边走路径算法,按照内螺旋式“回”字型路径进行清扫, 对所走过的路径及时进行标记并自动确定前进方向,直至 全部清扫完毕自动返回.
路径规划与仿真
❖ 避障路径规划 ❖ 避障路径规划任务分解为定位和避障.避行为是指
机器人检测到在其移动方向上有障碍存在时而采 取的避开障碍物移动的行为.
结论
❖ 对清洁机器人避障路径规划仿真结果表明,机器人 能够避开障碍物和边界,沿一条无碰撞路径,实现 避障清洁,覆盖率98·96%,重复率为1·46%.
❖ 该避障路径规划方法简单可行,清洁效率高,覆盖 率大,但对于可移动障碍物情况,仍需采取一些优 化算法,实现最大的覆盖率和最小重复率.
参考文献
❖ [1] GARCIAobile-robot navigation with complete coverage of unstructured environments[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2004, 46(4): 195-204.
路径规划与仿真
❖ 路径规划方法
❖ 清洁机器人的路径规划方法可以分为两类:无环境模型的 路径规划方法和基于环境模型的规划方法.
❖ 本文基于静态结构化环境模型,在障碍物信息(位置和形状 )预先给定的情况下,采用沿边走的路径规划算法,即让机 器人沿着墙边或障碍物的边界移动,进行内螺旋式“回” 字型路径规划,如图2所示.
引言
❖ 国外从20世纪80年代开始已经开始对清洁机器人及其路径 规划与导航等方面技术进行研究。美国“irobot”公司, 日本松下,日立,Dyson等公司先后进行研发并生产了一些 概念样机和产品.
第五章工业机器人路径规划PPT课件
2.自由空间法的优缺点:
自由空间法的优点是比较 灵活,机器人的起始点和目标 点的改变不会造成连通图的重 新构造。
自由空间法的缺点为不是任 何时候都可以获得最短路径。
第五章 机器人路径规划
由算法找到的路径
.
10
四、栅格法
第五章 机器人路径规划
用编码的栅格来表示地图,把包含障碍物的栅格标记为障碍栅 格,反之则为自由栅格,以此为基础作路径搜索。栅格法一般作为 路径规划的环境建模技术来用,作为路径规划的方法它很难解决复 杂环境信息的问题,一般需要与其他智能算法相结合。
三、火星探测器—D*算法:
D*是动态A*(D-Star,Dynamic A*) 卡内基梅隆机器人中心的Stentz在1994 和1995年两篇文章提出,主要用于机器 人探路。是火星探测器采用的寻路算法,
适合于动态路径规划。 D*算法的思路可以推广到改
造自由空间法使其具有动态规划功能
.
25
第五章 机器人路径规划
1.蚁群算法基本思想:
蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解比较困难的 组合优化问题的目的。该方法是受到对真实蚁群行为研究的启发而 提出的。仿生学家经过大量细致的观察研究发现,蚂蚁个体之间是 通过一种称之为外激素的物质进行信息传递的。蚂蚁在运动过程中, 能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且蚂蚁在运动过程中能 够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向,蚂蚁 倾向于朝着该物质强度高的方向移动。因此,由大量蚂蚁组成的蚁 群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象某一路经上走过的蚂蚁 越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过 这种信息的交流达到搜索食物的目的。 算法通过迭代来模拟蚁群觅食的行为达到目的。具有良好的全局优 化能力、本质上的并行性、易于用计算机实现等优点,但计算量大、
自由空间法的优点是比较 灵活,机器人的起始点和目标 点的改变不会造成连通图的重 新构造。
自由空间法的缺点为不是任 何时候都可以获得最短路径。
第五章 机器人路径规划
由算法找到的路径
.
10
四、栅格法
第五章 机器人路径规划
用编码的栅格来表示地图,把包含障碍物的栅格标记为障碍栅 格,反之则为自由栅格,以此为基础作路径搜索。栅格法一般作为 路径规划的环境建模技术来用,作为路径规划的方法它很难解决复 杂环境信息的问题,一般需要与其他智能算法相结合。
三、火星探测器—D*算法:
D*是动态A*(D-Star,Dynamic A*) 卡内基梅隆机器人中心的Stentz在1994 和1995年两篇文章提出,主要用于机器 人探路。是火星探测器采用的寻路算法,
适合于动态路径规划。 D*算法的思路可以推广到改
造自由空间法使其具有动态规划功能
.
25
第五章 机器人路径规划
1.蚁群算法基本思想:
蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解比较困难的 组合优化问题的目的。该方法是受到对真实蚁群行为研究的启发而 提出的。仿生学家经过大量细致的观察研究发现,蚂蚁个体之间是 通过一种称之为外激素的物质进行信息传递的。蚂蚁在运动过程中, 能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且蚂蚁在运动过程中能 够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向,蚂蚁 倾向于朝着该物质强度高的方向移动。因此,由大量蚂蚁组成的蚁 群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象某一路经上走过的蚂蚁 越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过 这种信息的交流达到搜索食物的目的。 算法通过迭代来模拟蚁群觅食的行为达到目的。具有良好的全局优 化能力、本质上的并行性、易于用计算机实现等优点,但计算量大、
第七章机器人规划-PPT
CLEAR(C) ON(C,A) ONTABLE(A) ONTABLE(B) HANDEMPTY
目标状态:ON(B,C)∧ON(A,B)
Robot 用F规则求解规划序列 (1)先决条件 (2)删除表 (3)添加表
例 move(x,y,z) 先决条件 CLEAR(x),CLEAR(z),ON(x,y) 删除表 ON(x,y),CLEAR(z) 添加表 ON(x,z),CLEAR(y)
作用: 缺乏规划可能导致不是最佳得问题求解。
规划可用来监控求解过程。如发射火箭。
Robot planning
7、1 机器人规划得作用和任务
1、规划得作用与问题分解途径 (2)问题分解得途径:
途径一:只考虑状态中可能变化了得那些部分。 途径二:把单一得问题分割成为几个子问题。
Robot planning
◆建立模型。 对物体和机器人得几何,运动,物理描述。
◆任务说明。 说明各物体所期望得空间关系。
◆程序综合。
Robot planning
7、5 基于专家系统得机器人规划
2、ROPES机器人规划系统。 Robot Planning Expert Systems (1)系统简化框图。
Robot planning
Robot planning
7、3 STRIPS规划系统
2、STRIPS系统规划过程 例7、1,要求机器人到邻室去取回一个箱子。
Robot planning
7、3 STRIPS规划系统
提供两个操作符: gothru(d,r1,r2) pushthru(b,d,r1,r2)
这个问题得差别表:
Robot planning
Robot planning
7、5 基于专家系统得机器人规划
目标状态:ON(B,C)∧ON(A,B)
Robot 用F规则求解规划序列 (1)先决条件 (2)删除表 (3)添加表
例 move(x,y,z) 先决条件 CLEAR(x),CLEAR(z),ON(x,y) 删除表 ON(x,y),CLEAR(z) 添加表 ON(x,z),CLEAR(y)
作用: 缺乏规划可能导致不是最佳得问题求解。
规划可用来监控求解过程。如发射火箭。
Robot planning
7、1 机器人规划得作用和任务
1、规划得作用与问题分解途径 (2)问题分解得途径:
途径一:只考虑状态中可能变化了得那些部分。 途径二:把单一得问题分割成为几个子问题。
Robot planning
◆建立模型。 对物体和机器人得几何,运动,物理描述。
◆任务说明。 说明各物体所期望得空间关系。
◆程序综合。
Robot planning
7、5 基于专家系统得机器人规划
2、ROPES机器人规划系统。 Robot Planning Expert Systems (1)系统简化框图。
Robot planning
Robot planning
7、3 STRIPS规划系统
2、STRIPS系统规划过程 例7、1,要求机器人到邻室去取回一个箱子。
Robot planning
7、3 STRIPS规划系统
提供两个操作符: gothru(d,r1,r2) pushthru(b,d,r1,r2)
这个问题得差别表:
Robot planning
Robot planning
7、5 基于专家系统得机器人规划
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第7章 机器人路径规划
在机器人完成指定任务时,需要规划机器人在空间中的期望运动轨迹或者。 路径和轨迹是两个相似但含义不同的概念,机器人运动的路径描述机器人的位 姿随空间的变化,而机器人运动的轨迹描述机器人的位姿随时间的变化。 所谓轨迹是指机器人每个自由度的位置、速度和加速度的时间历程。 本章将介绍移动机器人路径规划和机械臂的轨迹规划问题。
自由栅格
障碍栅格
目标点 G
连通域。
图7-3栅格法路径规划示意图
可以用栅格序号表示,再将栅格序号转换成机器人空间的实际坐标,令
机器人按此路径运动。 图7-3给出了栅格法路径规划的示意图。
5
栅格法路径规划步骤: 1.建立栅格。将机器人和目标点间区域划分栅格,大小与机器人相关。 2.障碍地图生成。标注障碍栅格和自由栅格。 3.搜索无障碍最优路径,AA*搜索算法,遗传算法,人工势场,蚁群算法等。
搜索势函数的下降方向来寻找无碰撞路径。
下面给出各种势场的定义
①目标引力场
Eatt
p 1K 2
2
pgoal - p
Frep
图7-2机器人受力示意图
7-1
其中p是机器人位置,pgoal是目标位置,K是引力常数。
②障碍物斥力场
Erep
p
2
1 p - pobs
-Hale Waihona Puke 1 d02 0
p - pobs d0 else
减速产生冲击作用而影响机械臂的运动精度并加剧机构的磨损。
7
关节空间规划方法
前面介绍了机械臂的期望运动一般由指定的路径点来描述,其中的每个 点都代表工具坐标系{T}相对工作台坐标系{S}的位姿。
我们可以采用第4章介绍的逆运动学方法获得这些路径点对应的关节角度。 规定机械臂的关节同步运动,即每个关节角都同时达到路径点期望的角度。 上述规定就是在相邻路径点之间每个关节的运行时间都是相等的。 这样,我们可以独立规划每个关节的轨迹、关节之间没有影响。 因此,机械臂轨迹规划问题可以分解为n个独立的单关节轨迹规划问题。 单区间三次多项式插值
移动机器人路径规划
移动机器人路径规划的任务: 已知机器人初始位姿、给定机器人的目标位 姿,在存在障碍的环境中规划一条无碰撞、时间(能量)最优的路径。 若已知环境地图,即已知机器人模型和障碍模型,可采用基于模型的路径规划。
若机器人在未知或动态环境中移动,机器人需要向目标移动、同时需要使 用传感器探测障碍,称为基于传感器的路径规划。
优点: ①若存在最优路径,算法得当一定可以得到问题最优解。 ②有成熟的路径搜索算法使用。
缺点: ①栅格粒度影响较大。划分细时,存贮大和搜索时间长。 ②得到的是折线,需要光滑处理。
6
机械臂路径规划
在实际问题当中,一般用工具坐 标系{T}相对工作台坐标系{S}的运动 来描述机械臂的运动。
当用工具坐标系{T}相对工作台坐标系{S}的运动来描述机械臂的路径时, 使得路径规划与具体的机械臂、末端执行器和工件相分离。
态的自由度)。
其次,因为能用园表示机器人,所以可把障碍物沿径向扩张r的宽度,同 时将机器人收缩成一个点(如图7-1所示)。
因此,移动机器人路径规划可以简化为在扩张了障碍物的地图上,点机器 人的路径规划问题。
2
障碍点 O Fatt
目标点 G
人工势场方法
机器人
位置点 p
Ftotal
人工势场的基本思想是构造目标位置引力场和 障碍物周围斥力场共同作用下的人工势场。
前面只介绍了基本的人工势场方法。近年来,针对基本人工势场方法的 的不足,人们提出了许多改进的人工势场方法。
栅格法
栅格法的基本思想:
将机器人工作空间划分为多个简
单区域,称为栅格。
若栅格内没有障碍物称为自由栅格,
否则称障碍栅格。 将栅格编号,机器人路径规划就是
搜索由起点到目标点的自由栅格组成的 起始点 S
为了简化问题描述,假定机器人为两个自由度,即只考虑机器人的位置, 不考虑其姿态。
1
终点 G
任务是规划一条路径,使得机 起点 S 器人从起点达到目标点(终点),
同时不与环境中的障碍发生碰撞。
以平面全向移动机器人为例,
图7-1障碍物扩张法路径规划
假设机器人为半径为r的圆形机构。
首先,由于机器人可以全方向移动,所以可以忽略移动机器人的方向(姿
而点在引力场中的运动问题在物理学和数学中已经研究得非常清楚,可以 比较方便地进行求解。
算法优点:
①简单方便,可以实时规划控制,并能考虑多个障碍,连续移动。
②规划的路径比较平滑安全。
4
算法缺点:
①规划算法是局部最优算法
因而不能规划出达到目标点的路径。
②复杂多障碍环境中可能出现 局部极值点,即在非目标点达 到平衡状态而停滞。
7-2
其中pobs是障碍物位置,d0表示障碍物的影响范围,h是斥力常数。
根据(7-1)式,机器人受到的引力表示为
Fatt p -Eatt K pgoal - p
7-3
3
障碍点 O Fatt
目标点 G
机器人
位置点 p
根据(7-2)式,机器人在障碍物的影响 范围内受到的斥力表示为
Frep
任务就是确定函数q (t),使其在t =0时刻的值为关节角的初始位置,在t =tf
时刻的值为关节角的目标位置。 另外,一般要求在初始时刻和终止时刻关节的速度均为零。 因此,关节轨迹规划在数学上就是满足4个约束条件的函数插值问题。
为了完成整个运动,工具坐标系必须通过中间点所描述的一系列过渡位姿。
称路径的起点、中间点和终点为路径点。 通常都期望机械臂的运动过程是平滑的,因此一般要求规划的路径是光滑
的,至少具有连续的一阶导数,甚至要求二阶导数也是连续的。
一阶导数对应机械臂的运动速度,二阶导数对应加速度。
光滑性要求就是要使机械臂的运动更加平稳,避免突然的剧烈加速或者
这种规划方法具有通用性,适合不同的机械臂和工具,同时也适用于运 动的工作台(如传送带)。
在进行机械臂路径规划时,经常需要规划运动的细节,而不是简单地指定 期望的终端位姿。
例如,一个完整的操作由若干步组成,每一步的都有期望的位姿,或者在 机械臂运动过程中需要规避障碍等。
解决该问题的方法是在规划的路径中增加一系列的中间点。
p
1 p - pobs
-
1 d0
p - pobs p - pobs 3
7-4
Ftotal
Frep
图7-2机器人受力示意图
可得机器人所受合力为: Ftotal =Fatt + Fobs
(7-5)
这样,我们就在环境地图中定义了机器人的引力场
因此,机器人的路径规划问题被转化为点在引力场中的运动问题。
在机器人完成指定任务时,需要规划机器人在空间中的期望运动轨迹或者。 路径和轨迹是两个相似但含义不同的概念,机器人运动的路径描述机器人的位 姿随空间的变化,而机器人运动的轨迹描述机器人的位姿随时间的变化。 所谓轨迹是指机器人每个自由度的位置、速度和加速度的时间历程。 本章将介绍移动机器人路径规划和机械臂的轨迹规划问题。
自由栅格
障碍栅格
目标点 G
连通域。
图7-3栅格法路径规划示意图
可以用栅格序号表示,再将栅格序号转换成机器人空间的实际坐标,令
机器人按此路径运动。 图7-3给出了栅格法路径规划的示意图。
5
栅格法路径规划步骤: 1.建立栅格。将机器人和目标点间区域划分栅格,大小与机器人相关。 2.障碍地图生成。标注障碍栅格和自由栅格。 3.搜索无障碍最优路径,AA*搜索算法,遗传算法,人工势场,蚁群算法等。
搜索势函数的下降方向来寻找无碰撞路径。
下面给出各种势场的定义
①目标引力场
Eatt
p 1K 2
2
pgoal - p
Frep
图7-2机器人受力示意图
7-1
其中p是机器人位置,pgoal是目标位置,K是引力常数。
②障碍物斥力场
Erep
p
2
1 p - pobs
-Hale Waihona Puke 1 d02 0
p - pobs d0 else
减速产生冲击作用而影响机械臂的运动精度并加剧机构的磨损。
7
关节空间规划方法
前面介绍了机械臂的期望运动一般由指定的路径点来描述,其中的每个 点都代表工具坐标系{T}相对工作台坐标系{S}的位姿。
我们可以采用第4章介绍的逆运动学方法获得这些路径点对应的关节角度。 规定机械臂的关节同步运动,即每个关节角都同时达到路径点期望的角度。 上述规定就是在相邻路径点之间每个关节的运行时间都是相等的。 这样,我们可以独立规划每个关节的轨迹、关节之间没有影响。 因此,机械臂轨迹规划问题可以分解为n个独立的单关节轨迹规划问题。 单区间三次多项式插值
移动机器人路径规划
移动机器人路径规划的任务: 已知机器人初始位姿、给定机器人的目标位 姿,在存在障碍的环境中规划一条无碰撞、时间(能量)最优的路径。 若已知环境地图,即已知机器人模型和障碍模型,可采用基于模型的路径规划。
若机器人在未知或动态环境中移动,机器人需要向目标移动、同时需要使 用传感器探测障碍,称为基于传感器的路径规划。
优点: ①若存在最优路径,算法得当一定可以得到问题最优解。 ②有成熟的路径搜索算法使用。
缺点: ①栅格粒度影响较大。划分细时,存贮大和搜索时间长。 ②得到的是折线,需要光滑处理。
6
机械臂路径规划
在实际问题当中,一般用工具坐 标系{T}相对工作台坐标系{S}的运动 来描述机械臂的运动。
当用工具坐标系{T}相对工作台坐标系{S}的运动来描述机械臂的路径时, 使得路径规划与具体的机械臂、末端执行器和工件相分离。
态的自由度)。
其次,因为能用园表示机器人,所以可把障碍物沿径向扩张r的宽度,同 时将机器人收缩成一个点(如图7-1所示)。
因此,移动机器人路径规划可以简化为在扩张了障碍物的地图上,点机器 人的路径规划问题。
2
障碍点 O Fatt
目标点 G
人工势场方法
机器人
位置点 p
Ftotal
人工势场的基本思想是构造目标位置引力场和 障碍物周围斥力场共同作用下的人工势场。
前面只介绍了基本的人工势场方法。近年来,针对基本人工势场方法的 的不足,人们提出了许多改进的人工势场方法。
栅格法
栅格法的基本思想:
将机器人工作空间划分为多个简
单区域,称为栅格。
若栅格内没有障碍物称为自由栅格,
否则称障碍栅格。 将栅格编号,机器人路径规划就是
搜索由起点到目标点的自由栅格组成的 起始点 S
为了简化问题描述,假定机器人为两个自由度,即只考虑机器人的位置, 不考虑其姿态。
1
终点 G
任务是规划一条路径,使得机 起点 S 器人从起点达到目标点(终点),
同时不与环境中的障碍发生碰撞。
以平面全向移动机器人为例,
图7-1障碍物扩张法路径规划
假设机器人为半径为r的圆形机构。
首先,由于机器人可以全方向移动,所以可以忽略移动机器人的方向(姿
而点在引力场中的运动问题在物理学和数学中已经研究得非常清楚,可以 比较方便地进行求解。
算法优点:
①简单方便,可以实时规划控制,并能考虑多个障碍,连续移动。
②规划的路径比较平滑安全。
4
算法缺点:
①规划算法是局部最优算法
因而不能规划出达到目标点的路径。
②复杂多障碍环境中可能出现 局部极值点,即在非目标点达 到平衡状态而停滞。
7-2
其中pobs是障碍物位置,d0表示障碍物的影响范围,h是斥力常数。
根据(7-1)式,机器人受到的引力表示为
Fatt p -Eatt K pgoal - p
7-3
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障碍点 O Fatt
目标点 G
机器人
位置点 p
根据(7-2)式,机器人在障碍物的影响 范围内受到的斥力表示为
Frep
任务就是确定函数q (t),使其在t =0时刻的值为关节角的初始位置,在t =tf
时刻的值为关节角的目标位置。 另外,一般要求在初始时刻和终止时刻关节的速度均为零。 因此,关节轨迹规划在数学上就是满足4个约束条件的函数插值问题。
为了完成整个运动,工具坐标系必须通过中间点所描述的一系列过渡位姿。
称路径的起点、中间点和终点为路径点。 通常都期望机械臂的运动过程是平滑的,因此一般要求规划的路径是光滑
的,至少具有连续的一阶导数,甚至要求二阶导数也是连续的。
一阶导数对应机械臂的运动速度,二阶导数对应加速度。
光滑性要求就是要使机械臂的运动更加平稳,避免突然的剧烈加速或者
这种规划方法具有通用性,适合不同的机械臂和工具,同时也适用于运 动的工作台(如传送带)。
在进行机械臂路径规划时,经常需要规划运动的细节,而不是简单地指定 期望的终端位姿。
例如,一个完整的操作由若干步组成,每一步的都有期望的位姿,或者在 机械臂运动过程中需要规避障碍等。
解决该问题的方法是在规划的路径中增加一系列的中间点。
p
1 p - pobs
-
1 d0
p - pobs p - pobs 3
7-4
Ftotal
Frep
图7-2机器人受力示意图
可得机器人所受合力为: Ftotal =Fatt + Fobs
(7-5)
这样,我们就在环境地图中定义了机器人的引力场
因此,机器人的路径规划问题被转化为点在引力场中的运动问题。