行走机器人避障问题
给定场景下机器人避障行走的最短路径模型及求解
√ ( 7 3 + 0 7 p ) +
) 7 p ' — ( 7 — 3 +0 — 2 2 7 )+ — ( 1 8 一 8 p-6 0 )
: 、 6 2 9 2 9 p ( 9 1 2 6 2 +3 5 4 p ) ( I 1 0 2 5 8 p( 7 0 8 p 5 1 4 7 6 ¨
使 之更 好 地 服务 油 田开 发项 目 , 重 点关 心油 井 挤注 防 垢。油 田 进 入 中后 期 开发 后 , 含 水 率 不断 升 高 , 各种 结垢 问题 也将 日益 严重 , 井 下挤 注 防垢 技术 的应 用 势在 必 行 , 科 学合 理地 应用 油
井 挤注 防垢 技术 , 做 好应 尽 的准 备 工作 , 将 会 大 大提 高我 国油
所以: 最短 时 间路径为
m i n = 喜 厶,
用此模 型就 可 以对起 点到 目标 点之 间的路 径进行 优化 求解 。
4 3 给定场 景下 最短 路径模 型求 解
应 用 “拉 线 原 理 ” , 计 算 各 个 路 线 的 最 短 路 径 相 互 比 较 可 得 最 优 行 走 路 线 以 及 最 短 路 径 。 知 o ( o , 0 ) A ( 3 0 0 , 3 0 0 )的 最 优 行 走 路 线 为 O A A ,最
o ( o , 0 ) - - - ) A ( 3 0 0 , 3 0 0 ) B 00 0 , 7 0 0 ) C( 7 0 0 , 6 4 0 ) 的最优 行走 路
线为 D一 5 一 一 7 一 D8 一 一 一 9 一 9一 A1 0 一B t 0 一C 一0 , 最 短路径 L=3 0 4 2 . 8 0 2 2。
验 及应 用 。
模型缺陷 : 在 障碍 物 较 多 时 , 且形 状 不规 则 时 , 模型 需 要 0 一 A的最短路 径 o ( o , 0 ) C ( 7 0 0 , 6 4 0 ) 的 最 0一 B的最 短路 径 优 行 走 路 线 为 参 考 文献 [ 1 ] 机 器人 行走 问题. h t t p : / / w e n k u . b a i d u . c o m /
机器人壁障问题——数学建模之欧阳科创编
机器人避障问题摘要:当今科学技术日益发达,高科技产品尤其是机器人在我们日常生活中运用的越来越广泛,它能够代替人类完成许许多多的工作,但如何能让机器人自动化的完成人类交给的任务成为设计机器人的关键。
我们做此题就是为了更好的利用机器人为我们提供方便,提高生活质量,若机器人程序设计不当不仅不会给人类带来方便,还很有可能给我们的生活带来更多的麻烦。
本题中提出了如何让机器人能够自动识别障碍物,保证机器人能够在合理区域行走,并设计出如何能让机器人自动判断最短路程于最短时间下行走路线的问题。
所以解决好本题可以为我们的生活提供帮助。
本文通过运用两点之间直线最短理论,优化问题,最短路问题,图论,以及运用matlab软件编程及作图的方法,阐述了机器人避障问题的相对优化方案的解决办法,即“两点之间直线最好,转弯半径最小”的理论,通过计算中的比较与选择把四条最短路径都求出了相对最优解,论证了转弯速度不会随着r的增加一直增大或减小,而是有一个最小极点的思想。
从而求出了r,以及最短的时间。
问题一,通过对最短路问题的分析,我们很容易分解成线圆结构来求解,然后把可能路径的最短路径采用穷举法列举出来,最终得出最短路径:O→A 最短路径为:471.0372O→B 最短路径为:838.0466O→C 最短路径为:1085.7531O→A→B→C→O最短路径为:2834.6591问题二,通过建立时间t与r的关系式,得出r在11.504时,从O到A的时间相对最短,最短时间为98.606004。
我们可以利用此篇论文解决生活中实际的问题,在计算时可以节省大量的时间,使机器人又准确又完善的完成我们给定的任务,从而进行拓展,给定区域内任何两个点,我们都可求出其最短路径和走完全程的最快时间。
从而可以让机器人帮助我们给家里打扫卫生或设计自动吸尘器等,也可使机器人在最短的时间完成工作,提高效率,延长机器人的使用寿命。
关键字:最短路问题优化问题 matlab一问题重述随着现代科学技术日新月异的发展,机器人越来越多的出现在日常生活中,它既可以通过运行预先编排的程序为人类服务,根据人工智能程序自动处理一些生活中问题,进而协助或者相应地取代人类的工作,可以说机器人的创新与改进正一步步影响着人类的发展。
机器人障碍物避障的说明书
机器人障碍物避障的说明书随着科技的发展,机器人技术日趋成熟,越来越多的机器人被应用到各个领域。
其中,机器人障碍物避障技术是一项关键技术,能够确保机器人在工作或者移动过程中能够安全、高效地避开障碍物。
本说明书将介绍机器人障碍物避障的原理及操作方法。
一、原理机器人障碍物避障的原理主要通过传感器和控制系统来实现。
机器人上搭载有多种传感器,如红外线传感器、超声波传感器、激光雷达等。
这些传感器能够实时感知机器人周围的环境,包括障碍物的位置、距离以及尺寸等信息。
控制系统接收传感器的信号,并根据预设的算法进行分析和判断,然后控制机器人进行相应的动作,避开障碍物。
二、操作方法1. 准备工作在使用机器人进行避障之前,确保机器人的传感器和控制系统正常工作。
检查传感器的连接是否牢固,确保传感器能够正常感知周围环境。
同时,确保机器人的电源充电充足,以免在避障过程中电量不足。
2. 设置避障模式根据具体的应用场景和需求,设置机器人的避障模式。
常见的避障模式包括静态避障模式和动态避障模式。
静态避障模式适用于固定环境下的避障,机器人会根据预设的规则和环境信息选择合适的路径进行避障。
动态避障模式适用于机器人在移动过程中遇到障碍物的情况,机器人会根据实时感知的环境信息进行决策和避障。
3. 开始避障确认机器人处于避障模式后,启动机器人,使其开始进行避障。
机器人的传感器会不断感知周围环境的变化,并将信息传输给控制系统。
控制系统根据算法进行分析和判断,然后控制机器人的动作。
当机器人检测到障碍物时,会根据设定的规则选择合适的路径绕过障碍物。
在避障过程中,机器人会保持一定的速度并不断调整方向,以保持避障的稳定性和效率。
4. 避障结束当机器人成功避开障碍物并到达目标地点时,避障任务结束。
此时,机器人会停止运动并发送避障成功的信号。
用户可以根据需要进行下一步操作或者改变避障模式。
三、注意事项1. 确保机器人的传感器工作正常,避免出现传感器故障导致无法准确感知环境。
行走避障功能测试方法
行走避障功能测试方法随着智能机器人技术的不断发展,机器人行走避障功能已经成为智能机器人的基本功能之一。
本文将介绍机器人行走避障功能的测试方法。
一、测试环境准备1、机器人:机器人应该是已经组装好的,已经安装好操作系统和传感器。
2、测试场地:测试场地应该是平坦的,可以模拟现实情况的环境,例如室内环境、室外环境、楼梯等。
3、测试工具:测试工具包括计量工具、标记工具、摄像机等。
二、测试原理机器人行走避障功能的原理是通过传感器来探测周围的环境,如果发现障碍物,则通过控制机器人行进方向来避开障碍物。
三、测试步骤1、测试前准备a、检查机器人系统、传感器是否工作正常。
b、选择测试场地,根据测试需要标记好障碍物位置。
c、摄像机可以用于记录机器人行动情况,便于后续分析。
2、测试步骤a、测试机器人在没有障碍物时的行动情况,记录机器人的行走路线。
b、放置障碍物并测试机器人的行动情况,观察机器人是否能够避开障碍物。
c、记录机器人行走路线和避障路线,评估避障效果。
d、重复测试步骤b和c,直到机器人能够可靠地避开障碍物。
3、测试结束a、收集测试数据:记录机器人行走路线和避障路线,评估避障效果。
b、分析测试结果:分析机器人避障效果,找出不足之处,并对机器人进行优化。
c、总结测试经验:总结测试过程中的经验和不足,为后续测试提供参考。
四、测试注意事项1、测试过程中应注意安全问题,特别是在测试楼梯等危险环境时。
2、测试场地应该有足够的空间,避免机器人与其他物体碰撞。
3、测试前一定要检查机器人系统和传感器是否工作正常。
4、测试过程中应尽量避免人为干扰,保证测试结果准确可靠。
5、测试结束后应及时收集测试数据,并对测试结果进行分析,找出不足之处。
机器人避障问题
a = 、 厂 6 = 、 厂
, ,
E
c = 、 / r
如图 5 . 1 , 设A 。 , Y 。 ) 为起点, B 。 , y 2 ) 为 目标
点, 延长直线 O到. C D中点交圆弧 C D于 日 , 过 圆心 作O H 的垂线分别 交 A C 、 C D于 F 、 ,圆心 0 舢 c , , 和D , 为机器人经过拐点分别于 脱离危 险线 拐角 小 圆弧 的切 点 ,圆的半径 为 r ,
其 中P是转弯 半径. 若超过该速度 , 则机器人无法 完成行走 : ( 3 ) 机器人变速和转身瞬间完成. 3模型假设 ( 1 ) 机器人能够抽象成点来处理: c 2 ) 机器人的性能足够好, 能准确地沿圆弧转弯; ( 3 ) 机器人行走过程 中不会意外停止; ( 4 ) 机器人行走不小于最小转弯半径和最小安 全距 离 ; ( 5 ) 机器人不会进 入 两个相接触的障碍物的死角. 4 定义 与符 号说 明 r , P : 转弯半径 . , 啦 : 直线倾角或夹角. t : 时间. L : 最 短路 径 总长 . 5模 型 的建 立 查 阅相 关文 献 知 ,具有 圆形 限定 区域 的最短 路 径是由两部分组成的, 一部分是平面上的 自 然最短 路径 ( a P 直线段) ,另一部分是限定区域的部分边 界, 这两部分是相切 的, 这两条直线段是 由圆弧连 接的. 对于 问题 1 , 我们经过深入分析知, 起 点到 目标 点无论中间障碍物有 多少 , 最短路径都应该是若干 个线 圆结构所组成.在本题 中存在障碍物的状况 , 且障碍物在拐点处 的危 险区域 是一个半径为 r的 圆弧, 而求两点之间的最短路径 中的转弯半径我们 应该按照最小的转弯半径来算才能达到最优. 5 . 1基本线 圆结构的数学模型
机器人避障问题模型研究
2 模 型假 设
1 ) 假设绕过障碍物我们均走最小半径的圆弧 ; 2 ) 假设 机 器人 能够 抽象 成点 来处理 ;
3 ) 假 设不 考虑 弧度 计算 ;
圆相 切 , 切点 分别 为 E和 F, 当 Y趋 近 于 Y 时 , 显 然 A C B是这 种折 线 路 径 中最 短 的。 因 为 当 : 0< O t <
1 8
数
字
通
信
第4 0卷
与障碍 物 问的最 近距离 为 1 0个单 位 , 否则将 发 生碰 撞, 若碰 撞 发生 , 机 器 人则无 法完 成行 走 。 建立 机器人 从 区域 中一点 到达 另一 点 的避 障最 短路径 和 最短 时问路 径 的数 学模 型 。场 景 图 中有 4 个 目标 点 0( 0 , 0) , 4( 3 0 0 , 3 0 0 ) , B( 1 0 0 ,7 0 0 ) , C ( 7 0 0 , 6 4 0 ) 。具 体分 别计算 :机 器人 从 0( 0 , 0 ) 点
出发 , D 一4, D —B, D — C和 D —A —B —C — D 的最 短路 径及 长度 。
问题 : 证 明绳 子拉 紧时 的情况 , 则 为 2个 点 之 间
的最 短路 径 。 假设 在平 面 中有 A( a , 0 ) 和 曰(一a , 0 ) 2点 , 中
间有 1 个半圆形的障碍物 , 证 明从 到 B的最路径
分析 中的绳子拉到最紧时的情况 。
T A E F B是 满足 条件 A到 的最短 路径 。
第 6期
侯学 慧 : 机器人避 障问题模型研究
l 9
3 . 2 模型 准 备 1
所 以,
=2 一O t 一卢 一
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。
机器人避障问题论文
D题机器人避障问题摘要本文综合运用分析法、图论方法、非线性规划方法,讨论了机器人避障最短路径和最短时间路径求解问题。
针对问题一,首先,通过分析,建立了靠近障碍物顶点处转弯得到的路径最短、转弯时圆弧的半径最小时和转弯圆弧的圆心为障碍物的顶点时路径最短、转弯在中间目标点附近时,中间目标点位于弧段中点有最短路径的三个原理,基于三个原理,其次对模型进行变换,对障碍物进行加工,扩充为符合条件的新的区域并在转弯处圆角化构成障碍图,并通过扩充的跨立实验,得到切线和圆弧是否在可避障区的算法,第三,计算起点、中间目标点和最终目标点和各圆弧及圆弧之间的所有可避障切线和圆弧路径,最后给这些定点赋一个等于切线长度或弧度的权值构成一个网络图,然后利用Dijkstra算法求出了O-A、O-B,O-C的最短路径为O-A:471.0372个单位,O-B:853.7001个单位,O-C:1086.0677个单位;对于需要经中间目标点的路径,可运用启发规则分别以相邻的目标点作为起点和终点计算,确定路径的大致情况,在进一步调整可得到O-A-B-C-O的最短路径为2748.699个单位。
针对问题二,主要研究的是由出发点到达目标点A点的最短时间路径,我们在第一问的基础上考虑路径尽可能短且圆弧转弯时的圆弧尽量靠近障碍物的顶点,即确定了圆弧半径最小时的圆弧内切于要确定的圆弧时存在最小时间路径,建立以总时间最短为目标函数,采用非线性规划模型通过Matlab编程求解出最短时间路径为最短时间路程为472.4822个单位,其中圆弧的圆心坐标为(81.430,209.41),最短时间为94.3332秒。
圆弧两切点的坐标分别为(70.88,212.92)、(77.66,219.87)。
关键字:Dijkstra算法跨立实验分析法非线性规划模型一.问题的重述图是一个800×800的平面场景图,在原点O(0, 0)点处有一个机器人,它只能在该平面场景范围内活动。
机器人的路径规划和避障技术是怎样的
机器人的路径规划和避障技术是怎样的机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色,其路径规划和避障技术更是其关键的核心。
随着科技的不断进步,机器人的智能水平不断提高,其在不同领域的应用也越来越广泛。
路径规划和避障技术作为机器人的核心功能之一,对于机器人的安全运行和任务完成至关重要。
机器人的路径规划首先要解决的问题就是在复杂环境中找到一条最优路径来达到目标位置。
这涉及到对环境的感知、地图构建和路径搜索等方面。
在传统的路径规划算法中,常用的方法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
这些算法在简单的环境中能够取得不错的效果,但在复杂的实际场景中往往面临着挑战。
为了解决复杂环境下的路径规划问题,研究人员提出了一系列新的算法和技术。
例如,基于人工神经网络的路径规划方法能够更好地适应不同环境下的路径规划需求。
通过深度学习技术,机器人可以从大量的数据中学习并优化路径规划过程,提高路径规划的准确性和效率。
除了路径规划,避障技术也是机器人不可或缺的功能之一。
避障技术可以帮助机器人在不熟悉的环境中避开障碍物,确保其安全运行。
传统的避障方法通常基于传感器数据和障碍物检测算法,通过对环境的感知和分析来实现避障功能。
然而,由于环境的复杂性和障碍物的多样性,传统的方法往往难以满足实际需求。
为了提高机器人的避障能力,研究人员提出了一些新的技术和方法。
例如,基于深度学习的避障技术能够更好地识别障碍物并做出适当的反应。
通过深度神经网络,机器人可以从数据中学习障碍物的特征,快速准确地做出避障决策,提高其在复杂环境中的适应能力。
除了算法和技术方面的研究,路径规划和避障技术的发展还离不开硬件设备的支持。
激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器设备在机器人的路径规划和避障中发挥着关键作用。
传感器设备能够为机器人提供准确的环境信息,帮助其感知和理解周围环境,从而更好地规划路径和避开障碍物。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展,机器人的路径规划和避障技术也在不断进步。
机器人避障问题
D题机器人避障问题摘要本文针对机器人的避障问题,建立了两个相应的数学模型。
模型一:针对机器人避障最短路径的问题。
研究了机器人从出发点到目标点,以及从出发点经过若干目标点最终回到出发点的两种情况。
首先,证明了具有圆形限定区域的最短路径是由限定区域的部分边界(部分圆弧)以及与之相切的直线段组成;其次,依据证明结果,最短路径一定是由线和圆弧组成,以线圆结构建立了最短路径与时间的通用优化模型,解决了无论路径多么复杂都可以将路径划分为若干个这种线圆结构来求解的问题;再次,对于途中经过若干目标点最终再回到出发点的问题,采用在拐点和节点都用最小转弯半径的的方案进行计算;最后,对机器人所走最短路径可能性较大的几条路径进行分割,再用通用优化模型进行求解,得到机器人行走的最短路径如下:路径总距离(单位)总时间(秒)→ 471.0372 96.0176O A→853.7001 179.5340O B→1095.1 224.7865O C→→→→2762.5 581.4193 O A B C O模型二:针对机器人避障最短时间路径的问题。
研究了行走总时间(即机器人走直线和圆弧所用的时间之和)会随转弯圆弧的圆心和半径的变动而改变的情况。
首先,分析在半径一定、圆心在直线OE上运动的情况,得到半径一定时的最短时间路径的最优方案;然后,以转弯圆弧过E点为条件,通过调整半径的大小,得出最短时间路径的最优方案;最后,以以上两种方案为依据,得到O A→的最短时间路径为:圆心为(82,208),T=(秒)。
12.828r=(单位),94.2284本文还对模型做了进一步的推广,对于智能设备的研究有较高的参考价值。
关键词:最短路径最短时间路径线圆结构最优化模型1问题重述1.1 背景资料(1)图1(见附录B )在原点O(0,0)处有一个机器人,它只能在一个800×800的平面场景范围内活动。
而图中有12个不同形状的区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物,其障碍物的数学描述如表(见附录A )。
6种让机器人实现避障的方法分享
6种让机器人实现避障的方法分享在传感器避障领域,采用单一的传感器测量的效果并不理想,在实际应用中往往需要采用其他类型的传感器进行补偿,才能实现对周围环境的探测的最佳效果。
当然,这就产生了多传感器信息的融合处理的问题,增大了信息处理的工作量和难度。
那么,除了这种传感器避障方法,还有很多的其他方法融合处理多种传感器信息,让全自主机器人实现完美避障,比如人工势场法避障控制法、模糊逻辑控制避障控制法、人工神经网络避障控制法、栅格法避障控制法以及声波避障控制法等。
人工势场避障控制法人工势场避障控制法,是一种比较简单又新颖的做法,是另一种仿生学,仿照物理学中电势和电场力的概念,建立机器人工作空间中的虚拟势场,按照虚拟势场力方向,实现局部路径规划。
通过构造目标位姿引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场,来搜索势函数的下降方向,然后寻找无碰撞路径。
听起来很玄乎,但是早已经有应用产品了,Khatib曾应用于移动机器人的导航上。
但是并没有得到大规模应用。
因为即使对于简单环境很有效,但是都是在静态的研究中得出的,而没有考虑障碍物的速度和加速度的影响,所以在动态避障控制中,人工势场法避障控制不是很理想。
因为在复杂的多障碍环境中,不合理的势场数学方程容易产生局部极值点,导致机器人未到达目标就停止运动,或者产生振荡、摆动等现象。
另外,传统的人工势场法着眼于得到一条能够避障的可行路径,还没有研究出什么最优路径。
模糊逻辑控制避障法模糊逻辑控制避障法出现得并不晚,1965年美国的一位教授就提出过模糊逻辑的概念。
1974年,英国伦敦大学一位教授利用模糊控制语句组成的模糊控制器控制锅炉和气轮机的运行获得成功,开始将模糊数学应用于自动控制领域,包括机器人领域。
由于不必创建可分析的环境模型,目前模糊逻辑方法在解决机器人避开障碍物问题上己经有了大量的研究工作。
另一个独特优点也让用专家知识调整规则成为可能,因为规则库的每条规则具有明确的物理意义。
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。
机器人避障问题研究
( 2 8 0 , 1 0 0 ) 、 M( 3 1 0 , 1 0 0 ) 、 N ( 3 1 0 , 2 0 0 ) 。 障碍物外指定一点 为机器人要 到达的 目标点 ( 要求 目标点与障碍物 的距离至 少 超过 1 0 个单位 ) 。机器 人 的行 走 路径 满 足 如 下假 设 : ( 1 ) 行走路径 由直线段和 圆弧组成 , 其 中圆弧是机器人转弯路 径。 ( 2 ) 机器人不能折线转弯 , 转弯路径 由与直线路径相切 的 一段 圆 弧组 成 , 也 可 以 由两个 或 多个 相 切 的 圆弧 路径 组 成, 但每个 圆弧的半径最小为1 0 个单位 。 ( 3 ) 为了不与障碍 物发生碰撞 , 同时要求机器人行走线路与障碍物 问的最近 距离为 l O 个单位 , 否则将发生碰撞 , 若碰撞发生 , 则机器人 无法完成行走。 请建立机器人从区域 中一点绕过一个障碍 物顶点到达另一点的避障最短路径的数学模型。 对于平面 场景 图中2 个点, 具体计算 机器人从 0 ( 0 , 0 ) 出发 , 到达A ( 3 0 0 , 3 o 0 ) 的最短路径 。 注: 要给出路径中每段直线段或圆 弧的起点和终点坐标以及机器人行走 的总距离。 数据结果 精确到小数点后两位 。
、
问题 的提 出
在一 个 3 1 0 X 3 1 0 的平 面 场景 内 ,在 原点 0 ( 0 ,0 ) 点 处 有 一 个 机 器人 ,它 只 能在 该 平 面 场 景 范 围 内活 动 。在 平 面 场景 中有3 个 形状 分别 为正方 形 、长方 形 、三角 形 的 不 同 区域 ,是 机 器 人 不 能 与之 发 生 碰 撞 的障 碍 物 ,这些 障碍 物 的 顶 点 坐 标 分 别 为 :正 方 形 E ( 8 0 ,6 0 )、 F ( 8 0,2 1 0 ) 、G ( 2 3 0,2 1 0 )、 H ( 2 3 0 ,6 0 ), 长 方 形 B ( 6 0 , 3 0 0 ) 、 I ( 6 0 , 3 1 0 ) 、 J ( 2 3 5 , 3 l 0) 、 C( 2 3 5 , 3线长为⑤L 。 = 、 /
2012高教社杯数模竞赛D题——机器人避障问题
机器人避障问题摘要本文研究了在已知区域障碍物分布的情况下,机器人从起点到目标点避障最短路径或最短时间路径的问题,路径必须是由圆弧和与之相切的直线段组成的线圆结构。
一开始先对模型预处理,将所有障碍物外扩10个单位长度,划定危险区域,得到障碍扩展图。
针对问题一,经过分析论证,无论起点到目标点间危险区域有多少,最短路径都应该是紧绕危险点的切线圆路径,且可根据需依次绕过的危险点情况划分为N条子路径(见图5.1.2)求解,圆弧段取允许最小转弯半径。
模型求解分两步走:一、将实际障碍图转化为加权可视图,利用Dijstra算法搜索出在可视图下的最短路径,主要是找到必须绕过的若干危险点。
二、根据障碍扩展图将可视图中的路径修正为实际情况下的切线圆路径,求出最终结果。
在求解过程中运用MATLAB数学软件给出路径中每段直线段或圆弧的起点和终点坐标、圆弧的圆心连接两条切线,使机器人总的行走时间最短。
而圆弧可以有圆心坐标和半径唯一确定。
由此构建机器人行走总时间的目标函数,将机器人不与障碍物碰撞作为约束条件,将该问题转变为一个非线性规划问题,借助matlab求得最优解为:T=94.3314s。
关键词:路径规划最优化模型切线圆路径 Dijstra算法非线性规划matlab求解一、问题重述图1是一个800×800的平面场景图,在原点O(0,0)点处有一个机器人,它只能在该平面场景范围内活动。
图中有12个不同形状的区域是机器人不能与之发生碰标点与障碍物的距离至少超过10个单位)。
规定机器人的行走路径由直线段和圆弧组成,其中圆弧是机器人转弯路径。
机器人不能折线转弯,转弯路径由与直线路径相切的一段圆弧组成,也可以由两个或多个相切的圆弧路径组成,但每个圆弧的半径最小为10个单位。
为了不与障碍物发生碰撞,同时要求机器人行走线路与障碍物间的最近距离为10个单位,否则将发生碰撞,若碰撞发生,则机器人无法完成行走。
机器人直线行走的最大速度为50=v 个单位/秒。
机器人避障问题
模型的建立与求解
一、对问题一模型的建立与求解
该问题要求路径最短,即不要求速度与时间,同时由直线圆弧相切连接最优可得: 本论文问题一求路径最短可采用 10 单位过弯半径, 即以半径为 10 个单位的圆弧过弯可 满足两点避障过弯最短问题。 1、机器人从 O(0, 0)出发,O→A 的最短路径 已知机器人所走路线为直线或圆弧,通过规划可得实际得如下(图四)四种避障行进方 案:
圆弧的圆心坐标为(80,210)。路线一(Da11 、Da12)和路线三 Da31、Da32)的切点坐标: 点号 坐标 Da11 70.5060 213.1406 Da12 76.6064 219.4066
表1
Da31 232.1149 50.2262
Da32 239.7043 57.5862
x y
模型假设
1、假设机器人为一可运动的质点,即质点机器人不考虑其外形尺寸; 2、假设半径不变时,机器人在行进、转弯过程中能一直保持最大速度; 3、假设机器人可准确执行运动轨道,无任何偏差; 4、假设机器人的行进速度可瞬时加减变化,不受条件限制。
符号说明
符号 说明
Dhij
Lhij Dij Dhj T R
111.36
总长 878.05
所以可以得到 O→B 的最短路径长为:853.7。 圆弧的圆心坐标为:(60,300),(150,435),(150,600),(220,470),(220,530) 路径坐标: (0,0)→(50.1354,301.6396)→(51.6795,305.547)→(141.6795,440.547)→ (147.9621,444.79)→(222.038,460.2096)→(230,470)→(230,530)→(229.9563,530.9242) →(229.5746,532.8954)→(229.2564,533.7791)→(229.1263,534.0782)→ (225.4971,538.3544)→(144.5036,591.6465)→(140.6922,596.346)→(100,700) 3、机器人从 O(0, 0)出发,O→C 的最短路径 如图八所示, 机器人从 O 到 C 点有五条可能最短路线, 在路径途中经过多次转弯到达目 标点。先通过对简化模型即对直线段的直接求和筛选出较短的路径,如图九。
融合行人运动信息的室内移动机器人动态避障方法
融合行人运动信息的室内移动机器人动态避障方法随着机器人技术的迅速发展,室内移动机器人(Indoor Mobile Robot, IMR)逐渐成为重要的研究领域。
IMR可以在不同的环境中执行各种任务,例如巡逻,清洁,物品搬运以及助力行人等。
其中一个重要的应用场景是室内人流密集的环境,如商场,机场,医院和火车站等,IMR可以在这些环境中帮助人们解决交通拥堵的问题,提高了人们的生活质量。
但在这些人流密集的场所,IMR会面临很多的动态避障问题。
本文介绍了10条关于融合行人运动信息的室内移动机器人动态避障方法。
1.基于传感器的静态障碍物检测和避障策略2000年代初期,基于传感器的静态障碍物检测和避障策略被广泛应用于IMR。
这些传感器通常包括激光雷达,超声波传感器,红外线传感器等。
当检测到静态障碍物时,IMR 将采取避障策略进行规避。
2.基于传感器的动态障碍物检测和避障策略传感器也可以用来检测动态障碍物。
在这种情况下,IMR会使用基于物体运动预测的算法,以及跟踪动态障碍物的方法。
通过预测障碍物的运动轨迹和行动路径,IMR可以采取相应的避障行动。
3.基于视觉传感器的障碍物检测和避障策略在机器人技术的发展中,视觉传感器作为一种新型传感器受到了广泛的关注。
IMR可以使用基于视觉传感器的障碍物检测和避障策略。
这种方法可以通过在机器人周围放置视觉传感器,实时监测障碍物,以及通过图像处理技术,分析和识别障碍物的类型和位置,然后采取相应的避障策略。
4.基于深度学习的障碍物检测和避障策略近年来,深度学习技术在机器人避障问题中得到了广泛的应用。
IMR可以使用基于深度学习的障碍物检测和避障策略。
这种方法可以使用卷积神经网络模型,从传感器收集的数据中学习障碍物的特征,从而实现障碍物的自动识别和避障。
5.基于人工助理的动态避障策略IMR还可以与人工智能进行交互,通过语音识别和自然语言处理技术,实现动态避障策略。
通过与人工智能进行交互,IMR可以实时获取行人的行动路径和目的地,从而采取相应的避障措施。
机器人避障问题的分析与计算
弧与切线 G 2 日 。 , , 。 的切点; , 。 , , 2 , , 3 分别表示7 号障碍物右上顶点处圆弧与切线 , 。 , , 2 . , , , 3 的切点;
‘ , , 分 别表 示 8 号 障碍物 左下 顶点 处 圆弧 与切 线 , 2 l , , B的切点 ; , £ : , , 分别 表示 8 号 障碍物 右上 方顶 点 处 圆弧 与切 线 K 3 , £ : , E , 的切 点.
摘
要: 本文针对机器人从 区域 中一 点 O到达另一点 曰的避 障最短 路径 问题 展开 了设 计 、 计算 和分析.
根据出发点 、 目标点 以及 障碍 物的位置关系 , 设计 出了从 0一 B可能的路径 , 其 中转弯处 圆弧 的半径 均
采用最小转弯圆心 为所避 障碍物 的某一顶 点 , 其 他处用 直线行 走. 利
山西师范大学学报 ( 自然科学 版)
第2 7卷第 3期 2 0 1 3年 9月
J o u r n a l o f S h a n x i No r ma l Un i v e r s i t y
Na t u r a l S c i e n c e E d i t i o n
在原 点 O( 0 , 0 )处有 一个 机器 人 , 它只 能在该 平 面场景 范 围 内活动 ( 图1 ) . 图 1中有 8个 不 同形 状 的
区域是机器人不能与之发生碰撞 的障碍物 , 障碍物的数学描述如表 1 . 在 平 面场景 中 , 障碍 物处 ( 1 0 0, 7 0 0 )点 为机器 人要 到 达 的 目标点 ( 要 求 目标 点 与 障碍 物 的距 离 至少 超过 1 O个单位) 。 规定机器人的行走路径 由直线段和圆弧组成 , 其中圆弧是机器人转弯路径 , 机器人不能
知识讲解:机器人避障
机器人避障
一、任务目标
“勇敢号”机器人要去探索神秘的D 区,要求“勇往直前”,直到前方出现障碍物,才停止前进,原地待命,如下图所示。
二、任务分析
如果让机器人前进固定的距离,我们可以通过让机器人前进一段时间来完成。
可是“勇敢号”机器人前进多少距离才会碰上障碍物,我们事先并不知道,所以我们不可能告诉机器人前进的时间,只能靠机器人的传感器自己来判断了。
1.什么是传感器?
传感器是机器人的“感觉器官”。
它就像人的眼睛、耳朵、鼻子一样,能够感应到周围环境的信息,并把这些信息传递给机器人的“大脑”。
有了传感器,机器人就变得更加聪明了。
下图展示的是各种类型的传感器。
基地
2.如何避障?
机器人的红外传感器就像人的眼睛一样,可以“看到
”前方的障碍。
我们可以让机器人先启动马达往前走,同时让红外传感器开始检测:有没有发现障碍?如果没有,前进一小步,继续检测……如果有障碍,让马达立刻停止。
四、程序流程图
这次探险的过程可以用下面的流程图表示:
让我们的探险机器人出发吧!
练习:
1.将已经认识的几种传感器,填写在下表中。
2.如果机器人遇到障碍物,你能让它绕过障碍物,继续前进吗?
阅读材料:
红外传感器通过发射和接收红外线,感受外界光线的变化,向机器人的“大脑”及时传递一个数值(如下图5所示),机器人的“大脑”再根据传感器报告的数值变化电脑就会判断是否要沿着小路前进了。
红外传感器工作示意图
红外传感器已经在现代化的生产实践中发挥着巨大作用,随着探测设备和其他部分技术的提高,红外传感器能够拥有更多的性能和更好的灵敏度。
2012年数学建模C题,机器人避障
机器人障碍问题摘要本文研究了有若干障碍物的平面场景中,机器人避障行走的最短路径以及最短时间路径的问题。
针对问题一,首先给出简单证明了两个对称点绕过圆形障碍物的最短路径为两条与圆形障碍物相切的直线,加上两切点间的劣弧。
然后分了四种情况,分别给出了不同直线与圆相切时,根据各已知点坐标,求相应切点、直行路径及劣弧长度的方法。
然后在满足机器人从定点(0,0)O出发绕过障碍物,距离障碍物至少超过10个单位,不能折线转弯绕过障碍物的条件下,以前面的证明为依据,将机器人行走路径设计为由直线和圆弧组成。
针对不同的起点和终点,将总路径分解为上述四种情况,利用MATLAB6.5.1,分别求出相应的切点及各转弯圆的劣弧长,最后比较得到相对较短的行走路径。
并根据机器人在不同路径上的速度的不同,求出避障前进的最短路径时所需要的行走时间。
具体如下:→的最短路径为471.0375个单位,所需的时间为96.0177秒O A→的最短路径为812.7029个单位,所需的时间为170.5132秒O B→的最短路径为:1090.8个单位,所需的时间为222.9373秒O C→→→→的最短路径为:3137.8个单位,所需的时间为652秒。
O A B C O针对问题二,要求求出机器人从(0,0)O出发,到达A的最短时间路径。
因为机器人行走路径为直线时的速度为定值,弧线行走的速度与弧所在的圆半径有关,由此得到行走时间与圆弧半径ρ的关系式,利用高等数学的极值定理条件,估算出ρ=11.5052个单位时从O A→所需时间最短,为95.1328秒。
该模型简单、便于理解,理论性较强。
另外图形的使用,使问题更加清晰。
该模型还可用于求解设计最优路线问题。
关键词最短路径圆弧半径最短时间切点一 问题重述在一个800×800的平面场景图,在原点O(0, 0)点处有一个机器人,它只能在该平面场景范围内活动。
平面场景中有12个不同形状的区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物。
机器人的路径规划和避障算法
机器人的路径规划和避障算法随着科技的不断进步和发展,人们对机器人的依赖度也越来越高。
机器人的应用领域也越来越广泛,从工业生产到家庭服务,从医疗护理到助力行动,无所不包。
而对于机器人来说,路线规划和避障算法是至关重要的一部分,它们能够决定机器人的行动轨迹,保证机器人的运转效率和安全性。
一、机器人路径规划机器人在实际运作中,需要根据任务或者需求规划出一条合理的路径,以便在任务执行中达到舒适度和效率的最优化。
机器人路径规划的主要任务,就是要求根据机器人自身的姿态、传感器信息、局部地图,以及各类未知环境因素,综合而成的一种路径规划算法。
1. 基于全局路径的规划方法全局路径规划方法根据预设的全局目标,分析其所在区域内的各种信息,通过建立或搜索可行走路径,得到全局路径。
这种方法可以保证机器人快速、高效的到达目标地点,缺点是该算法的全局路径一般无法考虑到周边动态环境的影响因素,需要基于预设的固定环境参数进行决策。
常见的全局路径规划方法包括A*算法、D*算法等。
2. 基于局部路径的规划方法局部路径规划方法根据机器人所在局部环境的实时信息,依靠局部规划模型构建出一条可行路径,以完成机器人在局部环境内的导航和控制。
该方法可以实现灵活、快速的路径调整,因为它依靠机器人传感器获得的信息,可以自主地探测障碍物的变化,及时做出路径调整。
常见的局部路径规划方法包括障碍物避难规划、人机协同导航规划等。
二、机器人避障算法机器人在运动过程中会遇到各种各样的障碍物,如墙壁、柱子、植物、人等,如果没有有效的避障措施,机器人就有可能会撞上障碍物,导致机器损毁或者任务失败。
因此对机器人进行避障算法研究是十分必要的。
1. 静态避障算法静态障碍物指的是位置不会变化的障碍物,这些障碍物的空间坐标可以预先映射到一个静态地图上,机器人可以利用静态地图的信息进行避障。
静态避障算法主要通过建立地图模型来实现对障碍物的探测和避免,常见的静态避障算法包括代价地图法、虚拟障碍物法等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
机器人行走问题摘要本文研究了机器人避障最短路径的问题。
主要研究了在一个区域中存在四个障碍物,由出发点到达目标点以及由出发点经过途中的若干目标点到达最终目标点的两种情形。
我们通过证明具有圆形限定区域的最短路径是由两部分组成的:一部分是平面上的自然最短路径(即直线段),另一部分是限定区域的部分边界,这两部分是相切的,互相连接的。
依据这个结果,我们可以认为最短路径一定是由线和圆弧做组成,因此我们建立了线圆结构,这样无论路径多么复杂,我们都可以将路径划分为若干个这种线圆结构来求解。
对于途中经过节点的再到达目标点的状况,我们采用了两种方案,一种是在拐点和节点都采用最小转弯半径的形式,另一种是适当扩大拐点处的转弯半径,使得机器人能够沿直线通过途中的目标点。
然后建立了最优化模型对两种方案分别进行求解。
问题一,我们很容易分解成线圆结构来求解,然后把可能路径的最短路径采用穷举法列举出来,最终得出最短路径:R→A 最短路径为:70.5076R→B 最短路径为:107.9587R→C 最短路径为:102.0514问题二,我们方案都进行优化,求得最终结果:第一种方案最短路径为:156.471第二种方案最短路径为:157.752关键词最短路径最优化模型避障路径解析几何一、问题重述下图是一个100×80的平面场景图,在R(0,0)点处有一个机器人,机器人只能在该100×80的范围内活动,图中四个矩形区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物,障碍物的数学描述分别为B1(20,40;5,10)、B2(30,30;10,15)、B3(70,50;15,5)、B4(85,15;5,10),其中B1(20,40;5,10)表示一个矩形障碍物,其中心坐标为(20,40),5表示从中心沿横轴方向左右各5个单位,即矩形沿横轴方向长5×2=10个单位,10表示从中心沿纵轴方向上下各10个单位,即矩形沿纵轴方向长10×2=20个单位,所以,障碍物B1的中心在(20,40),大小为10×20个单位的矩形,其它三个障碍物的描述完全类似。
在平面场景中、障碍物外指定一点为机器人要到达的目标点(要求目标点与障碍物的距离至少超过1个单位),为此,须要确定机器人的最优行走路线——由直线段和圆弧线段组成的光滑曲线,其中圆弧线段是机器人转弯路线,机器人不能折线转弯,转弯路径是与直线相切的一圆形曲线段,也可以是两个或多个相切的圆弧曲线段组成,但每个圆形路线的半径都必须大于某个最小转弯半径,假设为1个单位。
另外,为了不与障碍物发生碰撞,要求机器人行走线路与障碍物间的最短距离为1个单位,越远越安全,否则将发生碰撞,若碰撞发生,则机器人无法到达目标点,行走失败。
请回答如下问题:1.场景图中有三个目标点A(50,40)、B(75,60)、C(95,20),请用数学建模的方法给出机器人从R(0,0)出发安全到达每个目标点的最短路线。
2.求机器人从R(0,0)出发,依次安全通过A、B到达C的最短路线。
二、问题分析1、问题一中要求求定点R(0, 0)按照一定的行走规则绕过障碍物到达目标点的最短路径,我们先可以包络线画出机器人行走的危险区域,这样的话,拐角处就是一个半径为1的四分之一圆弧,通过那么然后采用拉绳子的方法寻找可能的最短路径(比如求R和A之间的最短路径,我们就可以连接R和A 之间的一段绳子,以拐角处的圆弧为支撑拉紧,那么这段绳子的长度便是R 到A的一条可能的最短路径),然后采用穷举法列出R到每个目标点的可能路径的最短路径,然后比较其大小便可得出R到目标点的最短路径。
2、问题二中要求求定点R(0, 0)经过中间的若干点按照一定的规则绕过障碍物到达目标点,这使我们考虑就不仅仅是经过障碍物拐点的问题,也应该考虑经过路径中的目标点处转弯的问题,这时简单的线圆结构就不能解决这种问题,我们在拐点及途中目标点处都采用最小转弯半径的形式,也可以适当的变换拐点处的拐弯半径,使机器人能够沿直线通过途中的目标点,然后建立优化模型对这两种方案分别进行优化,最终求得最短路径。
三、模型假设1、假设障碍物全是矩形。
2、假设机器人能够抽象成点来处理。
四、符号说明五、模型的建立5.1先来证明一个猜想:猜想一:具有圆形限定区域的最短路径是由两部分组成的:一部分是平面上的自然最短路径(即直线段),另一部分是限定区域的部分边界,这两部分是相切的,互相连接的。
(即问题分析中的拉绳子拉到最紧时的状况)证明:假设在平面中有A (a ,0)和B (-a ,0)两点,中间有一个半圆形的障碍物,证明从A 到B 的最路径为AB 。
平面上连接两点最短的路径是通过这两点的直线段,但是连接两点的线段于障碍物相交,所以设法尝试折线路径。
在y 轴上取一点C (0,y ),若y 适当大,则折线ACB 与障碍物不相交,折线ACB 的长度为:||ACB =显然||ACB 随着y 的减小而减小,减小y 得y →1y ,即1C C →,使得1AC 与1C B 与障碍物相切,切点分别为E 和F,显然1AC B 是这种折线路径中最短的。
由于满足0<<2π的角满足<,所以易知弧度EF 小于1EC F 的长, 即<E ,从而AE ++FB<1AC B ,记线段AE 、弧度EF 、线段FB 为AEFB,那么AEFB 比任何折线路径都短。
下面在考察一条不穿过障碍物的任何一条路径,设其分别于OE 和OF 的延长线交与P 、Q 两点,记A 和P 之间的路径长度为,显然>|AP|,又由AE ⊥EO,所以|AP|>AE,从而>AE,同理可得>BF 。
再来比较PQ 之间路径长度和圆弧EF 的长度的大小。
若PQ 之间的路径可有极坐标方程,则有,可得:=≥-3π-亦即路径APQB 的长度超过路径AEFB 的长度。
以上证明足以说明了AEFB 是满足条件A 到B 的最短路径。
5.2 模型准备一有了4.1中的定理,我们就可以这样认为,起点到目标点无论中间障碍物有多少,最短路径都应该是若干个线圆结构所组成。
在本题中存在障碍物的状况,且障碍物在拐点处的危险区域是一个半径为1的圆弧,所以结合定理一,我们易知,求两点之间的最短路径中的转弯半径我们应该按照最小的转弯半径来算才能达到最优。
线圆结构5.211)如上图,设A (为起点,B (为目标点,C (和D (分别为机器人经过拐点分别于隔离危险线拐角小圆弧的切点,圆心为O (,圆的半径为r ,AB 的长度为a ,AO 的长度为b ,BO 的长度为c ,角度AOB ∠=, AOC ∠=, BOD ∠=,COD θ∠=.求AB 的长度,设为L.解法如下:如上图可得有以下关系:a b c ⎧=⎪⎪=⎨⎪=⎪⎩AOB ∆在中:在Rt AOC ∆: =arccos r b β在Rt AOC ∆中:arccos rc γ=所以:2θπαβγ=---从而可得:L r θ=2)而对于下图两种情况我们不能直接采用线圆的结构来解决,需要做简单的变换。
情况一:222arccos()2b c a bcα+-=线圆结构5.22我们假设两圆心坐标分别为11(,)O x y 和22(,)O x y ',半径均为r ,M 点坐标为33(,)x y ,那么我们很容易可以求得:12312322x x x y y y +⎧=⎪⎪⎨+⎪=⎪⎩ 这样我们就可以利用1)中的方法,先求A 到M ,再求M 到B ,这样分两段就可以求解。
同理如果有更多的转弯,我们同样可以按照此种方法分解。
情况二:线圆结构5.23这里我们依然设圆心坐标分别为11(,)O x y 和22(,)O x y ',半径均为r ,这样我们可以得到:2121OO y y K x x '-=- 那么OO '直线方程为:11()OO y K x x y '=-+因为公切线DE 与OO '平行,那么DE 的直线方程可以表示为:11()OO y K x x y C '=-++其中:C =那么把公切线的方程于圆的方程联立,渴可以求得切点D 和E 的坐标。
这样用D 和E 任意一点作为分割点都可以将上图分割成两个4.21所示的线圆结构,这样就可以对其进行求解。
同理多个这样的转弯时,用同样的方法可以进行分割。
5.3 模型准备二一、对于从起点经过若干点然后再到达目标点的状况,因为不能走折线路径,我们就必须考虑在经过路径中的一个目标点时转弯的状况。
为了研究这个问题的方便,我们先来证明一个猜想:猜想二:如果一个圆环可以绕着环上一个定点转动,那么过圆环外两定点连接一根绳子,并以该圆环为支撑拉紧绳子,达到平衡状态时,圆心与该顶点以及两条切线的延长线的交点共线。
图5.31证明猜想:如图4.31所示,E 点就是圆环上的一个顶点,A B 就是拉紧的绳子,2O 就是切线AC 和BD 的延长线的交点,证明1O 、E 、2O 三点共线。
我们可以用力学的知识进行证明,因为是拉紧的绳子,所以两边的绳子拉力相等,设为F ,它们的合力设为0F ,定点对圆环的作用力设为1F 。
那么由几何学的知识我们可以知道0F 一定与12O O 共线,而又由力的平衡条件可知:0F =-1F即12O O 与2EO 共线。
综上所述1O 、E 和2O 三点一定共线。
二、有了以上这个定理我们可以建立以下模型:如图4.32,要求求出机器人从A 绕过障碍物经过M 点到达目标点B 的最短路径,我们采用以下方法:用一根钉子使一个圆环定在M 点,使这个圆环能够绕M 点转动。
然后连接A 和B 的绳子并以这些转弯处的圆弧为支撑(这里转弯处圆弧的半径均按照最小转弯半径来计算),拉紧绳子,那么绳子的长度就是A 到B 的最短距离。
我们可以把路径图抽象为以下的几何图形。
下面我们对这段路径求解:图5.32如图,A 11(,)x y 是起点,B 22(,)x y 是终点,1O 33(,)x y 和3O 44(,)x y 是两个固定的圆,2O 是一个可以绕M(p ,q)点转动的圆环,三个圆的半径均为r ,C 、D 、E 、F 、G 、H 均为切点。
a 、b 、c 、e ,f 分别是A 1O 、1O 2O 、A 2O 、A 3O 、23O O 的长度。
A 、B 、1O 、3O 均是已知点,2O 是未知点。
那么最短路径就可以表示为: L=|AC|++|DE|++|FG|++|HB|因为2O 点的坐标未知,所以我们就不能用模型一中的线圆结构对其进行求解。
故得先求出2O 点的坐标。
设2O 坐标为(m ,n ),1A O C ∠、12AO O ∠、21AO O ∠、23AO O ∠、32O O F ∠分别为i α(i =1、2、3、4、5),1C O D ∠、2EO F ∠、2EO M ∠分别为1θ、2θ、θ。