移动机器人的自主导航控制

移动机器人的自主导航控制

一、研究的背景

移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、计算机技术、机械工程、电子工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、国防、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排雷、搜捕、救援、辐射和空间领域等有害与危险场合都得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。

在自主式移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心，同时也是移动机器人实现智能化及完全自主的关键技术。导航是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态，实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动。导航主要解决以下三方面的问题:(l)通过移动机器人的传感器系统获取环境信息;(2)用一定的算法对所获信息进行处理并构建环境地图;(3)根据地图实现移动机器人的路径规划及运动控制。

二、相关技术

移动机器人定位是指确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人导航的基本环节。定位方法根据机器人工作环境的复杂性、配备传感器种类和数量等方面的不同而采用多种方法。主要方法有惯性定位、标记定位、GPS定位、基于地图的定位等，它们都不同程度地适用于各种不同的环境，括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。

惯性定位是在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来粗略地确定移动机器人位置。该方法虽然简单，但是由于车轮与地面存在打滑现象，生的累积误差随路径的增加而增大，导致定位误差的逐渐累积，从而引起更大的差。

标记定位法是在移动机器人工作的环境里人为地设置一些坐标已知的标记，超声波发射器、激光反射板等，通过机器人的传感器系统对标记的探测来确定机器人在全局地图中的位置坐标。三角测量法是标记定位中常用的方法，机器人在同一点探测到三个陆标，并通过三角几何运算，由此可确定机器人在工作环境中的坐标。标记定位是移动机器人定位中普遍采用的方法，其可获得较高的定位精度且计量小，但是在实际应用中需要对环境作一些改造，添加相应的标记，不太符合真正意义的自主导航。

GPS定位是利用环绕地球的24颗卫星，准确计算使用者所在位置的庞大卫星网

定位系统。GPS定位技术应用已经非常广泛，除了最初的军事领域外，在民用方面也得到了广泛的应用，但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫

星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声

等诸

多因素的影响，因此，单纯利用GPS定位精度比较低、可靠性不高，所以在机器人

的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘与GPS数据进行融合，提高导航精度。另

外，GPS定位系统也不适用于室内或者水下机器人的导航中以及对于位置精度要求

较高的机器人系统。

基于环境地图模型匹配定位是指移动机器人通过自身的传感器系统，探测周围环境，利用感知到的局部环境信息和一定的算法进行局部地图构建，并将建立的局

部地图与其内部事先存储的全局地图进行匹配，从而实现定位。这种定位方法常用

于移动机器人的全局定位。

2.2移动机器人的地图构建

由于路径规划和许多定位方法都是基于环境地图，所以构建并维护一个环境地图也是自主导航中的一个重要内容。机器人利用对环境的感知信息对现实世界进行

建模，自动地构建一个地图。典型的地图表示方法有概率栅格地图、拓扑地图和几

何特征地图三种。

2.2.1栅格地图

栅格地图是在机器人系统中得到广泛应用的一种地图描述方法。首先由Elfes 和Moravec依据“occuPancygridmaPPing’’算法提出的18一9]，在机器人的路径规划、导

航、避障控制、位姿估计中均得到了广泛应用，并成为一种通用的移动机器人地图

描述方法。栅格地图是一种表示静态环境的方法，用每一个栅格被占据的概率值来

表示环境信息，栅格地图很容易创建和维护，即使使用精确度不高的声纳传感器也

可以创建栅格地图来表示环境信息，但是栅格地图最大的缺点就是精确度不高，信

息存储量高。在环境规模比较大或者对环境划分比较详细的情况下，栅格地图的维

护所占用的内存和CPU资源迅速增长，使得计算机的实时处理变得很困难。

2.2.2拓扑地图

拓扑地图由Brooks，Mataric等学者提出110一川。在表示环境地图时，它并没有

一个明显的尺度概念，而是选用一些特定的地点来描述环境信息。拓扑地图通

常表

示为一个图表，图中的节点表示一个特定地点，连接节点的弧用来表示特定地点之

间的路径信息。拓扑地图对于结构化的环境是一个很有效的表示方法，这里有更多

的特定地点。相反，在非结构化环境中，地点的识别将变得非常复杂。如果仅仅以

拓扑信息进行机器人定位，机器人将很快迷失方向和位置。另外，为了更好地表示

环境模型，出现了混合拓扑和尺度地图的表示方法，通过加入尺度信息来补偿拓扑

信息。这样的地图表示方法具有拓扑地图的高效性，尺度地图的一致性和精确性。

2.2.3几何特征地图

几何特征地图【’2]由一组环境特征组成，每一个路标特征用一个几何原型来近似。

这种地图只局限于表示可参数化的环境路标特征或者可建模的对象，如点、线、面。

由于以几何位置关系来表示环境地图，所以为了保证地图的一致性，要求各观测位

置是相对精确的。对于结构化的办公室环境，用一些几何模型来表示环境空间是可

行的。用线段来拟合室内的墙面，用点来拟合墙角、桌子角等。对于室外道路环境，

可以用点特征来表示道路两侧的大树位置。几何特征地图中特征的提取需要对感知

信息做额外的处理，且需要大量的感知数据才能得到结果。

1.2.3移动机器人路径规划技术

不论采用何种导航方式，智能移动机器人主要完成路径规划、定位和避障等任务。路径规划是自主式移动机器人导航的基本环节之一。它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障路径。根据机器人对环境信

息掌握的程度不同，可分为两种类型:环境信息完全可知的全局路径规划和环境信

息完全未知或部分未知，通过传感器在线地对机器人的工作环境进行探测，以获取

障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划。

2.3.1全局路径规划

全局路径规划的主要方法有:可视图法【’3一’4]、栅格法11今’5]和拓扑法