多机器人路径规划与协同避碰研究 毕业论文答辩PPT

if（前提）
then（结论）
L
F
R
ONE TWO THR
S
S
S
HG
LW
LW
S
S
M
HG
LW
LW
17/30
速度模糊控制器的设计 ：
➢ 选取隶属度函数
u(x)
S
M
L
1.0
u(x)
1.0 LW
MD
HG
x
L
2L
3L
0.4
0.7
1.0
➢ 解模糊化
首先求出ONE、TWO、THR三个值，在对这三个值进 行比较，找出最大值，如果是ONE最大，那么按照初始速 度继续前进
0
Π/8
Π/4
LLT LT
u(x) NT RT RLT
1
x
-1 -0.5
0
0.5
1
方向度模糊控制器的设计 ：
➢ 解模糊化 按照隶属度函数最大原则进行表决，将
上一步得到的量进行尺度转换，转化成机器 人实际可以用来动作的控制量，即机器人即 将需要调整的角度。
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速度模糊控制器的设计 ：
➢ 确定输入输出变量 ➢ 确立模糊规则
多移动机器人系统的研究在国内外已经在理论和实践方面 取得了较大的进展与成就，许多仿真系统和硬件实验系统逐步 建立起来 ，例如ALLIANCE 、CEBOT 等平台。路径规划问 题是今后多机器人系统研究的一个热点问题 ，主要方法有栅 格法 、人工势场法 、遗传算法 、神经网络、蚁群算法 、模 糊逻辑算法
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实验结果分析 ：
M：中距离 PS：正小
L：大距离
Z：零 NS：负小 NL：负大
表 输出模糊变量
输出转向角
输出速度
Biblioteka Baidu
RLT：大右转 ONE：一级速度
RT：右转 TWO：二级速度
NT：不转 THR：三级速度 LT：左转 LLT：大左转
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方向度模糊控制器的设计 ：
➢ 确立模糊规则
• 前方避障规则库 • 左前方避障规则库 • 右前方避障规则库 • 目标导向规则库
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仿真 ：
➢ 基于双层模糊逻辑的机器人路径规划仿真
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仿真 ：
➢ 基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划仿真
22/30
仿真结果分析 ：
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实验：
➢ 基于双层模糊逻辑的机器人路径规划实验
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实验：
➢ 基于双层模糊逻辑的机器人路径规划实验
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实验：
➢ 基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划实验
多机器人路径规划与协同避碰研究
答辩人： 苏青 导师： 高翔 教授
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报告提纲：
➢ 一：研究背景 ➢ 二：研究思路 ➢ 三：研究内容 ➢ 四：总结展望
2/30
研究背景：
➢ 研究背景
从上世纪70年代开始，多机器人系统逐渐成为了机器人技术 领域的一个新的发展方向，其中路径规划问题是核心问题之一。
➢ 国内外研究现状
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协调机制 ：
➢ 启用协调机制 1）V1=V2。V1与V2分别是两个机器人的速度。 2）D1<=D0，且D1在连续一段时间t0内减少。 D1是两机器人之间的距离，D0是机器人最小安 全距离，t0是临界时间值。
➢ 基于优先级和调整速率相结合的运动协调机制
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仿真：
➢ 基于单层模糊逻辑的机器人路径规划仿真
输出
转向角
目标角度信息
输入
速度模糊控制器
输出
速度
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方向度模糊控制器的设计 ：
➢ 确定输入输出变量
LL FL RL
L
LF
F
FF
R RF
LR RR FR
Y V
θ ω
(Xr,Yr)
(Xg,Yg) X
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方向度模糊控制器的设计 ：
➢ 确定输入输出变量
表 输入模糊变量
距离信息
目标信息
S：小距离 PL：正大
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文献综述：
➢ 基于模糊逻辑控制方法能够实现机器人的路径规划， 但目前仍存在着一些难点和需要解决的问题: (1)现有的研究大多数是将模糊逻辑用于单个机器 人的仿真和实验研究，但是很少有将该方法用于多机 器人系统路径规划的研究； (2)很少将该方法用于动态环境； (3)现有的方法通常都是采用方向控制的方法实现 机器人的路径规划，很少采用多因素来一起控制机器 人的运动； (4)在对方法进行实验验证时多采用仿真实验，而 通过实验验证的很少。
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人工势场法
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以Start点作为 机器人的起始点， 将每个障碍物坐标 作为斥力场源点， 将机器人的目标点 作为引力场源点， 构成一个人工势场， 使得机器人远离斥 力场并靠近引力场
蚁群算法
根据蚂蚁寻找食物的原理设计的一种机器人路径 规划算法，蚂蚁在成功找到食物之后会散发信息素， 诱引其他蚂蚁寻找到食物
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基于模糊控制的路径规划方法 ：
➢ 优缺点比较
• 栅格法
栅格选取的大，精确性就会下降，误差较大。相反， 计算量较大。适用于静态环境中
• 人工势场法
容易形成死锁和左右摇摆现象，不适用于复杂的环 境中
• 蚁群算法
规划时间较长，计算量较大，效率不高 ，消耗的资 源比较多
• 基于模糊控制的路径规划方法
模糊控制器分为两层，第一层为方向度模糊控制器，方 向模糊控制器充分考虑了障碍物的距离信息和目标的角度信 息，转化为机器人与障碍物的碰撞可能性，从而输出转向角 度实现机器人的动态避障；第二层为速度模糊控制器，度模 糊控制器将障碍物的距离信息作为输入，将速度因子作为输 出。
障碍物距离信息
输入
方向度模糊控制器
if（前提）
then（结论）
LF
FF
RF
α11
α12
α13
α14 α15
S
S
S
HG MD LW MD HG
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方向度模糊控制器的设计 ：
➢ 选取隶属度函数
u(x)
S
M
L
1.0
u(x)
NL
NS 1.0 Z
PS
PL
x
L
2L
3L
u(x)
1.0 LW
MD
HG
15/30
0.4
0.7
1.0
x
-Π/4 -Π/8
4/30
研究思路：
➢ 研究思路：
为了选择更合理、更有效的机器人路径规划算法，就 需要通过不断的比较各个机器人路径规划算法的优劣性， 对几种主要类型的机器人路径规划方法进行仿真，通过他 们的仿真结果来比较。
➢ 主要方法：
• 栅格法
• 人工势场法
• 蚁群算法
530
栅格法
将平面图分解为12行20列总共240个1*1的正方形 栅格，然后将障碍物按大小分解成黑色障碍栅格
在进行规划时可以不需要建立精确的、复杂的数学 模型，在效率、可行性得到充分保障的前提下，简 化了系统的设计难度，而且还特别适用于动态环境 9/30 的机器人路径规划
研究内容：
➢模糊控制原理
• 模糊化 • 规则库 • 模糊推理 • 解模糊化
规则库
视觉系统
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模糊量化
模糊推理
解模糊化
行为决策
➢ 双层模糊控制器的结构设计