機(jī)器人室內(nèi)未知環(huán)境探測(cè)規(guī)劃研究.pdf

1、探測(cè)規(guī)劃是移動(dòng)機(jī)器人自主構(gòu)建未知環(huán)境地圖領(lǐng)域的核心問題之一，對(duì)提高機(jī)器人的自主性、確保未知環(huán)境地圖構(gòu)建的高效性、魯棒性和精確性具有重要的理論研究意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　 地圖構(gòu)建中探測(cè)規(guī)劃的目的是實(shí)時(shí)生成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制，使機(jī)器人在較短的時(shí)間內(nèi)感知范圍覆蓋盡可能大的區(qū)域，如何根據(jù)不完整的地圖信息進(jìn)行在線實(shí)時(shí)地規(guī)劃，確保整體路徑的最優(yōu)性和探測(cè)的完全性，是該問題面臨的挑戰(zhàn)。本文主要針對(duì)地圖構(gòu)建探測(cè)規(guī)劃中的單步探測(cè)規(guī)劃、多步探測(cè)規(guī)劃和多

2、機(jī)器協(xié)作探測(cè)規(guī)劃問題進(jìn)行了研究，完成了以下工作：
　　 ①設(shè)計(jì)開發(fā)了基于Microsoft Visual C++和Open Dynamics Engine(ODE)的機(jī)器人仿真系統(tǒng)。系統(tǒng)中模擬室內(nèi)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境的障礙物，模擬機(jī)器人的激光測(cè)距儀和里程計(jì)傳感器數(shù)據(jù)，并對(duì)機(jī)器人和障礙物的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行動(dòng)力學(xué)仿真，為移動(dòng)機(jī)器人地圖構(gòu)建、探測(cè)規(guī)劃、定位導(dǎo)航、多機(jī)器人協(xié)作等問題的研究提供了一個(gè)功能豐富，具有良好實(shí)時(shí)性和交互能力的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

3、　　 ②針對(duì)未知環(huán)境信息的模糊性和不確定性，提出了基于模糊綜合評(píng)價(jià)決策的單步探測(cè)規(guī)劃方法。該方法將柵格圖中的前沿點(diǎn)按距離和可行性進(jìn)行分類，選取優(yōu)先級(jí)較高的類別中的點(diǎn)作為候選點(diǎn)，根據(jù)候選點(diǎn)的距離、信息增益和可定位性進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)，以較小的計(jì)算代價(jià)決定機(jī)器人下一步的探測(cè)位姿，從而完成對(duì)未知區(qū)域的探測(cè)，構(gòu)建出準(zhǔn)確度高的環(huán)境柵格圖和特征線段圖。該方法減少了待評(píng)估點(diǎn)的數(shù)量，評(píng)估時(shí)采用模擬人類思維的模糊評(píng)價(jià)規(guī)則，避免了評(píng)估因子的不準(zhǔn)確性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)

4、果造成較大影響，提高了探測(cè)效率。
　　 ③利用環(huán)境地圖構(gòu)建中柵格圖的概率信息，提出基于分布估計(jì)算法的路徑規(guī)劃和多步探測(cè)規(guī)劃方法。該方法結(jié)合以上概率信息生成機(jī)器人的初始軌跡并更新軌跡群分布的概率模型，通過多個(gè)可行解的并行迭代，快速獲得包含多個(gè)觀測(cè)位姿的評(píng)價(jià)較優(yōu)的可行路徑，減少了規(guī)劃次數(shù)。
　　 ④在力學(xué)原理的基礎(chǔ)上，結(jié)合地圖構(gòu)建中計(jì)算獲得的地圖信息和機(jī)器人位姿信息，將虛擬力場(chǎng)法改進(jìn)用于多機(jī)器人未知環(huán)境探測(cè)規(guī)劃。利用柵格地圖

5、中前沿點(diǎn)對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生的吸引力和障礙物對(duì)機(jī)器人產(chǎn)生的排斥力，綜合與其他機(jī)器人之間的間距產(chǎn)生的影響，確定機(jī)器人的探測(cè)方向和速度。提出基于障礙物形狀與虛擬力的方向的判據(jù)判斷機(jī)器人是否陷入局部最小，并通過生成虛擬障礙物與虛擬目標(biāo)，幫助機(jī)器人擺脫局部極小，避免振蕩。多機(jī)器人之間采用分布式控制結(jié)構(gòu)，通過控制機(jī)器人的間距，避免機(jī)器人的碰撞和過多的重復(fù)探測(cè)。實(shí)驗(yàn)證明此系統(tǒng)具有較強(qiáng)魯棒性和較高協(xié)作效率．
　　 ⑤使用裝備了激光測(cè)距儀與光電編碼器的