全局环境未知时基于滚动窗口的机器人路径规划_张纯刚

全局环境未知时基于滚动窗口的

机器人路径规划＊

张纯刚　席裕庚

(上海交通大学自动化研究所,上海200030)

摘要 研究了全局环境未知时机器人的路径规划问题,借鉴预测控制滚动优化原理,提出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法.该法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化与反馈的合理结合.探讨了规划算法的收敛性.

关键词 机器人路径规划　滚动规划　收敛性　预测控制

移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径,使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物.当环境信息已知时,离线的全局规划可以解决这一问题,并且能对某些性能指标作优化,在这方面已有大量深入的研究[1～5],如“搬钢琴问题”,位姿空间法,人造势场法,广义锥法,广义Voronoi 图及可视图法等.

然而,在许多情况下,机器人的环境信息是不安全的,甚至是未知的,机器人只能探测到局部信息.针对这种情况,人们已提出了不少解决未知环境下路径规划问题的方法和策略,但其中很多方法对机器人有较高要求,且很难保证收敛性[6,7].Borenstein 等[8]采用虚拟力场法(VFF )解决未知环境中机器人避碰问题,该方法在某些情况下不能保证机器人顺利到达终点,且会产生不稳定性[9].文献[7]研究了未知环境中机器人规划的非启发式方法,让机器人记住环境中某些特殊点,用一个全局收敛准则来保证收敛性,由于缺乏对路径的有效优化,执行效果并不理想.Sankaranarayanan 等[6]通过增加机器人的存贮信息,对此进行了一些改进.Iyen -gar 等[10]提出了一种基于学习的规划方法,机器人在行进中不断结合探知到的信息,逐步建立起全局环境模型,在此基础上还能进行一定程度的全局优化,这种方法计算量大,信息冗余较多,且机器人要有较大的记忆容量.

事实上,移动机器人在全局环境未知时的路径规划问题是一个如何充分利用已知局部信息使规划不但可行而且较优的问题,必须把优化与反馈机制很好地结合起来.在过程控制中得到广泛应用的预测控制[11]

正是这两种机制合理结合的成功例子,为我们解决机器人路径规划问题提供了很好的思路.本文借鉴预测控制滚动优化原理,把它应用于全局环境未知时的机器人路径规划问题中,提出了一种行之有效的基于滚动窗口的机器人路径规划方法,并探讨 2000-02-29收稿,2000-05-29收修改稿 ＊国家“九七三”计划(批准号:G1998030415)和国家“八六三”计划及国家自然科学基金(批准号:69774004)资助项目中国科学　

(E 辑) 第31卷　第1期SCIE NCE IN CHINA (Series E )　2001年2月

了规划的可行性与收敛性.

1　问题描述与预备知识

考虑在二维平面上的机器人Rob ,其工作区域WS 有界,要求Rob 由起点P int 沿避碰通道安全到达终点P goal .

对机器人Rob 作以下约定:

Rob 无先验的环境知识,对探测到的环境信息无记忆功能;任一时刻,Rob 只能探测到以自己当前位置为中心、r 为半径区域内的环境信息;Rob 能向任意方向行走,步长为ε(0<ε≤r ).

对工作环境有以下约定:

WS 为凸多边形,其内部分布着有限个静态障碍物O bs 1,Obs 2,…,Obs n ;将Rob 模型化为点状机器人,同时W S 中的障碍物已根据Rob 的实际尺寸及安全性要求进行了相应“膨化”处理,并且使得“膨化”后的障碍物边界为安全区域;假定O bs i (i =1,2,…,n )为凸型,边界为光滑曲线,且边界上各点曲率半径≤δ

很显然,由于缺乏先验环境知识,上述路径规划问题无法用全局规划算法求解.为了进一步讨论,首先对机器人路径规划中的有关概念给出相应的定义.

设WS 中的点构成闭凸集W ,其边界为 W ;Obs i 中的点构成闭凸集O i ,其边界为 O i .显然O i W R 2,且O i ∩O j = ,　i ≠j ,

O i ∩ W = ,(1)

其中i ,j =1,…,n .

在WS 中建立系统直角坐标系?0,则 P ∈W 在?0都有确定的坐标(

x ,y );t 时刻Rob 的位置表示为P R (t ),其坐标为(x R (t ),y R (t ));规划起始时刻定为t =0.

以下叙述中,用上标“o ”,“c ”分别表示相应集合的内部和补集.

定义1 P ∈W ,P O o i (i =1,…,n ),则称P 为可行点,所有可行点的集合称为可行域,记为FD ; P W 或 P ∈O o i (i =1,…,n ),则称P 为禁入点,所有禁入点的集合称为禁入域,记为NFD .

显然,

FD =W ∩

∩n i =1(O o i )c ,(2)NFD =W c ∪∪n i =1O o i .(3)

定义2 P 0,P f ∈FD ,T =[0,1],若连续映射FS :T ※FD 使得FS (0)=P 0,F S (1)=P f ,则称映射F S 是W 内从P 0到P f 的一个可行路径.FS (0),FS (1)分别称为可行路径FS 的起点和终点,像集FS (T )称为从P 0到P f 的一条可行通道,记为FP (P 0P f ).

显然,FP (P 0P f )构成了W S 中连接点P 0(x 0,y 0),P f (x f ,y f )的连续曲线,而可行路径则是指产生可行通道的连续映射;并且对于同一可行通道,可以有不同的可行路径.52　中 国 科 学 (E 辑)第31卷

定义3 P 0,P f ∈F D ,FD 中所有从P 0到P f 的可行路径FS 的集合称为一个定端可行路径集合,记为ΓF D (

P 0P f ).定义4　d (P i ,P j )为点P i (x i ,y i )到点P j (x j ,y j )的距离,由公式

d (P i ,P j )=(x i -x j )2+(y i -y j )2(4)

确定.

定义5　设可行路径FS ＊∈ΓFD (

P 0P f ),若 t 1,t 2∈[0,1],t 1

从直观上看,在满足上述工作环境约束的条件下,只要P 0,P f 属于可行域,则必然存在从P 0到P f 的严格趋近可行路径,以下给出相关定理,其证明从略.

定理1 P 0,P f ∈F D ,一定存在从P 0到P f 的可行路径F S ,即ΓF D (

P 0P f )≠ .定理2　ΓF D (

P 0P f )中一定存在从P 0到P f 的严格趋近可行路径FS ＊.下面给出一种机器人路径规划算法,容易证明它能保证机器人从起点P 0到终点P f 始终依一个严格趋近的可行路径FS ＊

行走.算法如下:

算法1　严格趋近可行路径算法:

Step 1:朝终点笔直行走,直至以下任一情况发生:

(ⅰ)终点已达到,规划结束;

(ⅱ)走到某障碍物边界,转Step2;

Step 2:沿能使到终点距离减小的该障碍物一侧边界行走,直至以下任一情况发生:

(ⅰ)终点已达到,规划结束;

(ⅱ)朝终点P f 笔直行走而不会碰到该障碍物,转Step 1.2　基于滚动窗口的路径规划

路径规划问题的本质是在工作环境中为机器人规划一条优化的运动路径.如果环境信息全部已知,通过有效的算法可得到最优的路径;但当环境信息一无所知,机器人只能依靠即时反馈信息逐步规划路径,优化则无从谈起.算法1的步骤表明,机器人只是利用每一时刻的点邻域信息决定其走向,在规划过程中显然没有充分利用任一时刻可探测到的周围有限区域内的邻环境信息,因而只是一种即走即看的规划方法,并没有考虑对路径的优化.对于在信息不完全、环境不确定情况下的优化问题,虽然不能得到全局的最优,但可在反馈的基础上尽可能考虑优化,关键在于如何充分有效地利用可知的信息,文献[12]把工业过程控制中应用成熟的预测控制原理推广到不确定环境下规划、调度、决策等问题的求解,提出了充分利用已知信息进行预测与评价,通过滚动窗口进行局部优化,并以反馈信息更新已知信息的三项原理,这些原理体现了优化机制与反馈机制的结合,可有效地应用到这里所讨论的无全局先验信息、有局部实时检测信息的机器人规划问题中.

基于滚动窗口的路径规划算法依靠机器人实时探测到的局部环境信息,以滚动的方式进行在线规划.在滚动的每一步,Rob 根据探测到的局部信息,用启发式方法生成优化子目标,在当前滚动窗口内进行局部路径规划,然后实施当前策略(依局部规划路径移动一步),随滚动窗口的推进,不断取得新的环境信息,从而在滚动中实现优化与反馈的结合.

第1期张纯刚等:全局环境未知时基于滚动窗口的机器人路径规划53　

定义6　Win(P R(t))={P P∈W,d(P,P R(t))≤r}称为Rob在点P R(t)处的视野域,亦即该点的滚动窗口,其中P R(t)∈F D.

在定义6的基础上,给出如下滚动规划算法:

算法2　基于滚动窗口的路径规划算法.

Step0:对起点(P int)、终点(P goal)、工作环境(W S)、机器人的视野半径(r)、步长(ε)进行初始化;

Step1:如果终点到达,规划中止;

Step2:对当前滚动窗口Win(P R(t))内的环境信息进行刷新;

Step3:产生局部优化子目标P sub(t);

Step4:根据局部子目标及已知环境信息,用算法1在当前滚动窗口内规划一条有效的局部路径LFS;

Step5:依规划的局部路径行进一步,步长为ε(0<ε≤r);

Step6:返回Step1,

其中Step3产生局部子目标的方法如下:在t时刻Rob的滚动窗口为Win(P R(t)),若P goa l∈Win(P R(t)),则取P sub(t)=P goal;否则利用启发式函数f(P)=g(P)+h(P)来选取使f(P)最小的窗口边界点P作为子目标P sub(t),即

min

P

f(P)=g(P)+h(P),

s.t.P∈Win(P R(t)),(5)其中g(P)为Rob从当前位置进行到P的代价,其值可根据P的位置及当前窗口内的环境信息来估计,h(P)为从P行进到终点的代价.由于边界外的信息无法获取,一般h(P)只能采用P到终点的距离来估计.这种子目标的选择方法反映了全局优化的要求与局部有限信息约束的折衷,是在给定信息环境下企图实现全局优化的自然选择.

在本文中,为简化计算,我们可降低对优化的要求,着重研究寻找可行的算法,为此仅以P 是否属于可行域来规定g(P)的值,即

g(P)=0,若(P∈FD);

+∞,若(P∈NF D),

这样,子目标的选取问题可归结为如下优化问题

min J=min

P

d(P,P goal),

s.t.P∈Win(P R(t))∩FD.(6) 以下我们给出算法2中子目标及局部可行路径的存在性证明.

引理1　Win(P R(t))∩F D≠ .

证　若Win(P R(t))与多个障碍物相交,则它必定穿越障碍物边界O i,i∈{1,2,…,n},由于O i FD,则可知Win(P R(t))∩F D≠ .若W in(P R(t))只与某一个障碍物O i相交,且Win(P R(t))∩FD=,则Win(P R(t))O o i,故Win(P R(t))O o i.这与P R(t)∈FD产生矛盾,所以必有Win(P R(t))∩FD≠ .证毕.

由引理1知P sub(t)一定存在.当求得的P sub(t)不止一个时,可任选其一.

定理3　Win(P R(t))中一定存在可行路径LF S,其中LFS(0)=P R(t),LFS(1)∈54　中 国 科 学 (E　辑)第31卷

W in (P R (t )),LFS (τ)∈Win (P R (t )),τ∈(0,1),并且使得 τ1,τ2∈[0,1],τ1<τ2,有d (LFS (τ2),P sub (t ))

因为P R (t ),P sub (t )∈F D ,由定理1,2易证得上述结果.

3　滚动规划算法的收敛性分析

定义7　若存在t f >0,使得P R (t f )∈{P P ∈W ,d (P ,P goal )<ε},则称Rob 于t f 到达终点P g oal .

下面证明,对于任何满足约定的工作环境,算法2一定能保证Rob 在有限时间内从起点P int 安全到达终点P goal .

以下用P R (t +Δt ),P sub (t +Δt )分别表示Rob 以固定步长ε行进一步后到达的新位置和产生的新的子目标(其中Δt >0,当行进速度不恒定时为变量).

引理2　算法2中,若P goa l Win (P R (t )),则P sub (t )是向P goal 严格趋近的,即 t 1,t 2>0,t 1

证　由算法2的Step 4和5知,Rob 依滚动窗口内向P sub (t )严格趋近的局部可行路径LFS 行进,即有

d (P sub (t ),P R (t +Δt ))

又d (P sub (t +Δt ),P R (t +Δt ))=d (P sub (t ),P R (t ))=r ,故P sub (t )∈Win (P R (t +Δt )).因为P sub (t ),P goal ∈FD ,故存在一条从P sub (t )到P goal 的严格趋近可行路径FS ＊,对应通道记为FP ＊

(P sub (t )P goal ).又P goa l Win (P R (t )),所以

FP ＊(P sub (t )P goal )∩ Win (P R (t +Δt ))≠ .

令P ＊∈FP ＊(P sub (t )P goal )∩ Win (P R (t +Δt )),则d (P ＊,P goal )

引理3　若存在t w ,使得P go al ∈Win (P R (t w )),则 t >t w ,都有P goal ∈Win (P R (t )).

证　由滚动规划算法知,如果P goal ∈W in (P R (t w )),则P sub (t w )=P goal .若‖P R (t w )-P go al ‖≤ε,规划结束;否则,每次Rob 依由Step 4滚动产生的向P sub (t )严格趋近的局部可行路径LFS 行进,因此 t >t w ,都有d (P R (t ),P goal )

引理4　一定存在有限大小的t w ,使得P goa l ∈Win (P R (t w )).

证　假设结论不成立,即 t ,都有P g oal W in (P R (t )).由引理2知,P goal W in (P R (t ))时,d (P sub (t ),P goal )单调减且有界,故d (P sub (t ),P goal )必收敛于某一极限,不妨设

lim t ※+∞d (P sub (t ),P g oal )=d s ≥0.(7) 取L (t )={P (x ,y ) x =(1-λ)x sub (t )+λx goa l ,y =(1-λ)y sub (t )+λy goa l ,0≤λ≤1},H ={P d (P ,P goal )≤d s ,P ∈W },P s (t )= H ∩L (t ),由(7)式则有lim t ※+∞

d (P sub (t ),P s (t ))=0.易知存在t F ,使得 t >t F ,有P s (t )∈FD .令z (t )=r -d (P R (t +Δt ),P sub (t )),根据算第1期张纯刚等:全局环境未知时基于滚动窗口的机器人路径规划55　

56　中 国 科 学 (E　辑)第31卷

法1和环境约束易证z(t)不存在极限.考虑到lim

d(P sub(t),P s(t))=0,故必存在某一个

t※+∞

t s≥t F,使得d(P sub(t s),P s(t s))

d(P R(t s+Δt),P s(t s))≤d(P R(t s+Δt),P sub(t s))+d(P sub(t s),P s(t s))

即有P s(t s)∈Win(P R(t s+Δt))o.当d s=0时,P go al∈Win(P R(t s+Δt)),与假设矛盾;当d s >0时,易证d(P sub(t s+Δt),P g oal)

定理4　一定存在有限大小的t w,使得t≥t w,有P goal∈Win(P R(t)).

由引理3和4即得证.

定理4说明,经过有限次滚动规划后,一定能使终点进入Rob的滚动窗口,并且以后始终停留在窗口内.

引理5　若P go al∈Win(P R(t w)),则存在有限大小的t f(t f≥t w),使得Rob于t f到达P goal.

证　若P go al∈Win(P R(t w)),则由滚动规划算法有P sub(t)=P g oal,t≥t w.如‖P R(t w) -P goal‖≤ε,则Rob到达终点,t f=t w;否则,由Step4和5知,未到终点前,滚动中Rob每步都是向P sub(t)严格趋近的,即d(P R(t),P sub(t))随时间增大单调递减,且其下界为0,故必存在有限大小的t f,使得d(P R(t f),P goal)<ε,即Rob达到P goal.

定理5 P int,P goal∈F D,算法2一定能保证R ob在有限时间内从P int安全到达P goa l.

证　由定理4知,存在有限大小的t w,使得t≥t w,有P g oal∈Win(P R(t)).又由引理5,存在有限大小的t f(t f≥t w),使得d(P R(t f),P goa l)<ε;同时,每次执行Step5产生的新位置都在由Step4规划的可行路径上,即P R(t)∈F D,t∈[t0,t f].所以Rob可以在有限时间内从P i nt安全到达P goal.

事实上,对于任意凸多边型障碍物O bs i,只要其边界为分段光滑曲线,且除各顶点外,边界上各点曲率半径≤δ

图1给出了应用算法2对全局环境未知情况下移动机器人路径规划仿真的过程.机器人在未知的环境中,利用实时探测到的局部窗口信息,进行滚动规划.图中灰色为未知障碍区域,黑色为Rob在滚动过程中探测到的局部环境信息.可以看出,采用本文提出的滚动规划算法,Rob能从起点(S)顺利到达终点(G).由于每次规划都是在较小的有限窗口范围内进行的,且只作可行路径规划,故该算法不仅能够解决全局环境未知时的路径规划问题,而且具有快速性和高效性.

图2显示了在同一环境中利用算法1和2规划路径的结果.由于算法1只是根据每一时刻点邻域的信息及终点G决定Rob走向,而算法2则通过子目标选择考虑了窗口边界趋向最终目标的最优点,并使Rob向该子目标行进,使全局优化愿望在每一次规划过程中有所反映,所以算法2的规划路线比算法1在全局上显得更光滑直接.需要指出的是,由于本文算法对优化降低了要求,在静态障碍环境下只能通过使路径更为光滑直接提高其优化程度;但对于存在动态障碍物的环境,利用局部环境信息实现优化避障将会显现出明显的优点,对此我们将在另文讨论.

图1　

基于滚动窗口的机器人路径规划

图2　算法1与算法2规划路径的比较

(a )用算法1规划路径(202步),(b )用算法2规划路径(174步)

5　结论

未知环境下移动机器人的路径规划是机器人研究领域的重要内容.由于缺乏先验的全局环境信息,我们无法进行有效的离线全局规划.实际应用中的机器人也往往受到传感范围有限的制约,没有全局视野,规划只能依靠实时测得的局部信息.本文借鉴预测控制的基本原第1期张纯刚等:全局环境未知时基于滚动窗口的机器人路径规划57

　

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理,在全局环境未知情况下,用基于滚动窗口的规划方法进行机器人路径规划.机器人虽然没有任何先验知识和环境记忆功能,但充分利用探知的局部信息,在滚动中有效结合了优化和反馈机制,不仅使局部规划的计算量保持在较低水平,而且保证了全局的收敛性.这些优点使滚动算法能很好地适应环境的变化,这在机器人工作环境存在动态不确定障碍时将会显得尤为突出.

参 考 文 献

1　Schwartz J T,Sharir M.On the“Piano Movers”probl em:Ⅰ.The cas e of a two-dimensional rigid pol ygonal body moving amidst polyg-onal https://www.doczj.com/doc/1819024230.html,m Pure Appl Math,1983,36:345～398

2　Lozano-Perez T.Spatial planning:a configuration space approach.IEEE Trans on Computers,1983,32(2):108～120

3　Crowle y J L.Navigation for an intell igent mobile robot.IEEE Trans on R obotics and Automation,1985,1(1):31～41

4　Brooks RA.Solving the find-path proble m by good representation of free s pace.IEEE Trans on Syste ms,Man and Cybernetics,1983, 13(3):190～197

5　Takahas hi O,Schilling R J.Motion planning in a plane us ing generalized Voronoi diagra ms.IEEE Trans of Robotics and Automation, 1989,5(2):142～150

6　Sankaranarayanan A,Vidyas agar M.A ne w path planning algorithm for moving a point object amidst unkno wn obstacl es in a plane.In: Proc of IEEE Conf on R obotics and Auto mation,Nice,France.1990.1930～1936

7　Lumels ky V J.Algorithm and complexity is sues of robot motion in an uncertain environment.Journal of Compl exity,1987,3:146～182

8　Borenstein j,Koren Y.Real time obstacle avoidance for fas t mobile robots.IEEE Trans on Sys tems,M an and Cybernetics,1989,19

(5):1179～1187

9　Tilove R B.Local obs tacle avoidance for mobile robots bas ed on the method of artificial potentials.In:Proc of IEEE Conf on R obotics and Automation,Nice,France.1990.566～571

10　Iyengar S S,Jorgensen C C,Rao S V N,et al.Learned navigation paths for a robot in unexplored terrain.In:Proc of2nd Conf on Ar-tificial Intelligence Applications and Engineering of Knowledge Based Sys tems,Miami Beach,Fl orida.1985.11～13

11　席裕庚.预测控制.北京:国防工业出版社,1993

12　席裕庚.动态不确定环境下广义控制问题的预测控制.控制理论与应用,2000,17(5):665～670

遗传算法与机器人路径规划

遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法

机器人路径规划方法的研究

第5期(总第156期) 2009年10月机械工程与自动化 M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G &　AU TOM A T I ON N o 15 O ct 1 文章编号:167226413(2009)0520194203 机器人路径规划方法的研究 李爱萍,李元宗 (太原理工大学机械工程学院,山西　太原　030024) 摘要:路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 关键词:机器人;全局规划;局部规划中图分类号:T P 242 文献标识码:A 收稿日期:2009201207;修回日期:2009204218 作者简介:李爱萍(19792),女,山西晋中人,在读硕士研究生。 0　引言 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要 部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:①全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;②局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1　全局规划方法111　栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。一般路径只需用栅格的序号表示。但栅格的划分直接影响其规划结果,如果栅格划分过大,环境信息储藏量小,分辨率下降,规划能力就差;栅格划分过小,规划时间长,而且对信息存储能力的要求会急剧增加。112　可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一 维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是“可视的”。然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。113　拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法的基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。其优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间,其算法的复杂性仅依赖于障碍物数目,在理论上是完备的;而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于位置误差也就有了更好的鲁棒性。缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂,特别是在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。 114　自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构

机器人路径规划

1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到，有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人，在实际中也有机会看到机器人的展示。今天，说不定机器人就在我们的身过，但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 机器人（robot）一词来源下1920年捷克作家卡雷尔. 查培克（Kapel Capek）所编写的戏剧中的人造劳动者，在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中，代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别，称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及，又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代，机器人作为工程对象已经被确认，机器人一词也受到公认。目前，机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人，也很难把它定义为机器人，而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人： 1.代替人进行工作：机器人能像人那样使用工具和机械，因此，数控机床和 汽车不是机器人。 2.有通有性：既可简单地变换所进行的作为，又能按照工作状况的变化相应 地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3.直接对个界作工作：不仅是像计算机那样进行计算，而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。

1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多，这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的种类。 首先，由天机器人要代替人进行作业，因此可根据代替人的哪一个器官来分类： 操作机器人（手）：利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协作。 移动机器人（腿）：虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人，但实用的却是用车轮进行移动的机器人。（本文以轮式移动机器人作为研究对象）视觉机器人（眼）：通过外观检查来除掉残次品，观看人的面孔认出是谁。虽然还有使用触觉的机器人，但由于它不是为了操作，所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人，例如进行移动操作，或进行视觉和操作的机器人。 其次，按机器人的应用来分类： 工业机器人：可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人，主要用于工厂内。 极限作业器人：主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为的机器人。也包括建筑、农业机器人等。 娱乐机器人：有弹奏乐器的机器人、舞蹈机器人、宠物机器人等，具有某种程度的通用性。也有适应环境面改变行动的宠物机器人。 最后则是按照基于什么样的信息进行动作来分类： 表1基于动作信息的机器人分类

工业机器人路径规划及仿真

工业机器人路径规划及仿真 发表时间：2019-09-17T15:53:24.233Z 来源：《城镇建设》2019年第15期作者：鲁严[导读] 本文对鸥工业机器人的实时高精度路径跟踪与轨迹规划进行了简单的研究。 天津日北自动化设备有限公司天津市 300385 摘要：现阶段，人们对工业机器人的性能要求逐渐提高，只有这样才能提高现代化工艺生产质量与效率。工业机器人系统具有较强的非线性、强耦合性特点，将工业机器人通过高复杂系统的形式进行操作，并将其中的动力学特点体现出来，保证工业机器人可以正常使用。然而，工业机器人在实际运行期间常常会因为多种原因影响着机器人的控制性能，导致其不能正常运行下去。要想从根本上解决这一 问题，就应该加强工业机器人高度高精度的控制，只有这样才能保证工业机器人可以正常运行下去。基于此，本文对鸥工业机器人的实时高精度路径跟踪与轨迹规划进行了简单的研究。 关键词：工业机器人；实时；高精度；路径跟踪引言 现如今，科学、信息技术得到广泛应用，工业机器人也开始得到广泛运用，为工业行业改革以及发展提供了诸多支持。工业机器人作为现代化工业不可缺少的一部分，有利于提高工业生产效率，对于其实现企业长期发展有极为重要的意义。工业机器人非常关键的两个部位是手部路径跟踪、关节轨迹规划，在工业领域实现应用，能够在机器人路径中增加节点数量，并且提高节点路径分段处理效率，从而使工业机器人手部跟踪路径以及路径节点更加精准。 1.工业机器人的发展历程 伴随着科学技术的不断进步，工业机器人学科变得越来越有生命力，从上个世纪 50 年代美国发明第一台工业机器人开始，到如今这个时间，机器人的发展已经历经了大半个世纪。纵观全局，这大半个世纪以来机器人的发展历史，机器人技术在工业需求的带领之下，已经得到了翻天覆地的变化。众所周知，在国际上，工业机器人现如今已经成为一个成熟的产业，并且工业机器人被广泛地应用在汽车，电器，摩托车以及机械等工业生产领域。无人不知，工业机器人在发达国家中已经存在了很多年。在国内，工业机器人经过几代科研工作者坚持不懈的努力现在已经取得了很大进展，而且在某些关键技术上面取得了不少成绩已。不过，总的来说，国内机器人行业确实还存在着缺乏整体核心技术的突破，并且具有中国知识产权的工业机器人的数量微乎极微，这需要我们科研工作人员在科研工作中要做到沉住心，仔细的钻研，从而为了实现国家科技的发展做出贡献。现在国内机器人技术仅仅相当于国外发达国家 80 年代初期的水平，尤其是在制造工艺和装备以及机器人控制方面，我国还不能生产出高精密，高速度，高效率的工业机器人。机器人控制技术是机器人实现一系列功能的核心，同时也是影响机器人性能的关键部分，控制技术在很大程度上一直制约着机器人技术的发展。伴随着计算机科学，传感器技术，以及图像处理技术和其它相关技术的迅速发展，这时候，需要对机器人性能提出更高的要求，从而让工业机器人朝着快速高精度方向不断的发展，这对于机器人控制技术来说是一个不可攻克的挑战。总而言之，机器人控制理论的发展过程大致可以分为三个阶段经历传统控制，现代控制理论和智能控制。 2.工业机器人运动学理论知识 所谓运动学通俗的说也就是关于运动的科学学科。在进行运动学分析研究时，一般情况下不考虑系统的驱动力，同时也会直接忽略零部件的变形，换句话说也就是将零部件看作刚体。对多刚体系统进行运动学分析时，需要把机构中连接构件和构件的运动副作为起点，并且构件的位置，速度以及加速度都是和运动副对应的约束方程来进行解答的。工业机器人的本体结构比较繁琐复杂，为了能够更加形象的描述机器人构件在空间的姿态，可以通过在构件上固结坐标系，然后通过描述坐标系的关系来间接的研究机器人构件的运动学。D-H法是机器人运动学研究的一种重要的方法，D-H法全称Denavit-Hatenberg，是Denavit和Hatenberg这两位科学工作者共同提出的一种研究串联机器人运动学的方法。 3.工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划的规划 手部路径跟踪与关节轨迹是工业机器人中重要组成部分，做好工业机器人的控制工作，减轻工业机器人中计算机控制在线负担，从而保证工业机器人可以正常的运行下去。首先，工业机器人在实际运行期间，可以通过在线控制的形式将工业机器人坐标空间关节进行合理控制，并在坐标空间设置对应的节点，在节点设置完成之后还要做好节点坐标的定位工作，并通过拟合的形式对其中的节点进行控制，只有这样才能形成一个全新的关节轨迹。其次，在对节点控制期间，还要沿着指定的关节轨迹进行运动，从而提升关节运动效果，保证其可以正常的运行下去。当工业机器人中的节点数量逐渐增加时，工业机器人的整个路径跟踪的精准度也会有所提高，从而增加关节轨迹的分段数量，提高关节观点的自身的运动量。 工业机器人在实际运行期间，手部的路径跟踪精准度提升，那么整个机器人的首位两端路径节点就会有所下降，如果节点下降现象控制不及时，那么整路径节点就会出一定的弊端，严重影响了工业机器人的正常运行。因此，在工业机器人实际运行期间，应该做好机器人首尾节点的控制工作，并在首尾节点中安装对应的正弦函数与余弦函数，并将其中的结构通过一乘积的形式展现出来，只有这样才能保证工业机器人的控制工作可以顺利进行下去。比如说，O0-X0Y0Z0为工业机器人的基础坐标，那么手部路径是工业机器人的起点位置，并将其设置成P0，那么起点到尾部的条件就会设置成Pn，只有这样才能得出（n+1）节点，其中P0，P1节点就会通过路径分段的形式进行计算，得出工业机器人中的Qj0到终点Qjn的位置会通过整段轨迹的形式进行分段处理，保证工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划工作可以顺利进行下去。 4.工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划的超调性及振荡性 4.1 超调性 对于工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划来说，其在实际进行期间可以将关节坐标中的界值体现出来，并将其控制在整个工业机器人中的中间部位，并根据工业机器人的运行现状做好坐标曲线的控制工作，将其中的拐点体现出来，只有这样才能保证工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划工作可以顺利进行下去。当工业机器人实时高精度路径跟踪与关节规划中的节点数值较小时，那么整个机器人能的节点轨迹就会通过一个全新的形式展现出来，只有这样才能保证节点轨迹不会发生超调的现象发生。 4.2 振荡性

工业机器人的轨迹规划和控制

工业机器人的轨迹规划和控制 S. R. Munasinghe and Masatoshi Nakamura 1.简介 工业机器人操作臂被用在各种应用中来实现快速、精确和高质量的生产。在抓取和放置操作，比如对部分的操作，聚合等，操作臂的末端只执行器必须在工作空间中两个特定的位置之间移动，而它在两者之间的路径却不被关心。在路径追踪应用中，比如焊接，切削，喷涂等等，末端操作器必须在尽可能保持额定的速度下，在三维空间中遵循特定的轨迹运动。在后面的事例中，在对末端操作器的速度、节点加速度、轨迹有误等限订的情况下轨迹规划可能会很复杂。在没有对这些限制进行充分考虑的情况下进行轨迹规划，通常会得到很差的表现,比如轨迹超调，末端操作器偏离给定轨迹，过度的速度波动等。机器人在笛卡尔轨迹中的急弯处的的表现可能会更加恶化。到目前为止很多轨迹规划算法己经被提出，从笛卡尔轨迹规划到时间最优轨迹规划。然而，工业系统无法适应大多数的这些方法，有以下两点原因：（1）这些技术经常需要进行在目前机构中进行硬件的移动，生产过程必须被打断以进行系统重新配置，而这往往需要很长时间。（2）这些方法中很多通常只考虑到一种约束，而很少关注工业的需求和被请求的实际的约束。因此，它们很难在

工业中实现。 在本文的观点中，我们提出了一种新的轨迹规划算法，考虑到了末端操作器的速度限制，节点加速度限制，应用中的容错度。这些是在工业应用中实际的约束。其他工业操作臂中的技术问题是他们的动力学延迟，这导致末端操作臂在轨迹中的拐角处出轨。为了补救这个问题，我们设计了前向补偿，稍稍改变了拐角处的路径，使得即使在延迟动力学环节存在的情况下依然确保末端操作臂的实际跟踪轨迹。结合了前向补偿新的轨迹规划算法在控制系统中表现为单一的前向阻塞。它可以轻松地适应目前的工业操作臂系统，不冒风险，不花费时间重新配置硬件。 轨迹规划算法可以为所有操作臂的节点产生位置，速度和加速度的大体规划。在大多数工业操作臂中，系统输入是节点的位置数据，这在工业中是作为被给定的数据而广为人知的。为了用笛卡尔轨迹规划来控制操作臂，Paul描述了同类型的转换是怎样可以被用来代表一系列操作臂连杆的位置和原点的。Shin et.al.的工作和我们的很相似，但是实现在工业控制系统中的应用是很困难的，因为它需要知道很多操作臂的连杆和节点的参数。在大多数工业操作比系统中，这些参量并不能被精确的获知。 在我们之前的工作中我们解决了在二维空间中加速度和速度的约束，在目前的工作中，当我们考虑到容差度，我

移动机器人路径规划技术综述

第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.doczj.com/doc/1819024230.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.

机器人路径规划方法的研究进展与趋势

机器人路径规划方法的研究进展与趋势 朱明华,王霄,蔡兰 (江苏大学机械工程学院,江苏镇江212013) 摘要:对机器人路径规划的研究进行了概括和总结,阐述了机器人全局路径规划方法、局部路径规划方法及混合方法的研究现状、特点和主要成果,指出了其今后的发展方向及研究重点。 关键词:机器人;遗传算法;路径规划;粗糙集 中图分类号:T P242 文献标识码:A 文章编号:1001-3881(2006)3-005-4 R esearch P rogress and Future Develop m ent on Path P lanni n g for Robot Z HU M inghua,WANG X iao,CA I Lan (M echanical Eng i n eering Institute,Jiangsu Un i v ersity,Zhenjiang Jiangsu212013,China) Abstrac t:T he research of robo t pa t h plann i ng w as s umm arized,the research sta t us quo,character i stic and ma i n producti on of robo t g l obal path p l ann i ng m ethod,l oca l path p l ann i ng m ethod and hybr i d m ethod were expatiated,its deve l op m ent d irec tions and study f o cus w ere po i nted out. K eyword s:R obot;G enetic a l gor it hm s;P ath p lann i ng;R ough set 路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支,是机器人导航中最重要的任务之一。蒋新松在文献[1]中为路径规划作出了这样的定义:路径规划是自治式移动机器人的一个重要组成部分,它的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准,寻找一条从起始状态(包括位置和姿态)到达目标状态(包括位置和姿态)的无碰路径。障碍物在环境中的不同分布情况当然直接影响到规划的路径,而目标位置的确定则是由更高一级的任务分解模块提供的。目前,根据对环境的掌握情况,机器人的路径规划问题可以大致分为二大类:基于环境先验信息的全局路径规划;基于不确定环境的传感器信息的局部路径规划。 1 全局路径规划方法(G lobal Pat h Plann i n g) 依据已获取的全局环境信息,给机器人规划出一条从起点至终点的运动路径。规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度。全局路径规划规划方法通常可以寻找最优解,但需要预先知道准确的全局环境信息。通常该方法计算量大,实时性差,不能较好地适应动态非确定环境。基于环境建模的全局路径规划的方法主要有:自由空间法、构型空间法和栅格法等。 1 1 自由空间法(Free Space Approach) 自由空间法采用预先定义的如广义锥形[2]和凸多边形[3]等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,然后通过搜索连通图来进行路径规划,此方法比较灵活,即使起始点和目标点改变,也不必重构连通图,但是算法的复杂程度与障碍物的多少成正比,且不能保证任何情况下都能获得最短路径。因而该方法仅适用于路径精度要求不高,机器人速度不快的场合。按照划分自由空间方法的不同又可分为:凸区法、三角形法、广义锥法。 1 2 构型空间法 为了简化问题,通常将机器人缩小为一点,将其周围的障碍物按比例相应地进行拓展,使机器人在障碍物空间中能够任意移动而不与障碍物及其边界发生碰撞。目前研究比较成熟的有可视图法[4]和优化算法(如D ijkstra法[5]、A*搜索算法[6]等)。 1 2 1 可视图法(V-G r aph) 通过起始点和目标点及障碍物的顶点在内的一系列点来构造可视图。连接这些点使某点与其周围的某可视点相连,即要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,也即直线是可视的。从而搜索最优路径的问题就转化为经过这些可视直线从起始点到目标点的最短距离问题。 1 2 2 优化算法(Optm i ization A l gorit hm) 优化算法可以删除一些不必要的连线以简化可视图,从而缩短搜索时间,求得最短路径。但是,优化算法缺乏灵活性,一旦起点和目标点改变,就必须重构可视图,并且搜索效率也较低。 1 3 栅格法(Grids) 栅格法[7]将机器人的工作环境分解成一系列具有二值信息的网格单元,并假设工作空间中障碍物的位置和大小已知且在机器人运动过程中不会发生变化。用尺寸相同的栅格对机器人的二维工作空间进行规划,栅格大小以机器人自身的尺寸为准。若某一栅格范围内不含任何障碍物,则称此栅格为自由栅格;反之,称为障碍栅格。这样,自由空间和障碍物均可表示为栅格块的集成。栅格的表识方法有两种:直角坐标法和序号法。直角坐标法如图1所示,以栅格阵左上角为坐标原点,水平向右为X轴正方向,竖直向

移动机器人路径规划综述

移动机器人路径规划综述 目录 1 引言 (2) 2 传统路径规划方法 (2) 2.1 自由空间法 (2) 2.2 图搜索法 (3) 2.3 栅格法 (3) 3 智能路径规划方法 (4) 3.1基于模糊逻辑的路径规划 (4) 3.2基于遗传算法的路径规划 (5) 3.3基于神经网络的路径规划 (5) 3.4人工势场法 (5) 3.5基于模糊逻辑与信息融合的路径规划 (6) 4 结论与展望 (6) 参考文献 (7)

1 引言 所谓移动机器人路径规划技术，就是机器人根据自身传感器对环境的感知，自行规划出一条安全的运行路线，同时高效完成作业任务。移动机器人路径规划主要解决3个问题： 1) 使机器人能从初始点运动到目标点； 2) 用一定的算法使机器人能绕开障碍物，并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务； 3) 在完成以上任务的前提下，尽量优化机器人运行轨迹。 机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一，它起始于20 世纪70年代，迄今为止，己有大量的研究成果报道[1]。路径规划方法的分类也呈现多样化，可以分为基于地图的全局路径规划方法[2,3]和基于传感器的局部路径规划方法[4]，也可以分为传统路径规划方法[5]与智能路径规划方法[6]。 本文主要按传统路径规划方法与智能路径规划方法进行总结与评价。传统路径规划方法主要包含自由空间法，图搜索法，栅格法等，智能路径规划算法主要包含基于模糊逻辑的路径规划，基于神经网络的路径规划，基于遗传算法的路径规划，人工势场法以及信息融合方法等。 2 传统路径规划方法 2.1 自由空间法 自由空间法[7]应用于移动机器人路径规划，采用预先定义的如广义锥形和凸多边形等基本形状构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构造方法[8]是：从障碍物的一个顶点开始，依次作其它顶点的链接线，删除不必要的链接线，使得链接线与障碍物边界所围成的每一个自由空间都是面积最大的凸多边形；连接各链接线的中点形成的网络图即为机器人可自由运动的路线。其优点是比较灵活，起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构，缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比，且有时无法获得最短路

机器人路径规划

机器人路径规划 摘要：机器人路径规划是机器人技术的重要分支之一，路径规划技术的研究是研究机器人技术不可或缺的技术之一。本文首先介绍了当前研究人员热衷的ROS 系统是如何进行路径规划的，接着论述了作为群智能算法的蚁群算法应用于机器人的路径规划中。研究表明，可以将蚁群算法和ROS系统结合，进一步的进行机器人的路径规划。 关键词：路径规划，ROS系统，蚁群算法，机器人 1.引言 智能移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分，应用前景十分广阔：工业，农业，国防，医疗，以及服务业等[1]。文献提出，未来数年内，中国服务机器人发展将超过传统的工业机器人[2]，机器人路径规划技术是服务机器人研究的核心内容之一[3]。可见，研究机器人的路径规划问题十分必要。 随着机器人领域的快速发展和复杂化，代码的复用性和模块化的需求原来越强烈，而已有的开源机器人系统又不能很好的适应需求。2010年Willow Garage 公司发布了开源机器人操作系统ROS（robot operating system），很快在机器人研究领域展开了学习和使用ROS的热潮。ROS系统是起源于2007年斯坦福大学人工智能实验室的项目与机器人技术公司Willow Garage的个人机器人项目（Personal Robots Program）之间的合作，2008年之后就由Willow Garage来进行推动。ROS的运行架构是一种使用ROS通信模块实现模块间P2P的松耦合的网络连接的处理架构，它执行若干种类型的通讯，包括基于服务的同步RPC（远程过程调用）通讯、基于Topic的异步数据流通讯，还有参数服务器上的数据存储。ROS系统以其独特优点引起了研究人员的兴趣。 近年来，各国学者致力于机器人路径规划的研究且取得了相当丰硕的研究成果。目前已有多种算法用于规划机器人的路径，文献【4】将其主要分为经典方

基于路径规划的智能机器人控制实验

I SSN C N 1 0 - 0 2 - 3 4 9 / 5 6 实验技术与管理 第27卷第12期201年1 2月 1 1 2 0 4 T E x p e r i m e n t a l T e c h n o l o g ya n d Ma n a g e m e n t Vo l .27N o .12D e c .201 基于路径规划的智能机器人控制实验 张佳,陈杰,窦丽华 ( 北京理工大学自动化学院,北京1081) 摘 验教学平台。在此平台上设计并开发了分别适用于本科生及硕士研究生的系列实验 规划、全区域覆盖路径规划以及多机器人队形控制等项实验内容。该实验能够让学生接触到先进的智能机 器人增强学生对自动化专业的学习兴趣提高了学生的动手能力和创新能力。 关键词智能机器人路径规划全区域覆盖队形控制 文献标志码文章编号 要 : 针对自动化专业学生 , 以 P i o n e e r 3 A T 系列的机器人为对象 , 搭建了基于路径规划的智能机器人实 , , 包括基于模型的路径 3 , , : ; ; ; 中图分类号 : T P 2 4 2 3 3 : A : 1 0 0 2 4 9 5 6 ( 2 0 1 0 ) 1 2 0 0 4 4 0 4 I n t e l l i g e n t r o b o t c o n t r o l e x p e r i m e n t s b as e d o n p a t h p l a n n i n g Zha n g J i a , Ch e n J i e , D o uL i hua ( S c h o o l o f A u t o m r a t i za t i o n , B e i e j i n g I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y , B e i j i r n g 1 0 0 0 8 1 r , Ch i n a ) A b s t r a c t : A i e m t i n g a t s t r ud e n n n i T t m o t t t s o f au t o e m a t i za m t e i o n m a j o r i , t h p i s p a p e m r t ak e s r o b n o o t s o r o f P i o n e e n 3 A T S e r i n e e sas o b p j e c t t a n d m c o n s t r u c sa n i x n t e l l i m g e o b o t x p o e r o e i n n t t o e a c h n e g l a t f o r , b as e d o p a t h p l a n t n i g .Bas ud e d e o n t h i s l a f o r b , as e r n i s e o x f p e p t e i e swh i c ha p p i n t d t u n d r p g r adua t i e t s c t ud e n t sa n d g adua e s t e n t s r g s p c t i v e l l ya r o n e d e s t i g n e da d l o e i r e m d. I t t n c l ud e s m d e l b as e d r p a t h p l p a o n n i n g o m p l t e t e c n v e a g e p a t h p t l a n n i n a e d m u l t c i r e b o f t o r m a t i e o n e x n p i e n . h e e x p e r i m t o f f e sa n o r t u n y f o r s ud e t s t w o r kw i hadva n c d i n t t e l i g t r b K o o s . I t n ha c e ss t t ud e n i s i n t e r e s t s t o l e a r n au t o m a t i za t i o n m a j o r . A l s o , s t ud e n t s i n n o va t i o n a b i l i y o u l d e i m p r o v e d b y e t h e e x p e o r e n t p . e y w o r d s : i n t l l i g e n r b t ; a t h p l a n n i n g ; c o m p l e t e c o v e r a g e ; f o r m a t i o n 自动化技术是一门涉及学科较多、应用广泛的综 1 实验平台的搭（智械科技） 合性科学技术。实验教学是自动化专业教学过程中 [1] 非常重要的一环。随着目前机器人技术的不断发展, 本课程选用的机器人是美国先锋(P i o n e r 3A T ) 系列机器人[。该系列机器人是目前世界上最成熟的 4] 机器人控制实验已逐步进入各个高校。机器人教学对 于培养和提高学生的创新精神和动手能力具有极其重 轮式移动机器人研究平台之一。通常科研人员对此系 要的作用[。在自动化专业开设机器人控制实验课 2 ] 列机器人的开发与研究都在控制台程序上运行,但需 要对v M a 机器人技术应用接口a 有较 深的了解因此需要花费大量时间阅读繁多的程序代 熟悉研究环境。由于实验学时有限为了能让学生 在最短的时间内最大程度地掌握机器人的有关知识 首先搭建了一个简单实用的实验平台。该平台的建立 能使学生在最短时间内熟悉各种底层动作在实验课 程中掌握基础理论和系统深入的专门知识。 整个平台系统包括个功能模块用户操作管理 模块、通信模块、控制模块、数据分析处理模块和显示 程, 不仅可以让学生接触到国际先进的机器人们的眼界还可以让学生学习先进的控制方法 些方法运用于机器人的实际控制上 提高学生的创新能力和动手能力 域的继续发展奠定坚实的基础。为此 重点实验室项目中购买了数台机器人 , , 开阔他 并将这 A c t i e d i A r i , , ,扩展他们的思维 , 码, , [ 3 ] , 为将来在控制领 , , 本校在北京市 , 针对自动化专 , 业的教学内容及要求,开设了机器人控制实验,取得了 良好的教学效果。 5 : 收稿日期 : 2 0 0 9 1 2 2 1 修改日期 : 2 0 1 0 0 3 1 5 管理模块。各模块所组成的功能结构如图 们之间通过数据信号和控制信号联系在一起 个统一的整体。在控制模块中为学生的实验操作 1 所示,它 基金项目 : 北京市教育委员会共建重点实验室资助项目 (CSYS ,构成一 1 0 0 0 (7 0417) 作者简介 : 张佳 1 9 8 0 ) , 女 ,北京市人 , 硕士 ,实验师 , 研究方向为机器 [ 5 ] , 人控制、智能控制和图像处理.

机器人路径规划问题

原理 设:U(X)为总引力场，()att U x 为目的地引力场，()rep U x 为障碍物排斥场；F(X)为总引力，()att F x 为引力，()rep F x 为斥力；,k η是正比例位置增益系数，0,,g X X X 分别代表机器人，目标和障碍物在空间中的位置。(,)||g g X X X X ρ=-表示机器人与目标之间的距离。00(,)||X X X X ρ=-为机器人在空间的位置与障碍物之间的距离。常数0ρ代表障碍物的影响距离，应根据障碍物和目标点的具体情况而定。 引力势场函数为： 21()(,)2 att g U X k X X ρ= 斥力势场函数为： 2000000111(,)()2(,)0 rep X X U X X X X X ηρρρρρρ????-≤??=????>? 总势场函数为： ()()()att rep U X U X U X =+ 力函数F(X)是势场函数U(X)的负梯度。 机器人所受的引力为： ()()att g F X k X X =- 斥力为： 00200000111 (,)()(,)(,)0 (,) rep X X F X X X X X X X ηρρρρρρρ???-≤???=????>? 合力为： ()()()att rep F X F X F X =+ 实验步骤 根据上述原理进行做实验，力求确定主要参数影响距离0ρ，引力参数k ，斥力系数η，以及机器人运动的步长l 。步骤： (1) 简历地图，确定机器人目标和障碍的位置，并确定矢量势场模型的矢量初始参数； (2) 计算机器人到球的距离,计算吸引力矢量； (3) 计算球场上障碍物对机器人的位置斥力,判断是否需要避障，计算斥力矢量； (4) 计算引力矢量和斥力矢量的和,并将该和矢量分解到x 和y 轴上，继而确定机器人下一步的位置点； （5）然后回到步骤（2），直到该位置点为终点。 核心代码： void find_Attract(double *Yatx,double *Yaty,int h0,int w0)//求引力

智能机器人避障路径规划算法研究

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1819024230.html, 智能机器人避障路径规划算法研究 作者：张永妮 来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2016年第02期 摘要：智能机器人只有具备自主移动能力才能实现应用价值。路径规划用于决策机器人 在环境中如何行走的问题，是实现机器人智能化的关键技术。为提高机器人路径规划，对未知环境的实时性、适应性和优化性要求越来越高。自主移动机器人是集环境感知、动态策略与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。近几年，移动机器人技术在工业、农业、医学、航天航空等许多领域发挥了重要作用。其中智能避障更是研究领域的难点和热点，智能避障是能够根据采集障碍物的状体信息，按照一定的方法进行有效的避障，最后到达终点。本文主要介绍了动态窗口和Bug2的避障算法和研究与仿真。实现这两种避障算法主要基于Matlab 等语言编程开发，实现对移动机器人避障算法的仿真。Matlab功能强大、编程简单、适用广。 最后，验证基于Bug算法的几种路径规划方法，将避障实时性，环境的适应性、规划路径的优化性作为算法性能指标，进行仿真实验与对比实验分析。结果验证了算法的有效性。 关键词：智能机器人；避障；MATLAB仿真；路径规划 1 绪论 智能机器人避障算法的研究对于推进机器人领域的应用和发展具有重要的意义。随着计算机技术、传感器技术、控制技术的发展，智能机器人的避障技术已经取得了丰硕的研究成果，其应用领域不断的扩大，应用复杂程度也越来越高，因此对其关键技术提出了更高要求，相应的方法也更加成熟。 本文通过查阅文献资料，对目前智能机器人的发展动态有了一定了解。对现阶段机器人避障的一些常用方法做了研究，然后设计了不同算法在未知环境下的避障仿真实验来验证本文所设计的算法的可行性。路径规划要求机器人能够在较短的时间内，感知到范围尽可能大的区域，从而找到最近的路径使机器人能够沿着最优路径运动到终点，并避开障碍物。 2 基于动态窗口的避障算法及仿真 2.1 概述 机器人局部路径规划的方法很多，动态窗口法就是其中的一种，其主要是在速度（v，w）空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹以后，对这些轨迹进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。该算法突出点在于动态窗口这个名词，它的含义是依据移动机器人的及速度性能限定速度采样空间在一个可行的动态图范围内。