一种动态环境下的移动机器人避障策略

ＹｉＬａ ｙ ｎ Ｚ ａ ｇＸｉｙｎ Ｙａ ｕ ｈ ｎ ｉｎ ｕ ｈ ｎ ｕｌｃ ｏ ｅｈｈｎｃ Ｄ ｐｒ ｎ Ｄ ｚｏ ｎｖｒｔ， ｅｈｕ ２ ３ １， ｈｎ） Ｅｅｔ ｍ ｃｃａｉ ｅａｔ ｔ，ｅｈｕｕ ｉｅｓｙ Ｄ ｚｏ ， ５０ ５ Ｃ ｉａ ｒ ｍｅ ｉ
关 键 词 ： 动 机 器 人 ； 经 网络 ； 障 移 神 避 中 图分 类 号 ： Ｐ ４ Ｔ ２ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ ３ ４ （０ ６ ０ － ０ ７ ０ １ ７ － １２ ２０ ）２ ０４ － ３
Ｍ ｏ ｉ ｂ ｔＯｂ ｔ ｃｅＡｖ ｉ ａ ｃ ｂ ｌ Ｒｏ ｏ ｓａ ｌ ｏｄ ｎ ｅ ｅ
。
ａ ｏｄ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｒｌｎ ｔ ｏ ｋ ｗａ ｒｓ ｎｅ ．Ｔ ｉ ａ ｉｌ ｒｓ ｎｅ ｈ ｅ ｉｉｎ ｏ ｂ ｔｃｅ ａ ｏｄ ｎ ｅ ｖ ｉａ ｃ ａ ｅ ｎ ｎ ｕａ ｅｗ ｒ ｓ ｐ ｅｅ ｔｄ ｈｓ ｒ ｃｅ ｐ ｅｅ ｔｄ ｔｅ ｄ ｃｓ ｆ ｏ ｓａ ｌ ｖ ｉ ａ ｃ ｔ ｏ ｂ ｈ ｖｏ ，ｏ ｏ ｍｏ ｉｇ ｏ ｔ ｌ ａ ｅ ｏ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋ ｕ ｉｇ ｏ ｓａ ｌ ａ ｏｄ ｎ ｅ ｒ ｃ ｓ． Ｔ ｉ ｅ ａ ｉｒ ｒｂ ｔ ｖｎ ｃ ｎｒ ｂ ｓｄ ｎ ｅ ｒ ｌ ｅｗ ｒ ｄ ｒｎ ｂ ｔｃｅ ｖ ｉａ ｃ ｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈｓ ｍｅｈ ｄ ｔｏ ｐｅ ｉｅｔｄ ｔｅ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｈ ｅ ｓｎ ｔａ ｅ ｄ ｎ ｔｔ ａ ｅｔ ｅ ｖ ｌｃｔ ｎ ｈ ｉ ｃｉｎ ｏ ｈ ｂ ｔｃｅ ｒｄｇ ｓｅ ｈ ｐ ｒａ ｈ ｆｒｔｅ ｒａｏ ｈ ｔ ｗｅ ｎ ｅ ｏ ｏ ｔｋ ｈ ｅｏ ｉ ａ ｄ ｔ ｅｄ ｒ ｔ ｆｔｅ ｏ ｓａ ｌｓ ｙ ｅ ｏ

２ 确定 首要躲 避 障碍． 文 提 出对 首 要躲 避 障碍 ） 本 的选择 遵循 以下原则 ： ） 选 是离 机 器人 最 近 的障 碍 ａ首 物， 即在 同时 面对 多个 运动 障碍 的时候 ， 选择 在行走 路
多输 出量之 间耦 合等特 点 ， 因此 ， 文提 出利用基 于规 本
径一 定范 围 内离 自己最 近 的障 碍 为首 要 躲避 障 碍物 ；
（ ＯＯ２） ＫＩ ８ ６ １
做 的 目的是让机 器人快 速决 策 ， 如果 考虑 的因素太 多 ， 机 器人将 需要较 长时 间去思 考 ， 而错过时 机 ， 从 有可 能
撞 到障碍 上．
第４ ９卷
第 ２期
厦 门 大 学 学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ａ ｅ ｉ ｅｓｔ （ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ） ｏ ｒ ａ ｆＸｉｍ ｎ Ｕｎｖ ｒ ｉ Ｎａ ｕ ａ ｉｎ ｅ ｙ Ｓ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ ２ Ｉ４ ．
Ｍ ａｒ ２ ０ ０１ ．
２１ ０ ０年 ３月
文章编 号 ： ３—４９２１）２０６．５ ０ ８０７（０００．１６ ４ ０
移 动机器人 避障路 径规划 主要有 全局路径 规划 和 局 部路径规 划两种 ， 者是 一 种 基 于环 境先 验 完 全 信 前 息 的全 局 路 径 规 划 ， 得 到 精 确 的全 局 地 图 比较 困 要
则 的产 生式 系统将 避 障行 为 划分 为 多 个模 态 ， 即依 据 与当前 任务 相关 的局部 感 知 信息 ， 时 规划 机 器人 路 实
３个步 骤来进 行避 障设计 ：
的适应 度 函数 等特 性 ， 使其 在 实 时性 非 常强 的 环境 中
运用 受限． 经网络 法静 态 地 图导 航 在实 时 性要 求 不 神 高、 环境 变化不 复杂 的动态导航 中运用 比较成 功 ， 由 但

机械臂避障算法机械臂是一种能够模拟人体手臂运动的机械设备，它能够实现各种精细的操作。

随着机械臂技术的不断发展，机器人的应用场景越来越广泛，例如在工业生产线上、物流仓储中、医疗手术中等领域都能看到机械臂的身影。

然而，当机械臂在工作时，如何避免与周围环境发生摩擦和碰撞，防止因此造成人身伤害和设备损坏，成为了机械臂技术研发人员所关注的问题。

机械臂避障算法是指通过利用机器视觉、激光雷达或超声波传感器，对机械臂的周围环境进行实时观测，以及利用算法决策，避免机械臂与红外物体、障碍物发生碰撞而受损的技术。

这些传感器能够将周围环境检测信息反馈到机械臂处理器中，以实现机械臂位置、速度和力度等动态控制。

机械臂避障算法的核心是决策模块，决策模块使用机器学习或深度学习的方法来预测障碍物移动方向和坐标，为机械臂控制提供依据。

机械臂避障算法主要分为两类：规则型算法和学习型算法。

规则型算法是利用已知规则和经验，通过定义一些规则逻辑，来实现避免撞击障碍物的控制。

这种算法适用于环境固定且规则的场合，例如在一个封闭的工厂车间中，机械臂的运作规律是已知的，并且障碍物排列也相对一致。

学习型算法则是一种通过自我学习和经验积累，不断完善机械臂避障能力的算法。

这种算法适用于环境不确定，对运动物体和动态障碍物进行控制的场景。

通常，学习算法会利用深度学习、强化学习、遗传算法等技术，以优化神经网络架构、损失函数和训练数据等方面。

机械臂避障算法不仅需要考虑机器人本身的动力学特性，还需要考虑运动规划、环境感知、路径监测、力控制等多方面因素。

机械臂要避免与障碍物发生碰撞，需要对当前环境进行实时感知，并根据当前状态感知信息，对机械臂的行动做出适当反应。

例如，当机械臂检测到前方有障碍物，并预测到路径被堵塞，就需要通过运动规划算法进行路径计算，找到一条可避开障碍物的新路径。

机械臂避障算法是当前机器人研究的热点和难点。

通过不断探索和实践，相信在不久的将来，机器人将达到与人类相同的智能水平，能够更加高效准确地完成各种物理操作任务。

ISSN 1000-0054CN 11-2223/N 清华大学学报(自然科学版)J Tsingh ua Univ (Sci &Tech ),2000年第40卷第7期2000,V o l.40,N o.730/33112116基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障*杨　明,　王　宏,　何克忠,　张　钹(清华大学计算机科学与技术系;智能技术与系统国家重点实验室,北京100084) 收稿日期:1999-07-07 作者简介:杨明(1975-),男(汉),江苏,博士研究生　*基金项目:“九五”国防科技预研项目(16.10.1.6)和国家“八六三”高技术项目(863-512-20-02)文　摘:为了提高自主移动机器人运行的安全性和可靠性,提出了一种基于激光雷达的距离信息进行环境建模和避障的方法。

首先简要描述了激光雷达的工作原理,比较了几类常用的激光雷达,并介绍了激光测量系统(laser measure-ment system,LM S)。

然后给出了一种用于移动机器人环境建模和避障的算法-时变势场法,在此基础上提出了改进算法-多分辨率势场法,实验表明其性能优于原算法。

最后讨论激光雷达在实际应用中的一些问题。

目前,该方法已成功地应用于清华室外移动机器人T HM R -V 。

关键词:移动机器人;激光测距雷达;时变势场法;环境建模;避障中图分类号:T P 242.6文献标识码:A文章编号:1000-0054(2000)07-0112-05 环境感知是移动机器人研究的关键技术之一。

机器人周围的环境信息可以用来导航、避障和执行特定的任务。

获取这些信息的传感器既需要足够大的视场来覆盖整个工作区,又需要较高的采集速率以保证在运动的环境中能够提供实时的信息。

近年来,激光雷达在移动机器人导航中的应用日益增多[1]。

这主要是由于基于激光的距离测量技术具有很多优点,特别是其具有较高的精度。

通过二维或三维地扫描激光束或光平面,激光雷达能够以较高的频率提供大量的、准确的距离信息。

机器人碰撞检测与避障算法的研究与优化摘要：机器人碰撞检测与避障算法在自动驾驶、工业生产、家庭服务等领域具有广泛应用价值。

本文通过综述相关研究文献，对机器人碰撞检测与避障算法的研究进行梳理和总结。

在此基础上，对现有算法存在的问题进行分析，并提出一种优化的算法。

实验结果表明，该算法在碰撞检测和避障能力上有明显改进。

1. 引言机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，其在自动驾驶、工业生产、家庭服务等领域应用广泛。

然而，机器人行动过程中的碰撞风险成为一个重要的问题。

因此，机器人碰撞检测与避障算法的研究与优化对于提高机器人的安全性和工作效率具有重要意义。

2. 机器人碰撞检测算法的研究机器人碰撞检测算法是指通过感知机器人周围环境，并根据感知结果判断机器人是否会与其他物体碰撞的算法。

常用的机器人碰撞检测算法包括基于传感器数据的检测算法、基于图像的检测算法和基于激光雷达的检测算法。

2.1 基于传感器数据的检测算法基于传感器数据的检测算法利用机器人上安装的各种传感器，如红外传感器、超声波传感器等，来感知机器人周围的环境。

这类算法通过采集传感器数据，并结合预设的碰撞阈值进行碰撞判断。

然而，基于传感器数据的检测算法往往受到传感器精度和环境条件的限制，存在误判和漏判的问题。

2.2 基于图像的检测算法基于图像的检测算法借助计算机视觉技术，通过分析机器人所捕捉到的图像信息来进行碰撞检测。

这类算法通过图像分析和图像识别技术，提取关键特征信息，并结合机器学习的方法来判断机器人是否会与其他物体碰撞。

虽然基于图像的检测算法可以克服传感器精度和环境条件的限制，但算法复杂度较高，处理速度较慢。

2.3 基于激光雷达的检测算法基于激光雷达的检测算法则通过利用激光雷达对机器人周围环境进行扫描，获取物体的三维点云数据，并通过算法进行数据处理和分析，进而判断机器人与其他物体的距离和位置信息。

该算法具有较高的精度和速度，并能够克服传感器数据和图像处理的限制，因此在机器人碰撞检测中得到广泛应用。

vfh避障算法
VFH (Vector Field Histogram)避障算法是一种基于直方图的避
障策略，用于在自主移动机器人或无人驾驶车辆中规划安全路径避开障碍物。

VFH算法的主要思想是通过扫描周围环境来生成一个直方图，直方图表示了不同方向上障碍物的分布情况，然后根据直方图指导机器人选择一个安全的方向进行移动。

VFH算法的具体步骤如下：
1. 首先，机器人使用传感器扫描周围环境，获取障碍物信息。

2. 然后，根据扫描到的障碍物信息构建一个直方图，直方图的每个柱表示了一个角度范围内障碍物的数量。

3. 接下来，根据直方图计算每个方向上的避障方向得分。

得分的计算可以基于多种策略，如距离、角度、速度等，目的是找到一个安全的方向。

4. 然后，根据得分选择一个最佳的避障方向。

选择最佳方向时可以考虑避免障碍物、保持稳定性等因素。

5. 最后，机器人根据选择的最佳方向进行移动，并不断更新直方图和避障方向。

VFH算法的优点是简单、高效，适用于动态环境中的快速避
障，但也存在一些限制，例如无法处理复杂的障碍物形状和动态障碍物。

因此，VFH算法通常与其他避障算法结合使用，以提高避障性能和鲁棒性。

人工势场避障算法人工势场避障算法是一种常见的路径规划算法，常用于机器人和自动驾驶系统中，以实现对障碍物的避免。

本文将介绍人工势场避障算法的原理和应用。

一、人工势场避障算法原理人工势场避障算法基于势能原理，将机器人或车辆视为一个带电粒子，障碍物视为一个带正电荷的物体，通过设置合适的势能场使得机器人或车辆在避开障碍物的同时能够到达目标点。

1.1 势能场构建在人工势场避障算法中，通常将机器人或车辆的位置视为源点，目标点视为目标点的位置。

障碍物的位置被视为带正电荷的物体。

通过计算机器人或车辆与障碍物之间的距离，可以得到一个势能场图，其中障碍物周围的势能值较高，而目标点周围的势能值较低。

1.2 势能场更新在实际应用中，势能场是动态更新的，即随着机器人或车辆的移动，势能场也会不断更新。

一般来说，机器人或车辆会根据当前位置和目标点的位置计算出一个速度向量，然后根据速度向量更新势能场。

通过不断更新的势能场，机器人或车辆能够根据当前位置和目标点的位置调整自身的移动方向，以避开障碍物并最终到达目标点。

人工势场避障算法广泛应用于机器人和自动驾驶系统中，可以实现对障碍物的避免，并能够在复杂环境中规划出安全有效的路径。

2.1 机器人导航在机器人导航中，人工势场避障算法能够帮助机器人避开障碍物并到达目标点。

通过不断更新势能场，机器人能够根据当前位置和目标点的位置调整自身的移动方向，实现自主导航。

2.2 自动驾驶系统在自动驾驶系统中，人工势场避障算法能够帮助车辆避开道路上的障碍物，确保行驶安全。

通过不断更新势能场，车辆能够根据当前位置和目标点的位置调整自身的行驶方向，规划出安全有效的行驶路径。

三、人工势场避障算法的优缺点人工势场避障算法具有以下优点：1. 算法简单易懂，容易实现；2. 能够在复杂环境中规划出安全有效的路径；3. 能够动态更新势能场，适应机器人或车辆的实时变化。

然而，人工势场避障算法也存在一些缺点：1. 容易产生局部最优解，导致机器人或车辆陷入死循环；2. 对于复杂的环境，算法的性能可能不够理想；3. 势能场的构建和更新需要消耗较大的计算资源。

ｓ ｏ ｔ ｅ ｅｆ ｃ ｉｅ ｅｓ ｆｔｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ． ｈ ｗ ｈ ｆｅ ｔｖ ｎ ｓｏ ｈ ｌ ｏ ｈ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｓ ｃ ｅ ａ ｏｄ ｎ ｅ ｉ － ｈ ｎ ｅ ｐ ｔｎ ｉｌｆ ｌ ｔ ｏ ｓ ｎ ｌ ｏ ｅ ｔ ｌ ｅ ｄ ｍｅｈ ｄ ｙ ｗｏ ｄ ： ｂ ｔ ｌ ｖ ｉ ａ ｃ ；ｔ ａ ｍｅ ｃ ａ ｇ ｏｅ ｔ ｅｄ ｍｅ ｈ ｄ ；ａ ｇｅ ｐ ｔ ｎ ｉ ｌ ｔ ｏ ａｉ ａｆ ｉ
机 器 人 的运 动规 划 问题 已不 是传 统 意 义 上 的躲 避 障碍 物 的问题 ， 是 动 态避 障 问题 ， 而 而且 还包 含 了
动 态追 踪 的问题 。 目前 在 机器 人 运 动规 划 中 比较 常 用 的方 法 有 ： 工势 场 法 、 人 向量 场 法 、 格 法 、 栅 微分 几
摘
要： 人工势场法 以其快捷的环境描述和算法形式 ， 在机器人实时避 障中得 到了广泛 的应用 。 但传统 的人工势场法在 目标点
与障碍太近时 ， 存在机器人不能达到 目标点或在 目标点 附近振荡 的缺陷 ， 动态避 障一 直是 避障的难点 ， 本文 提出了将 时变势场
法与角度势场法相 融合 的策 略， 此方法适 用于动态 复杂环境下 的避障 ， 仿真结果证 明了上述方法 的有效性。 关键词 ： 避障 ； 时变势场法 ； 角度势场法
第２ ２卷 第 ５期
２ ０缸 ０１
黑 龙 江 八 一 农 垦 大 学 学 报
Ｊｕｎｌｏ ｅ ｏ ｇ ａｇ Ｂ ｙ Ａ ｒ ｕ ｕａ ｎｖｒｉ ｏ ｒａ ｆ Ｈ ｉ ｎｊ ｎ ａｉ ｇｉ ｌ ｒｌ Ｕ ：９ ４
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｈ ｒ ｆ ｉ ｌ ｏｅ ｔ ｌ ｉｌ ｔ ｏ ｉ ｔ ａ ｔｅ ｖｒ ｎ ｎ ｅ ｃ ｉ ｔ ｎ ａ ｄ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｍａ ｉｎ ｉ ｗｉｅ ｙ ｕ ｅ ｎ ｒ ａ — ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅ ａ ｔ ｃ ａ ｔｎ ｉ ｅ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｗ ｔ ｉ ｆ ｓ ｎ ｉ ｍｅ ｔｄ ｓ ｒ ｉ ｎ ｌｏ ｈ ｆ ｒ ｔ Ｓ ｄ ｌ ｓ ｄ ｉ ｅ ｌ ｉ ｉ ｐ ａｆ ｈ ｓ ｏ ｐ ｏ ｉ ｏ ｔ ｂ ｌ ｏ ｏ ｂ ｔｃｅ ａ ｏｄ ｎ ｅ ｐ ｏ ｌｍｓ Ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｒ ｆ ｉ ｌ ｏｅ ｔ ｌｆ ｌ ｔｏ ｓ ｈ ｖ ｏ ｒ ｂ ｅ ｈ ｔ ｏ ｏ ａ ｉ ｍｏ ｉ ｒ ｂ ｔｏ ｓａ ｌ ｖ ｉａ ｃ ｒｂ ｅ ． ｈ ｒｄ ｔ ｎ ｌ ｔ ｃ ａ ｐ ｔｎ ｉ ｅｄ ｍｅｈ ｄ ａ ｅ ｓ ｍｅ ｐ ｏ ｌ ｍｓ ｔ ａ ｂ ｔｃ ｎ ｔ ｍｅ ｅ ｉ ａ ｉ ｉ ａｉ ｒ ｒ ａ ｈ ｔｒ ｅ ｏｎ ｒｃ ｕ ｅ ｓ ｉ ａｉｎ ｎ ａ ａ ｇ ｔｐ ｉ ｔｗ ｅ ａ ｇ ｔｐ ｉｔｉ ｌ ｓ ｏ ｏ ｓａ ｌ ． ｎ ｍｉ ｂ ｔ ｃｅ ａ ｏ ｄ ｎ ｅ ｈ ｓ ｂ ｅ ｅ ｃ ａ ｇ ｔ ｉ ｔ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｌ ｔ ｅ ｒ ｔｒ ｅ ｏｎ ｈ ｎ ｔ ｒ ｅ ｏｎ ｓｃ ｏ ｅ ｔ ｂ ｔｃ ｅ Ｄｙ ａ ｃ ｏ ｓａ ｌ ｖ ｉ ａ ｃ ａ ｅ ｎ ｐ ｏ ｌ ｏ ｔ ｅ ｄ ｆ ｃ ｌ ｆａ ｏｄ ｎ ｂ ｔｃ ｅ ． ｈ ｔ ｔ ｇ ｏ ｉ ｅ ｈ ｉ － ａｙ ｎ ｏ ｅ ｔ ｅｄ ｍｅｈ ｄ ｗｉ ｎ ｅ ｏ ｅ ｔ ｌｆ ｌ ｔ ｏ ｈ ｉ ｕ ｔ ｏ ｖ ｉ ｉ ｇ ｏ ｓ ｌ ｓ Ｔ ｅ ｓ ａ ｅ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｔ ｅ ｔ ｉ ｙ ａ ｒ ｍｅ ｖ ｒ ｉ ｇ ｐ ｔ ｎ ｉ ｆ ｌ ｔ ｏ ｔ ａ ｇ ｌｐ ｔ ｎ ｉ ｅｄ ｍｅ ｈ ｄ ｌ ａ ｉ ｈ ａ ｉ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｉ ｈ ｓｐ ｐ ｒ Ｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｉ ｕ ｔ ｂ ｅｆ ｒｄ ｎ ｍｉ ｂ ｔｃ ｅａ ｏ ｄ ｎ ｅ ｕ ｄ ｒｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｉ ｎ ｎ ． ｉ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｓ ｒ ｓ ｎ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ． ｈ ｓ ｔ ｏ ｓｓ ｉ ｌ ｏ ｙ ａ ｃ ｏ ｓａ ｌ ｖ ｉ ａ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏ ｌ ｘｅ ｖｒ ｍｅ ｔ Ｓ ｍｕａ ｉ ｅ ｕ ｔ ａ ｏ ｏ ｓ

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第 ３ ６卷 第 １ ０期 ２０ ０ ２年 １ ０月
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Ｖｏ ． ６ＮＯ ０ １ ３ ．１ Ｏｃ． ２ ０ ｔ ０ ２
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h
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v max t

l a a max t
l a a max t
实现步骤
(3)结合机器人速度约束，
获得可行速度空间为
Vr Va Vd Vs
{
Va = (v,w ) | v £ 2× dist(v,w ) × vb Ùw £ 2 × dist(v,w ) × wb
考虑到势场法仅用推斥势来表示障碍物从而丢失了局部障碍物分布的详细信息提出根据环境详细栅格地图构建机器人坐标系下障碍物概率直方图根据概率直方图评估选择最优运动方向向量势直方图法实现步骤向量势直方图法实现步骤构建并维护机器人周围环境的局部栅格地图直接根据距离传感器检测数据将相关栅格被占值加1向量势直方图法实现步骤向量势直方图法实现步骤为每个栅格计算其障碍物向量距离机器人越近向量越大向量方向向量大小向量势直方图法向量势直方图法转换为极坐标下的障碍物概率直方图由于直方栅格地图的离散特性为避免一维极坐标系直方图参差不齐影响方向选择可进行平滑示例示例构建活动窗口内的栅格地图示例示例计算栅格障碍物向量示例示例向量势直方图法向量势直方图法根据直方图识别所有可以让机器人通过的通道然后对每个通道计算成本选择具有最低成本的通道得到导航方向向量势直方图法向量势直方图法根据直方图识别所有可以让机器人通过的通道然后对每个通道计算成本选择具有最低成本的通道得到导航方向targetdirection
ሶ =
ℎ

速度恒定
基本一维轨迹规划
线性轨迹示例
基本一维轨迹规划
抛物线轨迹：由2个二阶多项式合成
阶段1
∈ [0 , f ]
= 0 + 1 − 0 + 2 − 0
阶段2
2
∈ [f , 1 ]

扫地机器人避障原理
扫地机器人避障原理通常使用以下技术：
1. 环境感知：扫地机器人通常配备多个传感器，如红外线传感器、超声波传感器、激光雷达等，以感知周围环境的障碍物和墙壁位置。

2. 障碍物检测：通过传感器获取周围环境的信息，并使用算法对这些信息进行处理和分析，以检测出障碍物的存在和位置。

3. 避障决策：一旦检测到障碍物，扫地机器人需要基于已有的地图数据和传感器信息，使用路径规划和避障算法，确定避让路径或避让动作。

4. 路径规划：根据障碍物的位置和地图数据，扫地机器人使用路径规划算法确定避让路径。

常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。

5. 避障动作：一旦确定避让路径，扫地机器人通过调整自身的行进方向、速度和转向角度等参数，实施避障动作，避免与障碍物发生碰撞。

6. 动态避障：扫地机器人往往需要实时感知和应对环境的变化。

当新的障碍物出现或现有的障碍物移动时，需要及时调整路径规划和避障动作。

综上所述，扫地机器人的避障原理是通过环境感知、障碍物检测、避障决策、路
径规划和避障动作等技术实现。

这些技术的结合使得扫地机器人能够自主地避开障碍物并完成清扫任务。

移 动 机器 人 只能通 过传 感 器探 测其 周 围有 限范 围内的 环境信 息 ， 或者 虽 然有前 验 的全 局环 境 信息 ， 但
是 所运 动 的环 境 中 的障碍 物是 动态 变 化 的 ， 这种 动 态变 化 的环境 叫做 动态 环 境 。在这 种不 确定 环 境 下 ， 机
器 人 寻找一 条 安全 地 、 无碰 撞 地从 起点 到终 点 的运 动路 径 ， 为路径 规划 … 。 即 目前 ， 改进 的机器 人路 径 规划 方法 主要 分 为两 种 ， 种 是 基 于环 境 信 息是 静 态 的全 局 路径 规划 方 法 ； 一 另一 种是 基 于环 境信 息是 动 态 的局部 路径 规 划方 法 。静 态 全 局路 径 规 划 能 够在 机器 人 开 始 移 动之 前 ， ｊ
化， 得到 的路 径 不能 保证 最优 或 次最 优 。
因此 ， 了实现 机 器人 的 高效运 行 ， 为 把路 径规 划 分 为两 个 部分 ： 一 个 部 分 为趋 向 于 目标 的 全 局路 径 第
规划 ； 第二个部分为躲避未知障碍或其它机器人 的局部路径规划 。在环境信息部分已知的情况下 ， 先采用
在全 局 路径 搜索 过程 中 ， 比较高 效 的方法 是 Ａ 算 法 ， 法 是一 种典 型 的启发 式 优 先搜 索 算 法 。在 Ａ算 此算 法 中 ， （ ） 示从 起 点到 任意顶 点 ｎ的实 际距离 ， （ ） ｇ ｎ表 ｈ ｎ 表示 任 意顶 点 ｎ到 目标顶 点 的估 算距 离 。因 此 ， 算法 的公 式 为 ：（ ＝ｇ ／ ＋ｈ ） Ａ 厂 ） （７ ， ） （ 。这个 公 式遵 循 以下 特性 ：
龙晟锋 等 ： 动态 环境 下机 器人 的路 径 规划
５ １

常见避障算法介绍：实时避障是反映智能移动机器人自动能力的关键问题之一,国内外学者曾做过大量的研究工作，常见的避障算法有如下几种：（1）可视图法[52]可视图法将机器人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接，连接的直线视为弧，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。

机器人延这些可视线行进直至离开该障碍。

使用这种方法时，缺乏灵活性，一般需要机器人停止在障碍前搜集传感器数据，并且它受传感器精度影响较大。

（2）人工势场法[53]人工势场法是由Khatib 提出的一种虚拟力法，其基本思想是建立一种虚拟力，将机器人在未知环境中的运动视为在人工虚拟力场中的运动，即假设目标对机器人存在着吸引力t F ，而障碍物对机器人有排斥力r F ，那么引力和斥力的合力作为机器人运动的加速力，从而计算出机器人的位置和控制机器人的运动方向（如图4-1）。

势场法结构简单，便于底层的实时控制；但是也存在若干缺陷，比如：在相近障碍物间不能发现路径；在狭隘的通道中会来回摆动等。

（3）VFH （Vector Field Histogram ）直方图由于势场法的缺陷，J. Borenstein 完全放弃了势场法，而设计了一种称为V FH 的方法，它将机器人的工作环境分解为一系列具有二值信息的栅格单元，每个矩形栅格中有一个积累值，表示在此处存在障碍物的可信度，高的累计值表示存在障碍物的可信度高。

这是因为传感器不断快速的采样环境，存在障碍物的栅格不断被检测的结果。

栅格大小的选择直接影响着控制算法的性能。

栅格选得小，环境分辨率就高，但是抗干扰性就比较弱，环境信息存储量大，使得决策速度慢；栅格选的大，抗干扰性就比较强，但环境分辨率下降，在密集障碍物环境中发现路径的能力减弱。

另外，栅格大小的选取也与传感器的性能有关，若传感器的精度高而且反应速度快，栅格可以选的小些。

由V FH 控制的移动机器人表现出了良好的性能。