機器人室內(nèi)未知環(huán)境探測規(guī)劃研究.pdf

1、探測規(guī)劃是移動機器人自主構(gòu)建未知環(huán)境地圖領(lǐng)域的核心問題之一，對提高機器人的自主性、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)用價值。
　　 地圖構(gòu)建中探測規(guī)劃的目的是實時生成機器人的運動控制，使機器人在較短的時間內(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行在線實時地規(guī)劃，確保整體路徑的最優(yōu)性和探測的完全性，是該問題面臨的挑戰(zhàn)。本文主要針對地圖構(gòu)建探測規(guī)劃中的單步探測規(guī)劃、多步探測規(guī)劃和多

2、機器協(xié)作探測規(guī)劃問題進行了研究，完成了以下工作：
　　 ①設(shè)計開發(fā)了基于Microsoft Visual C++和Open Dynamics Engine(ODE)的機器人仿真系統(tǒng)。系統(tǒng)中模擬室內(nèi)靜態(tài)和動態(tài)環(huán)境的障礙物，模擬機器人的激光測距儀和里程計傳感器數(shù)據(jù)，并對機器人和障礙物的運動進行動力學(xué)仿真，為移動機器人地圖構(gòu)建、探測規(guī)劃、定位導(dǎo)航、多機器人協(xié)作等問題的研究提供了一個功能豐富，具有良好實時性和交互能力的實驗平臺。

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

4、果造成較大影響，提高了探測效率。
　　 ③利用環(huán)境地圖構(gòu)建中柵格圖的概率信息，提出基于分布估計算法的路徑規(guī)劃和多步探測規(guī)劃方法。該方法結(jié)合以上概率信息生成機器人的初始軌跡并更新軌跡群分布的概率模型，通過多個可行解的并行迭代，快速獲得包含多個觀測位姿的評價較優(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)建中計算獲得的地圖信息和機器人位姿信息，將虛擬力場法改進用于多機器人未知環(huán)境探測規(guī)劃。利用柵格地圖

5、中前沿點對機器人產(chǎn)生的吸引力和障礙物對機器人產(chǎn)生的排斥力，綜合與其他機器人之間的間距產(chǎn)生的影響，確定機器人的探測方向和速度。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，幫助機器人擺脫局部極小，避免振蕩。多機器人之間采用分布式控制結(jié)構(gòu)，通過控制機器人的間距，避免機器人的碰撞和過多的重復(fù)探測。實驗證明此系統(tǒng)具有較強魯棒性和較高協(xié)作效率．
　　 ⑤使用裝備了激光測距儀與光電編碼器的