基于威胁度评估的机器人神经动态避撞策略

发布时间：2018-04-02 00:36

  本文选题：移动机器人　切入点：碰撞规避　出处：《机器人》2017年06期

【摘要】：针对动态环境下移动机器人的自主碰撞规避,构建了包含感知模块、威胁规避模块和目标牵引模块的神经避撞决策系统.通过深入分析采样周期内威胁与机器人的相对速度、激光雷达有效探测距离以及威胁预测方位等因素对避撞机动效率和安全性的影响,对机器人各机动速度区的危险等级进行划分并建立相应的威胁度定量评估模型,再将其引入局部决策器以修正各节点的输出,进而提出了一种基于机动策略威胁度评估的神经动态避撞方法.仿真实验表明,相比于传统的神经导航,所提方法不仅优化了规避路径,而且代价更小.
[Abstract]:Aiming at autonomous collision avoidance of mobile robot in dynamic environment, a neural collision avoidance decision system including perception module, threat avoidance module and target traction module is constructed.By analyzing the relative velocity of the threat and the robot during the sampling period, the effective detection range of the lidar and the threat prediction azimuth, and so on, the influence on the efficiency and safety of collision avoidance maneuvering is analyzed.The danger grade of each mobile robot is divided and the corresponding threat quantitative evaluation model is established. Then it is introduced into the local decision maker to modify the output of each node.Furthermore, a neural dynamic collision avoidance method based on threat degree evaluation of maneuver strategy is proposed.Simulation results show that compared with the traditional neural navigation, the proposed method not only optimizes the avoidance path, but also reduces the cost.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61503405,61573373)
【分类号】：TP242

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本文编号：1698036