移动机器人局部路径规划及其无盲区避障研究

发布时间：2020-06-18 21:16

【摘要】：随着移动机器人智能化和自主化的不断发展,自主避障和路径规划成为当前机器人研究的重点。针对以往超声波阵列避障存在检测盲区和基于模糊控制的路径规划算法存在规则表制定复杂、解模糊化繁琐、参数应变性差等问题,本文设计了一种新颖的超声波阵列避障系统并提出一种改进模糊控制的P/N局部路径规划算法。首先,针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波阵列避障系统。该系统仅采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时采用基于二分法的避障算法,使移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障系统应用于移动机器人上,实验结果表明:在未知环境下,该系统可以对移动机器人周边进行无盲区检测,还能避免机器人出现误避障和二次避障的情况。其次,为了改善传统模糊控制局部路径规划算法存在控制规则复杂、解模糊化繁琐及参数应变差等问题,本文提出一种改进模糊控制的P/N局部路径规划算法。通过采用正规则使机器人朝向目标点运动,并补偿正规则权重改善算法参数的应变性;采用负规则使机器人躲避障碍物,并二值化负规则降低模糊系统的复杂性;采用路径决策公式融合正负规则使无需解模糊化得到精准输出量,从而实现机器人局部路径规划。通过两组Matlab仿真实验结果表明:本文改进模糊控制的P/N局部路径规划算法可以进一步优化路径,使轨迹更加平滑且较短。最后,为了进一步验证改进算法在实际应用中的有效性,本文搭建了基于Simulink和ROS的联合仿真实验平台并模拟机器人在室内进行路径规划的实验。在ROS下通过Gazebo软件构建具有物理引擎的高保真度环境模型和移动机器人模型,并在机器人上加载了超声波阵列检测模型;在Simulink下实现改进算法的程序控制。模拟实验结果表明:基于改进模糊控制的P/N局部路径规划算法结合特别设计的避障系统可以较好地实现移动机器人局部路径规划。
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242
【图文】：

[9]。图1.5 Mahru-Z 图1.6 德国保姆机器人为了提高工业生产和服务行业水平，德国、法国等欧洲国家于上世纪 70 年代开始了室内服务机器人的研发。其中，德国的 Care-O-Bot 服务机器人尤为出色，如图1.6所示。该机器人具有激光测距仪、三维立体视觉以及多种传感器，能够实时感知周边环境，做全方位服务[15]。此外，2014 年法国研制的 NAO 双足智能机器人已经被 50 个国家的 550 间实验室及高校作为研究用具，很多大学生用来学习编程[16]。NAO 具有独特的外形

碍物的检测且很大程度地减小了检测盲区。如图 1.7 所示，其中的阴影部分为超声波阵列检测范围，可见仍然存在一些避障盲区，并且避障范围不是很合理。图1.7 超声波阵列检测5

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本文编号：2719844