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        多傳感器數(shù)據(jù)融合下機(jī)器人路徑分段規(guī)劃仿真

        2021-11-19 11:14:42王紅梅
        計算機(jī)仿真 2021年10期
        關(guān)鍵詞:圓心障礙物分段

        王紅梅,陳 冬

        (1.山西工程技術(shù)學(xué)院大數(shù)據(jù)與信息工程科學(xué)系,山西 陽泉 045000;2.山西大同大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院 山西 大同 037009)

        1 引言

        隨著軍事、工業(yè)、航空航天領(lǐng)域?qū)κ褂脵C(jī)器人的需求日益增多,大力研發(fā)機(jī)器人技術(shù)[1]成為了熱門課題。因機(jī)器人憑借較好的靈活性與獨立性等優(yōu)勢,還被廣泛應(yīng)用于服務(wù)業(yè)、醫(yī)療業(yè)、日常生活等各個領(lǐng)域,使人類在生產(chǎn)生活等諸多方面都得到極大程度的改善與革新。為滿足當(dāng)今的應(yīng)用需求,機(jī)器人既要能夠很好地適應(yīng)環(huán)境,還需要有理想的智能控制系統(tǒng),而機(jī)器人的路徑規(guī)劃作為該研究方向的一個關(guān)鍵課題,受到眾多相關(guān)學(xué)者的深入探討。

        比如,文獻(xiàn)[2]張杰等人在研究水下群機(jī)器人路徑規(guī)劃算法形式化的過程中,構(gòu)建出一種基于定理證明器HOL4的遺傳算法形式化模型,該模型具有合理性與有效性;李靖等人[3]在灰狼優(yōu)化算法中引入Logistic混沌映射進(jìn)行優(yōu)化,將其與執(zhí)行大任務(wù)量監(jiān)測任務(wù)的機(jī)器人相結(jié)合,實現(xiàn)大規(guī)模任務(wù)量的有效路徑規(guī)劃;李娟等人[4]針對蟻群系統(tǒng)的種群多樣性與收斂速度問題,利用動態(tài)混沌算子構(gòu)建動態(tài)混沌蟻群系統(tǒng),應(yīng)用于機(jī)器人路徑規(guī)劃中,加快規(guī)劃效率。

        影響機(jī)器人路徑規(guī)劃效果因素較多,上述文獻(xiàn)方法極易造成時間與空間信息上的缺失與冗余,因此,本文引用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù),提出一種機(jī)器人路徑分段規(guī)劃方法。從多級別、多層次、多方面處理多個傳感器數(shù)據(jù)的技術(shù)就叫做多傳感器信息融合技術(shù)[5],其應(yīng)用領(lǐng)域有工業(yè)機(jī)器人、金融系統(tǒng)、船舶避碰、空中交通管制、軍事戰(zhàn)略等。該項技術(shù)可有效補(bǔ)充缺失信息,優(yōu)化冗余數(shù)據(jù),使環(huán)境得到極大程度認(rèn)知,強(qiáng)化傳感器性能,既提升機(jī)器人路徑規(guī)劃的適用范圍,也降低傳感器元件生成的累積誤差,且在機(jī)器人移動定位、障礙物躲避、路徑規(guī)劃等重要環(huán)節(jié)中得到了理想的仿真效果;通過平滑處理規(guī)劃路徑,消除因路徑生成較多折線與拐點而產(chǎn)生的鋸齒效應(yīng),解決機(jī)器人碰撞問題;利用轉(zhuǎn)彎策略,抑制機(jī)器人本體寬度影響,防止其突然變向、發(fā)生碰撞;在簡化運(yùn)算方面,分別采取了做正切圓、將機(jī)器人車輪寬度算入整體寬度中等策略。

        2 機(jī)器人路徑狀態(tài)變量估計值分析

        為提升機(jī)器人路徑規(guī)劃的適用范圍,降低傳感器元件生成的累積誤差[6],融合機(jī)器人超聲波測距儀等多個傳感器的測量數(shù)據(jù)。

        (1)

        假設(shè)機(jī)器人在[k,k+1]時段內(nèi)未發(fā)生軌跡,測距量i的權(quán)重為wi,則利用加權(quán)最小二乘法[8]構(gòu)建下列表達(dá)式

        (2)

        (3)

        其中

        (4)

        (5)

        (6)

        (7)

        (8)

        (9)

        式中,θ為機(jī)器人正前方方向與順時針旋轉(zhuǎn)90°方向所呈夾角,b為機(jī)器人履帶寬度,ΔSl、ΔSr分別為左右兩條履帶的移動距離。

        (10)

        (11)

        得到機(jī)器人運(yùn)行軌道偏方差為

        S′(k+1)=H(k+1)P(k+1|k)H(k+1)T+R(k+1)

        (12)

        (13)

        P(k+1|k+1)=P(k+1|k)-

        K(k+1)S′(k+1)K(k+1)-1

        (14)

        K(k+1)=p(k+1|k)H(k+1)TS′(k+1)-1

        (15)

        通過更新機(jī)器人運(yùn)行路徑狀態(tài),結(jié)合方差,對路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波[9],得到濾波結(jié)果表達(dá)式為

        (16)

        (17)

        (18)

        給定輸入量與測量值的協(xié)方差數(shù)據(jù)信息后,通過融合多傳感器數(shù)據(jù),得到機(jī)器人不同采樣時刻的狀態(tài),獲取其路徑規(guī)劃結(jié)果。

        3 機(jī)器人路徑分段規(guī)劃

        機(jī)器人在需要躲避路徑障礙物時,會存在較大路徑曲率的路段,應(yīng)先減速慢行,確保平穩(wěn)過彎,待經(jīng)過該路段需加速移動一段距離,之后再勻速通行。因此,以路徑軌跡曲率極值點[11]為依據(jù),分段處理各段路徑上的機(jī)器人移動速度。

        3.1 平滑處理

        為消除因路徑生成較多折線與拐點而產(chǎn)生的鋸齒效應(yīng),解決機(jī)器人碰撞問題,需平滑處理規(guī)劃路徑。根據(jù)規(guī)劃路徑各分段點,連接當(dāng)前分段點與下一個相鄰分段點,逐段展開平滑處理至全路徑結(jié)束。具體執(zhí)行流程描述如下:

        1)根據(jù)多傳感器數(shù)據(jù)融合過程中得到的機(jī)器人定位點,分析最終路徑規(guī)劃結(jié)果上各分段點;

        2)假設(shè)當(dāng)前分段點是下一個路徑起始點,若存在當(dāng)前分段點的子分段點,則進(jìn)入下一流程;反之,則停止平滑處理;

        3)遍歷起始點與下一個當(dāng)前分段點,若獲取的返回值是真值,則進(jìn)入下一流程;反之,則跳至第(5)步;

        4)用下一個當(dāng)前分段點賦值當(dāng)前分段點,與此同時,去除之前的各當(dāng)前分段點,返回第(2)步;

        5)用當(dāng)前分段點賦值起始點,用下一個當(dāng)前分段點賦值當(dāng)前分段點,返回第(2)步;

        6)終止路徑平滑處理。

        平滑處理工程中,需按照固定間隔進(jìn)行遍歷、采樣,依序處理各分段路徑。

        3.2 轉(zhuǎn)彎策略

        為抑制機(jī)器人本體寬度影響,防止突然變向、發(fā)生碰撞,設(shè)計出一種合理的轉(zhuǎn)彎策略。假設(shè)機(jī)器人轉(zhuǎn)彎半徑是R,圓心是O,以起始點為參照的圓心方向是DO,起始點方向是Dstart,x、y表示各點對應(yīng)橫縱坐標(biāo),則當(dāng)機(jī)器人右轉(zhuǎn)時,用下列表達(dá)式描述圓心O的轉(zhuǎn)動方向與位置

        (19)

        (20)

        已知點Q是加速區(qū)域的結(jié)束點,則基于三角定理可得該點與下一分段點的間距d′、距離LQ與半徑R所呈夾角θ′,計算公式如下所示

        (21)

        由此推導(dǎo)出下列點Q的轉(zhuǎn)動方向與位置計算公式

        (22)

        當(dāng)機(jī)器人向左轉(zhuǎn),將圓心O的方向加90°,點Q坐標(biāo)求解過程中把φQ+θ′改為φQ-θ′。

        當(dāng)機(jī)器人在起始點P′1與目標(biāo)點P′2的轉(zhuǎn)彎方向均為順時針方向時,則兩點間距的長度LP′1P′2與斜率k′P′1P′2等于以兩點為圓心的圓外切線AB長度LAB與斜率k′AB,即

        (23)

        式中,離開第一段弧的角度是θ″arc1,抵達(dá)第二段弧的角度是θ″arc2。

        若機(jī)器人在起始點P′1與目標(biāo)點P′2的轉(zhuǎn)彎方向是相對的,離開時為順時針,抵達(dá)是逆時針,則對以目標(biāo)點為圓心的圓做正切圓,以降低運(yùn)算復(fù)雜度,設(shè)正切圓圓心為點P′3,因此,基于三角形P′1P′2P′3,推導(dǎo)出下列方程組

        (24)

        式中,兩目標(biāo)點間距為LP′2P′3,∠P′1P′2P′3度數(shù)是θ′P′1P′2P′3,切線AB角度是θ′AB。根據(jù)得到的各分段路徑離開與到達(dá)弧度,實現(xiàn)機(jī)器人移動路徑的分段規(guī)劃,避免發(fā)生碰撞,跌倒。

        4 機(jī)器人路徑分段規(guī)劃仿真

        4.1 機(jī)器人

        選取由驅(qū)動控制模塊、傳感器模塊、GPS(Global Positioning System,全球定位系統(tǒng))定位模塊以及軟件控制模塊組成的機(jī)器人作為實驗對象,規(guī)劃其移動路徑。機(jī)器人具體參數(shù)信息如表1所示。

        表1 實驗用機(jī)器人參數(shù)統(tǒng)計表

        開啟軟件程序,進(jìn)入仿真界面,初始化處理機(jī)器人與路徑規(guī)劃環(huán)境,將其存儲于數(shù)據(jù)庫中,利用編程軟件執(zhí)行本文分段規(guī)劃方法,待機(jī)器人抵達(dá)指定目標(biāo)點后,終止路徑規(guī)劃,退出程序。方法運(yùn)行時,各傳感器持續(xù)讀取環(huán)境信息,不停往數(shù)據(jù)庫中存儲機(jī)器人位置信息。

        4.2 機(jī)器人定位精度分析

        超聲波傳感器的采樣時間是0.1秒,分別采用文獻(xiàn)[2]、[3]、[4]方法以及本文方法,融合一定時間里多個傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息,整理得到表2。

        表2 多傳感器數(shù)據(jù)融合測量值統(tǒng)計表

        結(jié)合上表2中數(shù)據(jù)可知,本文方法經(jīng)過預(yù)測、觀測以及估計等一系列步驟,不斷更新狀態(tài)變量與對應(yīng)協(xié)方差,獲取機(jī)器人不同采樣時刻狀態(tài)與最優(yōu)位置估計,所以,對比文獻(xiàn)方法的定位準(zhǔn)確度具有顯著優(yōu)越性,誤差均值不超過1厘米,機(jī)器人移動路線與理想的預(yù)測軌跡較為趨近。因此,引入多傳感器數(shù)據(jù)融合為機(jī)器人路徑規(guī)劃奠定了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        4.3 路徑分段規(guī)劃仿真

        為簡化運(yùn)算復(fù)雜度,驗證方法有效性,將機(jī)器人車輪寬度算入整體寬度中,并分別在簡單障礙物與復(fù)雜障礙物兩種環(huán)境里展開仿真。按照所得融合數(shù)據(jù),規(guī)劃出機(jī)器人移動路徑,分段規(guī)劃的最終路徑結(jié)果如圖1所示。

        圖1 不同環(huán)境下路徑分段規(guī)劃仿真效果

        根據(jù)上圖中得到的路徑結(jié)果可以看出,機(jī)器人不論是在簡單障礙物還是更接近實際環(huán)境的復(fù)雜障礙物環(huán)境中,都規(guī)劃出了較為理想的路徑,不僅有效躲避了環(huán)境中的障礙物,而且規(guī)劃的路徑也比較合理;從機(jī)器人移動狀態(tài)而言,未出現(xiàn)任何晃動、跌倒趨勢。這是因為本文方法根據(jù)路徑軌跡曲率極值點,分段處理了各段路徑上的機(jī)器人移動速度,通過平滑處理與轉(zhuǎn)彎策略,有效實現(xiàn)了機(jī)器人移動路徑的分段規(guī)劃,防止了碰撞與跌倒的發(fā)生。

        5 結(jié)論

        基于給定的環(huán)境信息程度,一般將路徑規(guī)劃方法劃分成兩種:全局、局部。前者常用于障礙物信息已知、固定、可預(yù)見等情況下,而后者則通過傳感器信息,在未知、動態(tài)的環(huán)境中,展開路徑規(guī)劃。將進(jìn)一步提升機(jī)器人障礙物躲避與環(huán)境識別能力、實時性與靈活性作為下一個研究重點;應(yīng)嘗試引用AS-R機(jī)器人視覺系統(tǒng),增加其在三維空間中自由運(yùn)動的能力;應(yīng)在完全未知的環(huán)境中仿真規(guī)劃方法,拓展方法適用性;僅以單機(jī)器人為研究對象具有一定的局限性,需在今后的工作中,深入探索多機(jī)器人的路徑分段規(guī)劃策略;路徑規(guī)劃應(yīng)用領(lǐng)域多種多樣,應(yīng)通過分析環(huán)境信息,采取對應(yīng)的規(guī)劃方法。

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