劉 月，楊偉櫻

(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，陜西 咸陽 712000)

0 引言

機(jī)器人是一種具有人工智能的機(jī)器設(shè)備，其主要任務(wù)是在不同的場合下自主完成任務(wù)并與環(huán)境進(jìn)行交互。機(jī)器人可以通過傳感器獲取環(huán)境信息，并通過自主感知、學(xué)習(xí)和決策來實現(xiàn)自主行動[1-2]。自主避障控制是指機(jī)器人自主感知周圍環(huán)境中的障礙物，并根據(jù)障礙物的位置、形狀、大小、運(yùn)動狀態(tài)等信息，自主決策并實現(xiàn)避障運(yùn)動的過程。機(jī)器人自主避障控制的研究目的和意義在于提高機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性和智能水平，進(jìn)而拓展其應(yīng)用范圍。具體而言，機(jī)器人自主避障控制為機(jī)器人在未知或變化環(huán)境中自主避開障礙物提供了保障，使其能夠自主探索、定位和導(dǎo)航，并順利完成任務(wù)。這對于機(jī)器人在工業(yè)制造、智慧物流、安防巡邏等領(lǐng)域以及日常生活中的應(yīng)用具有重要意義。此外，機(jī)器人自主避障控制的研究還可以促進(jìn)機(jī)器人與人類的互動與合作，開發(fā)面向未來的智能機(jī)器人，具有深遠(yuǎn)的社會和經(jīng)濟(jì)價值。隨著人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷推進(jìn)，機(jī)器人在工業(yè)、服務(wù)、醫(yī)療、軍事等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。機(jī)器人需要完成各種任務(wù)，并且往往需要在復(fù)雜的環(huán)境中運(yùn)行，例如在人群中行進(jìn)、在海洋中探索、在危險區(qū)域中執(zhí)行任務(wù)等。在這種情況下，周圍環(huán)境和噪聲的干擾會影響傳感器精度，導(dǎo)致機(jī)器人無法準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境，從而與障礙物發(fā)生碰撞。因此，機(jī)器人必須具備自主避障能力，以便能夠在遇到障礙物和危險物時及時避開，避免出現(xiàn)事故和損失。

目前相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者針對機(jī)器人避障控制進(jìn)行了研究。近年來，隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷擴(kuò)大，機(jī)器人的自主避障控制越來越受到重視。雖然已經(jīng)有多種方法被提出，但是每種方法都存在一些問題。例如，馬建民等人[3]所提出的方法，通過激光測距掃描獲取機(jī)器人數(shù)據(jù)，然后建立機(jī)器人正運(yùn)動學(xué)模型，采用模糊控制算法完成機(jī)器人的自主避障控制。但是，該方法存在控制精確度不佳的問題，因為模糊控制算法中的模糊數(shù)學(xué)理論不夠精確，導(dǎo)致了控制精確度下降的問題。

另一種方法是由許文瑤等人[4]提出的，該方法通過傳感器獲取機(jī)器人位置數(shù)據(jù)信息，然后建立碰撞模型以完成機(jī)器人移動位置分析，采用速度控制方法完成機(jī)器人自主避障控制。該方法存在機(jī)器人控制效果不佳的問題，因為速度控制方法較為簡單，無法適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境變化。

還有一種方法是由潘長青等人[5]提出的，該方法通過二維掃描設(shè)備完成機(jī)器人數(shù)據(jù)采集，然后采用卡爾曼濾波器優(yōu)化離散滑膜控制系統(tǒng)，通過離散滑膜控制系統(tǒng)完成機(jī)器人的自主避障控制。但是，該方法存在控制穩(wěn)定性不佳的問題，因為離散滑膜控制系統(tǒng)容易產(chǎn)生震蕩，導(dǎo)致機(jī)器人控制不穩(wěn)定。在未來的研究中，我們需要尋找更加精確、高效、穩(wěn)定的機(jī)器人自主避障控制方法，需要進(jìn)一步探索機(jī)器人自主感知和決策的算法和模型，提高機(jī)器人對環(huán)境的感知、控制和適應(yīng)性能。只有這樣，才能真正實現(xiàn)自主避障控制的高效、穩(wěn)定、準(zhǔn)確地控制，為機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域提供更為出色的表現(xiàn)。

為了解決上述方法中存在的問題，提出高精度激光測距下的機(jī)器人自主避障控制，設(shè)計機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)并建立機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，采用激光測距技術(shù)，構(gòu)建機(jī)器人移動場地地形。通過自適應(yīng)閾值方法，完成機(jī)器人的自主避障控制。

1 機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)及運(yùn)動學(xué)模型建立

在控制機(jī)器人自主避障之前，建立機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)，和機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型。功能需求不同，機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)也不同。為此，要考慮機(jī)器人的功能需求、運(yùn)動性能和控制要求等因素，建立機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)。而機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型是描述機(jī)器人運(yùn)動規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，可以幫助了解機(jī)器人的運(yùn)動特性和運(yùn)動規(guī)律，是機(jī)器人自主避障控制的基礎(chǔ)。

機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的建立有利于機(jī)器人系統(tǒng)的拓展和擴(kuò)展，可以在保證機(jī)器人系統(tǒng)整體穩(wěn)定性的前提下，靈活加裝、更新硬件設(shè)備和升級軟件系統(tǒng)，提高機(jī)器人的功能和性能，進(jìn)一步提升機(jī)器人的應(yīng)用價值。此外，機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的建立還可以促進(jìn)機(jī)器人領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，降低機(jī)器人制造和維護(hù)的成本。機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的研究和建立是機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的重要方向，對未來機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用具有深遠(yuǎn)的影響和意義。同時，機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的建立和優(yōu)化也需要跨領(lǐng)域的合作和共同努力，如機(jī)械、電子、計算機(jī)、人工智能等領(lǐng)域的專業(yè)知識交叉融合，才能進(jìn)一步推動機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。

1.1 機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)

機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計的核心目標(biāo)是實現(xiàn)機(jī)器人系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運(yùn)行。機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計包括機(jī)器人系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)的規(guī)劃、機(jī)器人各個子系統(tǒng)的組成和交互以及各個子系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計等。機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計需要遵循一系列原則，如使機(jī)器人系統(tǒng)盡可能地簡單，以減少系統(tǒng)故障率；提高機(jī)器人的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性，以利于對機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行升級和維護(hù)；優(yōu)化機(jī)器人的運(yùn)動性能等方面，以滿足機(jī)器人任務(wù)的要求，同時提升機(jī)器人生產(chǎn)效率。

在機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計中，需要充分考慮機(jī)器人的任務(wù)和環(huán)境因素，如機(jī)器人應(yīng)用場景、工作任務(wù)、操作環(huán)境、使用需求等等。例如，機(jī)器人在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用中，需要具備自主執(zhí)行、自適應(yīng)性、智能感知等能力，才能滿足復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和任務(wù)要求。根據(jù)任務(wù)的不同，機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計方案也會有所不同，如有些機(jī)器人需要具備多軸控制器和多傳感器系統(tǒng)，而另一些機(jī)器人需要具有更高的可靠性和安全性。

在機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計中，物理結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)構(gòu)的平衡也很重要。機(jī)器人的軟件結(jié)構(gòu)包括控制系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、通信模塊等，這些模塊之間的協(xié)調(diào)和交互能夠決定機(jī)器人性能、可靠性和生產(chǎn)效率等方面。需要充分考慮軟硬件結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，確保機(jī)器人系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。

設(shè)計機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)

由圖1可知，在機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)中，機(jī)器人通過傳感器獲取外部環(huán)境信息，并將信息傳輸至傳感信息處理模塊進(jìn)行處理。根據(jù)處理后的傳感信息，利用各類控制器控制機(jī)器人的運(yùn)動和操作。行進(jìn)方向控制器能夠控制機(jī)器人前進(jìn)方向和速度，使機(jī)器人按照指定路徑行進(jìn)；跟隨邊緣控制器是控制機(jī)器人沿著邊緣行進(jìn)；避障控制器通常使用傳感信息和算法，控制機(jī)器人繞過障礙物行進(jìn)；行為控制器能夠根據(jù)機(jī)器人的任務(wù)需求以及環(huán)境變化，調(diào)整機(jī)器人的行為和動作。由此獲得行為綜合信息，依據(jù)自身狀態(tài)和知識庫實現(xiàn)行為輸出。

機(jī)器人行進(jìn)目標(biāo)行為輸出vγ公式表達(dá)如下：

(1)

其中：l表示常數(shù)，(x，y)表示機(jī)器人坐標(biāo)，(xh，yh)表示機(jī)器人目標(biāo)坐標(biāo)[6-8]。

行為輸出模塊B公式表達(dá)如下：

B=vγg(o，l，d，p)

(2)

其中：g表示輸出系數(shù)，o表示傳感器信息輸出，l表示知識庫輸出，d表示機(jī)器人自身狀態(tài)輸出，p表示子行為輸出。

1.2 機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型結(jié)構(gòu)

(3)

其中：i表示機(jī)器人線速度。

滿足機(jī)器人純滾動條件公式如下：

(4)

滿足機(jī)器人無滑動條件公式如下：

(5)

基于此，完成機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)的構(gòu)建和運(yùn)動學(xué)模型建立。

2 機(jī)器人移動場地地形建模

建立機(jī)器人的動力學(xué)模型是機(jī)器人移動控制的重要基礎(chǔ)，通過對機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)特性進(jìn)行建模，可以為機(jī)器人的控制與規(guī)劃提供更加精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型和理論支持。同時，在機(jī)器人的移動場地中進(jìn)行地形建模也是機(jī)器人系統(tǒng)不可或缺的一環(huán)，地形信息可以為機(jī)器人的路徑規(guī)劃及決策提供更加準(zhǔn)確的基礎(chǔ)，以及支撐機(jī)器人的自主避障控制。

針對機(jī)器人在移動控制過程中需要依賴高精度的激光測距方法[9-10]獲取場地地形信息的問題，通過對激光傳感器獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，實現(xiàn)地形建模的目標(biāo)。通過對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理，可以將場地地形分為障礙地形和平坦地形兩種類型的地形，從而為機(jī)器人的路徑規(guī)劃和決策提供更加精準(zhǔn)的基礎(chǔ)。對于障礙地形，建立障礙地形模型，實現(xiàn)機(jī)器人在自主移動時能夠識別、分析和避讓障礙物的控制和決策；對于平坦地形，則可以快速地規(guī)劃合適的路徑，實現(xiàn)機(jī)器人的高效自主移動。

在機(jī)器人的自主避障控制中，需要充分考慮機(jī)器人的實際運(yùn)動控制能力和場地地形信息?？梢酝ㄟ^采用機(jī)器人感知狀況、障礙物位置信息和運(yùn)動控制策略相結(jié)合的方法，實現(xiàn)機(jī)器人的自主避障控制?？紤]到機(jī)器人實際應(yīng)用場景較為復(fù)雜，應(yīng)能夠適應(yīng)不同場地地形和避障情況的需求，因此自主避障控制系統(tǒng)應(yīng)從多個方面進(jìn)行設(shè)計和優(yōu)化，以實現(xiàn)機(jī)器人的高效自主移動和避障能力。建立機(jī)體坐標(biāo)系OB、大地坐標(biāo)系OD、腿部坐標(biāo)系OT和傳感器坐標(biāo)系OC四個坐標(biāo)軸。以大地坐標(biāo)系為參照點(diǎn)，腿部坐標(biāo)系用TP(TPx，TPy，TPz)表示，傳感器坐標(biāo)系用CP(CPx，CPy，CPz)表示，機(jī)體坐標(biāo)系用BP(BPx，BPy，BPz)表示。

用P表示平均高度值，轉(zhuǎn)換激光測距傳感器信息至基于機(jī)體質(zhì)心的地形坐標(biāo)BP公式[11-12]表達(dá)如下：

BP=YBDYCDP

(6)

用BT∨P表示障礙物的傳感器坐標(biāo)位置，獲取大地坐標(biāo)的高度測量值p公式如下：

(7)

用KC為傳感器測量雅可比矩陣，保持兩坐標(biāo)系橫縱坐標(biāo)不發(fā)生變化，得到高度測量標(biāo)準(zhǔn)差σ2公式表達(dá)如下：

(8)

其中：∑C為協(xié)方差矩陣，Kq為經(jīng)旋轉(zhuǎn)的傳感器坐標(biāo)雅可比矩陣，∑P，q為經(jīng)旋轉(zhuǎn)的傳感器坐標(biāo)協(xié)方差矩陣。

通過卡爾曼濾波對地形高程圖實行更新，以使數(shù)據(jù)融合。用Jl表示單位矩陣，卡爾曼濾波更新公式Ll表達(dá)如下：

(9)

其中：Pl為協(xié)方差矩陣，Tl為狀態(tài)變量。

(10)

協(xié)方差矩陣Pl公式表達(dá)如下：

(11)

其中：O為隨機(jī)變量。

(12)

其中：h表示障礙物高度。

基于此，完成地形模型的構(gòu)建。

3 機(jī)器人自主避障控制

根據(jù)建立的地形模型，基于自適應(yīng)閾值方法[15-16]完成機(jī)器人的自主避障控制。自適應(yīng)閾值方法是一種圖像處理技術(shù)，用于圖像二值化。在一些情況下，使用固定的閾值二值化方法可能無法很好地分離目標(biāo)物體和背景，為此，采用自適應(yīng)閾值方法，根據(jù)圖像的局部特征，為每個動態(tài)計算一個適當(dāng)?shù)拈撝怠?/p>

(13)

進(jìn)一步推導(dǎo)出扇形平分線方向與機(jī)器人坐標(biāo)系的夾角?k公式表達(dá)如下：

(14)

判斷該區(qū)域是否為可行扇區(qū)的準(zhǔn)則是四維向量Dk是否滿足弦長條件和矩形條件。若滿足，則是。

弦長條件：當(dāng)弦長大于預(yù)先確定常數(shù)ZT時，滿足公式如下：

ZT=?kμZF

(15)

其中：μZ表示放大系數(shù)，F(xiàn)表示機(jī)器人外接圓直徑。

矩形條件掃描點(diǎn)寬滿足公式如下：

F′=ZTμFF

(16)

其中：μF表示放大系數(shù)。用Zo表示點(diǎn)到矩形四條邊的距離，其在某個矩形范圍內(nèi)的必要條件公式表達(dá)如下：

(17)

其中：H表示矩形寬度，W表示矩形長度。

接近可行目標(biāo)方向的閾值中，可行通道發(fā)現(xiàn)情況與閾值成正比，閾值越大，越易發(fā)現(xiàn)。用T表示閾值，v表示速度，最小閾值Tmin公式表達(dá)如下：

(18)

其中：a表示加速度。

根據(jù)式(13)求取其可行方向，設(shè)其獲得了N個可行方向，即{(?o，To，Zo)|o=1，2，...，N}。

用?target表示相對于機(jī)器人方向的目標(biāo)點(diǎn)，機(jī)器人的參考駕駛方向公式表達(dá)如下：

|?o-?target|Tmin≤ε

(19)

其中：ε表示常數(shù)。該方法為最大閾值的可行方向。

為了提升機(jī)器人自主避障控制效果，需要對機(jī)器人的角速度和線速度進(jìn)行調(diào)節(jié)和控制。為此，計算角速率控制率和線速度控制率。在機(jī)器人運(yùn)動過程中，角速度控制律可以控制機(jī)器人的旋轉(zhuǎn)速度，從而實現(xiàn)機(jī)器人的轉(zhuǎn)彎和旋轉(zhuǎn)等動作。角速度控制律ξ公式表達(dá)如下：

ξ=lξ?v

(20)

其中：lξ表示控制率系數(shù)，?v表示機(jī)器人移動角度。

在機(jī)器人運(yùn)動過程中，線速度控制律可以控制機(jī)器人的行進(jìn)速度，實現(xiàn)機(jī)器人的直線運(yùn)動和加速減速等動作。用e表示權(quán)重因子，線速度控制律v公式表達(dá)如下：

(21)

其中：vmax為最大速度，Tmax為最大閾值，vmin為最小速度，xm為移動距離，Td為常數(shù)。

根據(jù)角速度控制率，機(jī)器人需要不斷地調(diào)整速度和方向，以適應(yīng)周圍環(huán)境的變化。機(jī)器人應(yīng)保持最大速率前進(jìn)，以最小速度躲避障礙物，并根據(jù)障礙物位置和大小等信息，計算出一條安全的繞過障礙物的行進(jìn)路線。同時，當(dāng)機(jī)器人行進(jìn)方向與參考駕駛方向偏差較大時，機(jī)器人同樣需要減速以糾正方向，避免與障礙物發(fā)生碰撞。從而提升了機(jī)器人自主避障控制效果。

基于此，完成機(jī)器人自主避障控制?？刂七^程的代碼如下：

// 使用激光測距儀逆時針掃描,在180°區(qū)間內(nèi)平均分成72個區(qū)間

int num_intervals = 72;

double scan_radius = 10.0; // 掃描半徑

double interval_width = 180.0 / num_intervals;

// 存儲每個區(qū)間內(nèi)距物最小距離值

double min_distances[num_intervals];

for (int i = 0; i

// 獲取當(dāng)前區(qū)間的起始角度和結(jié)束角度

double start_angle = i * interval_width;

double end_angle = start_angle + interval_width;

// 掃描當(dāng)前區(qū)間內(nèi)的距離信息

double min_dist = scan_radius; // 初始化為掃描半徑

for (double angle = start_angle; angle

// 通過激光測距儀獲取當(dāng)前角度下的距離值

double dist = get_laser_distance_at_angle(angle);

if (dist

min_dist = dist;

}

}

// 將當(dāng)前區(qū)間內(nèi)的最小距離值存儲到數(shù)組中

min_distances[i] = min_dist;

}

// 找出區(qū)間內(nèi)最小距離值大于掃描半徑的準(zhǔn)可行扇形區(qū)間

double threshold = 1.5; // 給定閾值

int first_candidate = -1; // 第一個準(zhǔn)可行扇區(qū)候選區(qū)間編號

int last_candidate = -1; // 最后一個準(zhǔn)可行扇區(qū)候選區(qū)間編號

for (int i = 0; i

if (min_distances[i] >scan_radius) {

if (first_candidate -1) {

first_candidate = i;

}

last_candidate = i;

}

}

// 計算準(zhǔn)可行扇形區(qū)間的扇形平分線方向與機(jī)器人坐標(biāo)系的夾角

double angle_between_midline_and_robot = ((double)first_candidate + (double)last_candidate) / 2.0 * interval_width + interval_width / 2.0;

// 用四維向量表示該準(zhǔn)可行扇形區(qū)間

double theta_min = 17.0;

double theta_max = 18.0;

Eigen::Vector4d feasible_sector(theta_min, theta_max, scan_radius, angle_between_midline_and_robot);

// 判斷是否為可行扇區(qū)

double amplification_factor = 1.5;

double robot_diameter = 0.5;

double chord_length = 2.0 * scan_radius * sin((theta_max - theta_min) / 2.0);

double rect_height = robot_diameter * amplification_factor;

bool is_feasible = (chord_length <= rect_height &&chord_length <= robot_diameter * sqrt(2.0));

// 根據(jù)四維向量求取可行方向

double speed = 0.2;

double acceleration = 0.1;

double target_point_relative_to_robot = ((theta_min + theta_max) / 2.0 - 18.0) / (18.0 - 17.0);

double reference_driving_direction = speed * feasible_sector(2) * target_point_relative_to_robot / (feasible_sector(1) - feasible_sector(0));

// 最小控制閾值表達(dá)式

double min_threshold = speed * speed / (2.0 * acceleration);

4 實驗與分析

為了驗證高精度激光測距下的機(jī)器人自主避障控制方法的有效性，對其完成如下測試。

實驗環(huán)境：

1)室內(nèi)場景，例如一個家庭居室或是辦公室等，設(shè)定一個起點(diǎn)和終點(diǎn)，并在場景中設(shè)置一些障礙物。

2)使用激光雷達(dá)、攝像頭、編碼器等傳感器設(shè)備，對機(jī)器人周圍環(huán)境進(jìn)行實時檢測和定位。

3)控制系統(tǒng)使用ROS(機(jī)器人操作系統(tǒng))進(jìn)行開發(fā)和實現(xiàn)。

實驗參數(shù)：

1)機(jī)器人速度設(shè)置：0.3 m/s。

2)避障距離閾值：0.5 m。

3)障礙物距離感知閾值：1.5 m。

4)轉(zhuǎn)向角度閾值：25°。

5)距離障礙物時的機(jī)器人轉(zhuǎn)向半徑：1.0 m。

6)隨機(jī)生成障礙物的數(shù)量：3～5個。

7)隨機(jī)生成障礙物的形狀：平面上的任意形狀。

在Intel Corel i7-12700KF CPU、32 GB RAM、2.11 GHz配置的計算機(jī)上使用VC++6.0實行實驗研究，建立場地障礙物分布如圖2所示。

圖2 場地障礙物分布

在場地障礙物分布中，場地大小設(shè)置為300 m×350 m，在場地內(nèi)隨機(jī)放置10個障礙物，且障礙物之間不相交，采用所提方法、文獻(xiàn)[3-5]方法進(jìn)行機(jī)器人自主避障控制實驗。

4.1 機(jī)器人自主避障控制效果

以機(jī)器人的運(yùn)動軌跡作為實驗指標(biāo)，觀察機(jī)器人運(yùn)動軌跡與障礙物的位置，機(jī)器人在運(yùn)動過程中能夠有效地避開障礙物，說明該方法的機(jī)器人自主避障控制效果更好。采用所提方法、文獻(xiàn)[3-5]方法完成高精度激光測距下的機(jī)器人自主避障控制，其中白色圓形表示機(jī)器人的運(yùn)動軌跡。障礙場地內(nèi)的4種方法機(jī)器人運(yùn)動軌跡如圖3所示。

圖3 障礙場地內(nèi)的4種方法機(jī)器人運(yùn)動軌跡

分析圖3可知，文獻(xiàn)[3-5]方法在不同位置均出現(xiàn)了觸碰障礙物的情況，該3種方法皆無法及時躲避障礙物，而所提方法的機(jī)器人運(yùn)動軌跡能夠精準(zhǔn)地避開障礙物。由此可以得出，所提方法的機(jī)器人自主避障控制效果更好。主要是因為所提方法通過計算角速度控制率和線速度控制率，控制機(jī)器人的轉(zhuǎn)動速度和行進(jìn)速度，從而提升了機(jī)器人自主避障控制效果。

4.2 機(jī)器人自主避障控制精度

以機(jī)器人障礙物測試位置與實際位置的誤差作為實驗指標(biāo)，誤差越小，該方法的機(jī)器人自主避障控制精度越高。為此，采用所提方法、文獻(xiàn)[3-5]方法完成高精度激光測距下的機(jī)器人自主避障控制，4種方法的障礙物位置測試值與實際障礙物位置值誤差結(jié)果如表1所示。

表1 障礙物測試位置與實際位置值對比

觀察表1數(shù)據(jù)，對比不同方法的障礙物實際位置和測試位置發(fā)現(xiàn)，文獻(xiàn)[3]方法的障礙物測試位置與實際位置的最大誤差為1.3 cm，文獻(xiàn)[4]方法的最大誤差為2 cm，文獻(xiàn)[5]方法的最大誤差為4.9 cm，而所提方法的障礙物測試位置與實際位置的最大誤差僅為0.4 cm。說明所提方法的機(jī)器人自主避障精度更高。

通過實驗結(jié)果可以看出，采用所提方法進(jìn)行機(jī)器人自主避障控制還具有以下優(yōu)勢：首先，所提方法中采用的激光雷達(dá)能夠高精度地獲取障礙物位置信息，保證了機(jī)器人在避障過程中能夠準(zhǔn)確判斷障礙物位置和形狀，從而更好地規(guī)劃和執(zhí)行避障路徑。其次，所提方法中采用的控制算法具有高效性和實時性，能夠在復(fù)雜的環(huán)境中快速響應(yīng)機(jī)器人與障礙物之間的變化關(guān)系，避免了機(jī)器人在避障過程中出現(xiàn)卡頓或誤判等問題。最后，所提方法在控制穩(wěn)定性方面也具有相對優(yōu)勢，能夠自動調(diào)節(jié)控制參數(shù)，避免了控制過程中的不穩(wěn)定性和震蕩現(xiàn)象，從而確保了機(jī)器人在自主避障過程中的穩(wěn)定性和安全性。因此，所提方法在實際機(jī)器人自主避障控制應(yīng)用中具有很高的可靠性和實用性。

此外，由于控制系統(tǒng)采用ROS進(jìn)行設(shè)計和實現(xiàn)，機(jī)器人各個模塊之間的通信更加有效，使得機(jī)器人能夠更好地適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)需求。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠在復(fù)雜的室內(nèi)場景中，使機(jī)器人完成自主避障和路徑規(guī)劃任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。此外，該方法的可擴(kuò)展性和可重復(fù)性也具有非常好的優(yōu)勢，可以為進(jìn)一步研究和應(yīng)用機(jī)器人避障技術(shù)提供理論基礎(chǔ)和實驗范例?？傊?，該研究的結(jié)果對于人們更好地理解機(jī)器人避障過程及其相關(guān)技術(shù)方面的創(chuàng)新應(yīng)用具有重要的參考價值。

5 結(jié)束語

機(jī)器人的自主避障控制一直是人工智能領(lǐng)域研究的一個關(guān)鍵問題。自主避障控制需要機(jī)器人自主感知周圍環(huán)境并作出決策，進(jìn)而避免障礙物，從而實現(xiàn)高效自主移動。尤其在工業(yè)自動化、無人物流、智慧城市等領(lǐng)域，機(jī)器人的自主避障控制被廣泛應(yīng)用。

針對機(jī)器人自主避障控制的研究，為了確保機(jī)器人自主避障控制的效果，提高避障控制的精確度，研究者們提出了一種基于高精度激光測距的機(jī)器人自主避障控制方案。本方案主要依賴機(jī)器人動力學(xué)模型和地形構(gòu)建技術(shù)，以及自適應(yīng)閾值方法，實現(xiàn)機(jī)器人的自主避障控制。

在這種機(jī)器人自主避障控制方案中，首先需要建立機(jī)器人動力學(xué)模型。通過對機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)特性進(jìn)行建模，能夠提供更加準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型和理論支持，為機(jī)器人的控制與規(guī)劃提供基礎(chǔ)。然后，根據(jù)高精度激光測距技術(shù)，完成機(jī)器人移動場地地形的構(gòu)建，將場地地形分為障礙地形和平坦地形兩種類型的地形，以為機(jī)器人的路徑規(guī)劃和決策提供更加準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。

通過自適應(yīng)閾值方法，完成機(jī)器人的自主避障控制。自適應(yīng)閾值方法是一種實時調(diào)整避障閾值的方法，它基于機(jī)器人周圍環(huán)境的變化，實時調(diào)整避障閾值，從而保證機(jī)器人始終處于安全狀態(tài)并具有高效自主移動。

實驗結(jié)果表明，所提出的機(jī)器人自主避障控制方案確保了機(jī)器人的自主避障控制效果，同時也提高了機(jī)器人的避障控制精度，降低了誤差，具有重要的現(xiàn)實應(yīng)用意義。可以預(yù)見，隨著機(jī)器人自主避障控制技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用將更加廣泛，將為人們的生產(chǎn)和生活帶來更多便利，產(chǎn)生更多的應(yīng)用價值。