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        移動機(jī)器人在復(fù)雜場景下的高效避障控制研究

        2024-10-17 00:00:00謝宇明肖慧慧向云南
        專用汽車 2024年10期

        摘要:環(huán)衛(wèi)機(jī)器人在城市清潔中逐漸展現(xiàn)其高效、智能化的優(yōu)勢。為了提高環(huán)衛(wèi)機(jī)器人編隊(duì)作業(yè)的靈活性和安全性,提出了一種改進(jìn)的領(lǐng)航跟隨算法,并結(jié)合智能避障策略,提升機(jī)器人編隊(duì)在復(fù)雜城市環(huán)境中的協(xié)同作業(yè)效率。通過對領(lǐng)航跟隨算法進(jìn)行改進(jìn),并引入避障機(jī)制,結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的領(lǐng)航跟隨算法能確保機(jī)器人編隊(duì)避障,同時能保持編隊(duì)的穩(wěn)定性,適用于復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的環(huán)衛(wèi)機(jī)器人作業(yè)。

        關(guān)鍵詞:環(huán)衛(wèi)機(jī)器人;領(lǐng)航跟隨算法;避障策略;編隊(duì)控制

        中圖分類號:U461 收稿日期:2024-07-10

        DOI:1019999/jcnki1004-0226202410012

        1 前言

        隨著城市規(guī)模的擴(kuò)展,城市清潔任務(wù)日益復(fù)雜。傳統(tǒng)的人力清掃方式逐漸被高效的自動化環(huán)衛(wèi)機(jī)器人所取代。環(huán)衛(wèi)機(jī)器人不僅可以自主完成大規(guī)模的清掃任務(wù),還能夠在復(fù)雜的城市環(huán)境中避開障礙物、與其他機(jī)器人協(xié)同作業(yè)。然而,在多機(jī)器人編隊(duì)(圖1)作業(yè)中,如何同時實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃、障礙物避讓和隊(duì)形保持成為一個重要的研究課題[1]。

        領(lǐng)航跟隨算法是一種經(jīng)典的編隊(duì)控制方法,通過設(shè)定一個或多個領(lǐng)航機(jī)器人,帶領(lǐng)跟隨者完成編隊(duì)任務(wù)[2-3],如圖2所示。然而,傳統(tǒng)領(lǐng)航跟隨算法的局限性在于,當(dāng)環(huán)境中存在復(fù)雜的動態(tài)障礙物時,跟隨者容易因路徑固定而陷入困境。為了解決這一問題,本文提出了一種改進(jìn)的領(lǐng)航跟隨算法,結(jié)合智能避障策略,提升編隊(duì)在復(fù)雜環(huán)境中的靈活性和安全性。

        2 環(huán)衛(wèi)機(jī)器人及作業(yè)場景描述

        2.1 環(huán)衛(wèi)機(jī)器人的基本概述

        環(huán)衛(wèi)機(jī)器人包含掃地機(jī)器人、清洗機(jī)器人等產(chǎn)品(圖3),是移動機(jī)器人的一個典型場景應(yīng)用。在國際低碳戰(zhàn)略和我國環(huán)保理念的推動及人口老齡化沖擊等危機(jī)影響下,環(huán)衛(wèi)機(jī)器人在各地得到廣泛使用。環(huán)衛(wèi)機(jī)器人的集群作業(yè)能大大提高環(huán)衛(wèi)作業(yè)效率。不少城市開始采用環(huán)衛(wèi)機(jī)器人集群作業(yè),來提高環(huán)衛(wèi)作業(yè)效率及降低產(chǎn)品使用運(yùn)營成本。長沙橘子洲景區(qū)不僅實(shí)現(xiàn)了景區(qū)清潔從傳統(tǒng)人工向機(jī)械化、無人化的升級,在疫情期間環(huán)衛(wèi)機(jī)器人還很大程度上替代人工完成了景區(qū)的主要保潔工作。深圳市隨著首批5G+環(huán)衛(wèi)機(jī)器人集群編隊(duì)在福田正式上崗,大大提高了環(huán)衛(wèi)作業(yè)效率。

        這些機(jī)器人通常在復(fù)雜的城市環(huán)境中工作,需要具備高效的路徑規(guī)劃和避障能力。特別是在多機(jī)器人編隊(duì)作業(yè)中,編隊(duì)的避障控制和隊(duì)形保持是確保工作效率和安全性的關(guān)鍵。

        2.2 環(huán)衛(wèi)作業(yè)場景描述

        環(huán)衛(wèi)機(jī)器人通常工作在以下幾種典型作業(yè)場景中:

        a.城市主干道清掃:主干道面積大、車流量和人流密集,環(huán)衛(wèi)機(jī)器人需要通過編隊(duì)方式覆蓋道路清掃,并能夠避開行駛中的車輛。

        b.公園和廣場維護(hù):公園、廣場等區(qū)域的環(huán)境較為復(fù)雜,包含樹木、垃圾桶、長椅等固定障礙物,環(huán)衛(wèi)機(jī)器人需要靈活調(diào)整編隊(duì)隊(duì)形,避開這些障礙物進(jìn)行全面清掃。

        c.背街小巷清潔:背街小巷路面狹窄,機(jī)器人需要緊湊排列以完成清掃作業(yè),避免相互干擾和碰撞。

        這些場景下,機(jī)器人不僅要實(shí)現(xiàn)高效的清掃作業(yè),還必須面對動態(tài)或靜態(tài)障礙物的影響。為了保證編隊(duì)的有效性和安全性,本文提出了一種結(jié)合避障策略的改進(jìn)領(lǐng)航跟隨算法。

        3 改進(jìn)的領(lǐng)航跟隨算法

        3.1 傳統(tǒng)領(lǐng)航跟隨算法的基本原理

        傳統(tǒng)的領(lǐng)航跟隨算法通過設(shè)定一個領(lǐng)航機(jī)器人(Leader),其余機(jī)器人(Follower)通過感知領(lǐng)航者的位置和速度進(jìn)行跟隨[4]。每個跟隨者根據(jù)與領(lǐng)航者之間的相對位置調(diào)整自身的運(yùn)動狀態(tài),從而實(shí)現(xiàn)整體的隊(duì)形保持。

        跟隨者的運(yùn)動控制通常采用以下公式:

        [vf=vl+kp(pl-pf)] (1)

        [wf=wl+kd(θl-θf)] (2)

        式中,[vf]為跟隨者的線速度;[vl]為領(lǐng)航者的線速度;[pl]和[pf]分別為領(lǐng)航者和跟隨者的位置;[kp]為位置調(diào)整的比例系數(shù);[wf]為跟隨者的角速度;[wl]為領(lǐng)航者的角速度;[θl]和[θf]分別為領(lǐng)航者和跟隨者的朝向角;[kd]為角度調(diào)整的比例系數(shù)。

        雖然傳統(tǒng)領(lǐng)航跟隨算法能夠有效保持編隊(duì)結(jié)構(gòu),但它在復(fù)雜環(huán)境中的避障能力較弱,尤其當(dāng)領(lǐng)航者沒有感知到障礙物時,跟隨者容易受到限制,導(dǎo)致編隊(duì)散亂或碰撞[5-6]。因此,有必要對該算法進(jìn)行改進(jìn),增加智能避障策略。

        3.2 智能避障策略的引入

        為提升領(lǐng)航跟隨算法的適應(yīng)性,本文引入了一種基于局部傳感器的智能避障策略。每個跟隨者不僅跟隨領(lǐng)航者的軌跡,還可以通過自身的傳感器獨(dú)立感知周圍的障礙物,并實(shí)時調(diào)整路徑。

        避障策略采用以下機(jī)制:

        a.局部避障傳感器:每個跟隨者配備激光雷達(dá)、超聲波傳感器或紅外傳感器,用于檢測周圍的障礙物。當(dāng)障礙物進(jìn)入預(yù)設(shè)的感知范圍內(nèi)時,跟隨者會計(jì)算一條避障路徑,并臨時偏離領(lǐng)航者的軌跡,繞過障礙物后再回到編隊(duì)中。

        b.避障路徑規(guī)劃:基于智能算法,機(jī)器人能夠在檢測到障礙物后快速規(guī)劃出避障路徑,確保安全通過。

        c.跟隨與避障結(jié)合:當(dāng)避障路徑計(jì)算完畢后,跟隨者繼續(xù)參考領(lǐng)航者的軌跡進(jìn)行編隊(duì)跟隨,從而保證整體編隊(duì)的穩(wěn)定性。

        4 改進(jìn)領(lǐng)航跟隨算法在環(huán)衛(wèi)作業(yè)中的應(yīng)用

        為了適應(yīng)不同的作業(yè)環(huán)境,本文對改進(jìn)后的領(lǐng)航跟隨算法進(jìn)行了多種應(yīng)用場景的模擬,確保機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的高效作業(yè)。

        4.1 城市主干道清掃

        在城市主干道清掃場景中,障礙物主要是動態(tài)的車輛和行人。領(lǐng)航者負(fù)責(zé)全局路徑規(guī)劃,帶領(lǐng)跟隨者進(jìn)行清掃作業(yè)。改進(jìn)的領(lǐng)航跟隨算法使得每個跟隨者能夠在保持隊(duì)形的同時獨(dú)立進(jìn)行局部避障,確保在車流或行人密集的情況下,編隊(duì)依然能夠穩(wěn)定作業(yè)。

        4.2 公園和廣場維護(hù)

        公園和廣場的環(huán)境較為復(fù)雜,包含樹木、長椅等固定障礙物。改進(jìn)的領(lǐng)航跟隨算法通過讓每個跟隨者實(shí)時感知周圍的障礙物,并通過局部路徑調(diào)整繞過障礙物,有效提高了編隊(duì)的整體靈活性和覆蓋效率。

        4.3 背街小巷清掃

        在背街小巷等狹窄路面,空間有限且障礙物密集。領(lǐng)航者帶領(lǐng)編隊(duì)穿越狹窄區(qū)域時,跟隨者需要獨(dú)立調(diào)整自身位置,以避免與墻體或其他障礙物發(fā)生碰撞。通過智能避障策略,機(jī)器人能夠在不破壞編隊(duì)的情況下靈活通過狹窄空間。

        5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

        為了驗(yàn)證改進(jìn)領(lǐng)航跟隨算法的有效性,本文采用MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),模擬環(huán)衛(wèi)機(jī)器人在不同場景下的編隊(duì)作業(yè),測試了不同編隊(duì)形式下的避障性能和隊(duì)形保持能力。

        5.1 實(shí)驗(yàn)場景設(shè)計(jì)

        實(shí)驗(yàn)在一個30 m×30 m的平面中進(jìn)行,障礙物隨機(jī)分布,目標(biāo)點(diǎn)設(shè)定在場景的固定位置。機(jī)器人數(shù)量設(shè)定為3個,其中1個為領(lǐng)航者,2個為跟隨者。實(shí)驗(yàn)場景涵蓋了城市主干道、公園廣場和狹窄街區(qū)等典型環(huán)衛(wèi)作業(yè)場景。通過仿真,分析機(jī)器人在不同環(huán)境下的編隊(duì)避障能力和隊(duì)形保持效果。

        5.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        5.2.1 三角形編隊(duì)仿真

        三角形編隊(duì)適合于需要高效避障的環(huán)境,如公園步道或居民區(qū)。機(jī)器人緊密排列在領(lǐng)航者后方,形成一個緊湊的隊(duì)形。圖4為三角型編隊(duì)仿真圖。

        三角形編隊(duì)在避障過程中表現(xiàn)良好,隊(duì)形保持較為穩(wěn)定,適合在障礙物較多的環(huán)境中使用。智能避障策略使得跟隨者能夠繞開障礙物后迅速返回隊(duì)形,避免因局部障礙導(dǎo)致隊(duì)形的破壞。

        5.2.2 直線型編隊(duì)仿真

        在一字型編隊(duì)中,機(jī)器人排成一條直線,領(lǐng)航者位于最前方,跟隨者依次跟隨。在這種編隊(duì)形式下,適合用于城市主干道及背街小巷等路面的清掃任務(wù)。圖5為直線型編隊(duì)仿真圖。

        直線型編隊(duì)在較為寬敞的環(huán)境中能夠有效保持隊(duì)形,但當(dāng)遇到多個動態(tài)障礙物時,跟隨者通過獨(dú)立避障策略臨時偏離隊(duì)形繞開障礙物,再返回到預(yù)定路徑中。整個編隊(duì)在避障過程中保持了較高的穩(wěn)定性。

        6 結(jié)語

        本文通過研究基于領(lǐng)航跟隨算法的環(huán)衛(wèi)機(jī)器人編隊(duì)控制方法,結(jié)合實(shí)際城市環(huán)境中的作業(yè)需求,提出了一種適用于城市清掃任務(wù)的編隊(duì)控制策略。通過仿真實(shí)驗(yàn)可以看出,改進(jìn)后的領(lǐng)航跟隨算法不僅提升了編隊(duì)的穩(wěn)定性,還在避障時減少了編隊(duì)結(jié)構(gòu)的破壞,使得環(huán)衛(wèi)機(jī)器人能夠在多變的城市環(huán)境中靈活工作,適應(yīng)不同的作業(yè)場景需求。未來,隨著智能算法和傳感器技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,環(huán)衛(wèi)機(jī)器人將能夠在更加復(fù)雜的城市環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、安全的自主作業(yè),并為城市環(huán)境管理提供更加智能的解決方案。

        參考文獻(xiàn):

        [1]王耀南,江一鳴,姜嬌,等機(jī)器人感知與控制關(guān)鍵技術(shù)及其智能制造應(yīng)用[J]自動化學(xué)報,2023(3):494-517.

        [2]熊勇剛,付茂林,李波,等基于領(lǐng)航-跟隨法的多機(jī)器人編隊(duì)控制[J]機(jī)電工程技術(shù),2024,53(3):136-141.

        [3]吳桐基于Leader-Follower的多機(jī)器人協(xié)同控制技術(shù)研究[D]北京:北京化工大學(xué),2022.

        [4]Chen Shijie,Dai Jiahao,Yi Jingwen,et al.An optimal design of the leader-following formation control for discrete multiagent systems[J].IFAC Papers On Line,2022,55(3):201-206.

        [5]孫云鳳動態(tài)環(huán)境下移動機(jī)器人路徑規(guī)劃方法研究[D]濟(jì)南:齊魯工業(yè)大學(xué),2024.

        [6]吳萬強(qiáng)集群移動機(jī)器人中的避障算法研究[D]沈陽:沈陽大學(xué),2022.

        作者簡介:

        謝宇明,男,1988年生,高級工程師,研究方向?yàn)闄C(jī)器人開發(fā)及控制。

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