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[導(dǎo)讀] 一、項(xiàng)目介紹 1、項(xiàng)目來源: 當(dāng)移動機(jī)器人處在一個(gè)簡單或復(fù)雜、靜態(tài)或動態(tài)、已知或未知的環(huán)境中時(shí),機(jī)器人的首要任務(wù)是感知環(huán)境,避開障礙物,然后以最小或較小的消耗(時(shí)間、空間或者能量

一、項(xiàng)目介紹

1、項(xiàng)目來源:

當(dāng)移動機(jī)器人處在一個(gè)簡單或復(fù)雜、靜態(tài)或動態(tài)、已知或未知的環(huán)境中時(shí),機(jī)器人的首要任務(wù)是感知環(huán)境,避開障礙物,然后以最小或較小的消耗(時(shí)間、空間或者能量)完成自己的任務(wù),這個(gè)過程的基礎(chǔ)所在就是路徑規(guī)劃。所謂路徑規(guī)劃是指按照一定的性能指標(biāo),機(jī)器人如何從所處的環(huán)境中搜索到一條從初始位置開始的實(shí)現(xiàn)其自身目的最優(yōu)或次優(yōu)路徑。路徑規(guī)劃是機(jī)器人研究中的重要領(lǐng)域,通常路徑規(guī)劃包括兩個(gè)層面的意思:一個(gè)是關(guān)節(jié)機(jī)器人空間的路徑規(guī)劃;另外一個(gè)是移動機(jī)器人路徑規(guī)劃。前者具有較多的自由度,現(xiàn)在較多的應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人中;而后者在近十年來的發(fā)展極為迅猛,其研究內(nèi)容也更為廣闊。我們選取后者作為研究內(nèi)容。

實(shí)際上,移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃方法是基于不同的環(huán)境和具體的移動機(jī)器人控制體系結(jié)構(gòu)的,在差異較大的環(huán)境中對于性能不同的移動機(jī)器人來說,不同的路徑規(guī)劃方法各有自己的優(yōu)勢與劣勢。目前還沒有一種規(guī)劃方法適合各種環(huán)境任何系統(tǒng),并且有時(shí)候選擇不同的規(guī)劃方法結(jié)合雙方的優(yōu)點(diǎn)可以取得更好的規(guī)劃效果。

二、項(xiàng)目計(jì)劃實(shí)施內(nèi)容

分析一般路徑規(guī)劃算法,了解設(shè)計(jì)需求;

對傳統(tǒng)和智能機(jī)器人路徑規(guī)劃算法歸納整合,并給出相應(yīng)的程序;

通過環(huán)境建模方法,提出機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)平臺設(shè)計(jì)方法,解決環(huán)境、機(jī)器人、障礙物、路徑等采集與表示問題;

建立算法接口,用以將環(huán)境信息及路徑規(guī)劃算法進(jìn)行輸入輸出;

實(shí)現(xiàn)機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真平臺的設(shè)計(jì);

通過制作智能車(AGV)實(shí)物,通過導(dǎo)航線(特殊的路徑規(guī)劃),完成路徑導(dǎo)航算法的測試。

三、預(yù)期成果及現(xiàn)階段已取得的研究成果

1、預(yù)期研究成果:

對移動機(jī)器人路徑規(guī)劃算法進(jìn)行研究和分析,為移動機(jī)器人系統(tǒng)開發(fā)提供基礎(chǔ);

改進(jìn)或?qū)崿F(xiàn)部分路徑規(guī)劃算法,并利用Matlab或MSRS等軟件仿真;

設(shè)計(jì)并制作智能小車(AGV),設(shè)計(jì)導(dǎo)航線算法,進(jìn)行實(shí)物驗(yàn)證,從而驗(yàn)證算法的可實(shí)現(xiàn)性;

建立環(huán)境模型、障礙物模型、機(jī)器人物理模型以及各種傳感器模型,作為方針平臺的底層框架;

開發(fā)出移動機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)平臺;

撰寫總結(jié)報(bào)告一篇,力圖發(fā)表兩篇核心期刊論文;

2、現(xiàn)階段已取得的研究成果:

成果一:機(jī)器人路徑規(guī)劃算法部分

在2011年12月—2011年3月期間,我們對不同的路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了研究,并且利用Matlab軟件對其進(jìn)行編程仿真,并且我們對仿真結(jié)果,進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析和研究,對不同的算法進(jìn)行了對比,提出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。

下面我們選取幾種已經(jīng)做好的算法進(jìn)行成果展示,分別為A*算法、人工勢場算法等。并且我們又進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了避障及導(dǎo)航線循跡算法,為以后的研究工作奠定了基礎(chǔ)。

附錄為A*算法的流程,對于其他算法的模型及流程,詳見各開發(fā)文檔。

1、A*算法matlab仿真結(jié)果

上圖為采用A*算法的路徑規(guī)劃結(jié)果。圖中紅色圓點(diǎn)表示障礙物,藍(lán)色圓點(diǎn)表示起始點(diǎn)。由圖可以看出,A*算法的規(guī)劃效果比較好。

2、人工勢場算法matlab仿真結(jié)果

人工勢場法的基本原理就是在機(jī)器人所處離散環(huán)境中的每一點(diǎn)賦一個(gè)勢場值,的值是目標(biāo)點(diǎn)的引力和障礙物的斥力的疊加。

和是距離影響因子,為與目標(biāo)的距離,為與障礙物的距離。因此機(jī)器人的路徑規(guī)劃就是從起始點(diǎn)沿著勢場最快下降的方向達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)。

人工勢場受力模型圖

該方法的優(yōu)點(diǎn)是在數(shù)學(xué)描述上簡潔,可以使機(jī)器人迅速躲開突發(fā)障礙物,實(shí)時(shí)性好,因而經(jīng)常被用于局部路徑規(guī)劃的設(shè)計(jì)。

但是人工勢場法的缺點(diǎn)也比較多:

如下圖所示,會產(chǎn)生錯誤的結(jié)果:

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