移动机器人导航算法研究
机器人自主导航与目标跟踪算法研究
机器人自主导航与目标跟踪算法研究自主导航和目标跟踪是机器人领域研究的重要课题之一。
随着机器人技术的不断发展和应用的广泛推广，实现机器人的自主导航和目标跟踪能力对于提高机器人的智能化水平和应用领域的拓展具有重要意义。
本文将从机器人自主导航和目标跟踪算法的原理、方法和应用等方面进行研究和探讨。
一、机器人自主导航算法研究机器人自主导航是指机器人在不需要人为干预的情况下能够自主感知、自主决策和自主移动到指定的目标位置。
自主导航算法是实现机器人自主导航能力的关键。
1.1 环境感知：机器人在自主导航过程中需要能够感知环境信息，包括障碍物、地图信息、位置等。
常用的感知方法包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以提供精确的障碍物距离信息，摄像头可以获取环境中的图像信息。
1.2 地图构建：机器人需要具备地图构建的能力，能够将环境中的感知信息转化为地图信息。
常用的地图构建方法包括基于激光雷达的SLAM算法、基于视觉的SLAM算法等。
1.3 路径规划：机器人需要能够根据目标位置和环境信息生成合适的路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法能够找到最优或近似最优的路径，使机器人能够快速且安全地到达目标位置。
1.4 运动控制：机器人需要能够通过运动控制实现自主导航。
运动控制算法可以根据机器人的特性和需求设计，包括速度控制、姿态控制等。
二、目标跟踪算法研究目标跟踪是指机器人能够自主追踪和识别环境中的目标对象，并能够实现实时的目标跟踪和定位。
目标跟踪算法是实现机器人目标跟踪能力的关键。
2.1 特征提取与匹配：目标跟踪算法首先需要提取目标的特征，如颜色、纹理、形状等。
然后通过特征匹配的方式将目标与背景进行区分。
2.2 运动估计：目标跟踪算法需要能够实时估计目标的运动状态，包括位置、速度等。
常用的运动估计方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
2.3 跟踪算法：目标跟踪算法有多种实现方式，包括基于模板匹配的目标跟踪算法、基于相关滤波的目标跟踪算法、基于深度学习的目标跟踪算法等。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言在科技飞速发展的今天，移动机器人在众多领域内已经展现出巨大的应用潜力，例如无人驾驶车辆、自动扫地机器人、智能仓储机器人等。
路径规划作为移动机器人领域中的关键技术之一，对于提高机器人的工作效率和性能具有重要作用。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的相关内容，包括相关概念、基本方法以及近年来的研究成果和未来发展趋势。
二、移动机器人路径规划的基本概念和方法1. 基本概念移动机器人路径规划是指在具有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
这一过程需要考虑到多种因素，如路径长度、安全性、机器人的运动能力等。
路径规划算法的优劣直接影响到机器人的工作效率和性能。
2. 基本方法移动机器人路径规划的方法主要包括全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划是在已知环境中为机器人规划出一条从起点到终点的全局最优路径。
而局部路径规划则是在机器人实际运行过程中，根据实时感知的环境信息，对局部区域进行路径规划，以应对突发情况。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法传统的路径规划算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。
基于图论的算法将环境抽象为图，通过搜索图中的路径来寻找机器人的运动轨迹。
基于采样的算法则是在搜索过程中不断采样新的点来扩展搜索范围，如随机路标图（PRM）和快速探索随机树（RRT）等。
2. 智能算法随着人工智能技术的发展，越来越多的智能算法被应用于移动机器人路径规划领域。
如神经网络、遗传算法、蚁群算法等。
这些算法能够根据环境信息和任务需求，自主地寻找最优路径，具有较高的自适应性和鲁棒性。
四、近年来的研究成果近年来，移动机器人路径规划算法在研究方面取得了诸多进展。
一方面，传统的算法在面对复杂环境时，仍然存在着一定的局限性。
为了解决这些问题，研究者们对传统算法进行了改进和优化，提高了其适应性和性能。
另一方面，智能算法在移动机器人路径规划领域的应用也越来越广泛，取得了显著的成果。
移动自主机器人中的视觉导航技术研究
移动自主机器人中的视觉导航技术研究随着人工智能和机器人技术的飞速发展，自主机器人的普及率越来越高。
移动自主机器人通过自主地漫游环境并实现特定任务，如清洁、运输、安保等，已经成为现实。
然而，其中最重要的技术之一是视觉导航技术。
本文将深入探讨移动自主机器人中的视觉导航技术研究。
一、视觉导航技术概述视觉导航技术是机器人实现定位、导航和场景理解的重要手段。
它也是斯坦福大学的塞巴斯蒂安·思夫（Sebastian Thrun）和彼得·诺维格（Peter Norvig）开发的自主车辆能够在加州进行全球定位和导航的关键技术之一。
视觉导航技术与其他定位和导航技术相比，具有很多优点。
首先，视觉导航技术可以在不向环境中添加任何传感器的情况下，实现相对准确的自主定位和导航。
其次，与其他方法相比，视觉导航技术可以实现更高的精度。
最后，视觉导航技术适合于处理地形变化和场景变化的情况。
二、视觉导航技术原理视觉导航技术的原理主要基于机器学习和计算几何的方法。
机器学习方法主要用于处理大量的视觉数据，提取图像的特征，并进行模式识别和分类。
计算几何方法，主要用于几何关系的计算和三维重构。
现有的视觉导航算法可以分为两类：结构式方法和无结构式方法。
结构方法主要基于计算几何方法，使用场景特征和相机投影得到计算机视觉中的三维几何结构，包括场景的几何形状和摄像头引导的姿态估计。
无结构方法依靠深度学习技术，贝叶斯统计模型和非参数模型在图像数据中识别出地理位置并进行定位。
三、移动自主机器人中的视觉导航技术移动自主机器人中的视觉导航技术需要考虑到以下几点：1. 处理图像数据机器人需要使用相机和图像处理算法处理获取的图像数据。
在机器人的环境中，场景通常不是平面表面，而是三维空间，并且通常不是静止的，可能会有遮挡和光线变化。
因此，机器人需要实时跟踪和处理这些图像数据。
在处理过程中，机器人需要实现从图像数据中提取特征和信息，例如场景中的物体和几何结构信息，以实现定位、导航和场景理解等功能。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
机器人导航系统中的SLAM算法研究与改进
机器人导航系统中的SLAM算法研究与改进导语：随着机器人技术的发展，机器人导航系统已成为现代智能机器人的核心功能之一。
而其中的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）算法作为一种重要的技术，通过使用机器人自身传感器数据，在未知的环境中实时定位机器人的位置以及构建地图。
本文将对机器人导航系统中的SLAM算法进行研究，并探讨如何对其进行改进。
第一部分：SLAM算法的原理和应用1.1 SLAM算法的原理SLAM算法是指通过机器人自身的传感器数据，如激光雷达、相机等，对未知环境进行建模和定位的算法。
其主要包括前端和后端两个部分，前端负责提取传感器数据的特征，如边缘点、角点等，后端则通过数据关联和优化等方法，估计机器人的位置和地图。
1.2 SLAM算法的应用SLAM算法在机器人导航系统中有着广泛的应用，包括室内导航、自动驾驶汽车、无人机等。
在室内导航中，SLAM算法可以为机器人提供定位和地图信息，以实现自主避障和路径规划等功能。
而在自动驾驶汽车和无人机中，SLAM算法则能够帮助车辆或无人机在未知环境中进行定位和路径规划，实现自主导航。
第二部分：目前SLAM算法的研究状况2.1 基于特征的SLAM算法目前，基于特征的SLAM算法是较为常见的一种方法。
该方法通过提取场景中的特征点，如边缘点、角点等，对机器人的位置和地图进行估计。
这种算法的优点是可以减小计算量，提高实时性。
但缺点是对于复杂环境和光照变化较大的场景，特征提取和匹配容易受到影响。
2.2 基于图优化的SLAM算法基于图优化的SLAM算法是一种较为复杂但准确度较高的方法。
该方法将机器人的位置、地图和传感器数据建模成一个图模型，并使用以图论为基础的优化算法进行估计。
这种方法的优点是可以充分利用传感器数据的信息，对机器人的位置和地图进行全局一致性优化。
但缺点是计算复杂度较高，需要较大的计算资源。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而移动机器人的核心问题之一就是路径规划问题，即如何在复杂的环境中，寻找最优的路径以达到目标。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的研究，分析其发展现状及未来趋势。
二、移动机器人路径规划算法概述移动机器人路径规划算法是指机器人在给定的环境中，根据预设的目标，通过计算得出一条最优的移动路径。
该算法主要涉及环境建模、路径搜索和路径优化三个部分。
环境建模是通过对环境的感知和描述，建立机器人的工作环境模型；路径搜索是在工作模型中寻找可行的路径；路径优化则是对搜索到的路径进行优化，以获得最优的移动路径。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 栅格法：将工作环境划分为一系列的栅格，通过计算每个栅格的代价，得出从起点到终点的最优路径。
该方法简单易行，但计算量大，对于复杂环境适应性较差。
2. 图形法：将工作环境抽象为图形，利用图论中的算法进行路径搜索。
该方法可以处理复杂的环境，但需要建立精确的图形模型。
3. 随机采样法：通过在环境中随机采样大量的点，根据采样的结果得出最优路径。
该方法计算量小，但对于复杂环境的处理能力有限。
4. 基于神经网络的算法：利用神经网络学习环境的特征，从而得出最优的路径。
该方法具有较好的自适应能力，但需要大量的训练数据。
四、移动机器人路径规划算法的研究现状目前，国内外学者在移动机器人路径规划算法方面进行了大量的研究。
在传统算法的基础上，结合人工智能、深度学习等技术，提出了一系列新的算法。
例如，基于强化学习的路径规划算法、基于遗传算法的路径优化等。
这些新算法在处理复杂环境、提高路径优化的效率等方面取得了显著的成果。
五、移动机器人路径规划算法的挑战与展望尽管移动机器人路径规划算法取得了显著的进展，但仍面临许多挑战。
首先，对于复杂环境的处理能力还有待提高；其次，如何提高路径优化的效率也是一个重要的问题；此外，如何将人工智能、深度学习等技术更好地应用于路径规划算法中也是一个研究方向。
移动机器人完全遍历路径规划算法研究
移动机器人完全遍历路径规划算法研究移动机器人是一种自主移动的智能设备，能够在特定环境中进行导航和执行任务。
完全遍历路径规划算法是移动机器人在一个给定的环境中，通过按照特定策略遍历所有可达点的路径规划算法。
这种算法常被应用于清扫机器人、巡逻机器人等。
在完全遍历路径规划算法中，机器人需要根据环境的特点，确定一条能够覆盖所有点的路径。
对于一个有限的环境，可以使用深度优先（DFS）算法来实现完全遍历路径规划。
DFS算法的基本思想是从起点开始，尽可能地走到没有走过的点，当无路可走时，退回到上一个节点，继续前进。
具体而言，在移动机器人的完全遍历路径规划算法中，可以按照以下步骤进行：第一步，确定起点和终点。
起点可以是机器人的当前位置，终点可以是环境中的任意一个点。
第二步，初始化访问状态。
对于每个点，都初始化一个状态，表示该点是否已经被访问。
第三步，使用DFS算法进行路径规划。
从起点开始，记录当前访问到的点，同时更新访问状态。
在每个点，都按照特定的策略选择下一个要访问的点，直到所有可达点都被访问到。
第四步，确定路径。
在DFS算法执行完毕后，可以根据记录的路径回溯信息，确定完全遍历的路径。
在实际应用中，完全遍历路径规划算法可能面临一些挑战。
首先，如果环境较大且复杂，DFS算法可能需要很长的时间来完成路径规划。
为了解决这个问题，可以使用剪枝策略，即在过程中排除一些不必要的路径，提高效率。
其次，在实际环境中，机器人可能会受到一些限制，例如避障规避障碍物。
这就需要在完全遍历路径规划算法中加入障碍物检测和规避策略，确保机器人能够安全地避开障碍物。
总结起来，移动机器人的完全遍历路径规划算法是一种重要的算法，能够使机器人在给定的环境中高效地遍历所有可达的点。
通过合理选择策略和加入障碍物规避策略，可以提高路径规划的效果。
然而，在实际应用中仍然面临挑战，需要进一步研究和优化算法。
机器人导航系统中的动态路径规划算法研究
机器人导航系统中的动态路径规划算法研究导语：机器人导航系统是现代机器人技术中的关键技术之一。
在实际应用中，机器人往往需要根据环境的变化实时调整路径，并避免障碍物。
因此，动态路径规划算法的研究变得尤为重要。
本文将从机器人导航系统的基本原理出发，探索动态路径规划算法的研究现状和发展趋势。
一、机器人导航系统的基本原理机器人导航系统是指机器人在未知环境中能够自主地规划路径，并通过感知技术和运动控制实现目标位置的导航。
其基本原理包括环境感知、路径规划和运动控制。
环境感知主要通过传感器获取环境信息，例如摄像头、激光雷达等；路径规划则是根据环境信息和目标位置，确定机器人的移动路径；运动控制则负责控制机器人按照规划的路径进行移动。
二、静态路径规划算法的缺陷静态路径规划算法在预先确定完整地图的情况下，能够实现较好的路径规划效果。
然而，在实际应用中，环境会不断变化，包括障碍物移动或出现新的障碍物等。
静态路径规划算法无法应对这些变化，导致路径规划失效或效果不佳。
三、动态路径规划算法的研究现状为了解决静态路径规划算法的缺陷，研究人员提出了一系列动态路径规划算法。
其中，基于模型的算法是常用的方法之一。
该算法通过建立环境模型，预测障碍物的运动轨迹，并在路径规划过程中考虑这些预测结果。
另外，基于潜力场的算法也被广泛研究。
该算法通过在环境中引入虚拟力场，使机器人受到力的作用，从而规避障碍物。
此外，遗传算法、粒子群算法等智能优化算法也被引入动态路径规划中，用于寻找最优解。
四、动态路径规划算法的挑战尽管动态路径规划算法取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战。
第一，环境的变化通常是不确定和非线性的，预测障碍物的轨迹是一个难题。
第二，随着机器人的快速移动和环境的复杂性增加，实时性和计算效率成为了瓶颈。
第三，算法的鲁棒性需要进一步提高，以应付不同环境下的异常情况。
五、动态路径规划算法的发展趋势为了解决动态路径规划算法面临的挑战，研究人员提出了一些新的思路和方法。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法是指在机器人移动过程中，通过算法得出最优路径的过程。
近年来，随着机器人技术的发展，移动机器人成为了研究的热点之一，而路径规划算法也成为了研究的重点之一。
本文将针对移动机器人路径规划算法做一个综述。
1. 最短路径算法
最短路径算法是指在给定的起点和终点中，找到其之间最短的路径。
最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等。
Dijkstra算法的本质是一种广度遍历算法，每次将当前节点的相邻节点加入到访问队列中，并计算当前节点与相邻节点之间的距离，最终得到起点到终点的最短路径。
A*算法则是一种启发式搜索算法，通过优先级队列将每个节点加入访问队列中，并通过估价函数来对当前节点的相邻节点进行评价和选择。
2. 全局路径规划算法
全局路径规划算法是指在机器人运动区域中，找到起点和终点之间的一个安全路径，以避免机器人和环境发生碰撞的算法。
常见的全局路径规划算法包括D*算法、FMT算法、Grid-based图搜索算法等。
D*算法是一种在线规划算法，其可以在机器人进行实时运动路径规划的过程中，调整运动路径以适应动态环境。
FMT算法则是一种快速重规划算法，其可以在毫秒级别内找到最优路径，同时保证找到的路径满足安全性要求。
Grid-based图搜索算法则是一种基于栅格地图的路径规划算法，通过将机器人移动区域划分成方格，将环境信息转换成栅格信息，以便机器人规划出最优路径。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而路径规划作为移动机器人实现自主导航和运动的关键技术之一，其算法的优劣直接关系到机器人的工作效率和性能。
因此，对移动机器人路径规划算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。
二、移动机器人路径规划概述移动机器人路径规划是指在有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
该过程需要考虑机器人的运动学特性、环境信息、任务需求等多方面因素。
路径规划算法主要分为全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划主要依据环境信息生成一条从起点到终点的全局最优路径，而局部路径规划则主要在机器人运动过程中，根据实时感知的环境信息进行调整和优化。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法：包括遗传算法、蚁群算法、人工势场法等。
这些算法在解决特定问题时具有一定的优势，如计算速度快、易于实现等。
但它们往往难以处理复杂环境中的动态障碍物和不确定因素。
2. 智能算法：如神经网络、深度学习等。
这些算法能够处理复杂的非线性问题，具有较强的自学习和自适应能力。
在移动机器人路径规划中，可以通过训练神经网络或深度学习模型，使机器人根据环境信息自主规划路径。
3. 混合算法：结合传统算法和智能算法的优点，如基于采样的路径规划算法结合了遗传算法和人工势场法的思想，能够在复杂环境中快速生成可行的路径。
四、移动机器人路径规划算法的研究进展近年来，随着人工智能技术的不断发展，移动机器人路径规划算法的研究取得了显著的进展。
一方面，研究人员通过改进传统算法和智能算法，提高其在复杂环境中的性能和鲁棒性。
另一方面，越来越多的研究者开始将不同算法进行融合，以充分利用各种算法的优点。
此外，基于深度学习的路径规划算法也得到了广泛关注，通过大量数据训练神经网络模型，使机器人能够根据环境信息自主规划路径。
五、未来展望未来，移动机器人路径规划算法的研究将朝着更加智能化、自适应和鲁棒性的方向发展。
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情况下 ,即可通过导航方向 < 和速度 v描述机器人 的运动轨迹 。
移动机器人的整体导航行为可由奔向目标行为 和避障行为组成 ,这些独立的行为方式称为行为模 式 ,即对于导航方向 < 的控制存在奔向目标和避障 两种模式 。与行为状态演化一样 ,移动机器人在动 态环境中运动时 ,其行为模式根据环境不断变化 。 如果给每个行为模式赋予相应符号 (在下文中称为 权值系数 ) ,则行为模式动力学可以通过符号变化 的时间历程来表示 。
收稿日期 : 2008 11 10 基金项目 :国家自然科学基金项目 ( 10872160)和陕西省教育厅科学
研究计划项目 (09JK669)资助 作者简介 :杨世强 (1973 - ) ,博士研究生 ,研究方向为智能机器人控
制 , yangsq @ 126. com; 傅卫平 (联系人 ) ,教授 ,博士生导 师 , weip ingf@ xaut. edu. cn
2010年 1月 第 29卷 第 1期
机械科学与技术 M echanical Science and Technology for Aerospace Engineering
January 2010 Vol. 29 No. 1
杨世强
移动机器人导航算法研究
杨世强 ,傅卫平 ,李德信
(西安理工大学 机械与精密仪器工程学院 ,西安 710048)
=
-
λ ta r
sin
(
<
-
<tar )
(5)
式中 :λtar表示吸引强度 ; <tar表示目标点相对于机器
人当前位置的方位角度 ,方位角在机器人坐标系中测
·
量 ,如图
2
所示
。只要保证
λ ta
r
> 0, 由于
5< 5<
<
< = < ta r
0, <tar是一个稳定的不动点 ,目标点所在方位形成一
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
些最优标准产生出最优结果的度量导航 [ 2 ] 等 。自 1986年 R. A. B rooks[ 3 ]提出基于行为分解的机器人 结构以来 ,基于行为的机器人研究受到了学者的广 泛关注 。 G. Sch ner和 M. Dose 等学者 [ 4, 5 ] ] 利用动 力系统稳定性和分岔理论 ,构造了基于动态方法的 二维路径规划行为状态动力学模型和竞争动力学模 型 ,实现了机器人在静态环境中的导航 ,而对于动态 环境中的导航尚需进一步完善 。
第 1期
杨世强等 :移动机器人导航算法研究
101
态环境导航和目标跟踪进行计算机仿真 ,实现了仿 真环境下移动机器人的动态导航与动态目标跟踪 。
1 机器人 2环境交互 机器人的行为是
与机 器 人 所 要 完 成 的 任务 、所处的环境和自 身实体特性分不开的 , 不能 独 立 的 讨 论 。机 器人自身 、指定任务与 图 1 机器人 2环境交互关系 所处环境相互交互耦合 , 构成一个基本三角形结 构 [ 6 ] ,形成一个复杂的非线性系统 ,如图 1所示 。导 航任务中机器人既要安全避开途中的障碍物 ,又要 准确到达目标点 ,可以从机器人 2环境交互行为研究 机器人导航 。
·
< = f ( ( <, v, t, env)
式中 : v是机器人的移动速度 ; < 是机器人的导航方
向 ; env表示机器人所处的环境 , 可以通过与机器人
的距离 、方位等来表示 , 由机器人自身的传感器 , 如
CCD、超声波传感器等适时获取 。因此 , 移动机器人
102
机械科学与技术
第 29卷
个点吸引子 ,如图 3中点画线与 < 轴的交点 ,机器人 导航方向趋向于与目标点方位一致的方向 。
fobs ( < ) 表示机器人避障模式下的行为状态 ,可 以用下面的微分方程来表示
< λ < < ·
= obs (
-
) e e - cd
-
( < - < obs) 2 2σ2
变量相互独立 ,不考虑行为变量之间的耦合关系 ,对
于导航方向可以建立如下导航模型
∑ ·
< = | w tar | ftar ( < ) +| wobs |
fobs ( < ) ( 2)
·
w ta r
=
α 1
w
ta
r
(1
-
w
2 ta
r
)
γ -
w w2
12 ta r obs
(3)
·
w obs
=
α 2
w
obs
(1
-
w
2 obs
)
γ -
w w2
21 obs ta r
(4)
图 2 平面移动机器人坐标系
对于平面自主移动机器人的位姿可以这样来描
述 ,位置可以在世界坐标系中用坐标 ( x, y) 来表示 , 姿态可用机器人规定正向与 x 轴正向的夹角 < 表 示 ,如图 2所示 ,机器人 、障碍物用无质量刚性圆盘 表示 。因此 ,移动机器人导航中的状态可以用运动 微分方程组表示 ,即
目标行为的制约程度 。令
(
·
w
ta
r
,
·
w obs
)
T
=
( 0, 0) T , 则
方程
( 3) 、方程
(4)
组成的方程组的不动点
(w
3 ta
r
,
w
3 obs
)
分别为
( 0,
0) 、( 0,
±1) 、( ±1, 0) 和 ( ±A1 ,
±A2 ) 4类 。其中
A1 =
α 2
(α1
-
γ 12
)
αα 12
的行为状态动力学可以通过行为状态变量的时间历
程来唯一表示 。在已知机器人行为状态变量的初值
图 3 导航方向相图
式 ( 2 )为机器人行为状态中导航方向 < 的模
型 ,其相图如图 3中实线所示 。其中 , ftar ( < ) 表示机 器人奔向目标模式下的行为状态 ,可以用下面的微
分方程来表示
·
<
摘 要 :利用非线性微分动力系统稳定性理论 ,用点吸引子构造移动机器人奔向目标行为和用点排 斥子构造避障行为两种行为模式 ,将奔向目标行为和避障行为相结合 ,使机器人能够根据所处环境 的变化 ,通过行为模式权值的调整实现行为间的竞争 ;分析了系统稳定的基本条件 ,建立了基于动 态方法的智能机器人行为动态导航模型 ;运用立体双目视觉构建局部地图 ,通过计算机实例仿真 , 验证了该机器人导航模型的可行性 。仿真结果表明 :该模型可以满足较为复杂未知动态环境中的 导航和目标跟踪要求 。 关 键 词 :机器人 ;动力系统 ;导航 ;动态环境 中图分类号 : TP24216 文献标识码 : A 文章编号 : 100328728 (2010) 0120100205
为和避障行为各自所起作用的大小 , 体现两者的竞
争关系 , 由式 ( 3) 、式 ( 4) 决定 。其中 ,α1 、α2 、γ12 、γ21
为所设计的与环境相关的参数 , 随机器人在任一时
刻的位姿而改变
,α1
和
α 2
分别表示奔向目标行为和
避障行为的竞争优势
,γ12
和
γ 21
分别表示竞争交互
中奔向目标行为对于避障行为和避障行为对于奔向
-
γγ 12 21
A2 =
α 1
(α2
-
γ 21
)
αα 12
-
γγ 12 21
根据李亚普诺夫第一近似定理 ,只要适当设计
参数
α 1
、α2
、γ12
、γ21
,
使得不动点满足方程
笔者以平面自主移动机器人作为研究对象 ,建 立了基于动态方法的自主移动机器人导航模型 ,运 用动力系统稳定性和分岔理论分析机器人导航模型 的稳定性 ,通过立体双目视觉构建局部地图 ,对于动
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根据方程组 ( 1 ) ,移动机器人的行为状态变量 <、v是随时间变化的 ,因而对速度 v的控制存在不同 的行为模式 ,在本文中简化速度的模式 ,主要讨论导 航方向 。
3 动态导航模型
移动机器人整体行为动态导航模型是由行为状
态模型和行为模式模型耦合而成的非线性微分方程
组 ,为简化计算 ,提高导航的实时性 ,在此假设状态
机器人在非结构化的动态未知环境中表现出的 各种智能行为 ,如目标跟踪 、避障 、操作 、漫游 、搜索 、 认知等行为 ,是机器人与环境相互作用的动力学过 程 。导航是移动机器人的核心和关键技术 ,需要精 确规划和计算 ,先后出现了不同的导航算法 ,如通过 可辨识路标或路口生成路径的定性导航 [ 1 ] 、根据某
obs
(6)
式中
:
λ obs
表示排斥强度 ;
d 表示机器人与障碍物的
距离 ; c是排斥力随距离增加而衰减的系数 ; <obs 表
示障碍物相对于机器人当前位置的方位角度 , 方位
角在机器人坐标系中测量 ;σ表示机器人避障排斥
的角度范围 , 如图
2
所示
。只要
保证
λ obs
> 0, 由于