智能机器人避障算法研究+文献综述(2)
3.4.1 传感器 15
3.5.2 使用LM25275注意事项 19
3.6 通讯连接方式 19
3.7 本章小结 19
4 系统软件设计 20
4.1系统软件结构设计 20
4.2 超声波测距程序设计 20
4.2.1主程序设计 20
4.3 路径规划 21
4.3.1环境类别 21
4.3.2避障路径规划模式化 22
4.4 模糊控制程序模块 23
4.4.1 模糊控制概述 23
4.4.2 模糊控制的基础知识 24
4.4.3 模糊控制器设计 27
4.4.4 模糊避障的应用 30
4.5 本章小结 35
5 结果与分析 36
致 谢 37
参考文献 38
附 录 39
1 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
自主式移动机器人是目前国际机器人研究领域的热点. 避障是移动机器人研究领域中的一个重要课题, 其研究目的是使移动机器人能在向目标方向移动过程中, 自主避让未知环境中的障碍物[1-2]。移动机器人所感知的环境信息是、行避障的关键, 获取环境信息的传感器既需要足够大的探测范围, 又需要较高的采集实时性[3]。
国外机器人的发展：H.Ishiguro通过对以前机器人研究工作的回顾，发现过去智能机器人的工作主要集中在自主性上。因此，他提出了一个新概念：感知信息基础设施。就像人需要道路、交通信号灯等一样，机器人为了在一个动态变化环境中行动，也同样需要基础设施。作者将一个用导航移动机器人的分布视觉系统作为例子，进行了解释和说明。实验在一个缩小了1/12的城镇模型中进行，内有阴影、树木结构、草地和房屋，组以代表室外环境的真实情况，并安装了用于机器人导航用的16个摄像机智能体，实现了移动机器人和环境的融合。
国内移动机器人的发展：我国在移动机器人的研究起步较晚，大多数研究尚处于某个单项研究阶段，主要研究的工作有：1、清华大学智能移动机器人于1994年通过鉴定。设计五个方面的关键技术：基于地图的全局路径规划技术研究；基于传感器信息的布局路径规划技术研究；路径规划的仿真技术研究；传感技术、信息融合技术研究；智能移动机器人的设计和实现。2、香港城市大学智能设计、自动化及制造研究中心的自动导航车和服务机器人。3、中国科学院沈阳自动化研究所的AGV和防爆机器人。4、中国科学院自动化所自行设计、制造的全方位移动式机器人视觉导航系统。5、哈尔滨工业大学于1996年研制成功的导游机器人等。[4]
移动机器人作为劳动力的替代的同时，一直都存在一个不可避免的问题，即移动机器人避障。避障控制一直以来都是机器人路径规划中的难点，机器人对周围环境掌握程度不同，可以分为两种：1、对环境信息完全知道的路径规划。2、对环境完全未知或者部分未知或者动态环境情况下实现避障。前者相对容易，可以通过人工势场法、栅格法、人工神经网络、遗传算法、模拟退火算法、蚂蚁算法等解决。后者实现比较困难，有人提出采用三层模糊控制的方法调节机器人的运动速度和方向，实现动态避障。或者采用空间时间坐标将二文动态环境转化为三文空间里的静态环境，进而转化为静态环境下的避障问题。以上策略都实现了动态避障，但在一定程度上都存在着系统实时性与环境建模精度及运算量之间的矛盾。
本文主要研究移动机器人利用超声波传感器通过模糊控制算法实现避障。让机器人上搭载的传感器能对周围障碍物距离信息进行准确的探测，运用模糊控制算法使机器人能够准确的避开障碍物自由的前行。