未知环境机器人路径规划环境建模.pdf
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1、wwwele169com|3电子技术未知环境机器人路径规划环境建模刘欢,刘迎辉,杨婷婷(长春汽车工业高等专科学校,吉林长春,130000)摘要:针对未知环境下机器人路径规划算法存在的运算耗时较高、响应慢等问题,提出一种适用于未知环境信息情况下的动态路径规划方法及规避策略。通常情况,一般机器人主要是设计出最短路径,但本文的机器人的路径要求解决避开障碍物快速到达幸存者位置并给予治疗的优化路径。本文首先提出对栅格法中如何确定栅格大小的方式优化方案;换取滚动窗口算法中的启发式算法,应用改进后的粒子群算法实现局部环境的路径规划;在适应度函数中加入安全因子和平滑因子。机器人在搜索环境中,通过正确的适应度函
2、数,规划一条从起点到目标点的最优路径,采用改进后粒子群算法进行路径规划,机器人可以安全避开所有障碍物。关键词:路径规划;栅格法;适应度函数0 引言栅格法的重要一步就是要找到一个可以适应未知环境的栅格分布方法,所以需要确定栅格的大小1。如果栅格选择过小,对环境分辨率过高,就会导致栅格的数量增加,计算机实时处理和存储的数据也会相应增加,同时规划路径所受到的干扰也会增多,最后会增大移动机器人的决策工作难度,从而使整个规划过程缓慢。如果栅格选取过大,虽然抗干扰的能力会有所提高,移动机器人的决策速度会加快,但机器人身处复杂的工作环境时,可能不会得到比较合理有效的路径。一般来说,栅格尺寸与搜救环境中障碍物
3、的复杂程度有关,通过计算障碍物区域面积与整个环境面积之比换算可得到比较准确的栅格尺寸数值。1 环境建模本文在这个方法的基础上进行改进,栅格法的边长确定主要分三步:(1)由局部范围内的所有障碍物的边长大小与机器人自身的直径的 2/3 进行比较,取最小值;(2)计算局部障碍物面积和局部环境面积的比;(3)将(1)中最小值与(2)中的面积比值相比较,取最小值。所以具体的改进算法步骤如下:(1)确定机器人所在局部范围的环境的总体面积;(2)确定障碍物的信息,具体位置以及最小障碍物的边长 l1;(3)判断环境中的障碍物是否都已经计算过,如果还有未计算的障碍物,则跳到步骤 2;(4)将局部所有的障碍物的面
4、积累加得到obsiiss=,其中 Z 是局部所有障碍物集合,i 是其中某一个障碍物;(5)计算栅格的大小为:maxodstempslls=式(1)minmin,temptemplif llll式(11)在上述式子中:ilr 为 i 节点处行驶时两侧的最小距离;为基准点与障碍物之间;id 为 i 节点处自由空间或道路的宽度;n 为路径点数目;iLr 为可行的安全距离比。路径通行度即自由空间面积的最小值与该点的自由空间总面积的百分比,如公式(12)所示。minminmin100%robotrobotwwPwww=式(12)式中:p 为全局通行度;minw为全局地图可通行的自由空间的最小水平截面宽度
5、;robotw为机器人的宽度。然后定义路径安全度为最小局部安全距离比全局通行度的百分比如公式(13)所示:()100%iLrsp=式(13)其中:s 为路径的安全性因子。适应度函数不仅是粒子群优化算法中判断参数是否合适的重要因素,而且也是路径规划中建模的标准,可以用作判定路径距离和路径是否安全的重要函数。本文以最短路径函数加上路径通行的安全性因子构成新的适应度函数,并在此基础上对所有参数进行加权平均处理,以达到满足复杂环境机器人的路径规划要求,如公式(14)(15)(16)所示。221111()()()niiiiiff ixxyy+=+式(14)()2100%iLrfsp=式(15)()12F
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