智能草坪修剪机器人路径规划研究——基于模糊改进人工势场算法.pdf
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1、智 能 草 坪 修 剪 机 器 人 路 径 规 划 研 究基于模糊改进人工势场算法 王娜,石晨(河南工业职业技术学院,河南 南阳473000)摘 要:针对人工势场算法应用于智能草坪修剪机器人路径规划的问题,引入了模糊控制算法,建立了斥力势场的等级,可调节机器人及时有效地避开障碍物,实现路径规划功能。MatLab 仿真实验表明:模糊改进人工势场算法可以实时、有效地控制智能草坪修剪机器人及时避开障碍物,准确从起点开始修剪草坪作业,并作业至目标终点,规划的路径也比较平滑,证实了算法的有效性和可行性。关键词:草坪修剪机器人;路径规划;人工势场算法;避障;MatLab中图分类号:S817.111;TP2
2、42 文献标识码:A 文章编号:1003-188X(2023)12-0040-050 引言路径规划是农业机器人研究领域的技术难点之一,其目的在于为机器人的作业过程寻找最优路径。路径规划的研究和应用可以解决机器人在复杂作业环境中的安全行驶难题。目前,研究机器人路径规划最常用的算法有粒子群、蚂蚁、遗传、神经网络、人工势场算法等。为此,将人工势场算法和模糊控制算法结合起来,实现了智能草坪修剪机器人的路径规划。1 智能草坪修剪机器人环境模型智能草坪修剪机器人路径规划首要条件是建立作业环境模型,在此基础上才能较好地确定时间短、路径短的最优路径。在此,采用栅格法对机器人作业环境建模,先利用栅格的极坐标和直
3、角坐标进行变换,再将作业环境分成单位相同的栅格,若作业环境存在障碍物或者其他物体,则将该区域标记为障碍物栅格。采用栅格法建立智能草坪修剪机器人作业环境模型的流程:建立直角坐标系,如图 1 所示;不具体细分栅格,而是以障碍物的顶点确定障碍物的实际位置,如图 2 所示。在作业过程中,智能草坪修剪机器人会实时判断是否会从障碍物穿过;若是,则判别会与障碍物发生碰撞。为了实现机器人的路径规划,将每个障碍物的定点进行连线,在进行路径规收稿日期:2022-02-25基金项目:河南省科技攻关计划项目(212102210372)作者简介:王 娜(1980-),女,河南焦作人,副教授,硕士,(E-mail)532
4、064495 。划时,不允许规划路径穿过连线,确保不会发生碰撞行为。图 1 智能草坪修剪机器人作业环境模型Fig.1 The working environment model of intelligent lawn mowing robot图 2 障碍物简化示意图Fig.2 The brief sketch diagram of obstacles采用图 1、图 2 中栅格法表示障碍物,会延长智能草坪修剪机器人路径规划的时间,对机器人 CPU 性能042023 年 12 月 农 机 化 研 究第 12 期要求也很高。因此,采用圆形域对不同形状的障碍物进行表示,简化智能草坪修剪机器人的计算。作
5、业环境中,障碍物表示方法如图 3 所示。图 3 作业环境中障碍物表示方法Fig.3 Obobstacle representation in working environment2 模糊改进人工势场算法2.1 人工势场算法机器人的路径规划一般采用人为或者简单的算法进行,假设遇到作业环境复杂可能无法快速获得环境数据和计算出最优路径,会大大降低工作效率。因此,引入人工势场算法,根据机器人作业环境搭建势场模型。在该模型中,智能草坪修剪机器人和障碍物之间存在排斥力,同目标地存在吸引力,当智能草坪修剪机器人和障碍物之间的距离越近时,则排斥力越大。采用人工势场对智能草坪修剪机器人进行路径规划,根据势函数
6、的下降方向进行避障处理,再快速向目的地进行移动。本文在传统人工势场的基础上,引进了目标和智能草坪修剪机器人的欧几里得距离,其表达式为Urep(q)=12Krep1(q,q0)-102ln(X-Xg)n+1 0 (q,q0)00 (q,q0)0(1)其中,Urep(q)为人工引力势场;X 为目标的欧几里德距离;Xg为智能草坪修剪机器人的欧几里德距离。智能草坪修剪机器人和障碍物之间的斥力函数是负梯度,其方程式为Frep(q)=-?Urepq)=Frep1+Frep2 0 (q,q0)00 (q,q0)0(2)然后,分别使用 Frep1和 Frep2对(q,q0)进行求导计算,即Frep1=Krep
7、1 q,q0()-1012q,q0()ln X-Xg()n+1 0 q,q0()00 q,q0()0(3)Frep2=Krep1 q,q0()-102n X-Xg()n-1X-Xg()n+1 0 q,q0()00 q,q0()0(4)其中,Frep1和 Frep2均为矢量;Frep1为从智能草坪修剪机器人指向障碍物的方向;Frep2为从智能草坪修剪机器人指向目标点的方向。智能草坪修剪机器人的受力示意如图 4 所示。图 4 草坪修剪机器人的受力示意图Fig.4 The force diagram of lawn mowing robot2.2 基于模糊逻辑改进的人工势场算法为了实现对草坪修剪机器
8、人移动路径的精准优化,在人工势场算法的基础上引入了模糊逻辑控制方法。该算法在人工势能获取草坪修剪机器人期望的运动速度和期望的方向、当前的运动速度 vs和运动方向 as的变差量 ea和 ev。基于模糊逻辑改进人工势场算法的草坪修剪机器人运动原理如图 5 所示。图 5 基于模糊逻辑改进人工势场算法的运动原理图Fig.5 The motion schematic diagram of improved artificial potential field algorithm based on fuzzy logic在得到速度和运动的方向之后,可以采用模糊控制技术对其进行模糊化。本文在研究过程中,将速
9、度142023 年 12 月 农 机 化 研 究第 12 期和方向偏差值模糊化为大、中、小、中正、大正等几种偏差,分别采用 BNZ、MNZ、SZ、MPZ 和 BPZ 等。速度和方向偏差的隶属函数分布分别如图 6 和图 7 所示。图 6 速度的隶属函数分布示意图Fig.6 The distribution diagram of membership function of velocity图 7 方向偏差的隶属函数分布示意图Fig.7 The distribution diagram of membership function of direction deviation为了实现速度和方向的快
10、速控制,将得到的控制量设置为增量模式,即控制系统对控制量采用增量方式进行模糊化,对论域里设置大负、中负、小、中正和大正等增量,分别对应 BNS、MNS、SS、MPS、BPS。速度和方向偏差增量的隶属函数分布分别如图 8 和图 9所示。图 8 速度偏差增量的隶属函数分布图Fig.8 The distribution diagram of membership function of speed deviation increment图 9 方向偏差增量的隶属函数分布图Fig.9 The distribution diagram of membership function of directio
11、n deviation increment模糊控制的规则设定经过数次的实验测试后才能得到,根据经验可以设置草坪修剪机器人速度和角速度的控制增量。通过模糊化和制定规则后,在控制规则的作用下,可以将得到的控制量采用重心法计算出控制量增量(v 和 w)的准确值。这样,可以根据以下表达式计算出草坪修剪机器人在人工势能场的虚拟合力,并转换成草坪修剪机器人的控制指令v k|+1()和 w(k|+1),即v(k+1)=v(k)+vw(k+1)=w(k)+w(5)3基于模糊改进人工势场算法的路径规划算法草坪修剪机器人路径规划采用多边形工作区域的模式,自主行走都是采用直线模式,割草机器人通过 GPS 传感器获取
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