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外文翻译--使用黑板集成多个活动并实现战略推理的移动机器人导航.doc

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外文翻译--使用黑板集成多个活动并实现战略推理的移动机器人导航.doc

毕业设计论文外文资料翻译学院系机械工程学院专业机械工程及自动化姓名学号外文出处08859000/95©1995IEEE附件1.外文资料翻译译文2.外文原文。指导教师评语译文能够表达原文的思想,符合中文表述习惯,语句较为通顺,个别之处还有待进一步推敲,译文总体质量较好。签名年月日注请将该封面与附件装订成册。用外文写附件1外文资料翻译译文使用黑板集成多个活动并实现战略推理的移动机器人导航实施的活动我们为移动机器人开展的活动包括一个通道活动,一个地板异常活动和一个动态路径规划活动。通道活动。通道活动主要是向开放空间操纵机器。事实上,这是一种避碰活动,除非能够明确预定的方向,速度和目的地。机器人通过这个活动穿越房门,通过走廊,并且躲避任何物体。这个活动采用声纳传感器范围的数据,构建一个机器人环境的二维笛卡尔网格表示法。代表此信息的直方图网格方法使由声纳传感器范围造成的伪造数据的影响最小化。一个网格单元的计算价值建立在一个对象已经被发现在单元格里的次数的基础上值越大,单元格被占用的几率越大。然后,采用部分消除的方法为无碰撞运动选出一个很接近预定方向的方向。消除算法领域把意识到的环境分成48个部分,包括一个盘状物围绕着机器人,中心有一个洞,并且延伸接近1米。图3显示了前半部分的正好相反的确定性网格和其相关的部分。有障碍的部分标明黑色,表示占领。如果宽度被忽略,这些部分足够避免碰撞。事实上,如果控制其向它旁边向量的开放领域移动,这个机器就会和这部分中的一个对象碰撞。这主要是因为在物体和机器的四肢之间缺少间隙。正因为这个特点,我们必须图3来自在一定的网格范围内的声纳数据确定的扇区扩大占领部分。图示显示这些灰色部分并被标注为实心部分。那些开放给通道的部分显示为白色,被标注为开放部分。机器人向平分线波束形成的和理想方向最吻合的开放部分移动。通过通道活动的特征萃取器发送到黑板上的本质信息并不像确定性网格一样精确,但是它需要较少的努力和记忆就可以被描绘在计算机里。在开放部分机器人被分成四个部分前面,右边,后面,左边。因此从周边象限的角度来说,黑板有一个低解析度的世界观。除了特征萃取器发布的数据事件,活动的行动模块也报道了状态到黑板前来。这个动作的状态只有能动或禁用,与这个活动能否控制这个机器人相对应。总之,通道活动提出一个由4种情形组成的数据事件和一个只有两种情形的状态。地板异常活动。地板异常活动的责任是使机器人在地板上安全航行,或穿越周围异常现象或是障碍。目前,随着传感器和方法论的发展,工作正在进行中,被称作FDA(地板异常检测)。目前地板异常活动确定穿越的障碍的可行性,比如通道或是在地板上的电缆检测,并采取必要的措施使之安全通过。这个活动的特征萃取器依靠可用的感觉讯息来识别出存在于机器人附近的任何障碍。它提取出它们控制行动模块的相关属性(通常是深度、宽度、定位和离机器人的距离)。行动模块保证机器人安全通过障碍。地板异常活动发送到黑板上的本质信息是一系列描述机器人离障碍的距离(近或远)的象征价值和机器人与障碍的方向(前往,平行或远离)。我们已经确定大部分这些实验设置的临界值。活动的行动模块也报道了状态到黑板前来,包括开始、定位、进行、完成和并联,以及明显的能动和禁用。因此,地板异常活动提出两个数据事件,一个由两种情形组成,另一个由三种情形组成还有两个状态事件,一个由两种情形组成,另一个由六种情形组成。动态路径规划的活动。经过多次实验与通道活动,我们发现,在一定条件下该算法将无法令人满意。与物体的碰撞是最小的,但机器人可以很容易地被困在一个角落里,如在图4中所示。这个数字代表的机器人由几个形状的组合一个三角形,圆形,六角形,有关车辆的中心点放在一个坐标系。三角形代表机器人的保险杠。六边形是机器人的基(a)通道活动(b)通道和路径规划活动图4移动机器人的路径座。圆圈代表的声纳传感器,电弧通道活动的基地周围环。X标记机器人的目的地。上图所覆盖的网格标志着一平方米的领域,试验区是一个的面积约为66平方米。通道活动的动态路径规划活动可以解决的分区引导机器人,图4b所示,因为它保持着一个机器人的环境更大的地图,这个地图的使用用来确定可能的路径机器人的目的地点。在图4b中的灰度区域代表确定性的值,因为它沿其路径移动机器人的传感器检测到对象的存在。白色表示最高的可能性单元格为空,黑色表示单元格是占用最高的可能性,而灰色阴影显示占用的可能性在中间水平。路径规划的地图基于直方图在网格地图,在通道活动使用类似,但它使用矩形网格环境中的一些点的中心位置。网格单元格是10平方厘米,因此,地图包括10,000个单元格,大约需要100毫秒进行更新。地图创建范围值来自以激光为基础的角分辨率高于超声波传感器的更精确的竞标相机。路径规划算法基于沃伦的A算法,沃伦的修改坚持延长移动机器人的宽度。其他规划算法类似,它需要更长的时间来计算比通道活动在自由路径(到7秒时完成的时间比通道活动慢100毫秒),因此它不作为是可靠的通道活动。然而,保持对环境的更大的表示形式并使用一个确定性的方法,找到一个机器人的方向。在本文的后面,我们将演示如何在路径规划活动,可以提高机器人的性能。目前路径规划活动不与黑板通信,所以我们还不能将报告的重要状态张贴在黑板上。但是,我们认为他们的产生类似于通道活动,因为这两个活动也有类似功能。主要是方法不同。

注意事项

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