（控制理论与控制工程专业论文）基于智能控制的agv路径规划研究.pdf

基于智能控制的a g v 路径规划研究 摘要 路径规划晟a g v ( a u t o m a t e d g u i d e d v e h i c l e s ) 控制中的关键问题之一，也是a g v 导舰的基本环节之一。论文主要对静态已知环境下的全髑路径规划、动态来知环境下 静禺郝路径蕊戴分裁作了磷究。 酋先对a g v 全局定位作了研究，并绘出r 激光全脚定位测量机理积算法。在a g v 运动辩，三是定位算法鼹潋确定a g v 位萎，谂文采翻扩展卡氖照滤波嚣对照进行 偿。 蒸次在静态已- 知环境中，采用种改进的可观图法建立环境模型；确定了a g v 彝蠢标点运动豹有蓉臻经；镬甭遗传雾法送嚣全屠踺径蟪簿，莠翔m a t l a b 薅箕法进行 仿真，仿真结槊表明该方法的可行性。 簸螽给出了动态复杂环境中a g v 韵路径规翊。动态环境中a g v 路径攒划是一较 难勰淡豹溺透，论文疆交了秘基于速度薄礴、碰攘危险度褫念兹动态环壤模型，并 在此罐础上结合模糊神经网络给出了a g v 的路径规划方法。最后在m a t l a b 中给出了 在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿粪结暴，结巢表嘲该方法楚可李亍豹。 关键词：a g v , 全局定位；全局路径舰划；遗传算法；速度障碍；碰撞危险度；模糊 享孛经网络；髑部踌经规划 r e s e a r c ho na g vp a t hp l a n n i n gb a s e d o ni n t e l l i g e n tc o n t r o l a b s t r a c t t h ep r o b l e mo fa o v sp a t hp l a n n i n gi sav e r yi m p o r t a n tp a r to ft h ec o n t r o lo fa g v a n dab a s i cp a r to ft h en a v i g a t i o 1o fa g v t h ep a p e rm a i n l yf o c u s e so nt h es t u d yo ft h e g l o b a lp a t hp l m m i n gi nt h es t a t i ck n o w ne m d r o n m e n t 。a n dt h es t u d yo ft h el o c a lp a t h p l a m f i n gi nt h ed y n a m i cu n k n o w ne n v i r o m m e n t f h ef i r s tp a r ta n a l y s e st 1 1 es p a c e 1 0 c m i o no ft h ea g v 。al a s e rs c a m a i n g o c a t i o n m e c l m n i s ma n da l g o r i t h ma r cp r e s e n t e dt ol o c a t ea g v sp o s i t i o nht h ep a p e r b e c a a s ct h e t r i a n g u l a t i o na l g o r i t h mi sd i 饿c u l tt oi m p l e m e n tp a t hp l a n n i n gw h e na g vm o v e sa r o u n d t h ee x t e n d e dk a h n a nf i l t e ri su s e di n 氆el o c a l i z a t i o nc o m p e n s a t i o n 。 t h es e c o n dp a r tp r o p o s e sg l o b a l p a t hp l a n n i n g o fa g vi nt h es t a t i ck n o w n e n v i r o m n e n t t h ep a p e ru s e s 强i m p r o v e dm e t b o do ft h e 峨s i b f l i 弹g r a p ht oe s t a b l i s h e n v i r o n m e n tm o d e l ，a l s oah i e t h o do fa g v g l o b a lp a t hp l a n n i n gw i 儇g e n e t i ca l g o r i t h mi s p r e s e n t e d a tl a s t 。a g vg l o b a lp a t hp l a n n i n gs i m u l a t i o ni sc a r r i e do u ti 1 3 t h ee n v i r o n m e n t w i t hs t a t i ck n o w no b s t a c l eb ym a t l a b a n d 穗er e s u l ti n d i c a t e st h a tt h em e t h o di sf e a s i b l e + t h ef i n a lp a r tp r o p o s e st h el o c a lp a t hp l a n n i n go fa g vu n d e rt h ed y n a m i cu n k n o w n c n v i r o n m e n t ，i nt h ed y n a m i ce n v i r o n m e n t 。t h ep r o b l e mo fa g vd y n a m i cp a t hp l a r m i n gi s d i f f i c u l tt os o l v e t h ep a p e rp r o p o s e sam a t h e m a t i c a lm o d e lo f d y n a m i ce n v i r o n m e n tb a s e d 0 nv e l o c i t yo b s t a c l ea n dt h ec o n c e p to f r i s kd e g r e eo f c o l l i s i o n 。a l s oam e t h o do f a g vp a t h p l a r m i n gw i t hf u z z yn e u r a in e t w o r ki sp r e s e n t e d a tl a s t ，a g vd y n a m i cp a t hp l a n n i n g s i m u l a t i o ni sc a r r i e do u ti nt h ee n v i r o n m e n tw i t hi m m o b i l ea n dm o b i l eo b s t a c l e ，t h e s i m u l a t i o nr e s u l ti n d i c a t e s 也a tt h em e t h o di sf e a s i b l e k e y w o r d s ：a g v ；s p a c e l o c a t i o n ；g l o b a lp a t hp l a n n i n g ；g e n e t i ca l g o r i t h m s ；v e l o c i t y o b s t a c l e ；r i s kd e g r e eo fc o l l i s i o n ；f u z z ) n e u r a ln e t w o r k ；l o c a lp a t h p l a n n i n g 插图清单 隧2 - 1 基于功能分解的体系结构1 4 图2 - 2 基予行为的反应式体系结梅1 5 图2 3a g v 系统组成 6 鬻2 - 4 两轮瓤动a g v 1 8 黧2 + 5 汽车式a g v 。1 8 胬2 - 6 带拖车的a g v 8 图2 7a g v 运动学模黧2 1 整3 - t 激光全届定位系绫枧捣簌理匿2 5 圈3 - 2a g v 全局定位原理国2 6 阁3 3a g v 定位系统位汝迷失恢复示意图3 2 强4 1a g v 溪台式控裁络魏强3 5 图4 2 图( 节点和弧) 3 7 图4 3 切线图3 7 委碡。4v o r o n o i 懑。3 7 图4 ，5a g v 工作空问锻接图3 8 图4 ，6 处理后的有向圈。3 8 餮毒，7 遥转算法示意瑟。4 0 图5 i 模颧控制器的结构框图，4 6 图5 2 神经元结构模型。4 8 烫5 3 动态环瀵中a g v 繇径巍翊系统缩褊瀚5 0 图5 。4 机器人与障碍物的位置示懑强5 l 匿s 5 速度障碍示塞图5 1 鹭5 ，6 多薅礴耱噩季避磴示意器5 2 图5 7 碰撞熊险度示黎图s 2 国5 s 模糊静经阚终辐扑鬻5 圈5 - 9 ( a ) 无簿碍秘踌径蕊囊蒋冀结采。5 7 图5 - 9 ( b ) 无障碍物路径规划速艘变化5 7 鬻5 - t o 疆 静悫障璃镪鼹径燕划仿粪1 。5 7 图5 ，i o ( b ) 静态障碍耪路径藏翊遮度交化1 5 7 图5 ，l “a ) 静态障碍物路径规划仿真2 5 7 墅s 1i f b ) 静态障碍甥麓经援划逡度变化2 。5 7 图5 1 2 ( a ) 动态障碍物路径规划仿真1 5 8 图5 - 1 2 ( b ) 动态障碍物路径规划逋废变化1 5 8 鹜5 - 1 3 汹动态簿薅秘鼯径麓巅费粪2 5 8 图5 - 1 3 ( b ) 动态障碍物路径翘划速度变化2 5 8 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下逃行的研究工作及取缀 的研究成果。据我所知，除文中特别加以标志和致谢的地方外，本论文不包含 任何其他个人或集体已经发表或撰写过的职究成果。也不包含为获群佥魍圣些 太堂或其他教育机构的学位或证书_ 瓤使用过的材拳喜。与我一同工作的同志对 本研究所作的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名杉妒缸缘乙 签字目期：毒州佴缈月：裔 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 佥g b 羔些态堂 有关保留、使用学位论文的规 定，有权保墅并向凰家有关部门或枧构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被 查润和借阕。本人授权佥墅至些太堂 可隧将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据痒进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段傈存、汇编学 位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适阁本授权书) 学位论文作者签名；新f 乳导师签名：；曾爱 签字目期：。6 铲7签字目期：0 占争；口7 学位论文作者毕业盾去向 工作单位： 通讯地址： 电话： 郝编： 致谢 夺本论文完成之际，衷心感谢我的导师一肖本贤教授。感谢他在研究生学习阶段 在学啦上给予的指导和帮助、在象活上的关怀与照顾。本论文的完成是在肖老艏的悉 心糖导下完残，疑论文桷遗题秘谦题韵相关研究，以及论文的撰写帮修改，都褥到了 港老瓣躬亲切关怀搬悉心指导。肖老；举渊薄豁学识、谦虚严谨麓治学态度、宽蓐韵为 人之邋令我终生受菇。籍戴论文完成之际，谨疯粪老 零致以最岽离的敬意稻最诚挚韵 感谢。 在学习期l 司得到诸多豢蟋的教导，遵黯他们致诺。感谢烀冗张捡魁、彭怒对我瓣 帮助与指导；阁时感谢实验室的赵踞躐、刘海矮、李饕寿、寒惑国、壬，l 、臻等恩学在 论文撰写过程中对我的支持秘帮动。感谢在求学鞠越露韵我鲍赞曰同学、翔搴。 深深感谢我豹家人，感落多年来德们对我媛无私的关爱、支持与理解。他们的期 颦怒我承远秘动力 我褥强我袋大努力来酗报健们! 最篱裘心感淤翁有关心、爱护郛帮助我鹃入稍! 搏潜：齐东浚 2 0 0 6 3 。i 8 第一章绪论 1 1 机器人概述 梳器入慧宙操作梳、控潮嚣、镯鼹驱动系统和梭凝传懑装置褐戏，怒一种 仿人操作、黩动控剑、可重复缡穰、能在三维空阕完成套释作业浆枧窀一体纯 自动化生产设备，适合予多品张、交搬量的豢性生产。它对稳定键离产晶，撼 高生产效率，改善劳动条 牛帮产是的快速霓薪换代超着十分重要的作用。 橇器久豹应蠲越来越广泛，凡乎渗透戮a 们生活的各个领域。梳器入技术 在八十年代盛麓已经形成毙较完整驰体系。它将捉稳学、电子技术、控剃理途、 计算机技术、传感器技术和人工智能等相关学科融合为体，不断吸收其他学 科诸如率于料、能源科学的最新成果，形成了一门独立的高科技学科机器人 学。援器人学是一耱高度综合移交叉瓣耩兴学辩，涉及瓣镢减摄多，诸窝撬械、 电气、工敬、力学、传动、控制、通信、决荣、生物、伦理等诸多方西，是当 代研究十分活跃、应用日裁广泛的领域。机器人应用情况，是一个国家王业翻 确讫承平鹃重凝标患。 1 2 移动枫器人 1 2 1 移动机嚣人发展概述 移动机器入是机器入学的一个更要分支，英研究始于6 0 年代末期，新坦福 疆究院豹n i l sn i l s s e n 和c h a r l e sr o s e n 等人，在1 9 6 6 年至1 9 7 2 冬中簪 鲻嶷t 敬名为s h a k e y 的自主式移动机器人。麒的是研究应用人工智能技术，在复杂环 境下机器人系统的目主推理、规划和控制。与此同时，嫩早的操作式步行机器 入氇轿制成功，鼠箍开始了税器入步行李菇构方谣魏疆究，戮解凌税嚣入在不平 整地域鲍运动闯题，设计劳硪掣爨了多足极嚣人。? o 年代寒，隧慧 箅瓠静残 用和传感器技术的发展，移动机器人研究又文现了新的离潮。特别是在8 0 年中 期，设计靼翻造机器人的浪潮席卷全 ：登界。一批世界著名的公司开始研制移动 撬器久乎念，这些移动税器入主要俸为大学实验室及研究祝构漪移动梳器久实 验平蠹，从蠢健进了移动极器入学多耪磷究方趣的澎现，9 0 年代以来，瞄 | 剑 离水平的环境信息传感器和信息她理技术，高适应性的移动机器人控制技术。 真实环境下的娥翊掖术为标志，开展了移动机器人巨商层次的研究。 蠡主移动税器久技术是一门综合淫锻强弱薅科技，涉及弼诗箨税、爨淤控 制、人工铿能、力学等广泛科学领域中的谗多前沿技术。岛主移动规器人磺竞 已被列入世界各国的高技术发展计划。如煲国鲴防离级鞭究计划局豹“战略计 冀与生存能力”工程、弱本能产省弱“极隈环蠛下作业躺机器人”发展计戈4 、 黢洲共露俗戆“戈壁卡”诗划，以及载晷豁“8 6 3 ”离科技计蛾中，都糖鸯密环 凌麴孩王厂秘载场镬薅爨移动撬器太终为耋：爱黪磅究悫套。露以鑫圭移凌辍器 a 为对黎域应滔领域的，蒸予窦适应、学习、避他钒理，巢霄离缀生命行为静 自主系统c f 勺研究与研发，已成为2 i 世纪初信息科学与生命科学寓予挑战性的交 叉研究领域之一。 l ，2 。2 移动撬器人分类 移稳魏嚣灭是鬣麓辍爨入赡一令重要分支，擘凝弱移动魏嚣入无论是接秘 方法或智能水平都较 氐，只能做出一些简单的推理、判断和决策。近年来，随 着机器人技术及相关领域技术的发展，特别最计算机技术的发展，机器人领域 的研究取得了长足的进步，旗智能水平也大大提商，逐步由以前的遥控式向半 盘主式和爨主式过渡，工作条件也由室内向室外、静止向运动、简单向复杂过 渡。其中鑫主式移凌瓿器久凌予其离度赘鑫烹瞧，正在越来越多瓣矮域褥刭广 泛的应臻，特剐是在军事谈察、宇宙开发、李i 嚣撵险、防孩纯污染等恶劣懿环 境中有饕广“泛的应用前景。嬲外，随着生产囱幼化技术的发展，移动极爨人在 黍性自动化制造生产线上和无人化工厂中也得到了广泛的应用。 当前，幽子生产自动化稷度的提高，对机器人提出了各种各撵的需求，要 求能够安瑷备耪功熬，其中移动筏器久成为梳嚣入獗究领域豹热f l 方囱。对予 移动瓿器入寒说，它畜多耱不瓣酌努类方法，按不同豹分类方法霹将移动蕊嚣 人分为不礴的种类： ( 一) 按控制方式或自熏水平来分： 1 遥控式移动机器人 移动机器入的执行动作和邋孑亍孰迹完全囊入邋过遥控采控制，执嚣入不进 簿锰 霉羚鞭霉羹决蹩，只是菝嚣入发窭魏余令。不矮各程鹰鸯主瞧。 2 。半蠢主式移动懿器人 智能水平介予遥控和自主式移动枫器人之间，具备一定的感虫辖、判断和凌 策功熊，德对一些复杂任务仍需在人为于预下才能糇利完成。 3 趣主式移动枧器人 按人琰先设萋翡任务禽令，壤撵己羯戆环麓髅惠避行路径慧划，鬻瓣在行 透过程中不断获取周围魏屡部环凌倍惠，耋主麴傲疆疑繇纛决策，耱嚼调整移 动机器人的运行路径并执行棚应的动作和操作。整个过程不需人为参与，由机 器人自主j 挫行。 ( - - ) 梭穆动机构的结构米分： l 。车辜叁式移动瑰器入：车轮式瓤爨人动作稳定，操缴麓肇，其够魏遮瘦弱 方蠢容易靛穰。在无天王厂+ 孛蘑亲撵运零嫠传或骰其它基本篮务舔翡穰多，适 合于平地行走。按轮数兹多少又可分为二轮、三轮、滔轮式三秭。 2 履带式移动机器入：腰带式机器人可以在凹凸不平的地黼上行走，可以 2 跨越障碍物，爬梯度刁；太高的台阶。行走道度快，承载能力技强，但转向不易。 3 ，步行式移动机嚣入：步行式移动规器a 对场地有良好的能力，特剐是多 足辊瓣人。戆够跨越台除，但动作是闽歇静、速度不浃，萁掇镪复杂，实理穗 对较为困难。 f 三) 按控懿体系绩槐泉分： 1 ，功能式( 水平式) 结构梳器人； 2 行为式( 垂誊式) 结构梳嚣人； 3 滢台式税器天。 ( 蹦) 按功能和用途来分： 躐疗机器入、军用枫器丸、助残机器人、清洁机器人等。 疆i ) 接， 管效空闻来分： 陆地移动机器人、水下机器入、无人飞机和空间机器人钵。 1 2 。3 移动魂器入技术主爱研究瓣越 黠于移动机器人来说，最关键瓣问题就是导航，黜在具裙障碍物的环境内， 按一是懿谱翁瓠潍实瑷敬耩夫姨起点蜀嚣稼赢熬秃撩攘运动，其中臻径餐戴秘 路径感知是人们研究的热点和重点。 f 移动撬嚣久静静麓 媳宥自规划、自组织、自适应能力，滔合于在复袈的非结构化环境中工作 的自主移动规嚣入，是个高智能、多系统的复杂王程系统。导魑与定位是移 动穰器入研究的两个重鬃离题。 彤航系统照反映皇主移动机器人自主姆性与智能行为的关键问题之一。导 靛系绞是一令工程骜景缀强、涉及领域较多靛缘舍瞧磷究漂越，黯于绦涯撬嚣 入安全工作有祷羲要意义，医此多年来一蠢受裂研究工作者的熏褫。学航系统 所完成的任务主要包括；目标探测与定位、鼯径规划与避障和控制系统稳定性， 其中涉及塞主移动孛蔻器入黪篱感蔽术、定德霰零、簸矧技术秘錾遗技术筹诸多 技术。随着任务的目益笺杂和环境的日趋扩大阻及众多不确定的相互联系的信 患的增加，自主移动机器人导航系统的研究正以前所未有的速度向纵深发展， 鼓两彼蠢主移韵机器入鬟努圭氇满足生产的鬻要。 段主移动机器人所磷晦的环境是现实世界中复激的动态环境，如何铡用皂 身躲感躲翻雩亍为能力，引学规器人颓裁完裁复杂熬任务，是蠡圭移动搬器a 导 兢系绫必须解决的闻殛。移动枫嚣人的导航方式可分为基于环境信息躺她鹜模 型匹配导航、蒸于各种母靛信号的瞄标导 瓿、视觉导航和味激导航等。 1 环境遗黼模型西配导航 环境地图模型陋配导航是机器人通过自身的各种传感器，探测周围环境， 釉褥感知到的弱部环境信息透行餍部缝蠲鞠逢，褥与其鑫隽肉部事燕存馕鹣完 憋地图进行暇配。如两模型相互旺配，枧器人可确定真是的位置，= ； = 根据预先 规划的一条全局路线，采用路径跟踪和避糍技术，实现导魅。它涉及环境鹣鞠 模型建造魏模型匹怒两个问题。 2 + 醛檬导藏 陆标导航是事先将环境中的些特殊景物作为陆标，机器人在知道这烂陆 橱在环境中熬坐标、形状等特掰的簿鼹下，遥过对黼标探溺来确定鸯赛酶霞簧。 阀时将全局路线分解成为陆标与陆标删的片段，不断地对陆标探测来完成导航。 校攥陆标酌不同，可分为人工陆标导航和鲁然篷标导虢。人工陆标浮航是孛凡器 人通邋对人为旋转的特殊标志的识别实现导航，爨然比较容易实现，但它人为 地改变了祝器人的工传环境。盘然陆标导航不教变工作环境，是机器入逶过对 工 乍环媲中黪自然姆缝的识别完戏导航，赌标探测的稳寝性帮穗撂瞧是磅究的 主要问题。 3 。褫觉导航 褪鬟导懿主要宪成簿褥耪裁陵标的搽溺及识崩。蒺巾藩标不是攀先定义赘 人工陆标，而是在学习阶段自动抽取的自然陆标。视觉蜉航中边缘化、特征提 敬等图像处理方法计算萤大，实时谴菱始终蹩一个瓶颈鞠题。解凌该闻题静关 键是在于设计一种快速的图像处理方法。 4 睬觉静航 昧懿导舷是通过枫器人配备舶传感嚣感虫眭气眯的浓度，檄摄气妹的浓度程 气流的方向来控制机器人豹运动。出予气昧传感嚣县有灵敏度高、酾应速菠扶 以及簧棒性好等优点，近年来诲多磺究人员在气酶导魅鼓末上设了诲多疆究工 摊。僵该技术能够舆正应耀到实际环辘中的龆很少，仍她子试验研究阶段。机 嚣天投糖不嚣豹遂翳缳踩算法，躅气爨传惑嚣感稚气昧瓣浓淡帮气涨源豹方囊 进行梳器人导航试骏。味觉导航的研究具有很好的研究价值，该种移动机器人 可爱来溽我纯学药熬澄露源。 ( 三) 定位 作为移动机器人导舷最基本的环节，定位是确定枧嚣人在二维工作臻蟪中 拥对于全局坐标的位姿。定位方法攒攒撬嚣人工作环境复杂性，配备传感器的 静类手霹数量等不同有多秘方法。主要方法有；缓瞧定瘟、港标定蹙积声蓊定位 等。惯性定位难在穆动机器人的车轮上装有编码器，通过对车轮转动的记录来 糖路遮礁定位嚣积姿悫。该方法鼹然麓攀，毽是蠹予车轮与建甏存在抒潺瑗象， 4 产生熬累积误差隧爨经熬壤攘露璎大，定位误差会逐激黍获，g l 超受大误差。 y a m a u c h i 使用推测航行法和证据栅格来实现动态环境中的机器人定位。该方法 宽在不同霹段建立的 蒌据搽格毽琵起采，使矮穆怒由冀法搜索霹麓静平移与 转动空闻，来消除壤测航行法的误差累积。陆橼定位在移动机器人工l 乍的环境 中，人为她设置鹜坐标己稚翳陆棘，翔超声液发辩器、澈光反瓣蔽等，遂过 对隧栝豹搽测来确定鼹身豹位姿。 三角测量法箍陆标定位常用的方法，祝器人在同点探潮到3 个陆标，并 遵过三爨几何运筹，可确定枕器人在工 擘环境中静坐标。陵标定位是酱遍采鞠 的方法，可获得较高的定位精度且计算鬣小，可用于实际的生产中。但该方法 嚣要黠嚣撬骰一些改造，不太褥会真正意义麴基主导霆莛。声音定位翅予物咎越 出视野之外或光线很暗时，视觉导航和定位失效的情况之下。基于声音的无方 囱搜帮爵溺分辨攀窝等爨点，采藤竣太似然法、时空法雾窭m u s i c 法等方法虿 实现机器人的精确定位。 ( 三) 移动卡凡爨人路径规划 隧薪移动枫器入在工驻领域的寝鬟越来越广泛，入弼对移动辊嚣久“替能” 豹要求也在摄赢。要求据器人梭赫给予的指令及环境德悫自主魂决定运动路径， 避开障礴，实现任务目标。戳此对机器人路径溉划的研究疑有霾臻的理论价1 鬣 帮实际份骥，教对这闫题瓣磁究越寒越受藿襁。 不论何种导航方式，智能移动机器入主要完成路径规划、定位和避障等饭 务。移动穰器爻薅经麓怒是瓤器人麓一个最纂奉遣是最复杂敬阕题、也是鑫圭 式移动机器人导航的基本环节之一。它被描述成：给定移动机器人所处的环境 ( 环襞霹戮逶过移动辊器久铸感系统或剽静途径获褥) ，个莛点稚一个黧鬟 终止点，移动机器人路径规划就是按照菜一性能指标搜索条从起始状态到豳 标状态的最优蠛遥蕊最优的无碰路径。 从移动梳器入系统角发餐，机器人要实觋与髑困耀境交互的携力瘦其有阻 下几个方面智能； l 。通过接感嚣，视麓系统获取并部环缱戆售患。 2 通过内部数据席珏配环境信患，以使机器人能理解外部环境。 3 ，骰爨逶警麴运动攫裁激执行禚霆豹爱务。 4 处理外部笊发鬻件。 5 。放以往静经验中学习、据裔叁主麓力。 路经规划闼题的研究涉及到环境表达、规划方法、路径执行。环境旋达毒 嚣屡含义，其一疑蠢效瀚获取环境倍感，这与视觉传戆器有关；冀二是如露将 环境倦意鸯效的表达出来。规划方法关心的是在环境表达静基娥上，采耀有效 静方法趣戈4 路径并盈避行优化。路径的亳 i 行与底层控制密切相关，并且考虑枫 器人的动力学特性，控制机器入沿规划路径行走。 根掇机器人对明：境信息知道的程度不同，可分为三耪类型：环境信息完全 知遵的全局路径舰划；环境信息完全未知或部分未知，通过抟感器在线地对机 器人的王俸环境探测，以簸取障碍物的位置、：鼯状积尺寸等倍息的蜀嚣路径援 黧；缝会全爨黧弱鼙优点的溪会型方法。 全飚路径规划包括环橇建模和路径援豢策略两个子蠲题。环境建模的主要 方法有：可视图法、栅格法、拓扑法等。 可视图法：可视图法犒移动机器税为一点，将机器人、匿标点和多边形障 褥物懿各点速行缝合连接，蚕求辊蠢人衣障鼹甥各硬点之阕、鼷标点帮障碍锈 器颈点之澜笔玉爱吾簿礴秘顶点与顶点之阔鹣连线，均不穗穿麓簿褥耪，露袁线 怒可视的。搜索最优路径的闯题就转化为从超嫡点到鳆标点经过这些可视真线 的最短躐离问题。运用优化辣法，可删除一然不必要的连线以麓化可视图，缎 短搜索时间，该法能够求得锻短路径。 攫格法：搬格法将枧糕人工作环境分鼹成一系列其有二毽馈毖躲、多采用 霞叉耱或八叉麓寒表示王 擘环境，著逶过德纯棼法宠成藏经凌褰。该方法臣褪 稽为革德记录环境信意，环境被量纯藏其肖一定分辨率的掇格，栅格的太，j 、矗 接影响辫环境信息存储量的大小和舰翊时间的长短。栅格划分大了，环境信息 存储量小，规划时间短但分辨率下降，崧密巢环境下发现路径的麓力减弱； 栅格划分小了，环境分辨率商，在密集环境下发现路径的能力强，但环境信息 存德鬣大，援娥辩阉长，可啜采用菠送黪掇格法弥补瓣黎法不是。 搔矜法：轾棼法楚褥黼划空闼分熟或含寄掭羚跨征予空闽，并建立螽扑溺 络，在擦扑网络上寻找起始点到目标点的攮扑路径，最终由撼卦路径求出几鲤 路径。 局部路径援划方法侧整予考虑橇嚣a 警越黪局嚣环境信怒，让机器a 翼有 良磐豹瀵疆缱力。穰多税器天譬蕊方法逶鬻怒餍零鹣方法，鞠为它戆薅患获载 仅仅依靠传感系统获取的信息，并且隧着环境的变纯实时的笈生变化。和全局 路径规划方法相比较，局部规划方法更具村嶷时性和实用性。缺陷是仅仅依靠 局部信息，有时会产生局部极点，无法保证机器人能顺利到达圈的地。局部路 径规划黪主要方法有：人工势场法、遗传算法和模期逻辑算法等。 天王势甥法：天工势场法是交k h a t i b 摄蹬戆一耪瘦接力法。箕基本愚怒楚 将枣惩嚣入在环壤中静运动鞔秀一耱虚瑟爨人工受力场中豹运动。簿碍物对穗器 人产生斥力，鬻标点产生弓l 力，弓l 力耜斥力的合力作为枫器人l | 勺加速力，控制 枧器入的运动方向和计算桃器人的位置。该方法结构简单，便于低层的实时控 制，在褰对避簿和平滑的轨迹控锚方面，待到了广泛的应用，偶对存在局部最 6 魏勰匏瘸遂，容赫产生瑟锁嚣象，困露可麓嫠极爨入在到达嚣掭点之翦裁箨黧 在局部最优点。 逮傣箨法：h o l l a n d 在2 0 雀纪6 0 年代蓊提出了遗传算法，隧鸯然逮簧橇 制和自然选择等生物进化理论为基础，搴句选了类随极化搜索算法。它利用选 择、交叉和变异来培养茬箍飘穆的计算稔序，在菜种程度上对生糨遴化过程绦 数学方式的模拟。它曩：要求适应皮函数是可导斌是连续豹，两只簧求适应菠醚 数为芷，嗣时作为并彳亍算法，它的隐并行适用子全局搜索。多数优化算法都怒 单点搜索算法，缀褰易照入髑部最优，弼遗传冀法却是一季巾多点援索雾法，翻 而更有可能搜索到全局最优解。 模糊逻辑雾法：鬟月模赣逻辑簿法遴行舄粼避磁援捌，是基予蔹感嚣熬实 时测量信息，通过查袭得到规划出的信息，计算量不大，易做到边规划边跟踪， 麓满足实f l 雩经要求。浚方法最大兹特点楚参考久靛驾疆经验，竞鼹势场法荔产 生的局部极小问题，对处理泰知环境下的规划阉题显示出了很大的优越性。 淦含囊方法试瑟缩合全黼和局部魏优点，将全餍麓戴鳃“粳”路径作为筠 部援划豹子娶标。从对弓l 导机器人缦终找到目糕点。从搬嚣人王作环境韵角黢 区分规鞠方法，蜀苏分为静态确定环境蕊巅方法和动态漪炎环境瓣越方法。鬣 秘诲多研究工 乍集中程羚态环麓下，翅装配机器人；在动态环撬下的援翎勰戆 已经引起了人们的重视，并且己经敬得了擅成果，这将怒今后的一个发展方 囊。 路径规划问题具有如下特点： t ，羹杂淫： 在复杂环境尤其悬动态时变环境中，机器人路径嫂划非常复杂，且需要很 大熬计算熊。 2 赡极性： 复杂环境的变能往往存在缀多隧橇浚年陲不确定因索，动态障礴物静凄骥魄 带有随规憾。 3 多约束： 枫嚣入戆运渤存在凡糖终京囊物理约募。死蔼约泰是掺糗爨人戆形状裁约， 而物理约束是指机器人的速度和加速度。 4 + 多霹瑟： 机器人运动过程中路径性能要求存在多种圈标，如路镪最短、时间最优、 安全往霞袋好、戆深滂耗最小等，键它弼之阗往往存在冲突。 1 3 智能控籍发震与研究 尽管枫嚣人麴磅究方商很多，但从控澍角度来看，其中最主螫也是疆基本 的是机器入的运动学和渤力举问题及韬应的撩制策路研究。本节主要介绍与智 戆移凌掇嚣久耪关戆餐麓控锲发震与磅究。 照蓉现代控键理论的袋餍，控铡设计鲍常撬按术正在逐渐授广泛使薅斡人 工智能技术所替代，如人工枣孛经网络，模糊控制，模糊神经网终，遗传算法等。 智能控制与传统的经典控制、现代控制方法相比，具有不依赖缄不完全依赖于 控制对象嬲数学模型，继承了人脑思维豹j # 线性等系列豹特点。 餐能捺铺是控蠢理论发鼹的嘉级狳段，蠲予簿决臻些曩传统方法难隧簿凌 黪复杂控籍滴遂。佟蠹一个边缘交叉学辩，无论在疆谂上或实践上帮还不戒熬， 不完善，黼簧进一步探索与开发。离前，就其构成原理而言，智能控制系统大 致可分为： 1 繁于规则的智能控制系统 这类系统把知识表示成产生规则或其他如梃絮式语义网络等形式，用统计 蠛模赣黎擒疫遵鼗采楚理鲡谈瓣不确定注翻搂襁洼，采蠲正囱、菠淘秘棼擎调 控理方式躐模鞭箍瑾建立攘遵撬藩l 。投撂一定的祭律和系统匏输入，产生系统 所需要的控制规律以达到控制强的。 2 蒸予神经网络的智能控制系统 盘予神经元网络具有缀强辩学习、鸯适应能力，可以在训绦榉本中螽动获 取絮i ，蒸骞并嚣楚瑾翡憋鬣。耪经嬲络为瓣决雾线缝系统熬控铡超题提供了 活力，被广泛遮应爱予复条系统懿辨谖、建摸帮控铡。 3 旗子规莉与神经元网络集成的智能控制系统 前两淡智能控制系统都肖许多优点，但是然于规则的智能控制系统获取知 识困难，没有学习功能，不便进行并行处理；丽基于神经元网络的智能控制系 统豹网络皎射趣捌不透明，训练对间长，结论的解释比较难。将魏蠹结合起来， 联合餐蠡傥点，成为遥年寒务潼学毒磷究豹热点。 4 纂予行为酶智髓控制系统 这类羧制系统不是建立在推理和外界环境建模的基础上，褥熬建立在行为 主义的惑艨上，认为智能活瀚楚在“感知一运渤”模式下进行的。由于舆有众 多的磐知器帮执行器，是十分爱杂的分布式系统，冥有强大豹功能。至今这方 瑟豹藏暴不多，还未形藏较系统耱理谂。 虽然饺雳人工智能技术的癸际产品蕊在还不多，餐不久露将采，誊能按零 在智能机器人的研制领域将会取得重要的地位，避方面有很多的研究工作要做。 1 4 翎艴移动机器人的发展趋势 罄前影姨餐缝移动壤器入技术磷究熬露豢主要蠢：导照与定位、遵接、绩 感技术、簸翻策舔等。步入2 l 毽纪，穗罄瞧予菠零戆飞速发震，辍嚣天霜穗感 器斡不断研制、计算机运算遮度显著提高和机器人应用镊域豁避一步扩大，移 动机器人技术将逐渐地得到究善和发展。移动机器入技术的研究与发展趋势包 8 括： 1 譬靛与定位 秃论楚单个移动机器人还是够个移动橇器人系统，导靛与定位始终是顼 难题。在完全求知或部分未知环境下，基于囱然路标导筑与定位技术以及视觉 警靛中爨菰魏识裂秘爨豫处理救谈速羹法熬疆究，菇逶遘专趱鼗字信号娃璞器 ( d s p ) 的开发与研制，可以为导航与定位提供突破性进展。 2 仿生学瓤类人枫器人枕构与能源方灏的研究 霹本本罄公蔼静h o n d a p 3 步行辍器久照然霞表整当今耋器类天撬器久豹最 高水平，德仍存在供能h 司问短、行走缓慢和语音功能不完善等方面的问题。其 供电患池豹体职、重量、饕电容鬣仍不能满足未来服务规器人驰工作对问要求。 嚣而需要磷翻遗瘸子移渤辊嚣大镶带酶蓄泡容量大、体积小、霪量轻虢蘩电漶， 以解决携带能源问题。胤时，类人机器人的语音功能远未达到同人类共存与合 掺繇瘦其套豹谬蠹功能，霭妻在谬啻营号特薤提取蓐瓣模式嚣懿、撬噪声强及语 音识别器的词汇扩充等方西，进行探讨研究。此辨，类入瓿潞人静行患速度弼 人类的行走乃凳奔跑速艘还有较大的蓑距。需要研制体积小、熏量轻驱动力大 赘襄渤系绫程竞蛰嚣走瓠稳来透戳人类翡甄亵帮萋稳。交磊，磅究基然赛各璐 生物的觅食、窳位及路径繇踪等生态策略，将人类所不及的生物特长赋予机器 人，研测如机器蛇、机器狗和机器鱼等各耪仿生机器人。 3 ，多传感瓣偿意斡燕藏魏合 多佟感器信息融合的算法很多，但多数算法是旗子线性正态分布的平稳随 瓿过稷藩提下，辫决非线性和菲乎稳正态分蠢的现突傣息还蠢结深入媳磺究。 4 黼络机器人 随潜计算机鄹络的扩展延伸，嬲络技术龅发展，遽过计嚣桃网络遥控机器 久，为人辍交甄技末、焱羧技术、远程掇终技零亵黧像与控澍佘令戆潮络毽竣 及并发进程数据通信等邋信技术提出了曼离豹挑战。 5 多梳器入系统 蠢1 ； 多瓿嚣入系统鹣磅究滏憝予瑾论磷究玲段，对予多撬器入系绕体系结 构与协作机制、信息交互以及冲突消除等方面将是移机器人系统的进步研究 方向。 6 特种橇器人 移渤机器人在各个领域中的应用刺激了特神机器人的研究与开发。战场上， 为爨护士兵鹣生余，刺激了无入战辜、捏黉楗器夫秘壤察凝疆夫等霉麓疆嚣久 的不断研究；人民生活水平鸵提礴促进了娱乐祝器人、辨辩手术桃器入帮助残 机器人等民用服务机器人豹开发。 综主掰述，移动辍器入技术已经袈零了缀多逶震，餐还逡远寒这蘸实箨要 求。随着传感技术、智能控制技术和计算拽术等的不断提高，智能移渤机器人 9 一定躯够在生产窝生滔孛莱耱程度上势演久懿惫色。 1 5 研究问题的提出 以上鼹图内外枫器人技术发展和智能控制慧统发展的一些搬况，机器人技 术豹发鼹瓣予一个国家摹粤学披_ 本水平发展的意义是不言_ ；1 i 喻的。在机器人发展 熬各个分支中，无论是工韭撬器人( 包螽瓤溽枫器入，浮蓑撬嚣入，各耱穗器手 帮撬嚣餐) 运楚移动辊嚣入鼹设计都涉及裂路径瓣划这个漂蘧。在王照感器太中 的路径瓶划是静态的路径斌划，在这方面国内外已经有很多研究成果，而且己 经成功成用到实际的生产过程中去了。所谓静态路径规划就是在轨迹舰划的空 间内环境儒息是已知的，而且环境中的障碍物怒静止的。所以在这种环境中进 行的规划襁对简单一些，但燕如巢要想开发趣媳鸯囊主决策的高错魅的机器人， 这静静态蠡冬照径褒鬟方法意义戴不跫餐大。秘器久在骂凌信怠部分已懿或者完 全未知的环境中，能够像人一棒鲁主懿决策瞧融的行述路线是动态路径黼列磷 定的羁榕。也只有这种动态的鼹径规划对未来骤磺究舱离智能、全自主的极器 人才有实鼯的意义。比女鑫，燕园的火星搽测器，就是这方瑟应用的典型。但是 现在要想傲到完全橡入一榉，还有很长的一敬路要走，还需要缀多科研工作者 去惫之嚣瘸辛蘩翡工痒鞠劳动。综一蔓掰逮我稍珂强知道掇器人本巍靛磅究与开 裳是一个系统工程，它涉及戮蚤方嚣懿翘识。本文所磷究鼹撬嚣入静动态臻径 规划仅仅熄其中的一个小分支而已，它能否成功的应用是建立农藏他环节能否 正常运转的基础上的。比如幼态的路径规划就报依赖机器人的视觉和机器人的 全局定能繇统。因此机器人的动态路径规划的研究不是孤立的，它是复杂的机 器人系统控制孛款一环，机器入路径的规划楚机器入控制策略当中的一个重要 努支。黧祭梳器久麓够豫久一样缀撵交稼豹骂蠛鑫由豹选联合逡秘路径，那么 我蜘可以潞这样的棍器入控制繁赂已经菲鬟成功了。褪是从髫麓翻内孛 有关这 方谣的磷究现状来看，距离潺目标豹实现还有较大豹蓑距。强谯的路径规划 策略是针对性较强而适应性捅时差一煮，难以邋癌现实的复杂环潢，还有很多 需要解决的难题期待广大学者的研究。本文主骚对移动枫器入的路径规划作i 三l 臻究。 1 。6 本论文的主要工作 机器人系统是一个跨学科的综合系统，涉及很多学科的知识。本文以自主 引导小车( a g v ，移动机器人的秘) 为磷究对浆，主要从静态与动态路径规划鼹 个方嚣避抒磷究，援采矮全髑路径援越、在全瘸蠛划路径熬基磁上避霉亍瀑都路 径餐戴，并携塞了在动态繇凌下基予模辍享孛经瓣终静a g v 鸯主移翻车) 蘸臻羟援 射。 管为路径麓划的前提论文对激光全局定位及传感器系统迮邀行了研究。主 要内容膏： i o 1 自主引导小车( a g v ) 体系结构。建立了移动机器人的运动学方程，并给出 了a g v 的体系结构，为控制方案的设计和实施奠定基础。 2 激光全局定位系统及车载超声波测距系统。为全局路径规戈i 提供环境信 息，为局部路径姒划提供静止或运动障碍物及a g v 自身的位置、速发信息。 3 a g v 在静态已知环境下的路径规划。闺可视图法建立环境模型，用遗传葬 法进行全局路径规划。 4 + a g v 在动态不确定环境下的路径规划。在速度障碍的基础上，引入碰撞危 险度，建立动态环境模型，用模糊神经黼络进行动态环境下的路径规划。 第二章自主引导小车( a g v ) 的体系结构及运动学模型 2 1 概述 本文研究的移动机器人为a g v ( a u t o m a t e dg u i d e dv e h i c l e ) ，是一秘陡地自 主运动移动孝几器人，能够在具有一定地形特征的环境中顺剥到达期望目的地或 溉期望路径自主行驶。采用a g v 的爨的是为了避免人类在危险环境下受伤、 傻人类从单调的：= 作中勰脱出来、或提高导航精度。舀前a g v 已经被广泛应 篇在制造韭、医药、航天和军事等领域。 a g v 系统技术在日本、美园、德国等工业发达国家己非常成熟，应用范围十 分广泛，目前主要是开发不需固定路线的具有全方位运行能力的a g v 以及开发 a g v 在超重负荷、高定位精度等特殊工况f 的工作能力。a g v 系统对于我国工业 界还比较陌生，但随着科技的不断进步，参与国际竞争的客观疆求，我国的自 动化水平也在不断提高，a g v 系统在我国有着广泛的应用前景。因此投入必要的 人力、物力、财力，研制出适合我国圈l 舂的适度柔性化、窝可靠性、低成本的 a g v 系统，必将带灾巨大的经济效盏和社会效盏。 2 1 1a g v 分类 按照自主程度划分，a g v 可分为智能受和普通塑两类： 1 智能型a g v 每台a g v 的控制系统中通过编程都存有全部运行路线和线路区段控制( 亦即 交通管理) 的倍息，a g v 只需知道目的地和到达目的地后要完成的任务就可以自 动选择最佳路线完成规定的任务。这种方式下，a g v 系统使用的主控机可以比较 篾单，主控机与各台a g v 之间通过无线电或导引线进行连续通讯，撩剑系统可以 实时监视所有a g v 的王作和运行位置。即使通讯中断，a g v 仍能以多种降掺方式 工作。 2 普通型a g v 这种类壅的a g v 的控制系统一般比较简单，其本身的所有功能、路线、规划 和区段控制都由主控机进行控制，因此主控机必须有狠强的处理能力。a g v 每隔 一段距离通过地面通讯站与主控机交换数据，所以，a g v 在通讯站之间的误动作 不能及时通知主控机。当主控机出现故障时，a g v 只能停止工作。 2 i 2a g v 的结构组成 根据不同的使用情况，a g v 的结构组成会有所蓑别。一般馕况下，a g v 的结 构组成有：车体、自动导向系统、驱动系统、通讯系统、安全系统、控制系统、 定位系统等。 1 车体 由于应用范围广泛、其体豹使用目的和环境条件差荆很大，因诧a g v 有徽多 不同静车体形式。车体系统包括底盘、率架、爨体等，是熬个a g v 的躯体，具肖 电动车辆的结梅特缓和无人驾驶自动作擞的姆豫要求。 2 自勘导向系统 囊麓浮淘系凌楚a g v 豹一令重要部分。它瓣佟震莛萼l 辩a g v 瓣蒋鞭定鼓鼹经 遐行，弗在产生壤豢艨探测到这个穰麓并传输鲶车载控制系统处理。荚导粕方 式圭蛋褥：激光导愈、电磁感应导向、辙感应导商、光学譬涵、位姿计算导翔、 镁靛导淘、褫觉导向、g p s 导商、超声波鼹囱等。 3 驱渤系统 a g v 骥动凝采爱懿小车感蹙缝梅形式有关，瞧秘采建戆霉轮、转蠢方式鸯关， 邋辩患电视驱动，以魄浊为动力源。一般都可以自动充电。 4 通讯系统 褒工作中，a g v 需蒙与上位枕进行通讯：上位机需要发送命令绘a g v ，a g v 需要将彝盛当前的状态掇鸯给上位枧。这魑都需要通过通讯系统来完成。对予 露定鼹线瓣a g v 通讯，a g v 可以通过在运行路线上埋设於导线柬