智能机器人路径规划及避障的研究

【摘要】： 基于行为的方法为移动机器人在二维未知环境中的避障与路径规划提供了很好的解决方法。 设置在机器人不同侧面的机器人传感器的角色有着很大的不同。在同一侧，来自不同传感器的距离差意味着关于环境的重要信息。对于在同一侧面的同一水平面的传感器，传感器的位置在决定机器人的安全转角上扮演着关键角色。在本文我们首先讨论了这些问题，提出并证明一系列计算瞬时安全转角的公式。车式机器人被赋予不同的避开障碍物的能力。这些能力的自组织融合能够使机器人安全地转向宽阔的空间，然后在平行于或近于平行于静态或动态凸多边形障碍物的边缘的方向前进或后退。所有的实时信息来自于各侧面的两个距离传感器，没有任何环境的先验信息。这些公式具有普遍的适用性。 其次，在所提出转角的基础上，我们分析了车式移动机器人在避开障碍物时的基本避障行为、沿墙走行为及寻找目标行为。并在分析的基础上提出一种车式移动机器人个体在未知二维环境中实时免碰路径规划方法。实验表明，该算法具有很好的适用性。 再次，我们分析了具有该算法所赋予的避障及规划能力的机器人个体在(本文以两个为代表)机器人群组中的一些行为表现，我们称之为自由状态下的行为。实验表明，所提出的算法在多个机器人中亦有很好的适用性。 最后，我们针对研究中出现的问题，将模糊理论与进化算法结合起来，就模糊路径规划器的模糊规则在线创建与优化问题进行了尝试，并取得初步成效。