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新方案提升动态环境中移动机器人执行速度

2019-10-25   来源:华中科技大学学报(自然科学版)   作者:曹其新 黄先群 蒋宇捷

  随着机器人技术的发展和人力成本的提高,机器人技术在越来越多的领域得到应用。上海交通大学机械与动力工程学院曹其新教授团队针对超市拥挤、动态的环境提出了多状态转换的自主导航方案,通过状态之间的转换使移动机器人能够快速采取正确的决策,避免了动态窗口法中容易出现的震荡效果,大大提高了移动机器人在超市环境中的执行速度。成果于10月16日发表于《华中科技大学学报(自然科学版)》。


  机器人的移动依靠规划技术进行导航,路径规划包括全局规划和局部规划。其中全局规划通过人工势场法创建虚拟的力,目标点对机器人产生吸引力,障碍物对机器人产生排斥力,最终机器人受到的合力将机器人引导到目标点,但这种规划在动态环境中效果较差。局部规划依靠当前局部环境信息进行规划,虽然可以应对动态环境,但由于缺少全局信息,所以很难获取最优路径,甚至无法到达目标点。


  研究为移动机器人设定的路径规划方案为课题组提出的多状态转换的自主导航方案,包括初始运动状态、全局规划状态、局部规划状态以及终止运动状态四种状态。


  多状态之间的转换


  为了验证方案的有效性,研究在包含狭窄弯道及动态的人的实验室环境中、在模拟超市中2种环境下进行了试验。试验发现,两种导航方案都能够给成功地执行任务。尤其是在面对动态障碍物时,移动机器人通过状态的转换来实现避障以及规划,重要的是移动机器人一直试图沿着全局路径靠近目标点,不是为了避障而在障碍物附近产生震荡。


  研究在4种状态中引入了局部规划状态原地等待时间、终止状态中角速度和线速度的调速系数等多个参数,目前都是根据经验进行选取,研究人员指出,以后希望通过机器人自主学习的方式进行获取,以进一步提高导航的效率。


  这项研究得到了国家自然科学基金的资金支持。


  责任编辑:宫在芹

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