一种基于可达区域质心矢量的移动机器人避障方法技术

一种基于可达区域质心矢量的移动机器人避障方法，涉及制导控制方法，具体涉及一种移动机器人避障方法。为了解决现有避障技术需要构建栅格地图或极坐标障碍图，过程繁琐，避障算法计算量大，以及不当的栅格尺寸可能导致可行路径被忽略的问题。本发明专利技术利用激光扫描雷达或激光测距相机对移动机器人行进方向成像，将激光扫描雷达或测距相机视场与点云合围的三维空间或二维平面区域作为机器人可达区域，计算其质心位置矢量和合成质心矢量，将合成质心矢量映射到可行速度范围当中，形成下一控制周期移动机器人期望速度矢量，实现移动机器人自主障碍规避。本发明专利技术适用于移动机器人移动避障。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，涉及制导控制方法，具体涉及一种移动机器人避障方法。为了解决现有避障技术需要构建栅格地图或极坐标障碍图，过程繁琐，避障算法计算量大，以及不当的栅格尺寸可能导致可行路径被忽略的问题。本专利技术利用激光扫描雷达或激光测距相机对移动机器人行进方向成像，将激光扫描雷达或测距相机视场与点云合围的三维空间或二维平面区域作为机器人可达区域，计算其质心位置矢量和合成质心矢量，将合成质心矢量映射到可行速度范围当中，形成下一控制周期移动机器人期望速度矢量，实现移动机器人自主障碍规避。本专利技术适用于移动机器人移动避障。【专利说明】-种基于可达区域质心矢量的移动机器人避障方法
本专利技术涉及制导控制方法，具体涉及一种移动机器人避障方法。
技术介绍
局部障碍规避是移动机器人的一项重要能力，也是实现全局最优路线跟踪的基础 之一，因此具有重要的研究意义。国内外学者对避障方法进行了深入研究，提出了多种具有 代表性的研究成果，主要包括： 虚拟力场法（VFF):虚拟力场法基本思想是将机器人运动假设为机器人在虚拟力 场环境中的运动。将移动目标所在栅格设置为低势能区，可以吸引机器人向其运动。将障 碍物所在位置设置为高势能区，排斥机器人向其运动。将综合作用在机器人上的吸引力和 排斥力的合力作为最终机器人运动的控制力。其优点为算法简单，易于工程实现。缺点为 当局部障碍物较多时，建立虚拟力场计算量较大，并且存在着局部极小点的问题。 力场柱状图法（VFH) 算法对获取的实时环境数据进行两轮的处理，建立局部 极坐标直方图，并选择活动窗口内直方图的波谷位置，作为机器人避障和控制的输入参数。 VFH算法优点为可以在狭窄空间稳定运行，并且可以平滑的转弯。 Ranger算法：Ranger算法首先根据其运动学模型建立若干条轨迹，之后通过计算 每条轨迹优异值来获得下一步的轨迹。Ranger算法的缺点是由于使用双目相机得到的机器 人周围环境地形图受噪声影响较大，导致使用Ranger算法得到轨迹精度较差。 Morphin算法：此算法将通过双目相机得到的机器人环境地形图栅格化，并分析 通过每个栅格时的优异值和确定值，之后建立若干条轨迹，通过加权求和得到每条轨迹的 可遍历性，选择可遍历性最好轨迹为下一步执行轨迹。 GESTALT算法：此算法为Morphine算法改进，在分析栅格地图的优异值和确定值 之后，建立若干条轨迹，并对每条轨迹进行可遍历性分析和接近目标点分析，最终得到下一 步执行的最优轨迹。优点为可以得到兼顾机器人动力学和当前地形环境的轨迹，缺点为有 时当可遍历性分析和接近目标点分析冲突时，不能得到最优的轨迹。 接近图表法（ND):此方法首先对当前机器人周围环境根据不同角度划分为若干 个区域，建立不同区域障碍接近度柱状图，通过分析柱状图可以得到每个角度区域上障碍 物距离，并识别出安全区域。之后应用得到数据可以将这些区域归类到不同的场景，根据每 个场景的避障规则可以得到机器人的避障控制指令，完成避障任务。
技术实现思路
本专利技术为了解决现有避障技术需要构建栅格地图或极坐标障碍图，过程繁琐，避 障算法计算量大，以及不当的栅格尺寸可能导致可行路径被忽略的问题，进而提出了一种 基于可达区域质心矢量的移动机器人避障方法。 ，其步骤如下： 步骤一：利用激光扫描雷达或激光测距相机对移动机器人行进方向成像，获得移 动机器人前方三维或二维点云数据，作为障碍规避的测量信息； 步骤二：根据激光扫描雷达或激光测距相机的成像基本原理，将激光扫描雷达或 测距相机视场与点云合围的三维空间或二维平面区域作为机器人可达区域； 步骤三：将步骤二中确定的可达区域视为匀质体，计算其质心位置矢量； 步骤四：根据机器人移动目标点方向，以及步骤三得到的可达区域质心位置矢量， 计算合成质心矢量； 步骤五：根据移动机器人最大安全移动速度、最小障碍距离、激光扫描雷达或激光 测距相机的最大测量距离，将合成质心矢量映射到可行速度范围当中，形成下一控制周期 移动机器人期望速度矢量。 步骤三中所述的质心位置矢量计算的具体操作步骤为： 建立机器人本体坐标系，坐标系原点为机器人质心，y轴为机器人前进方向，X轴 与机器人后轮轴平行，并指向前进方向右侧，z轴与X，y轴成右手系，设激光扫描雷达与机 器人本体系重合； 若激光扫描雷达或激光测距相机激光波束宽为Θ，即beam width为Θ， 激光扫描雷达或激光测距相机的第i个激光波束测距结果为屯；将激光波束 覆盖空间近似为圆锥体，则该圆锥体体积 【权利要求】1. ，其特征在于它包括如下步骤： 步骤一：利用激光扫描雷达或激光测距相机对移动机器人行进方向成像，获得移动机 器人前方三维或二维点云数据，作为障碍规避的测量信息； 步骤二：根据激光扫描雷达或激光测距相机的成像基本原理，将激光扫描雷达或测距 相机视场与点云合围的三维空间或二维平面区域作为机器人可达区域； 步骤三：将步骤二中确定的可达区域视为匀质体，计算其质心位置矢量； 步骤四：根据机器人移动目标点方向，以及步骤三得到的可达区域质心位置矢量，计算 合成质心矢量； 步骤五：根据移动机器人最大安全移动速度、最小障碍距离、激光扫描雷达或激光测距 相机的最大测量距离，将合成质心矢量映射到可行速度范围当中，形成下一控制周期移动 机器人期望速度矢量。2. 根据权利要求1所述的，其特征 在于步骤三中所述的质心位置矢量计算，步骤如下： 建立机器人本体坐标系，坐标系原点为机器人质心，y轴为机器人前进方向，X轴与机 器人后轮轴平行，并指向前进方向右侧，z轴与x，y轴成右手系，设激光扫描雷达与机器人 本体系重合； 若激光扫描雷达或激光测距相机激光波束宽为Q，即beamwidth为0， 激光扫描雷达或激光测距相机的第i个激光波束测距结果为Cli ;将激光波束 覆盖空间近似为圆锥体，则该圆锥体体积假设可达区域匀质体 密度为1，则该圆锥体质量Kii=Vi ;该圆锥体质心位置矢量为Pi =(Xi, Yi, Zi)，其中a，0分别为该激光波束在扫描 雷达或测距相机视场中的偏航角和俯仰角； 可达区域质心位置为，其 中n为本次测量激光波束数量。3. 根据权利要求2所述的，其特征 在于机器人在步骤三中建立的机器人本体坐标系中运动时，如果移动机器人在二维平面中 运动，将z轴方向数据置O，仅考虑x-y平面内的矢量。4. 根据权利要求1、2或3所述的， 其特征在于步骤四中所述的合成质心矢量的计算方法，具体步骤如下： 若机器人移动目标点方向单位矢量为Pt = (xT,yT,zT)，则合成质心矢量为Pt =pv+cI|pv|IpT，其中C为调整系数，I|pv|I为质心矢量的长度。5. 根据权利要求4所述的，其特征 在于步骤五中所述的合成质心矢量向可行速度范围映射的计算方法，具体步骤如下： 当全部激光波束测距结果均为最大测距距离时，计算可达区域质心矢量Pnlax，当全部激 光波束测距结果均为可容忍的最小障碍距离时，计算可达区域质心矢量Pnlin，下一周期速度 矢量为其中Vmax为机器人移动的最大安全移动速度。【文档编号】G05D1/02GK1042本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于可达区域质心矢量的移动机器人避障方法，其特征在于它包括如下步骤：步骤一：利用激光扫描雷达或激光测距相机对移动机器人行进方向成像，获得移动机器人前方三维或二维点云数据，作为障碍规避的测量信息；步骤二：根据激光扫描雷达或激光测距相机的成像基本原理，将激光扫描雷达或测距相机视场与点云合围的三维空间或二维平面区域作为机器人可达区域；步骤三：将步骤二中确定的可达区域视为匀质体，计算其质心位置矢量；步骤四：根据机器人移动目标点方向，以及步骤三得到的可达区域质心位置矢量，计算合成质心矢量；步骤五：根据移动机器人最大安全移动速度、最小障碍距离、激光扫描雷达或激光测距相机的最大测量距离，将合成质心矢量映射到可行速度范围当中，形成下一控制周期移动机器人期望速度矢量。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：田阳，宋新，徐田来，崔祜涛，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23