的移动机器人动态避障路径规划方法

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1、万方数据第15卷第2期2002年6月模式识别与人工智能PR＆AIv0115No2June2002基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法李庆中顾伟康叶秀清(浙江大学信息与电子工程学系杭州310027)摘要本文提出了一种基于遗传算法的简单、有效的移动机器人实时动态避障路径规划方法．为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划．本文将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题，并把路边约束、动态避障要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数．仿真实验表明．本文提出的动态路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人运动的最佳局

2、部规划路径，且具有良好的动态避障性能该方法也可用于智能车辆的自动导航关键词遗传算法，路径规划，动态避障，移动机器人中围法分类号TPl8·TP242·6A1引言移动机器人是能够在道路和野外连续、实时地自主运动的智能机器人，是一种集环境感知、动态央策与规划、行为控制与执行等多项功能于一体的高智能化机器系统基于机器视觉的移动机器人，其关键技术是计算机视觉技术和智能控制技术在每个控制循环过程中，移动机器人的动态行为是，机器视觉获取前方的路面环境及障碍物信息，然后通过智能系统产生局部最优规划路径，并用智能路径跟踪控制方法使移动

3、机器人沿规划的路径行走．对于在动态环境中移动机器人的局部路径规划问题，传统的寻优策略因复杂而费时，难以用于移动机器人的实时导航．前人的研究表明遗传算法在这方面具有较大潜力”1⋯．为使实时应用得以实现，关键是确定简单、有效的遗传编码技术和目标评价函数．本文利用遗传算法，对基于机器视觉的移动机器人的实时动态避障路径规划进行了研究，将复杂的二维路径编码问题简化为一维，并把路边约束、动态避障和最短路径要求融合成一个简单的适度函数最后通过仿真实验，验证了本文提出的方法的有效性和准确性．收稿Et期：2001—05—16；修回日期

4、：2001—09—102移动机器人组成与动态控制规划策略本研究采用的移动机器人平台是美国TROB()T公司的ATRv一2产品．其动力传动采用四轮驱动系统，每个轮子由一个直流电机驱动，各个轮子的转速由平台内部的计算机系统控制．在此智能移动平台上，我们建立了基于机器视觉的移动机器人系统，其外形如图1所示．其中视觉系统由移动图l移动机器人外形机器人上方的彩色CCD摄像机和内部微机主板上的图像采集卡组成．机器人前方装有激光雷达和声万方数据模式识别与人工智能纳装置．视觉系统为移动机器人提供前方道路环境的图像信息，激光雷达可快速

5、测量前方障碍物的远近和速度，声纳用于近距离突发障碍物的紧急刹车移动机器人控制策略主要有环境信息反馈法∞J和路径规划跟踪法两种信息反馈法包括势场法1“、虚力场法和基于网络结构的方法等，这些方法的特点是根据传感器测定的环境信息，综合确定机器人的运动方向与速度控制量，将参考路径的生成和路径的跟踪控制结合在一起．其优点是系统的实时性提高+但因为没有进行参考路径的规划，所以不能保证机器人的行走路径为最佳此外，还会出现机器人运动方向多变从而使机器人的稳定性和安全性下降等问题因此，在实际应用中，多采用路径规划跟踪法，即把局部路径规

6、划功能和路径跟踪功能分开，由两模块完成，这样可以克服信息反馈法的弊病．本文采用这种方法，具体的控制规划策略是，在移动机器人行走之前，首先对机器人将要行走的路线进行全局规划；当机器人行走以后，则由机器视觉、激光雷达等传感装置，实时测量前方的路面环境信息和动态障碍物信息，然后在机器视觉的预瞄范围内，进行局部路径的动态规划，然后由智能控制算法实现路径的跟踪控制，以实现避障等功能；而对于前方突然出现的近距离障碍物，或实在无法避开的障碍物，则由声纳快速反应，实现紧急刹车处理．路径的全局规划，是一个离线规划问题，比较容易解决．声

7、纳的紧急刹车控制，属于条件反射性的控制，也易于实现．以上问题的关键是环境动态信息的快速、准确获取，动态局部路径的实时规划，以及路径跟踪的智能控制．动态环境是在路面环境中，存在静态或动态的障碍物．而这些障碍物在初始的全局路径规划过程中是无法预知的．我们已经开发了比较成熟的路径跟踪智能控制方法，运动障碍物信息的快速获取正在研究过程中，本文主要介绍实时动态路径规划的方法局部动态路径规划的基本策略是，从移动机器人的当前位置出发，根据机器视觉和激光雷达得到的路边约束和障碍物的运动速度与运动方向等信息，在机器视觉的一定预瞄范围内

8、实时规划出一条安全、可行的最短参考路径，该参考路径必须满足路边约束条件和动态避障条件，是由一定间距的点序列构成移动机器人沿参考路径运动的同时，以机器人当前行走速度，对参考路径进行新一轮规划，并由重新规划的路径代替原参考路径，进入下一轮的路径跟踪控制，使机器人沿动态参考路径不断向全局目标点接近．每次局部规划路径的长度必须足够大，15卷使移动机器人