未知环境下基于VFH-的机器人避障.pdf

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1、第27卷第3期计算机仿真2010年3月文章编号：1006—9348(2010)03-0156—05未知环境下基于VFH：l：的机器人避障许心德，关胜晓(中国科学技术大学自动化系，安徽合肥230027)摘要：机器人避障问题一直是机器人应用中的热点和难点问题。为此采用了路径跟踪和VFH*相结合的方法实现机器人沿着预定路径前进中的避障问题。路径跟踪算法followthecarrot用来选取局部目标点。对于VFH·算法中存在的由于超声传感器的方向误差及对障碍物的扩展导致某些可行路径被忽略的情况进行了改进，

2、在障碍物进行扩展时根据障碍物与机器人中心点的距离大小进行不同程度的扩展。另外，在障碍物比较稀的区域，VFH·算法对每个valley最多只选取三个候选方向，导致一些更好的方向丢失，根据valley的大小及机器人当前选定方向来增加一个新的候选方向。并用仿真验证了所做的改进是有效的。关键词：路径跟踪；避障；栅格地图中图分类号：TP242．6文献标识码：AObstacleAvoidanceforRobotsBasedonVFH：lcMethodinUncertainEnvironmentXUXin—de．

3、GUANSheng—xiao(DepartmentofAutomation，UniversityofScienceandTechnologyofChina，HefeiAIlllui230027，China)ABSTRACT：ThispaperpresentsanimprovedVFH宰methodforrobotobstacleavoidance．FollowtheCarrotAlgo-rithmisusedtoofferthelocalgoalpointsforVFH}．Becauseofthe

4、directionca'orofsonarsensorinsomesitua-tions，VFH木methodfailstofindawaytothegoaleventhepathactuallyexists．Tosolvethisproblem，aconstpa-rameterisinvitedinthispaper．Eachobstacleisenlargedindifferentsizeaccordingthedistancetotherobot．Anoth·ershortcomingoft

5、heVFH}methodisresultedfromthelackofcandidatedirections．Weaddonemorecandidatedi—rectionwhenavalleyistoowide．Thesimulationshowsthatthemodulationsarevalid．KEYWORDS：Pathfollowing；Obstacleavoidance；Gridmapl引言不论采用何种导航方式，智能移动机器人主要完成路径规划，定位和避障等任务。根据机器人对环境信息的了

6、解程度，机器人路径规划可以划分为：环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知，需要通过传感器对障碍物位置、形状或尺寸进行探测的局部路径规划⋯拉J。在大多数环境下，机器人的工作环境并不是完全未知的。可以根据环境的已知信息预先规划好一条最优路径，然后在机器人沿最优路径前进的过程中根据传感器获得的局部信息来躲避障碍物。这样就将环境部分未知的导航问题分解为全局路径规划，路经跟踪和避障三个子问题。对于全局路径规划，目前已有比较成熟的方法。比如改进的蚁群算法pj。由于本文主要介绍避障算法，因此

7、，假设基金项目：国家863计划项目(2007AA042227)收稿日期：2008—12—04·--——156．--——已经利用已知环境信息采用蚁群算法得到了全局最优路径。对于机器人避障，1985年，Khatib提出了势场法HJ。势场法产生路径平滑但是有一些与生俱来的不可克服的缺陷，如在障碍物前振荡，不能通过狭小通道等。卡耐基梅隆大学提出了栅格法，栅格法将环境划分为一系列小的格子，每个栅格包括一个确定值(CV)表示该栅格中存在障碍物的可能性。1989年，Borenstein和Koren结合栅格法和势

8、场法提出了虚拟力场法(VFF)L5]。但是，VFF算法有三个缺陷mJ：①不能通过像门类似的狭窄区域。②由于栅格的离散性导致障碍物产生的斥力急剧变化。③在走廊等条形区域中会左右震荡。为了克服这些缺陷，1991年，Borenstein提出了向量场直方图法，即后来被广泛应用的VFH算法旧1。VFH算法不仅保留了VFF算法的优点，而且由于采用两级数据减少技术，使得机器人在狭窄空间不震荡，转弯平滑，机器人可以运行的速度较快。随着VFH方法的广泛应用，它的缺点也逐渐暴露出来。由于VFH方法未考