[發(fā)明專利]動態(tài)環(huán)境下服務(wù)動機(jī)器人導(dǎo)航方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310591604.3
• 申請日: 2013-11-21
• 公開（公告）號: CN103558856A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 錢堃;符張杰;陳之杰;楊鴻
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務(wù)所 32250
• 代理人: 王斌

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種多約束動態(tài)環(huán)境下服務(wù)動機(jī)器人導(dǎo)航方法。服務(wù)機(jī)器人在與人共處的動態(tài)環(huán)境下導(dǎo)航，除了常規(guī)的避障以外還存在多種約束條件相互疊加，而其中由于人的運(yùn)動對機(jī)器人造成的干擾是不完全已知的。本發(fā)明對這種動態(tài)干擾進(jìn)行量化和一定預(yù)測，并將機(jī)器人的其它多種運(yùn)動規(guī)則轉(zhuǎn)換為約束的形式融入可達(dá)代價(jià)導(dǎo)航柵格，通過建立兩層級聯(lián)的運(yùn)動控制器，實(shí)現(xiàn)了多約束條件制約下的機(jī)器人優(yōu)化導(dǎo)航行為控制，從而有助于提高服務(wù)機(jī)器人未來進(jìn)入家庭后的可靠導(dǎo)航作業(yè)問題。

背景技術(shù)

移動機(jī)器人的點(diǎn)到點(diǎn)導(dǎo)航，需要依據(jù)某些優(yōu)化準(zhǔn)則(時(shí)間或行程最短)，在其位形空間(ConfigurationSpace，CSpace)中搜索一條合理、完備、最優(yōu)、可實(shí)時(shí)計(jì)算、能適應(yīng)環(huán)境變化的路徑。從機(jī)器人獲取環(huán)境信息的程度可分為三種情況：

(1)環(huán)境信息完全已知，這是基于環(huán)境模型的全局路徑規(guī)劃的前提；

(2)環(huán)境信息完全未知或部分已知，這是基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃所適用的情況；

(3)環(huán)境中存在以可知或可預(yù)知方式移動的障礙物(例如人)，此時(shí)傳統(tǒng)的局部規(guī)劃法雖然能保證避障，但是局部性的避障行為難以提高導(dǎo)航的全局效率。

對于動態(tài)環(huán)境，為了提高動態(tài)路徑重規(guī)劃的計(jì)算效率，一般采用基于滾動窗口的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，充分利用機(jī)器人實(shí)時(shí)測得的局部環(huán)境信息，以滾動方式進(jìn)行在線規(guī)劃，對動態(tài)環(huán)境具有良好的適應(yīng)性。Minguez采用了全局/局部規(guī)劃兩層控制結(jié)構(gòu)（參見“Sensor-basedrobotmotiongenerationinunknown,dynamicandtroublesomescenarios,RoboticsandAutonomousSystems,2005”），將wavefront路徑規(guī)劃與ND反應(yīng)式避障算法組成級聯(lián)，提高了在存在人的動態(tài)環(huán)境下機(jī)器人避碰運(yùn)動的路徑尋優(yōu)能力與快速響應(yīng)能力。

動態(tài)環(huán)境下對運(yùn)動物體的預(yù)測導(dǎo)航(PredictiveNavigation)是提高導(dǎo)航全局效率的新方法。預(yù)測導(dǎo)航需要恢復(fù)避讓對象的位置速度等狀態(tài)信息，通過將CSpace擴(kuò)展為完整的狀態(tài)－時(shí)間描述或者把障礙物運(yùn)動軌跡直接映射到速度空間進(jìn)行全局運(yùn)動規(guī)劃。例如針對足球機(jī)器人，Gupta（參見“Real-TimeIdentificationand?PredictiveControlofFastMobileRobotsusingGlobalVisionSensing,IEEE?TransactionsonInstrumentationandMeasurement,2005”）線性預(yù)測了直線運(yùn)動的障礙物（足球）的運(yùn)動速度變化。

服務(wù)型移動機(jī)器人工作在與人共處的動態(tài)環(huán)境下。對運(yùn)動人/物體的動態(tài)性加以預(yù)測，是機(jī)器人改善避障導(dǎo)航性能的有效途徑?，F(xiàn)有預(yù)測避讓導(dǎo)航方法一般建立在動態(tài)物體運(yùn)動路線已知、速度已知、勻速運(yùn)動、或者均加速運(yùn)動等各種假設(shè)上。由于人的運(yùn)動狀態(tài)不可知，人的運(yùn)動預(yù)測不同于運(yùn)動物體的預(yù)測，假設(shè)其運(yùn)動路線與具體運(yùn)動速度已知在實(shí)際應(yīng)用中是不現(xiàn)實(shí)的。近年來國外研究在針對人的機(jī)器人預(yù)測導(dǎo)航方面出現(xiàn)了一些有益的嘗試，Bennewitz（參見“UsingEMto?LearnMotionBehaviorsofPersonswithMobileRobots,IEEE/RSJInternational?ConferenceonIntelligentRobotsandSystems,2002”）提出的方法建模并預(yù)測了人的運(yùn)動路線模式，卻沒有考慮人沿著某路線行走的速度變化對預(yù)測人機(jī)相遇沖突帶來的影響。

經(jīng)專利檢索查新，王耀南等人申請了中國發(fā)明專利第200910044273.5號，名稱為“未知環(huán)境下移動機(jī)器人導(dǎo)航安全的方法”。該發(fā)明公開了一種借助柵格地圖和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器來確保移動機(jī)器人在未知環(huán)境下安全探索導(dǎo)航的方法。但是該方法沒有考慮環(huán)境中的動態(tài)物體及人對機(jī)器人在柵格地圖中導(dǎo)航所造成的影響，其自主導(dǎo)航系統(tǒng)也僅采用了機(jī)器人車載測距傳感器來感知環(huán)境障礙物，而車載測距傳感器在探測范圍上具有一定局限性。