[發明專利]一種基于人類行為模擬的移動機器人實時運動規劃方法

有效

• 申請號: 201711399649.5
• 申請日: 2017-12-22
• 公開（公告）號: CN108153310B
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 張雪波;王佳蕊;方勇純;沈佩堯
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 天津耀達律師事務所 12223
• 代理人: 張耀

1.一種基于人類行為模擬的移動機器人實時運動規劃方法，其特征在于，主要包括：

(一)多層擬人行為路徑規劃框架，基于人類規劃的行為模式，模擬人腦、人眼和人腿的功能對應設置全局層路徑規劃、感知層路徑規劃和執行層路徑規劃；

(二)完備性可調性軌跡規劃算法，提出一種有完備性保證的高效率的軌跡規劃算法，應用該算法規劃的軌跡能夠同時滿足機器人的運動學約束和環境約束條件；

(三)動態監控和恢復行為策略，對機器人前方安全距離范圍進行實時動態監控，如果遇到緊急狀況采取恢復行為策略；

所述多層擬人行為路徑規劃框架的具體操作是，參考人類規劃的行為模式，分別對應人腦、人眼和人腿設置全局層路徑規劃、感知層路徑規劃和執行層路徑規劃；

全局層路徑規劃對應人腦，負責為機器人提供全局的運動指引；輸入低分辨率全局層在線地圖和相應的運動基元，全局層路徑規劃基于AD*算法計算由當前的機器人位姿到全局目標位姿的路徑；類似于人腦，全局層路徑規劃的更新頻率相對較低；

感知層路徑規劃對應人眼，負責在感知范圍內求解可行的避障路徑；輸入高分辨率感知層地圖和相應的運動基元，感知層路徑規劃基于ARA*算法計算由當前的機器人位姿到選定的感知層目標位姿的路徑；感知層路徑規劃的作用范圍依據車載傳感器的感知能力設定，規劃結果由精細的運動基元拼接而成，因而兼具預見性和靈活性；

執行層路徑規劃對應人腿，負責根據機器人周圍的環境決定具體的執行路徑；執行層路徑規劃首先在機器人附近的狀態空間中采樣，生成一組備選路徑；然后綜合考慮感知層的規劃結果和障礙物信息等，對備選路徑進行評價，選定一條最優的路徑；執行層路徑規劃的更新頻率相對較高，規劃結果比較精確；

為了保證運算實時性，離線生成所有備選的執行層路徑并存儲在離線路徑表中；為了保證規劃結果的光滑性，離線路徑表中包含多組初始曲率條件不同的路徑；

三層路徑規劃之間的聯系通過兩級評價機制建立，即感知層目標位姿的評價和執行層路徑的評價；為了使感知層目標位姿貼近全局層的規劃結果，同時考慮到實時的環境信息，設置感知層目標位姿的評價；在執行層路徑的評價過程中，綜合考慮感知層的規劃結果、地圖中的障礙物情況和備選路徑的彎曲程度。

2.根據權利要求書1所述的基于人類行為模擬的移動機器人實時運動規劃方法，其特征在于，所述完備性可調性軌跡規劃算法的具體操作是，在進行軌跡規劃的過程中，首先根據機器人的運動學約束條件計算速度限制曲線，然后加入環境約束條件計算調節速度限制曲線；在不擊穿調節速度限制曲線的前提下，先后進行基于最大加速度的正向積分和基于最小加速度的反向積分；令s表示路徑長度、表示s對時間的一階導數，輸入初始線速度和目標線速度，在長度為s^m的給定路徑上進行軌跡規劃的具體步驟為：

1)根據機器人的運動學約束條件計算速度限制曲線；

2)在速度限制曲線的計算基礎上，加入環境約束條件計算調節速度限制曲線，并表示在坐標系上，該坐標系是以s為橫坐標、為縱坐標的平面直角坐標系；

3)如果在s＝0處的調節速度限制曲線小于初始線速度或者在s＝s^m處的調節速度限制曲線小于目標線速度，問題無解，算法結束；反之，算法繼續執行；

4)由目標線速度開始，基于最小加速度進行反向積分，直至到達s＝0處；在單步積分過程中，如果積分曲線不擊穿調節速度限制曲線，取積分曲線為反向積分結果；反之，取調節速度限制曲線為反向積分結果；

5)由初始線速度開始，基于最大加速度進行正向積分，直至到達s＝s^m處；在單步積分過程中，如果積分曲線不擊穿調節速度限制曲線，取積分曲線為正向積分結果；反之，取調節速度限制曲線為正向積分結果；

6)如果在s＝0處的反向積分結果不小于初始線速度并且在s＝s^m處的正向積分結果不小于目標線速度，問題有解，規劃結果在每一點處取反向積分結果和正向積分結果的較小值；反之，問題無解。

3.根據權利要求書1所述的基于人類行為模擬的移動機器人實時運動規劃方法，其特征在于，所述動態監控和恢復行為策略的具體操作是，為了有效地確保安全、提高魯棒性，基于機器人的最小線加速度設置安全距離d_safe：

式中，v_r為當前的機器人線速度，為機器人的最小線加速度，D_s是為了確保安全設定的一個常數；

對機器人前方長度為d_safe、寬度略大于機器人直徑的矩形區域進行實時動態監控；如果監控區域內存在障礙物且v_r＞0，采取減速策略；如果監控區域內存在障礙物且v_r＝0，采取恢復行為，即，首先考慮障礙物信息和感知層的規劃結果等對機器人周圍所有可行的方向進行評價，然后按照評價值由小到大的順序依次旋轉至每個可行方向，直至監控區域內不存在任何障礙物；對比當前時刻與上一時刻的機器人周圍每個方向的可行性，如果可行性發生變化的方向個數超過設定的閾值，則重新進行評價和旋轉。