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基于多传感器的移动机器人避障

作　者: 邹青华
导　师: 杨东勇
学　校: 浙江工业大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 移动机器人多传感器行为避障模糊控制
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

避障能力是移动机器人完成任务的关键。传统的避障算法往往需要建立精确的环境模型,计算量大且实时性不高,效果并不理想。所以本文在综述移动机器人避障技术研究现状的基础上,针对未知、动态的复杂环境,从行为角度设计了一种基于多传感器的移动机器人自主避障方案,相关工作主要包括以下几个方面:(1)对移动机器人避障的传感器进行了研究,文中采用超声波与红外传感器相结合的方法。通过红外传感器减少超声波传感器测距盲区和镜面反射带来的误差;通过间隔采样或者分组采样技术避免多路超声波串扰问题;提出一种递推型中值滤波方法,提高了数据在空间和时间上连续性,有效地减少了超声波随机串扰信号及其它干扰信号的影响,进而提高了传感器系统的准确度。(2)设计一种基于行为法的避障方案,将移动机器人整个运行过程中的行为划分成趋向目标行为、避障行为、沿墙走行为及紧急避障四种行为,其中避障行为和沿墙走行为通过模糊控制器来获得。提出一种基于区域优先级的行为策略,该方法结合碰撞危险度,将机器人的感知距离划分成三个不同圆环区域,按区域定义不同的优先级。针对凹型障碍物,通过引入状态管理器,使得机器人按照状态图执行相应动作,不会陷入死循环。引入一种基于运动轨迹平滑度的可行路径性能评价方法,该方法通过求取各点的曲率来判断运动曲线的平滑度,为移动机器人避障性能提供一些依据。实验结果表明,移动机器人能够在未知、动态的复杂环境下快速地避开障碍物,具有良好的运行效果。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第1章绪论  10-16
  1.1 基于多传感器的移动机器人避障研究背景及意义  10
  1.2 移动机器人避障研究概况  10-14
    1.2.1 移动机器人避障研究现状  10-13
    1.2.2 移动机器人避障技术的发展趋势  13-14
  1.3 论文研究的内容  14-15
  1.4 论文结构安排  15-16
第2章移动机器人的行为控制  16-22
  2.1 行为控制的特征  16-17
  2.2 行为控制方法  17-21
    2.2.1 包容式结构  18-19
    2.2.2 ASD 法  19-20
    2.2.3 运动意图法  20-21
    2.2.4 PDL 法  21
  2.3 本章小结  21-22
第3章多传感器及数据处理  22-32
  3.1 超声波传感器  22-25
    3.1.1 超声波测距的探测盲区  23
    3.1.2 超声波测距的漫反射问题  23-24
    3.1.3 超声波测距探测盲区与漫反射的解决办法  24-25
  3.2 多传感器信息融合预处理  25-26
    3.2.1 多传感器的布局  25-26
    3.2.2 信息融合预处理  26
  3.3 多传感器串扰分析与解决  26-27
    3.3.1 多超声波传感器测距的串扰现象  26-27
    3.3.2 多超声波传感器测距串扰的消除  27
  3.4 多传感器测距的数据处理  27-31
    3.4.1 均值滤波的去噪处理  28-29
    3.4.2 中值滤波的去噪处理  29
    3.4.3 递推型中值滤波的去噪处理前后对比实验  29-31
  3.5 本章小结  31-32
第4章移动机器人避障过程中的行为分析与设计  32-48
  4.1 基于行为法避障设计  33-36
    4.1.1 基于行为法的避障结构  33-34
    4.1.2 基于行为法的避障流程  34-35
    4.1.3 移动机器人状态转换图  35-36
  4.2 避障过程中的行为设计  36-44
    4.2.1 趋向目标行为  37-38
    4.2.2 避障行为  38-42
    4.2.3 沿墙走行为  42-44
    4.2.4 紧急避障行为  44
  4.3 基于区域优先级策略  44-46
  4.4 机器人避障可行路径的性能评价  46-47
  4.5 本章小结  47-48
第5章基于多传感器的移动机器人避障实验  48-60
  5.1 实验平台及运动流程  48-52
    5.1.1 AS-R 机器人体系结构  48-49
    5.1.2 AS-R 机器人运动控制  49-50
    5.1.3 本文的运动控制流程  50-52
  5.2 避障可行路径的性能分析与评价  52-54
  5.3 复杂环境下的实验  54-57
    5.3.1 多静态障碍物环境下的实验  54-55
    5.3.2 动静态障碍物环境下的实验  55-57
  5.4 凹型障碍物下死循环及解决  57-59
    5.4.1 凹型环境下死循环的描述  57
    5.4.2 凹型环境下死循环的解决  57-58
    5.4.3 实验结果  58-59
  5.5 本章小结  59-60
第6章结束语  60-62
  6.1 论文工作总结  60-61
  6.2 存在的问题与进一步研究的方向  61-62
参考文献  62-65
致谢  65-66
攻读学位期间参加的科研项目和成果  66

基于多传感器的移动机器人避障

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