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动态环境中多障碍的空中机器人避障.pdf

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动态 环境 障碍 空中 机器人
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本 科 生 毕 业 论 文(设计) 题目 动态环境中多障碍的空中机器人避障 姓名 /学号 刘昊俣 /3110104783 指导教师 许超 年级与专业 自动化 2011 级 所在 院系 控制科学与工程 学院 浙江大学本科生毕业论文 动态环境中多障碍的空中机器人避障 致 谢 我在此谨以此部分感谢那些在我大学生活中直接或间接给予我帮助的人。 感谢我的指导老师许超老师。正是许超老师提供的机会,让我有幸能够在大学的最后一年中做自己感兴趣的事情,同时许超老师对我的毕设也提供了很多帮助和重要的指导,尤其是对时间节点的安排,许超老师的建议让我能够有条不紊的完成本次毕设。 感谢智控所 301 的各位学长。在本次毕设中,我承蒙了很多学长的帮助。叶长春学长对我对 iRobot Create 机器人的使用提供了很多有用的意见和指导,韩滔学长在 ROS 系统的使用中给予了很有帮助的指点,朱疆成学长在毕设 的整体思路上给予了非常有用的意见。另外,智控所 301 的其他学长也都在本次毕设中给予了我很大的帮助。 感谢智控所 108 的各位学长学姐。在做毕设的短暂时间里,我有幸和大家共同学习工作在一个房间内,这里轻松愉快的氛围让我难以忘怀,并且这种氛围也使我毕设过程的生活更加多姿多彩。 感谢我的同学们。首先是智控 所 108 的秦通同学、刘志洋同学、吴小菲同学、王蒙蒙同学,感谢大家在这短短六个月中的帮助和互相支持;其次是我的室友们,罗浩同学、高飞同学、邵盼愉同学,感谢大家一直以来共同营造的友善氛围,和共同经历的喜怒哀乐;最后还有各位控制系的伙伴们,孙颂、余逸尘、吴中乐、林沐、陈杨、王钟雷、温天宇、林婷婷、翁一桢等诸位,感谢大家在这两年间的共度,正值离别时刻,然而祝福我们友谊长存。 还要感谢我的家人对我的默默支持,在大学四年的生活中,是你们的鼓励让我能够坚定自己的选择,逐渐确立自己所追求的目标。 最后,感谢每一个昨天的自己 ,虽然追求过,放弃过,努力过,颓废过,然而每个最终选择坚持的自己都成为了今天的我所依仗的面对未来挑战的力量源泉。 刘昊俣 2015 年 5 月于浙大玉泉 浙江大学本科生毕业论文 动态环境中多障碍的空中机器人避障 I 摘 要 随着移动机器人的发展,为了能够在复杂环境中完成多样化任务,其对自主路径规划能力提出了越来越高的要求,而在动态环境中,能否成功避障来抵达目标位置也往往是机器人是否具有执行工作能力的基础。 在 IARC(the International Aerial Robotics Competition)比赛中,为了检验机器人动态环境下避障能力,第七次任务中人工设置了四个动态障碍,以此考察空中机器人避开障碍执行任务的能力。 为了解决机器人在障碍物环境下的路径规划问题,依靠激光雷达传感器、图像分析技术等等检测手段,并辅以栅格法、可视图法、自由空间法、人工势场法等路径规划算法的技术已经经历了多年的发展和检验,并且在各种环境下得到了实践的考研。 本文将基于现有的几种路径规划算法,以完成 IARC 比赛要求为选择标准,分析几种算法的核心思想,并从中选择人工势场法作为最终使用的路径规划算法。另外,还将重点阐述人工势场法中极小值陷阱问题和可能出现的碰撞问题的原因,并采用选择临时目标点与加入模糊控制的方法解决这两种算法本身的问题。 另外,本次毕 业设计还将依靠 iRobot Create 平台,通过 ROS(the Robot Operating System)系统来完成对算法的实物验证。 关键 词 : 路径规划 , 激光雷达 , 人工势场法 , ROS 系统 动态环境中多障碍的空中机器人避障 浙江大学本科生毕业论文 II Abstract With the development of the mobile robot, higher demand for the ability of path planning has been put forward. A perfect obstacle-avoidance method is always a crucial section of the whole robot system. To test obstacle-avoidance ability in a dynamic environment, the International Aerial Robotics Competition has set a comlex competition area which contains four mobile obstalces. And with the help from laser radar, camera, both with some path planning methods like Grid Method, Visibility Graph Method, Variospace Method & Artificial Potential Field Method, we can deal with this problem appropriately. In this thesis, depanding on the demand from IARC, we analyse four different path planning methods which listed above, and choose Artificial Potential Field Method as the final choice. Besides, we also focus on how to improve the traditional Artificial Potential Field Method, and do the test based on the iRobot Create platform both with the Robot Operating System which also be called as ROS. Keywords: path planning, laser radar, Artificial Potential Field Method, ROS 目null1null论....................................................................................................................................... 11.1nullnullnullnullnullnullnullnull............................................................................................................ 11.2nullnullnullnull............................................................................................................................ 21.2.1机器人避障的路径规划研究的来源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2.2国内研究现状. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.3国外研究现状. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2.4人工势场法理论研究现状概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3null文nullnullnullnullnullnull............................................................................................................ 61.4null文nullnull............................................................................................................................ 62nullnullnull题nullnull....................................................................................................................... 92.1 IARCnullnullnullnullnullnull.......................................................................................................... 92.2nullnullnull题nullnull.................................................................................................................... 92.3nullnullnullnullnullnull.................................................................................................................... 102.3.1栅格法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.3.2可视图法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.3.3自由空间法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.3.4人工势场法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.4nullnullnullnull............................................................................................................................ 143nullnullnullnullnullnullnullnullnull........................................................................................................... 153.1nullnullnullnullnullnullnull................................................................................................................ 153.1.1人工势场法的基本原理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.1.2传统人工势场法的仿真. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173.2nullnullnullnull题........................................................................................................................ 21i动态环境中多障碍的空中机器人避障浙江大学本科生毕业论文3.2.1极小值问题描述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223.2.2解决极小值问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243.2.3临时目标点选取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263.3nullnullnull题............................................................................................................................ 293.3.1碰撞问题的描述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.3.2碰撞问题的解决. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313.4nullnullnullnull............................................................................................................................ 344nulliRobotCreatenullnullnullnullnullnullnull....................................................................................... 354.1nullnullnullnullnullnullnull................................................................................................................ 354.1.1 iRobotCreate平台介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354.1.2 ROS平台介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364.1.3传感器介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374.2nullnullnullnull............................................................................................................................ 384.2.1地图构建. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384.2.2机器人与监控计算机组网. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.2.3人工势场法的实际应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414.2.4机器人实际运行效果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434.3nullnullnullnull............................................................................................................................ 445null论....................................................................................................................................... 455.1nullnull.................................................................................................................................... 455.2nullnull.................................................................................................................................... 45nullnull文null..................................................................................................................................... 47ii1null论1.1nullnullnullnullnullnullnullnull四旋翼飞行器是一种可在各种路面起降、可自主悬停、飞行方向可快速调整的一种具备极高空中机动性能的飞行器。近年来,随着对四旋翼飞行器商业化的拓展,其机体机构简单、成本低廉的优点得到较好利用,并且广泛应用于航拍、天气侦测、电网巡检等项目中,另外,由于其室内室外的可操作性均很优秀,也被大量应用于室内外地图构建、反恐、区域监控等应用方向。而在运行过程中,对飞行器能够造成灾难性后果的重要因素就是与其他物体发生碰撞,因而,对于四旋翼无人机来说,如何进行合理的避障规划是实现其他功能的一个重要基础。通常我们所提到的四旋翼无人机,可以被归纳到第三代机器人中,即通过高度的外界感知传感器的集成实现对周围环境的强大处理能力,来满足智能机器人的需求。对于此类机器人,为了实现无碰撞常用的路径规划方法有栅格法(GridMethod)、可视图法(VisibilityGraph)自由空间法(Variospace Method)和人工势场法(Artificial Potential Field Method),其中栅格法、可视图法和自由空间法都需要耗费较大的计算量,而考虑到搭载在四旋翼飞行器上的计算机本身计算能力有限,需要进行大量其余功能模块的运算,因此人工势场法的及时性和较小的计算需求可以很好的满足飞行器本身对避障模块的要求。另外,人工势场法还具有结构简单、便于底层的初级控制的实时控制的优点,且通常得到的路径较为平滑,适合直接提供给飞行器的执行模块作为预期的飞行轨迹。本文将主要依据斯坦福大学的Khatib教授在1994年提出的人工势场法这一虚拟力法,来实现机器人的动态避障算法的设计与程序的编写。另外,本次毕业设计内容将直接与IARC(theInternationalAerialRoboticsCompetition)的第七次任务(Mission7a)相关联。在该任务中,空中机器人将在如1.1所示的一块20X20的正方形场地中活动,赛场上有10个iRobotCreate机器人作为目标机器人,扮演羊群的角色,另外还会有4个上方有半径约为5厘米高2米的圆柱体的地面机器人,扮演移动障碍物。比赛的目标是空中机器人能够在规避障碍物的条件下自主驱赶除障碍物外的所有地面机器人到赛场的绿色一边。1动态环境中多障碍的空中机器人避障浙江大学本科生毕业论文图1.1 IARC任务7场地1.2nullnullnullnull1.2.1nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull随着移动机器人的出现和发展,新的智能化机器人对自主运动产生了有别于过去依靠人工操纵的全新的需求,同时随着对计算机、传感器等电子器件研究的进展,为这一新需求提供了硬件上实现的条件,而剩下的任务即集中在对算法的研究工作上。为了实现机器人在多障碍复杂环境下的路径规划,早在上世纪六七十年代,人们便对此进行了大量的研究,其中美国学者的研究最为突出。斯坦福大学人工智能研究中心率先研制了一种名为Shakey的自主运动机器人,如1.2所示,该机器人装备有一个用于无线电通讯的通信天线,一个用于范围测定的声纳系统,一个摄像头,一个障碍物检测传感器和一个搭载在机器人上的下位机处理器。可以看出,Shakey的制造正是结合了计算机技术、传感器技术等新兴技术的发展才能够实现的,而它的完成也代表着世界上首台采用人工智能学的移动机器人的诞生。[1 ]2浙江大学本科生毕业论文动态环境中多障碍的空中机器人避障图1.2斯坦福大学Shakey机器人依靠此平台,斯坦福大学进行了大量关于机器人路径规划算法的研究与验证,这些工作对于日后机器人领域和人工智能领域都有着深远的影响,尤其在路径规划和图像处理方面有着广泛的促进作用。1.2.2nullnullnullnullnullnull国内对于机器人路径规划研究的起步较晚,但是经过多年努力也有着很大进展。香港科技大学的沈邵劼教授通过安装在四旋翼机器人上的GPS、激光雷达等多种传感器,根据环境变化对所接收数据进行不同的选取,来达到障碍规避和路径规划的目的。而其未来的研究目标为只使用一个摄像头完成所有路径规划问题,具有很强的实用性。中科院自动化所研制的Climber移动机器人,通过身上安装的11个超声波传感器、7个红外传感器来收集自身周围的距离信息,然后进行滤波、归一化处理后进行避障处理。由国防科技大学研制的CITAVT-IV视觉导航自主车,通过两台摄像机感知外部环境,并据此进行图像分析,3动态环境中多障碍的空中机器人避障浙江大学本科生毕业论文完成路径规划的任务。[2 ]1.2.3nullnullnullnullnullnull在国外,由于计算机、机器人等技术发展较早,对于路径规划研究起步很早,且有着大量经费投入,像美国、日本德国都在移动机器人的研究上拥有大量经验,并且取得了显著成果。在20世纪90年代,卡内基梅隆大学的RANGER可移动机器人通过一个状态空间控制器、一个依靠于卡尔曼滤波器的导航中心和一个自适应感知中心,结合各种传感器信息,解决了图像在告诉处理过程中计算复杂需求计算量大的问题,获得了一个较为可靠的避障移动机器人结构。日本丰田公司研制的仿生机器人ASIMO,则通过头部安装的立体相机来识别面部朝向方向的深度信息,依靠地面传感器和前面1个背后5个超声波传感器来对身体周围障碍物进行检测,并融合以上数据进行避障。图1.3丰田公司ASIMO机器人4
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