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    機器人實現避障的6種方法

    更新:[2017-07-06 15:12:19]    點擊:

    在機器人避障領域,主要有6種能夠融合處理多種傳感器信息,讓全自主機器人實現完美避障的方法,比如人工勢場法避障控製法、模糊邏輯控製避障控製法、人工神經網絡避障控製法、柵格法避障控製法以及聲波避障控製法。

    人工勢場避障控製法

    人工勢場避障控製法,是一種比較簡單又新穎的做法,是仿照物理學中電勢和電場力的概念,建立機器人工作空間中的虛擬勢場,按照虛擬勢場力方向,實現局部路徑規劃。
      通過構造目標位姿引力場和障礙物周圍斥力場共同作用的人工勢場,來搜索勢函數的下降方向,然後尋找無碰撞路徑。

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    模糊邏輯控製避障法

    1974年,英國倫敦大學一位教授利用模糊控製語句組成的模糊控製器控製鍋爐和氣輪機的運行獲得成功,開始將模糊數學應用於自動控製領域,包括機器人領域。

    在模糊邏輯控製避障法中,模糊控製規則是模糊控製的核心。當前研究工作的新趨勢之一是它的漸增本質,特別是在模糊控製規則的自動生成方麵,即連同自動模糊數據獲取,給予算法在線模糊規則學習能力,數據獲取和規則生成均自動執行。

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    人工神經網絡避障控製法

      人工神經網絡是由許多單元(又稱神經元),按照一定的拓撲結構相互連接而成的一種具有並行計算能力的網絡係統,它具有較強的非線性擬合能力和多輸入多輸出同時處理的能力。用在機器人上,就是通過模擬人腦神經網絡處理信息的av资源网,從另一個研究角度來獲取具有人腦那樣的信息處理能力。

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    柵格法避障控製法

    這屬於用啟發式算法在單元中搜索安全路徑。賦予每個柵格一個通行因子後,路徑規劃問題就變成在柵格網上尋求兩個柵格節點間的最優路徑問題。搜索過程多采用四叉樹或八叉樹表示工作空間。

    柵格法以基本元素為最小柵格粒度,將地圖進行柵格劃分,比如基本元素位於自由區取值為0,處在障礙物區或包含障礙物區為1,直到每個區域中所包含的基本單元全為0或全為1,這樣在計算機中就較容易建立一幅可用於路徑規劃的地圖。

    聲波避障控製法

    聲波避障行為能夠實時監測長距離超聲波傳感器,為機器人搜索開闊路徑。當機器人離障礙物還有一定距離時,超聲波傳感器就能夠檢測到相關信息,並據此控製機器人離開。
      然而,超聲波傳感器對非常接近的物體會探測不到,這個距離稱為物理探測盲區。在剛發射信號的時候,返回信號的閾值會被設定得很高以防止發射波直接觸發接收器,因此如果檢測的距離很短、閾值沒有下降,返回信號已經到達接收器,這時接收器會認為這個返回信號是剛發出的信號從而拒絕接收,使超聲波傳感器形成一個探測盲區,沒法對近距離物體探測。

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    激光雷達避障控製法

    近年來,激光雷達在移動機器人導航中的應用日益增多。這主要是由於基於激光的距離測量技術具有很多優點,特別是其具有較高的精度。

    激光雷達與其它距離傳感器相比,能夠同時考慮精度要求和速度要求,這一點特別適用於移動機器人領域。此外,激光雷達不僅可以在有環境光的情況下工作,也可以在黑暗中工作,而且在黑暗中測量效果更好。不過,該傳感器也有一些相應的缺點,比如安裝精度要求高、價格比較昂貴等。

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