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动态环境下AGV避障轨迹规划问题研究
摘要
自主导航机器人的安全性和可靠性是智能制造领域研究的重点之一。本文围绕AGV（自动引导车）的避障轨迹规划问题展开研究。首先，介绍了AGV的工作原理，并分析了AGV常见的避障算法；其次，探讨了在动态环境下AGV的避障问题，引入了仿真技术，研究了AGV的避障轨迹规划方法，提出了一种基于SIFT算法的特征匹配方式。最后，给出了实验结果，并分析了该方法的优劣势，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词:AGV;避障轨迹规划;动态环境;特征匹配;仿真
引言
自主导航机器人（AGV）是指能够自主感知环境、规划路径、执行任务的机器人。AGV已被广泛应用于物流、制造业等领域中。在自动化物流系统中，AGV扮演着重要的角色，其主要任务是在加工设备之间无人值守地完成货物的搬运。在实际工作中，AGV面临着复杂多变的情况，例如机器故障、前方堆积物等，因此，如何确保AGV的安全性和可靠性成为了AGV研究领域的热点问题之一。
AGV的工作原理包括自主导航、环境感知、路径规划、避障等。其中，路径规划和避障是AGV系统的核心问题。在静态环境下，AGV的避障问题主要通过建立地图，检测环境并对路径进行优化，比较成熟的方法有A*算法，Dijkstra算法等。然而，在动态环境下，需要AGV在实时感知和处理环境变化的情况下完成任务，这时候需要针对具体情况进行定制化的避障方法。
本文的目的是探讨在动态环境下AGV的避障问题，引入了仿真技术，研究了AGV的避障轨迹规划方法，提出了一种基于SIFT算法的特征匹配方式。
1.静态环境下AGV的避障方法
在静态环境下，AGV的避障问题主要通过建立地图，检测环境并对路径进行优化，比较成熟的方法有A*算法，Dijkstra算法等。
（1）A*算法
A*算法是一种经典的路径规划算法。该算法将地图划分为网格，用启发式搜索算法去搜索从起点到终点的最短路径。在搜索过程中，使用一个启发函数，估计当前位置到终点的最短距离。通过不断更新估价函数，找到一条距离起点最短的路径。
（2）Dijkstra算法
Dijkstra算法是另一种经典的路径规划算法。该算法以起点为源点，通过改变起点到各个点的距离值，来确定起点到各个点的距离。在算法的运行过程中，记录下每个点最短路径的前一个点，最终可得到起点到终点的最短路径。
2.动态环境下AGV的避障方法
在动态环境中，相比于静态环境，车辆需要去感知和适应环境的变化，通过实时判断改变行进路线来避免碰撞。常见的动态避障算法有基于光电传感器的避障方法、基于激光雷达的避障方法、基于视觉的避障方法等。为了研究AGV在动态环境中的避障问题，我们采用了仿真技术。
2.1基于光电传感器的避障方法
基于光电传感器的避障方法是一种常见的动态避障方法。光电传感器是安装在AGV车体前部或侧部的传感器，用于检测障碍物的位置和距离信息。在光电传感器检测到前方有障碍物后，AGV通过外部设备获取传感器输出的信息，然后利用该信息计算可行的路径并执行移动操作。由于光电传感器的检测范围较小，因此多个传感器需要进行部署，以覆盖车辆前方多个方向。
2.2基于激光雷达的避障方法
基于激光雷达的避障方法是一种能够实现对障碍物高精度检测的方法。通常激光雷达是安装在AGV的车头或车尾，通过发射激光束扫描车辆周围环境，反射回来的信号在激光雷达设备内使用算法处理，得到环境的三维几何结构并构建出环境地图。在运行过程中，障碍物的位置信息会进一步进行分析，以计算出确保安全行驶的最佳路线。
2.3基于视觉的避障方法
基于视觉的避障方法是一种视觉传感器利用视觉特性来对环境进行感知和路径处理的方法。它是一种非接触式的传感器技术，具有不需要对车辆进行任何改装的特点。视觉传感器可以在较大区域内准确感知目标物体，另外还可以在复杂环境中进行障碍物的检测。在运行过程中，视觉传感器会识别出车辆前方的障碍物，然后利用相关的算法计算出可行路径。
3.避障轨迹规划方法的研究
在动态环境中，AGV面临多变情况，利用以上方法进行避障时需要结合实际情况选择合适的方法，避免盲目采用单一方法而造成的失误。
3.1基于SIFT算法的特征匹配方式
在本文研究中，我们提出了一种基于SIFT算法的特征匹配方式，结合上述避障方法进行AGV避障轨迹规划。该算法的流程如下：
①获取当前状态下的场景图片；
②根据车辆的前进方向，计算出待匹配的区域；
③对待匹配区域进行分割并提取特征点；
④利用SIFT算法进行特征点匹配；
⑤根据匹配结果，计算出当前最佳路径；
⑥根据当前最佳路径调整车辆行驶方向。
4.实验结果与分析
本文利用仿真技术，对该算法进行了模拟实验，并得到了如下结果。
图1.基于SIFT算法的AGV避障轨迹规划实验效果
从实验结果可以看出，基于SIFT算法的AGV避障轨迹规