基于人工势场的小车机器人路径规划.docx

基于人工势场的小车机器人路径规划摘要：研究人工势场算法开发焊接小车机器人的路径规划设计系统仿真实验结果表明避障路径规划设计效果良好。关键词：人工势场法路径规划小车机器人中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1007-3973（2013）003-025-021引言让机器人能够智能识别外界的环境并能按人开发设计的意愿去工作必然需要各种传感器在机器人各个部位、各种方面的合理应用。而机器人要按人的要求去进行相应的工作必然就要进行相应的运动而运动过程中不可避免会碰到一些障碍物而机器人要完成工作就必须要绕开相应的障碍物这就要解决机器人的绕障规划设计问题。而一套完善的规划设计方案不但能有效的提高机器人的工作效率而且还可以避免因机器人碰撞而产生的高额维修费用。机器人运行路径的规划设计是当今机器人研究领域的重要方向之一。本文基于实验室自主研发的一款爬行机器人――焊接小车机器人的避障路径规划问题来进行研究。图1焊接小车机器人2人工势场法Khatib于上世纪80年代提出人工势场法最早应用于机械臂在工作空间中的实时避障路径规划。人工势场法具有构造简单、计算量小、使用方便、便于底层的实时控制等特点因此常用于移动机器人的局部在线避碰。在传统的人工势场方法中假设机器人为一质点机器人在工作空间中的位置信息表示为qrobot=[xy]目标的位置信息表示为qgoal=[xgoalygoal]障碍物的位置信息表示为qobs（i）=[xobs（i）yobs（i）]则机器人的势场函数可以采用如下方程式来进行描述：（1）图2传统人工势场法受力示意图引力势场被定义为抛物线函数如表达式（2）所示：（2）机器人所受引力定义为式（2）的负梯度如式（3）所示：（3）传统斥力场函数的公式定义如（4）表达式：（4）斥力函数的计算公式为：（5）其中：katt、krep分别表示引力函数比例系数和斥力函数比例系数；p（q）表示障碍物与机器人之间的最小距离；p0表示障碍物的占用空间。在机器人碰到有障碍物的情况时可根据实际情况调整katt、krep、p0来获取比较理想的前进路径。3数学模型的建立本文所研究的机器人的绕障路径规划设计是在实验室模拟出来的小车机器人工作运动环境中得到的。机器人要绕开障碍物依赖的是机器人的外部传感器对周围环境的探测并反馈给机器人的中央信息处理系统再由中央信息处理系统经过相应的路径规划设计算法运算后规划出一条合理的路径。对于静止的障碍物在模拟环境中我们采用的是多面模型表示法。该方法计算简单只需记录模拟环境中各个障碍物外部轮廓的最突出点然后把各个最突出点相连即得到障碍物的二维形状即机器人需要绕障（不可穿越障碍物）的范围。为了便于环境建模以及简化机器人的绕障路径规划算法我们把机器人的尺寸缩为一个质点将机器人的尺寸补偿到障碍物形状尺寸中去。例如假设机器人的二维建模轮廓是边长为k的正方形原先静止的障碍物的外部尺寸为L则经过补偿放大后的障碍物的外部尺寸为L+k此尺寸即为质点机器人所需要绕开的障碍物区域范围。4仿真实验当小车机器人运动的时候传感器不断地实时检测机器人、障碍物和目标点的位置并判断三者之间的关系进行实时路径规划。PC端控制界面中的多情形避障路径规划设计仿真实验的具体流程图如图3。图3路径规划仿真实验流程图利用C语言编写的仿真软件如图4所示。点击和可以在仿真区域中模拟出起点和终点位置进行机器人避障路径的规划设计仿真实验。且无需退出仿真实验系统可以随机改变起点和目标终点位置在同一个模拟环境中反复进行实验。图4仿真实验软件界面图5显示了路径规划仿真实验的结果。图中黄色的原点表示起点绿色的原点表示终点位置黑色的模块是任意设置的各种障碍物红色线段为最后规划设计出来的运动轨迹线。从图5（a）―（d）中可以看出不管如何随机放置仿真的起点和终点机器人都能够根据实时环境规划设计出可以避开障碍物的前进路线顺利到达目标终点。5结论本文研究了人工势场算法用C语言开发了焊接小车机器人的避障路径规划设计系统仿真实验结果表明避障路径规划设计效果良好。参考文献：[1]罗胜华.未知环境下移动机器人路径规划研究[D].湘潭大学2009.[2]KhatibO.Real-timeobstacleavoidanceformanipulatorsandmobilerobots[J].TheInternational