[发明专利]一种基于障碍物运动预测的移动机器人避障方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，具体地说涉及一种基于障碍物运动预测的移动机器人避障方法。

背景技术

所谓的机器人避障就是机器人导航过程中避开周围的障碍物。随着机器人技术的纵深发展及广泛应用，对机器人的智能性提出了更高的要求。机器人必须能够依赖外部传感器，感知自身的运动状态和周围环境信息，进行逻辑推理，除了要避开静态障碍物之外，还得避开动态障碍物以及与其它机器人的碰撞。

目前国内外众多学者对动态避障问题展开了深入研究。Khatib提出了人工势场法(Khatib O.Real time obstacle avoidance for manipulators andmobile robots[J].The International of Robotics Research，1986，5(1)：90-98.)，人工势场法的基本思想是将移动机器人在环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动。障碍物对移动机器人产生斥力，目标点对移动机器人产生引力，引力和斥力在移动机器人周围形成势场，机器人在势场中受到引力和斥力的合力作用，合力使得机器人绕过障碍物。该方法结构简单，便于实时控制移动机器人，在实时避障领域得到了广泛应用。其不足在于存在局部最优解，容易产生死锁现象，因而可能使移动机器人在到达目标点之前就停留在局部最优点。

除了人工势场法以外，还有通过估计障碍物运动状态进行避障的方法，如利用概率法或扩展卡尔曼滤波(EKF)法估计障碍物的运动状态，这些方法有一定的局限性。首先其对障碍物的运动状态是有限制的，需要事先知道障碍物运动的状态方程；其次是这些方法不能精确地预测障碍物运动加速度，不便于避障的路径规划。

目前众多动态避障方法都只是针对机器人与其它运动物体要发生碰撞时，采取的避让措施，而没有主动的碰撞预防。任何碰撞策略或算法，都有其适用范围，而且难免会出现避障失败，目前很少有避障方法对避障失败的后处理策略作进一步说明。

发明内容

本发明提供了一种对障碍物运动状态没有限制并能主动预防碰撞的基于障碍物运动预测的移动机器人避障方法。

一种基于障碍物运动预测的移动机器人避障方法，包括以下步骤：

(1)在机器人移动过程当中，将环绕于机器人周围的空间以机器人为中心划分为3个区域，由外到内分别为：路径规划区域(Path PlanningArea，PPA)、冲突避免区域(Collision Avoidance Area，CAA)以及紧急逃逸区域(Urgent Escape Area，UEA)；

(2)机器人根据障碍物当前的位置，判断障碍物当前所处的区域，并预测障碍物下一时间的运动状态；

机器人通过传感器感知周围空间障碍物的位置，障碍物的位置是随时间连续变化的，但机器人对障碍物位置的判断以及运动状态的预测不是连续的，而是会间隔一时间段进行判断和预测，该时间段相对于障碍物的运动时间是很小的，可以将该时间段近似为一个时间点，也就是说下一时间的运动状态近似为下一时间段的运动状态，障碍物的下一时间运动状态是指机器人进行下次预测时的运动状态。障碍物运动状态是指障碍物的位置、速度和加速度的大小。

根据障碍物当前位置预测障碍物下一时间的运动状态方法有很多，优选为以下方式：

a.使用常速(Constant Velocity，CV)，常加速(Constant Acceleration，CA)和当前统计(Current Statistical，CS)模型描述障碍物运动状态，分别得到障碍物的状态方程；

b.采用交互多模型(Interacting Multiple Model，IMM)算法对三个状态方程描述的障碍物运动状态进行估计并融合三个估计结果，预测障碍物下一时间的运动状态。

当所有障碍物处于路径规划区域时，机器人根据预测的障碍物下一时间的运动状态进行路径规划。路径规划的方法有很多，最传统的是采用人工势场法，其引力势函数U_rt(q)可表示为：