[发明专利]一种基于自适应前沿探索目标点选取的自主探索与避障方法有效
申请号: | 201810809704.1 | 申请日: | 2018-07-23 |
公开(公告)号: | CN108983777B | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
发明(设计)人: | 邢科新;江超;林叶贵 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种自适应前沿探索目标点选取的自主探索与避障方法,首先通过激光扫描仪扫描信息解释可通行区域选择的原理;其次通过基于自适应前沿探索目标点选取原理,选择适应当前时刻机器人位姿处的探索阈值,根据探索阈值及评价函数选择最优的探索目标点,考虑机器人在运动至探索目标点的过程中可能出现动态障碍物的情况,采用最小二乘法拟合动态障碍物的运动轨迹,判断机器人与障碍物的相对关系,再根据自适应前沿探索目标点选取原则,选择有效的探索目标点;最后,通过查询探索目标点的数据集,有效避免重复探索和漏探索的可能,确保探索的地图的完整性。本发明不仅可以满足实际应用的精度与实时性要求,而且成本较低。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 自适应 前沿 探索 目标 选取 自主 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于自适应前沿探索目标点选取的自主探索与避障方法,其特征在于,所述防复发包括以下步骤:1)判断可行区域,过程如下:长直过道为探索区域W,W中存在静态障碍物D,为简单多边形,其角点集合Gi={gi|i=1,2,3,...,m},移动机器人A可视为以O为圆心,r为半径的圆,激光扫描仪位置可视为质点o,以该质点o建立直角坐标系,机器人前进方向为X轴正半轴方向,机器人逆时针旋转的方向为Y轴正方向,任意时刻t,激光扫描仪的位置为Ot(0,0),当选定的阈值为激光扫描仪的最大量程时,机器人的可视区域为dist(Ot,q)为激光扫描仪位置Ot与可视点q的欧式距离,定义关键角点:当前沿探索点的阈值设定为H时,根据前沿弧和激光射线围成的扇形区域为可视区域,可视区域S的边界与障碍物P相交的交点,将dist(Ot,gi)较小的角点gi定义为关键角点,计算安全距离Safedis=dist(Ot,gi)*sin(α),其中α为蓝色扇形区域所对应的圆心角的一半,当Safe_dis大于机器人半径r时,取扇形区域的角平分线方向作为目标方向,则将此扇形区域定为机器人的一个可行区域M;2)自适应前沿探索目标点选取,过程如下:在固定的激光扫描仪的最大量程无法寻找到可行区域的情况下,通过自适应的方式改变固定阈值,即根据障碍物出现的位置和机器人的最短距离为前沿探索目标点选取的阈值,根据自适应前沿探索目标点选取原理,以激光扫描仪中心点和最近障碍物D的角点g的距离值为探索的阈值,生成可视区域,此时机器人的运行方向从原来的角α方向变为角B方向,则在机器人运动的路径上,距离障碍物的最小距离值也由原来的d变为Safe_dis,此时的Safe_dis大于机器人的半径r,所以机器人可以安全的行驶至探索目标点处,从而避免机器人将某些狭窄的可行区域被忽略,该方法能够实时的扫描周围环境,及时判断周围障碍物的情况,从而实时的,自适应的改变前沿探索的阈值;3)动态障碍物预测和避障,过程如下:考虑就机器人在运行至探索目标点的过程中存在动态障碍物的情况,将每一次机器人向探索目标点运动的过程分为一段,每段的初始时刻机器人的位置为(0,0),初始时刻,机器人连续n次采集激光扫描仪数据,根据下式计算障碍物位置信息(Xi,Yi)Xi=dist(Ot,gi)*cosβ+xi (2)Yi=dist(Ot,gi)*sinβ+yi其中,β为激光扫描仪与障碍物D的连线与X轴正方向的夹角,xi为i个扫描周期内机器人在X轴方向上移动的距离,yi为i个扫描周期内机器人在Y轴方向上移动的距离,xi和yi可以根据机器人的里程计信息获得,如果发现同一障碍物的位置发生变化,则根据最小二乘法原理将障碍物位置信息拟合成一条运动曲线,如下公式所示Y=aX+b (3)其中根据式子(3)即可得知障碍物运动的轨迹随时间T的运动方程为:其中,t为i个激光扫描仪扫描周期的时间,每一次机器人向探索目标点运动,机器人的运动轨迹随时刻T的变化关系如下公式所示:xi=0.2T (10)yi=0 (11)随着时间T的推移,计算激光扫描仪与障碍物的最短距离d,必然存在一个d的最小值:如果d<机器人的半径r,则拟以机器人与障碍物距离最短时刻的障碍物点位置假设成一个静态障碍物点,继续采用步骤2)寻找探索目标点;4)评价函数的计算,过程如下:基于信息增益的计算方式,通过引入机器人路径代价和时效信息来计算信息增益:其中,A(p)为信息增益,σ为扇形可行区域的圆心角,H为选取可行区域时的阈值,θ为机器人从当前朝向转至该可行域的角平分线所需要的旋转角度,k1为具体实践时确定的参数。当F(H)越大,表示该可行区域中的目标点被探索价值越大;5)全局探索目标点记录与选择,过程如下:为了保证机器人可以探索到完整的地图,将探索目标点分为3类,记录在数据集中,第一类是机器人已经到达过的探索目标点,第二类是机器人已经遇到过但没有探索过的探索目标点,第三类是机器人在当前时刻下候选的探索目标点,当机器人运行至探索目标点时,发现当前位置下已经没有探索目标点时,机器人立刻搜索数据集,命令机器人运行至最近的没有探索过的探索目标点继续探索,直至将所有的探索目标点都走遍为止;6)开启gmapping节点通过采用机器人操作系统提供的gmapping构图程序,直接开启此节点即可记录激光扫描仪探索到的信息,并结合里程计信息实时的构建栅格形式场景地图。
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