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      基于MRDS的清潔機器人室內(nèi)路徑規(guī)劃算法的仿真實現(xiàn)*

      2014-01-22 05:26:38尹力偉梅志千謝保春李向國
      機電工程 2014年11期
      關(guān)鍵詞:激光測距儀左轉(zhuǎn)障礙物

      尹力偉,梅志千,謝保春,李向國

      (河海大學(xué)機電工程學(xué)院,江蘇常州213022)

      0 引言

      智能清潔機器人是家用服務(wù)機器人的一種,具有掃地省時,省力、功能多樣化、輕便小巧等特點,可大大減輕人的勞動負擔(dān),正成為機器人研究的熱點,它具有較多的科研價值和廣闊的市場前景[1]。

      針對清潔機器人在室內(nèi)的路徑規(guī)劃算法,國內(nèi)外許多學(xué)者進行了大量研究,蔣玉杰等[2]提出在構(gòu)建的柵格地圖下,運用遺傳算法搜索策略在起點與目標點之間尋求最優(yōu)路徑,機器人只需在這兩點之間的不同路線上進行來回清掃就能達到全區(qū)域覆蓋的要求。馬正華等[3]將工作環(huán)境劃分為若干個無障礙的小區(qū)域,然后以深度優(yōu)先搜索算法確定每一個區(qū)域的連接順序,最后以該順序依次以螺旋收縮算法進行遍歷。T.Palleja 等[4]提出了往返式梳字型路徑和內(nèi)螺旋式回字型路徑等規(guī)劃式全區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃方法,無需建立環(huán)境模型。但清潔機器人難以適應(yīng)未知的室內(nèi)環(huán)境,使它的路徑規(guī)劃算法的研究至今仍然是一個難題[5]。

      本研究分析機器人相對定位的數(shù)學(xué)模型,在微軟機器人開發(fā)平臺MRDS 的環(huán)境下,以周學(xué)益等[6]提出的迂回式路徑規(guī)劃、包圍式路徑規(guī)劃算法為基礎(chǔ),仿真迂回式路徑規(guī)劃、回字形路徑規(guī)劃、包圍式路徑規(guī)劃和啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法。針對這4 種路徑規(guī)劃算法在MRDS 中進行仿真實驗,將啟發(fā)式路徑規(guī)劃中激光測距儀的返回數(shù)據(jù)進行處理。通過比較單位時間內(nèi)各路徑規(guī)劃算法的轉(zhuǎn)彎角度,得出啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法優(yōu)于其他路徑規(guī)劃算法的結(jié)論。

      1 機器人相對定位的數(shù)學(xué)模型

      機器人最基本的運動動作是前進,后退,左轉(zhuǎn),右轉(zhuǎn),準確地完成這些動作是機器人完成相對定位的基礎(chǔ)。本研究使用雙驅(qū)動式行走機構(gòu)模型,借助編碼器和電子羅盤,對機器人的相對定位進行運動學(xué)分析。

      首先,提出一些必要的假設(shè)和說明,把雙驅(qū)動輪行走機構(gòu)模型理想化:

      (1)機器人行走輪與地面滾動摩擦系數(shù)較大,不打滑。

      (2)車身為剛體不變形。兩驅(qū)動輪縱向方向完全平行,兩輪與地面接觸點之間距離保持恒定,兩輪不變形,半徑相同且恒定。

      建立絕對坐標系XOY 和相對坐標系uov,清潔機器人由位置1 運動到位置2,相對定位數(shù)學(xué)模型圖如圖1所示。機器人自帶的激光測距儀0°方向即位u 軸正方向,180°為u 軸負方向。

      圖1 相對定位數(shù)學(xué)模型圖

      式中:W—兩輪間距,D—兩輪直徑,θ—絕對坐標機器人的航向,ΔS—兩個位置機器人的移動距離,x—橫坐標,y—縱坐標,a—編碼器轉(zhuǎn)一圈的脈沖數(shù),ml—左輪編碼器返回的脈沖數(shù),mr—右輪編碼器返回的脈沖數(shù)。

      左、右編碼器讀出返回的脈沖數(shù)ml和mr,電子羅盤讀取θ+Δθ 的角度值,式(1,2)即為相對定位的坐標計算公式。

      2 路徑規(guī)劃算法分析

      清潔機器人的規(guī)劃式全區(qū)域覆蓋路徑規(guī)劃算法無需建立環(huán)境模型,實際應(yīng)用很多而且技術(shù)成熟[7-8]。常用的有迂回式路徑規(guī)劃、回字型路徑規(guī)劃、包圍式路徑規(guī)劃和啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法等。下面本研究對這些路徑規(guī)劃算法進行具體分析,在MRDS 中以這些具體算法為基礎(chǔ)進行可視化編程。

      2.1 迂回式路徑規(guī)劃

      迂回式路徑規(guī)劃的算法如下:機器人向前行走,激光測距儀檢測到前方有障礙物,機器人左轉(zhuǎn)90°,向前行走0.3 m 后,左轉(zhuǎn)90°,機器人繼續(xù)往前行走。激光測距儀檢測到前方有障礙物,機器人右轉(zhuǎn)90°,向前行走0.3 m 后,右轉(zhuǎn)90°,機器人向前行走,不斷循環(huán)以上路徑,迂回式遍歷地圖環(huán)境,直到仿真時間結(jié)束。

      2.2 回字形路徑規(guī)劃

      回字形路徑規(guī)劃算法如下:初始設(shè)置邊長X=0.5 m,機器人向前行走X,左轉(zhuǎn)90°,繼續(xù)向前行走X,左轉(zhuǎn)90°。然后X 增加0.3 m,即X=X +0.3,機器人向前行走X,重復(fù)以上循環(huán)。行走的過程中激光測距儀判斷前方是否有障礙物,一旦檢測到障礙物,機器人立即左轉(zhuǎn)90°,并回到循環(huán)狀態(tài)。機器人以回字形算法遍歷地圖環(huán)境,直到仿真時間結(jié)束。

      2.3 包圍式路徑規(guī)劃

      包圍式路徑規(guī)劃算法如下:首先機器人以充電點位原點,機器人激光測距儀測量右前方50°方向的距離X,設(shè)定初始邊界探測距離為X=0.3 m,如果激光測距儀檢測到右前方50°方向與障礙物的距離大于或等于X,機器人會向右轉(zhuǎn),向墻靠近,否則,向左轉(zhuǎn),拉開與墻的距離。機器人返回到充電原點后,激光測距儀的探測距離增加0.2 m,即X=X +0.2,激光測距儀繼續(xù)檢測右前方50°到障礙物的距離,循環(huán)以上過程,直到仿真時間結(jié)束。

      2.4 啟發(fā)式路徑規(guī)劃

      啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法如下:結(jié)合圖1 中機器人的相對坐標系uov,機器人開始向前運動,激光測距儀的檢測到90°方向的距離小于0.5 m,說明前方有障礙物,機器人停下,并判斷0°和180°激光測距儀返回的距離,如果激光測距儀0°的距離大于180°的距離,說明右邊的距離較大,機器人右轉(zhuǎn)90°,向該位置時u 軸的正方向運動,如果0°的距離小于180°的距離,說明左邊的距離較大,機器人左轉(zhuǎn)90°,向此位置時u 軸的負方向運動,選擇結(jié)束后,機器人繼續(xù)向前行走,進入循環(huán)狀態(tài),直到仿真時間結(jié)束,效果如圖2所示。

      圖2 啟發(fā)式路徑規(guī)劃效果圖

      3 仿真與結(jié)果分析

      MRDS 是一種輕量級實時定向服務(wù)的、具有高可擴展性和能夠廣泛應(yīng)用在機器人技術(shù)的應(yīng)用環(huán)境。MRDS 平臺運行時,它能夠滿足大部分機器人應(yīng)用的需求[9]。MRDS 支持很多機器人硬件平臺,它提供了一套可視化編程語言,可視化編程語言是圖形化、模塊化的語言,用戶可以通過圖形模塊進行編程[10]。

      本研究所選軟件有Visual Studio 2008,MRDS 2008 R3,ProMRDS 2008,筆者選擇仿真機器人為先鋒機器人P3DX,在MRDS 中,對以上4 種路徑規(guī)劃算法進行可視化編程。編寫的程序和機器人之間的對應(yīng)關(guān)系是通過配置文件manifest 來完成的,選擇機器人的manifest 為simulatedlrf SimpleVisionSim.Manifest.xml來調(diào)試程序,這4 種路徑規(guī)劃算法使用相同的室內(nèi)環(huán)境。程序運行時,機器人傳感器的數(shù)據(jù)會發(fā)送到特定的網(wǎng)頁,隨著機器人運動傳感器的讀數(shù)不斷刷新,將傳感器的數(shù)據(jù)保存并在Matlab 中分析處理。

      3.1 激光測距儀的數(shù)據(jù)處理

      MRDS 中Simulated Laser Ranger Finder 的服務(wù)模擬了先鋒機器人的Sick LMS 200 距離傳感器。LMS 200 用一個可旋轉(zhuǎn)的鏡子控制激光的發(fā)射,鏡子旋轉(zhuǎn)時,激光掃描的范圍從0°~180°,形成一個扇形區(qū)域,當有物體在該扇形區(qū)域時,將會把激光反射回傳感器,機器人根據(jù)激光從傳感器發(fā)出到反射回來的時間長短來計算與障礙物的距離。

      在啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法中,把機器人初始位置時0°~180°激光測距儀的數(shù)據(jù)進行處理,初始位置時激光測距儀的數(shù)據(jù)如圖3所示。

      圖3 初始位置時激光測距儀的數(shù)據(jù)

      機器人在激光測距儀90°方向距離障礙物0.5 m處停止,激光測距儀數(shù)據(jù)返回如圖4所示。激光測距儀0°的返回值小于180°的返回值,說明機器人右邊有障礙,所以機器人接下來向左轉(zhuǎn)90°,向該位置時u 軸的負方向運動。

      圖4 距離障礙物0.5 m 處激光測距儀的數(shù)據(jù)

      3.2 轉(zhuǎn)彎角度的比較

      本研究使用簡化方式來定義算法的有效性,將機器人從出發(fā)到結(jié)束所需要的轉(zhuǎn)彎角度的總和作為評價機器人完成任務(wù)能力的標準[11]。機器人轉(zhuǎn)彎角度的總和機器人性能有關(guān),為了使轉(zhuǎn)彎準確,轉(zhuǎn)彎時必須使用較小的驅(qū)動力。機器人轉(zhuǎn)彎的角度越大,說明機器人行走的直線距離越少,覆蓋的路徑越小。在仿真環(huán)境中,本研究以120 s 為單位,使用相同的速度控制機器人,比較4 種路徑規(guī)劃算法的轉(zhuǎn)彎角度。

      在包圍式路徑規(guī)劃中,機器人一直在左右轉(zhuǎn)彎,沒有直線行走,包圍式路徑規(guī)劃路線圖如圖5所示。本研究對機器人的轉(zhuǎn)彎角度進行估算。由試驗可知,左、右輪動力源百分比為20%和10%時,機器人右轉(zhuǎn)1 s約轉(zhuǎn)25°,左、右輪動力源百分比為0%和20%時,機器人左轉(zhuǎn)1 s 約轉(zhuǎn)50°。試驗得出機器人右轉(zhuǎn)總度數(shù)比左轉(zhuǎn)總度數(shù)多750°,總轉(zhuǎn)彎時間為120 s。由此可計算機器人右轉(zhuǎn)時間約為90 s,左轉(zhuǎn)時間約為30 s,機器人總轉(zhuǎn)彎角度約3 750°。

      圖5 包圍式路徑規(guī)劃路線圖

      本研究將迂回式路徑規(guī)劃、回字形路徑規(guī)劃、啟發(fā)式路徑規(guī)劃的總轉(zhuǎn)彎角度直接讀出,有關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 不同路徑規(guī)劃下的轉(zhuǎn)彎角度

      由表1 可知,在120 s 內(nèi),啟發(fā)式路徑算法的轉(zhuǎn)彎角度最小,行走的直線距離最長,覆蓋的路徑最大,因此,在使用轉(zhuǎn)彎角度的評價標準下,啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法優(yōu)于其他算法。

      3.3 各路徑規(guī)劃算法的優(yōu)缺點

      經(jīng)過仿真試驗,以上4 種路徑規(guī)劃算法的各有優(yōu)、缺點。

      迂回式路徑規(guī)劃和回字形路徑規(guī)劃的優(yōu)點是簡單實用,無重復(fù)路徑,具缺點是遍歷環(huán)境時有死角位置,無法覆蓋全部區(qū)域,需要通過機器人的定位和建立環(huán)境地圖實現(xiàn)機器人的全區(qū)域覆蓋。

      包圍式路徑規(guī)劃優(yōu)點是遍歷環(huán)境無死角位置,無重復(fù)路徑。缺點是機器人需要處在封閉的環(huán)境中,不能有孤島障礙物的干擾,而且激光測距儀量程有限,無法檢測測量范圍以外的環(huán)境邊界。

      啟發(fā)式路徑規(guī)劃優(yōu)點機器人根據(jù)當前的環(huán)境信息確定最佳路徑,單位時間內(nèi)行走的路徑最長,轉(zhuǎn)彎角度最小。缺點是機器人行走的路徑?jīng)]有規(guī)劃,可能會走重復(fù)路徑。

      4 結(jié)束語

      本研究利用MRDS 具有的強大仿真環(huán)境搭建能力,為清潔機器人的路徑規(guī)劃提供了良好的仿真平臺。實驗結(jié)論表明,這4 種路徑規(guī)劃算法實用性和可操作性較強,可以應(yīng)用于多種機器人實驗平臺,對清潔機器人路徑規(guī)劃算法的實踐具有一定的應(yīng)用價值。

      經(jīng)過比較,啟發(fā)式路徑規(guī)劃中機器人能夠收集盡可能多的環(huán)境信息,并根據(jù)當前的環(huán)境信息確定最佳路徑,在相同時間內(nèi),能使用更少的轉(zhuǎn)彎角度,算法優(yōu)于其他路徑規(guī)劃算法,在實際應(yīng)用中有更大的推廣性。

      [1]李 航,宋春華,羅勝彬,等.機器人的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].微特電機,2013,41(4):49-51.

      [2]蔣玉杰,曾 岑.清潔機器人基于遺傳算法的全區(qū)域路徑規(guī)劃[J].機械制造,2009,47(5):18-20.

      [3]馬正華,李 敏,章 明,等.智能吸塵器全覆蓋遍歷路徑規(guī)劃及仿真實現(xiàn)[J].測試技術(shù),2012,31(2):99-102.

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      [5]張英杰.清潔機器人控制系統(tǒng)設(shè)計及幾何地圖匹配定位的實現(xiàn)[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院,2009.

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      [8]鄭向華.基于FluidSIM 的清洗機器人柔性自動跟蹤清洗功能設(shè)計與仿真實現(xiàn)[J].液壓氣動與密封,2013(2):83-84.

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      [11]陳以農(nóng),陳文智.計算機科學(xué)導(dǎo)論基于機器人的實踐方法[M].北京:機械工業(yè)出版社,2013.

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