移動機器人導航路徑規(guī)劃
*,移動機器人是工廠物料運輸的解決方案,是提高生產效率,降低生產成本,增強生產穩(wěn)定性的*。為了滿足工業(yè)生產需求,一款的移動機器人產品首先需要解決三大問題:
小藍(杭州藍芯科技有限公司簡稱)就是專業(yè)解決導航規(guī)劃問題滴,接下來就和大家好好嘮嘮怎么實現一次走位。
軌跡計劃
世jie上遙遠的距離不是生與死,而是明明出口就在眼前,而我卻要去遠遠的兜一圈才能到。移動機器人在面對復(luan)雜(dui)環(huán)(luan)境(fang)時,也需要完成走迷宮般的絕望任務。
圖 1
為了應付復雜的人類以及胖胖的自己,我們機智的機器人,擁有了自己的軌跡規(guī)劃方法。那就是把你們變胖,把自己變瘦(美麗)!于是提出了兩個重要假設(敲黑板):
機器人是一個點,障礙物按機器人半徑進行膨脹;
機器人是完整的,忽略非完整約束對姿態(tài)的限制;
于是,工作空間就的降為了二維物理空間(姿態(tài)空間),如圖2
圖 2
于是路徑規(guī)劃問題就變成了姿態(tài)空間的搜索問題:在自由姿態(tài)空間中為機器人尋找一條路徑,使其從初始姿態(tài)發(fā)展到目標姿態(tài)。將姿態(tài)空間離散化以后,就能進行啦。
快速擴展隨機樹法(RRT)
快速擴展隨機樹法可以看作一種樹形算法,它從一個起始構型(對于二維圖,就是一個點)出發(fā),不斷延伸樹型數據,終與目標點相連。具體做法就是以一個初始點作為根節(jié)點,通過隨機采樣增加葉子節(jié)點的方式,生成一個隨機擴展樹,當隨機樹中的葉子節(jié)點包含了目標點或進入了目標區(qū)域,便可以在隨機樹中找到一條由從初始點到目標點的路徑。
圖 3
RRT算法也有一些缺點,它是一種純粹的隨機搜索算法對環(huán)境類型不敏感,當C-空間中包含大量障礙物或狹窄通道約束時,算法的收斂速度慢,效率會大幅下降。同時,RRT 的一個弱點是難以在有狹窄通道的環(huán)境找到路徑。因為狹窄通道面積小,被碰到的概率低。
因此有學者提出了RRTConnect算法,基本的RRT每次搜索都只有從初始狀態(tài)點生長的快速擴展隨機樹來搜索整個狀態(tài)空間,如果從初始狀態(tài)點和目標狀態(tài)點同時生長兩棵快速擴展隨機樹來搜索狀態(tài)空間,效率會更高。
該算法與原始RRT相比,在目標點區(qū)域建立第二棵樹進行擴展。每一次迭代中,開始步驟與原始的RRT算法一樣,都是采樣隨機點然后進行擴展。然后擴展完棵樹的新節(jié)點qnew后,以這個新的目標點作為第二棵樹擴展的方向。
圖 4
這種雙向的RRT技術具有良好的搜索特性,比原始RRT算法的搜索速度、搜索效率有了顯著提高,被廣泛應用。首先,Connect算法較之前的算法在擴展的步長上更長,使得樹的生長更快;其次,兩棵樹不斷朝向對方交替擴展,而不是采用隨機擴展的方式,特別當起始位姿和目標位姿處于約束區(qū)域時,兩棵樹可以通過朝向對方快速擴展而逃離各自的約束區(qū)域。這種帶有啟發(fā)性的擴展使得樹的擴展更加貪婪和明確,使得雙樹RRT算法較之單樹RRT算法更加有效。
單元分解法
單元分解法的基本思想是將姿態(tài)空間中的自由空間分隔成幾個小區(qū)域,將每個區(qū)域當成一個單元。以單元為頂點,以單元之間的相鄰關系為邊構成一張連通圖。然后在連通圖中搜索初始姿態(tài)和目標姿態(tài)所在的單元,然后搜索連接初始單元和目標單元的路徑。后就能按照所得路徑的單元序列生成單元內部的路徑了。
圖 5
單元分解法的有點在于,機器人不需要考慮它在每個空閑單元中的具體位置,只需要考慮如何從一個單元移動到相鄰的空閑單元,同時單元數和環(huán)境大小無關。
但是計算效率會極大地依賴于環(huán)境中的物體的復雜度,為了解決這方面的問題,又提出了新的單元分解法,也就是柵格表示法:將環(huán)境分解成若干個大小相同的柵格。這樣其實就是對地圖的一種近似,就不用考慮環(huán)境的疏密和物體形狀的復雜度。
圖 6
人工勢場法
人工勢場法利用磁場的特性來解決路徑規(guī)劃的問題。假設目標點對機器人產生吸引力,障礙物對機器人產生排斥力。這樣就能根據力的合成構成機器人的控制方法了。
圖 7
引力場(attraction)隨機器人與目標點的距離增加而單調遞增,且方向指向目標點;斥力場(repulsion)在機器人處在障礙物位置時有一極大值,并隨機器人與障礙物距離的增大而單調減小,方向指向遠離障礙物方向。如圖8就是引力場和斥力場同時作用下的勢場圖。
圖 8
人工勢場法通過構建人工勢場,進行勢場力計算,受力分析進而計算合力,得到終加速度。
圖 9
人工勢場法結構簡單,便于底層的實時控制,在實時避障和平滑的軌跡控制方面得到廣泛的應用。但是由于斥力作用范圍較小的問題,勢場法只能解決局部空間的避障問題,它缺乏全局信息,這樣,它就很容易陷入局部小值。當機器人位于局部小點的時候,機器人容易產生振蕩或者停滯不前。障礙物越多,產生局部小點的可能性就越大,產生局部小點的數量也就越多,這是具體實現過程中需要注意的。
通過上述介紹,想必大家存在一個疑惑,構建了很多單元和路徑(拓撲圖),那么如何去搜索路徑呢,又怎么去判斷哪條路徑更加呢。下期論點,讓我們討論路徑規(guī)劃算法中的路徑所搜法,一起學習A*算法,遺傳算法以及粒子濾波算法是如何為我們服務的。
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