基于模糊控制的自主机器人路径规划策略研究(1)
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５５０机器人２００４年１１月
有５种，因此输入信息可能出现的情况总数为２３ｘ５＝４０种．根据人类驾车的实际经验，当障碍物远时，目标方位角起主要控制作用，机器人将尽量对准目标前进；当障碍物近时，机器人根据障碍物分布结合目标方位做出合理决策，在保证避障的同时尽量靠近目标。借鉴人驾车时出现这４０种情况时采取的策略，我们可以总结出４０条控制规则，如表１所示．
表１模糊控制规则表
Ｔａｂｌｅ１Ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｒｕｌｅｓ
类别规则号ｄｒｄｃ越￡ｒｓｎ
１ＦＡＲＦＡＲＦＡＲＬＢ７ＩＬＢ
２ＦＡＲＦＡＲＦ’ＡＲＬＳⅡＳＩ３ＦＡＲＦＡＲＦＡＲＺ’Ｔｚ
４ＦＡＲＦＡＲＦＡＲＲＳＴＲＳ
５ＦＡＲＦＡＲＦＡＲＲＢＴＲＢ
６ＦＡＲＦＡＲＮＥＡＲＬＢ’ｒＺ
７ＦＡＲＦＡＲＮＥＡＲＬＳ．ＩＺⅡ８ＦＡＲＦＡＲＮＥＡＲＺ他
９ＦＡＲＦＡＲＮＥＡＲＲＳＴＲＳ
１０ＦＡＲＦＡＲＮＥＡＲＲＢ７ｍＢ
１１ＦＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＬＢＴＲＳ
１２ＦＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＬＳＴＲＳⅢ１３ＦＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＺＴＲＳ
１４ＦＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＲＳ７ｍＢ
１５ＦＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＲＢＴＲＢ
１６ＮＥＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＬＢＴＲＢ０ｒ７兀ＪＢ
１７ＮＥＡＲＮＥＺＲＮＥＡＲＬＳＴＲＢｏｒＴＬＢⅣ１８ＮＥＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＺＴＲＢｏｒＴＬＢ１９ＮＥＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＲＳＴＲＢｏｒＴＬＢ
２０ＮＥＡＲＮＥＡＲＮＥＡＲＲＢＴＲＢｏｒＴＬＢ
２１ＦＡＲＮＥＡＲＦＡＲＬＢＴＲＢ
２２ＦＡＲＮＥＡＲＦＡＲＬＳｎＳＶ２３ＦＡＲＮＥＡＲＦＡＲＺＴＲＳｏｒＴＬＳ
２４ＦＡＲＮＥＡＲＦＡＲＲＳＴＲＳ
２５ＦＡＲＮＥＡＲＦＡＲＲＢＴＲＢ
２６ＮＥＡＲＦＡＲＦＡＲＬＢ７ｎＪＢ
２７ＮＥＡＲＦＡＲＦＡＲＬＳＴＬＳⅥ２８ＮＥＡＲＦＡＲＦＡＲＺ佗
２９ＮＥＡＲＦＡＲＦＡＲＲＳ
亿
３０ＮＥＡＲＦＡＲＦＡＲＲＢＴＺ
３１ＮＥＡＲＮＥＡＲＦＡＲＬＢＴＬＢ
３２ＮＥＡＲＮＥＡＲＦＡＲＬＳ１１ｍⅦ３３ＮＥＡＲＮＥＡＲＦＡＲＺ１１点
３４ＮＥＡＲＮＥＡＲ队ＲＲＳ如§
３５ＮＥＡＲＮＥＡＲＦＡＲＲＢ．１１Ｓ
３６ＮＥＡＲＦＡＲＮＥＡＲＬＢ７ｎＪＢ
３７ＮＥＡＲＦＡＲＮＥＡＲＬＳＴＺⅧ３８ＮＥＡＲＦＡＲＮＥＡＲＺＴｚ
３９ＮＥＡＲＦＡＲＮＥＡＲＩｔＳ１Ｚ
４０ＮＥＡＲＦＡＲＮＥＡＲＲＢＴＲＢ现仅对其中某些规则作一下解释，规则１～５号：此时各个方位障碍物均较远，目标方位将起主要作
用，机器人调整方向以对准目标前进．规则１６—２０号：此时各方向障碍物都较近，因此机器人可以选择从障碍左侧或右侧绕过障碍，与之相对应有两套不同的规则．在具体应用时１６—２０号规则的选择必须一致（均向右转或均向左转），否则由于规则作用相互抵消问题，在某些特殊障碍物面前可能失效．另外，这５条规则的选择对后面的陷阱克服策略有一定影响（下文有较详细论述）．其余规则均可通过相似分析得出．
２．３模糊处理过程
模糊处理的方法有很多种，本文采用模糊控制领域较为成熟的Ｍａｍｄａｎｉ模糊处理方法，其处理过程大致可分为模糊化、模糊推理、模糊合成、解模糊化４个步骤ＨＪ．
２．４机器人步长的转向角控制
移动机器人的步长对路径规划的结果起着重要的作用．步长过小，机器人信息处理系统没有足够时间来处理相邻两次采样信息，步长过大就会出现机器人“刹车”不及而碰到障碍物的情况，如图５所示，因此步长必须控制在合理的范围之内．同时在转弯处应该让机器人步长减小以使机器人获得足够反应步数．
图５步长取为４０ｅｍ时仿真结果
Ｆｉｇ．５Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｗｈｅｎｔｈｅｓｔｅｐｅｑｕａｌｓ４０ｅｍ
一般而言，机器人步长与各方向障碍物距离及目标位置也可以用一套相应的模糊控制规则描述，但是这样模糊控制器将是多维输出，而且计算量会增大．实际上人类驾车转弯是一个自然减速的过程，而且有转弯越急车速越慢的结论．因此可以考虑用转向角来控制步长．为了方便计算，本文尝试取３０。时步长减小为允许最大步长的一半的策略方法．
即取
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第２６卷第６期付宜利等：基于模糊控制的自主机器人路径规划策略研究５５１
ｆｘ＝０。．Ｙ＝ｓｔｅｐ
１戈：３０。，Ｙ：｝￡印
设步长与转向角近似满足直线方程：‘
Ｙ＝ａｘ＋ｂ
１
则有：ｎ＝一万１卸，ｂ＝５ｔｅｐ
则两者近似关系为：ｙ２一寺‘ｅｐ’戈＋ｓｔｅｐ
采用了上述手段后，相当于给机器人装上了自动变速装置，使机器人根据转角大小自动调整步长，在一定程度上保证机器人在转弯处获得足够反应步数．图５中机器人由于使用了该策略使之仅与障碍物“擦边”，最终得以摆脱障碍．可以想象，此时稍稍减小步长就可保证无碰避障（最终效果见图７、８）．
３陷阱克服策略（Ｔｒａｐｅｓｃａｐｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙ）陷阱克服问题在机器人路径规划领域已经研究了很久，但该问题尚未完善解决．其中最典型的是ｕ型障碍物的情况．应用前面的规则就会出现机器人将被困在ｕ型区域内的情况，路径规划仿真程序将出现死循环．
目标
，
Ｅ
图６克服陷阱策略图
Ｆｉｇ．６Ｓｔｒａｔｅｇｙｏｆｅｓｃａｐｉｎｇｔｒａｐ
仔细分析图６将会发现Ａ、Ｂ两个关键点，在这两个点处目标方位角将发生一７ｒ到７ｒ或仃到一７ｒ的质变，这将改变机器人的转向趋势（目标方位角在０。～１８０。时，机器人有向左转向的趋势；目标方位角在一１８０。～ｏ。时，机器人有向右转向的趋势），机器人尽量向目标前进的特性将导致机器人陷入陷阱．如果我们在检测到关键点时，合理地改变目标点就可以引导机器人走出陷阱．具体规划策略如下：假定前文模糊控制规则１６—２０号选择ＴＲＢ（在各方向障碍物较近时选择向右转向），因此机器人在可能碰到陷阱时首先考虑向右转向，尝试从右侧绕过障碍物．如图６所示，这时将出现关键点Ｂ，但由于不知道左侧障碍物情况，故机器人不响应关键点Ｂ．当机器人检测到关键点Ａ时可以判定进人陷阱，采取虚拟目标点方法将目标虚拟到当前前进方向右侧６００（６０。对应于ＲＢ的隶属度为１）．故此时机器人将尽量向右转向，但由于右侧存在障碍物，所以机器人只能沿障碍物壁向前前进．当检测到关键点ｃ后（Ｃ处方位角发生仃到一７ｒ的变化）取消虚拟目标策略，机器人可以顺利达到终点．该法具体实现时，无须改变模糊推理规则，当检测到关键点后（若１６—２０号规则选择ＴＲＢ时响应Ａ点，若选择ＴＬＢ则响应Ｂ点），只要用虚拟目标方位角信息代替实际方位角信息作为模糊控制器的输入就可引导机器人走出陷阱，等走出陷阱后取消虚拟信息而恢复输入实际信息．最终规划过程如图６中实线所示．
４仿真（Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）
基于上述思想，我们利用微机进行了仿真实验，仿真参数为：机器人外轮廓２５ｃｍ；机器人最大步长ｌＯｃｍ；仿真空间为３０ｍ×２０ｍ的矩形．所得结果如图７、图８所示．
图７无陷阱时规划结果
Ｆｉｇ．７Ｐｌａｎｎｉｎｇｒｅｓｕｌｔｗｉｔｈｏｕｔｔｒａｐ
图７中模拟机器人在没有陷阱的情况下，顺利地绕过了矩形与圆形障碍物从起点到达了终点，而且在机器人转弯处步长有明显的减小过程，给机器人以足够多的反应步数调整方向实现了用转向角来控制步长的效果．图８中机器人先后两次进入了ｕ型障碍物，机器人成功地利用虚拟目标点的方法摆
脱陷阱最终顺利到达目标点．
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机器人２００４年１１月
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５结论（Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ）＝，‘＝＝三＝ｈ∽ｉｎｓ啦［Ｊ９（３］．Ｉ）．４ＥＥＥ，¨Ｔｒａｎ，ｓａ。ｃ．ｔｉ０…呐８－
本文结合了“虚拟目标”的方法与模糊控制理
作者简介：
论，给出了一种移动机器人局部路径规划的方法?通付宜利（１９６６．），男，教授，博士生导师．研究领域：机器人过仿真实验证明了该方法保持了模糊控制所具有的技术，数字化设计制遣
计算量小的特点，能够适应复杂的环境，可以克服局顾晓宇（１９７９．），男，硕士研究生．研究领域：机器人技术．部最小，同时具有较好的实时性．本文采用了步长的王树困（１９５８．），男，教授，博士生导师．研究领域：机器人转向角控制方法，在不增加模糊控制器复杂性的基机构学，机器人动力学控制与仿真．
础上提高了机器人拐弯时的可靠性，有利于机器人
实现无碰避障．
（上接第５４７页）
和应用对于培养和造就多学科综合交叉型高级人才，对于更好地开发、利用和维护高技术医疗器械，对于振兴我国高新技术医疗设备工业都有非常重要的意义∞］．我们坚信，随着我国经济实力的不断增强和医疗保健意识的逐步提高，随着这一技术的不断发展和成熟，越来越多的医院将会接受这一系统，越来越多的脑深部手术禁区和脑疑难病禁区将被打破哺］，越来越多的脑病患者会得到微创、低成本、有效而可靠的治疗．
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作者简介：
唐粲（１９７３－），男，硕士生．研究领域：医疗机器人，智能控削．
王田苗（１９６０?），男，教授，博士生导师．研究领域：医疗机器人，嵌入式技术，微小型仿生机器人，机器人遥操
作技术．
贵超（１９５２－），男，教授，博士生导师．研究领域：机器人
工程应用技术． 万方数据
基于模糊控制的自主机器人路径规划策略研究
作者：付宜利， 顾晓宇， 王树国
作者单位：哈尔滨工业大学现代生产技术中心,黑龙江,哈尔滨,150001
刊名：
机器人
英文刊名：ROBOT
年，卷(期)：2004，26(6)
被引用次数：26次
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2.期刊论文王东尧.郝静如.李启光.庄延锋.WAGN Dong-yao.HAO Jing-ru.LI Qi-guang.ZHUANG Yan-feng液下搅
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针对移动机器人信息处理的准确性与快速性要求，本文采用超声波传感器作为机器人的环境感知系统，并重点研究了超声波传感器测距原理和数据采集方式。基于SPCE061A单片机开发板和玩具小车，构建了移动机器人的硬件系统。为解决机器人的安全避障问题，提出并设计了一种模糊避障算法。 本文着重讨论了机器人的模糊避障算法。该算法基于局部动态环境信息，具有较高实时性和自适应性。算法将由超声波传感器获取的各个方向上障碍物的距离信息转化为模糊量，输入推理器。根据本文设计的推理规则，控制小车的避障。针对模糊推理规则计算量大这一难题，本文提出了新颖的基于存储器的模糊推理算法，该算法可节省大量计算时间。
最后，本文给出了移动机器人在各种障碍物环境中的实验数据。实验证明论文中各项研究结果基本正确。
6.学位论文张继军自主式移动机器人控制系统设计与模糊控制实现2004
自主式移动机器人是目前机器人领域的研究重点之一,吸引着许多学者的注意,这是因为它有着巨大的应用潜力.近年来国内的科研院所都开始了对自主式移动机器人硬件系统的研制开发工作,我们在山东省自然科学基金的资助下,完成了新型智能导游机器人的研制工作,该论文完成的主要工作包括对机器人的底层硬件系统设计以及相应控制方法的实现.论文首先讨论了机器人技术的研究发展现状以及在不同领域的应用情况.介绍了机器人领域发展的不同阶段和中国机器人研究的进展情况,分析了模糊控制在机器人系统中的应用特点,确定了机器人导航的模糊控制方法.
7.期刊论文郝冬.刘斌.HAO Dong.LIU Bin移动机器人路径追踪的模糊控制方法研究-微计算机信息2008,24(29) 移动机器人的智能控制技术是基于机器视觉的移动机器人自主导航的关键技术之一.本文模仿人工智能驾驶行为,提出了移动机器人运动控制的模糊控制方法,并介绍了该控制器的结构组成和设计过程.提出的模糊控制方法可以保证机器人准确高效的完成路径跟踪任务,并且具有良好的鲁棒性.仿真试验证实了该方法的有效性和可行性.
8.学位论文蒋再男基于模糊控制的未知环境下移动机器人导航技术研究2005
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为了验证该算法模糊推理的正确性，本文利用Matlab模糊控制工具箱建立了该模糊系统，通过曲面观察器直观地显示了各输入对输出的影响。为了解决该算法的局部极小问题，提出了机器人克服陷阱的方法，从而进一步完善了该算法。为了验证该算法的有效性，在Visual C++集成开发环境下，开发了未知环境下移动机器人导航控制仿真软件。通过该软件，用户在设置了机器人导航仿真的参数后，仿真窗口显示了障碍分布及机器人的运动轨迹。
最后，利用该算法实现了实际机器人在未知环境下的导航控制。在介绍了实验机器人系统的基础上，给出了导航控制程序流程。在几种典型的障碍环境下分别做了导航实验，实验中机器人能够避开障碍，最终到达目标点。
9.期刊论文陈华志.谢存禧移动机器人避障模糊控制-机床与液压2004(11)
本文首先介绍了研制的移动机器人的系统结构及运动学原理,然后采用一种具有速度反馈的基于模糊控制的移动机器人避障算法进行研究和仿真,最后对移动机器人在实际环境中进行避障实验,结果表明该模糊控制算法是可行的.
10.学位论文任华瑛最优模糊控制技术研究及其在非完整移动机器人轨迹跟踪中的应用2001
该文作为国家高技术发展计划(863计划)智能机器人主题资助项目"非完整机器人的系统重构与智能控制算法研究"的研究内容之一,提出了一种基于遗传算法的最优模糊控制器的控制算法.数值仿真结果表明了这种算法不仅具有良好的的鲁棒性,而且也保证了其内部状态具有良好的动态特性.数值仿真结果也表明该种算法具有良好的抗干扰性及跟踪和收敛特性.该论文的主体主要包括三个部分,第一部分是对模糊控制理论和遗传算法的阐述;第二部分是对非完整移动机器人的运动学模型和动态模型的推导;第三部分是基于遗传算法的最优模糊控制器在非完整移动机器人转变跟踪中的仿真实验,这也是论文的主要部分.
引证文献(26条)
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