基于嵌入式的移动机器人避障研究

摘要

现阶段机器人的使用越来越多的从军事场所转移到民用场所，性能也在不断地探索中渐渐改善。因此移动机器人的普及度越来越高，在一些大家所熟知的行业中已经使用的非常多，并在很多危险场合发挥着非常重要的作用。经过多年的探索和研究，前人已经研究出了多种路径规划算法，每一种路径规划算法都有自身的优点和缺点，每一种算法都有特定的使用场景，更换场景时算法的适应性并不高，针对这种现象，本文改进了一种基于人工势场法和模糊逻辑算法的关于未知环境的混合避障算法，并成功的把该避障算法移植到嵌入式移动机器人中。
　　本文的研究重点是对未知环境中移动机器人避障算法的研究，通过对常见的几种避障算法进行分析比较，最终采用的是基于人工势场法和模糊逻辑算法的混合避障算法。首先研究了人工势场法，分析了人工势场法的优点和缺点，并对它的缺点进行了改进，使用增加逃逸力的方式来处理人工势场法的局部极小点问题，对斥力场函数进行修改解决目标不可达问题。然后介绍了模糊逻辑算法，并分析了模糊逻辑算法的优缺点。最后结合人工势场法和模糊逻辑算法的优势，选择了一种基于人工势场法和模糊逻辑算法的混合改进算法。改进算法的思路是:模糊逻辑算法为改进的人工势场法提供子目标点，避免了移动机器人在未知环境中距离障碍物过近，甚至发生碰撞，从而使机器人能有效、安全的向目标点移动。通过MATLAB仿真，验证了该算法的可行性。
　　在嵌入式移动机器人平台基础上，将人工势场法和模糊逻辑算法的混合算法移植到嵌入式移动机器人中，针对不同的环境分别做了单个障碍和多个障碍下的避障实验，并对实验结果进行了分析说明。实验结果表明，该嵌入式移动机器人在未知环境中运行稳定，规划出的路径平滑，避障实时性好，可安全到达目标点。并且混合算法规划出的路径，距离障碍物的安全距离比原来算法的安全距离提升了30％，使得移动机器人可以更安全的抵达目标点。通过实际环境验证了该混合避障算法在未知环境中进行避障规划的可行性和安全性。本文研究成果对避障算法更深层次的研究提供了借鉴价值，对避障算法向嵌入式移动机器人移植提供了参考依据。

目录

摘要

1．1．1 课题研究背景

1．1．2 课题研究的意义

1．2 嵌入式移动机器人的关键技术

1．3 避障算法研究现状

1．3．1 人工势场法

1．3．2 A*算法

1．3．3 蚁群算法

1．3．4 神经网络算法

1．4 论文内容结构安排

1．4．1 论文研究的主要内容

1．4．2 论文结构安排

2 嵌入式移动机器人避障算法研究

2．1 避障算法性能分析

2．2 基于人工势场法的避障算法

2．2．1 人工势场法详解

2．2．2 人工势场算法优缺点分析

2．3 基于模糊逻辑的避障算法

2．3．1 模糊控制原理

2．3．2 模糊逻辑算法优缺点

2．4 基于人工势场法和模糊逻辑算法的混合算法研究

2．4．1 人工势场法和模糊逻辑算法混合算法方法描述

2．4．2 改进的人工势场法

2．4．3 模糊规划控制器设计

2．5 基于MATLAB的避障仿真实验

2．5．1 人工势场法的仿真

2．5．2 混合算法的仿真

2．6 本章小结

3 嵌入式移动机器人平台介绍和软件设计

3．1 移动机器人硬件框图和软件流程

3．1．1 移动机器人硬件框图

3．1．2 移动机器人软件流程

3．2 嵌入式移动机器人平台介绍

3．2．1 主控制器

3．2．2 电源模块

3．2．3 通信模块

3．2．4 传感器信息采集模块

3．2．5 电机驱动模块

3．2．6 电机驱动方式

3．3 嵌入式移动机器人软件设计

3．3．1 软件开发平台

3．3．2 信息采集模块软件构成

3．3．3 避障算法移植

3．3．4 驱动程序编写

3．3．5 通信程序编写

3．4 本章小结

4 避障实验及结果分析

4．1 移动机器人避障实验

4．2 避障算法可行性验证避障实验

4．2．1 单个障碍物的避障实验

4．2．2 两个障碍物间隙通过避障实验

4．2．3 两个障碍物绕行通过避障实验

4．3 避障算法性能测试避障实验

4．4 实验结果分析

4．5 本章小结

5．1 结论

5．2 后续工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢

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