一种基于模糊逻辑的滚动窗口路径规划方法

摘 要:在原有滚动窗口路径规划方法基础上,结合移动机器人与障碍物之间的距离、动态障碍物运动速度、移动机器人与障碍物和目标点的位置关系,提出基于模糊逻辑的滚动窗口路径规划方法。通过对算法的仿真,证明该算法的有效性。

关键词:移动机器人; 路径规划; 滚动窗口; 模糊逻辑

中图分类号:TP273.4 文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2010)13-0146-03

Method of Path Planning for Rolling Windows Based on Fuzzy Logic

DU Yu-shang

(Experimental Teaching Center, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China)

Abstract: A method of the path planning for rolling windows based on fuzzy logic is presented according to the method of the original rolling window path planning, the distance between the mobile robot and the obstacle, the velocity of the obstacle, and the position relationship of the mobile robot, the obstacle and the target. The obstacle avoidance is accomplished with the new method. The simulation results show that the proposed method is effective.

Keywords: mobile robot; path planning; rolling window; fuzzy logic

0 引 言

机器人路径规划是指在存有障碍物的环境中,机器人寻找一条实现从起始点到目标点安全运行的路线[1-2]。基于滚动窗口的路径规划方法是令机器人周期性地更新窗口信息及时滚动规划,将规划问题压缩到滚动窗口内,与全局规划相比其运算量大大降低[3]。

本文在借鉴文献[4-6]的基础上,从移动机器人与障碍物之间的距离、动态障碍物运动速度、移动机器人与障碍物和目标点的位置关系三者入手,结合模糊逻辑,提出基于模糊逻辑的滚动窗口路径规划方法。

1 基于滚动窗口算法路径规划的原理

基于滚动窗口算法的路径规划是在预测控制滚动优化原理的基础上提出的。预测控制中的优化是一种有限时段的滚动优化,在每个采样时刻t,优化性能指标只涉及到从该时刻起到以后的有限的单位时间段,而下一个时刻采样时刻t+1,优化时段以t+1为起点向前延伸单位时间段。在预测控制中,优化不是一次离线进行,而是反复在线进行的,是不断滚动优化的过程[7-8]。

基于滚动窗口算法的机器人路径规划利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划[4]。基于滚动窗口的路径规划方法原理可以表述如下:

(1) 场景预测:在每个采样时间点t,机器人根据传感器检测的局部环境信息,判断滚动窗口内是否存在障碍物,预测障碍物的运动情况。

(2) 滚动窗口优化:根据t时刻滚动窗口内对障碍物的判断信息和预测信息,规划移动机器人的局部行驶路径,机器人向子目标前进一步,滚动窗口对应向前。

(3) 反馈初始化:当新的滚动窗口形成后,对移动机器人的当前位置、局部环境信息、障碍物情况重新更新。

根据文献[4,6,9]对滚动窗口算法的路径规划问题进行如下描述和定义。

令WS为机器人运动的二维平面有限区域,该区域中点的集合记为W,其中存在有限个静态障碍物SObs1,SObs2,…,SObsn,以及有限个动态障碍物DObs1,DObs2,…,DObsm。静态障碍物集合记为SOb,动态障碍物集合记为DOb。t时刻,机器人R的位置表示为PR(t),则PR(t)∈W,规划起始时间为t=0。

定义 1 P∈W,若P(S┆Ob∪D┆Ob),则P称为可行点。t时刻所有可行点的集合称为可行域FD(t)。

有:FD(t)=W∩(∩(S┆Ob))∩(∩(D┆Ob))

定义 2 T=[t0,tf],P0=FD(t0),Pf=FD(tf),若连续映射FS(•):TW,使得FS(t0)=P0,FS(tf)=Pf,FS(t)∈FD(t),t∈(t0,tf),则映射FS(•)是W中从P0到Pf的一个可行路径。

由于机器人没有全局环境信息,任一时刻t,只能实时探测到以其当前位置为中心、r为半径区域内的环境信息。

定义 3 机器人在点PR(t)处的视野域Win(PR(t))={P|P∈W,d(P,PR(t))≤r},Win(PR(t))Ъ次该点的滚动窗口。

2 基于模糊逻辑的滚动窗口路径规划实现方案

该滚动窗口路径规划方法包括3个过程:建立环境地图、滚动窗口局部目标优化和信息更新。

建立环境地图:采用二维平面坐标,包含存在的静态障碍物和动态障碍物,以及机器人的起始点和目标点等环境信息。

滚动窗口局部目标优化:在每个时刻中,以机器人为中心,在机器人有效的传感检测范围内,根据机器人与障碍物间的距离、动态障碍物的运动速度大小和方向以及机器人与障碍物和目标点间的位置关系,通过一定的推理启发,确定机器人在该滚动窗口区域内的局部目标,机器人向此局部目标运动,直至下一时刻。

信息更新:在每个时刻的滚动窗口局部目标优化前,根据传感系统获取周围环境实时信息,为新的滚动窗口下局部目标优化提供新的信息,也起到对先前时刻局部目标优化结果修正作用。这些信息包括新时刻中机器人与障碍物间的距离,动态障碍物的运动速度大小和方向以及机器人、障碍物和目标点间新的位置关系。

2.1 滚动窗口中的机器人运动轨迹确定

由于移动机器人R没有先验的环境知识,只能通过传感器,在t时刻探测到以R当前位置为中心,探测范围r为半径的圆形区域的环境信息,因此,本文将该圆形的探测区域视为滚动窗口Win(PR(t))。

当移动机器人在通往目标点的运动中,若滚动窗口内没有遇到障碍物,运动路径为一直线。若是滚动窗口内遇到障碍物,移动机器人将避开障碍物。在下一时刻,机器人再次检索该时刻滚动窗口内是否存有障碍物,进行避障行为。机器人由起始点S向目标点G运动。设t时刻,移动机器人在点PR(t)的坐标为Rt(xt,yt),目标点坐标为G(xG,yG),令θ=arctanyG-ytxG-xt。当移动机器人前进方向中有障碍物时,它势必绕开障碍物,因此在接近障碍物时,需在角θ的基础上,另加一偏转角α,设t+1时刻,移动机器人所在点坐标为Rt+1(xt+1,yt+1),в: