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根据控制方法的不同,机器人路径规划方法大致可以分为两类

导语:路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找

路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。

根据控制方法的不同,机器人路径规划方法大致可以分为两类:

传统方法和智能方法。移动机器人的路径规划是移动机器人研究领域中非常重要的问题,总的控制目标是使移动机器人运动到目标点,总的约束是在整个过程中,机器人不碰到任何一个障碍物。


 

该问题根据对环境信息的掌握程度可以分为两类:

一类是环境信息己知的全局规划,另一类是环境信息未知的局部规划。全局规划方法依照已获取的环境信息,给机器人规划出一条路径。规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度。全局方法通常可以寻找最优解,但是需要预先知道环境的准确信息,并且计算量很大。局部规划方法侧重于考虑机器人当前的局部环境信息,让机器人具有良好的避碰能力。很多机器人导航方法通常是局部的方法,因为它的信息获取仅仅依靠传感器系统获取的信息,并且随着环境的变化实时的发生变化。和全局规划方法相比较,局部规划方法更具有实时性和实用性。缺陷是仅仅依靠局部信息,有时会产生局部极点,无法保证机器人能顺利到达目的地。

导航与定位是移动机器人研究的两个重要问题。根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同,移动机器人的导航方式可分为:基于环境信息的地图模型匹配导航;基于路标导航;基于视觉导航;基于传感器导航等。环境地图模型匹配导航是在机器人内部存储关于环境的完整信息,并在预先规划出的一条全局路线的基础上,采用路径跟踪和避障技术,实现机器人导航;

根据控制方法的不同,机器人路径规划方法大致可以分为两类

 

当机器人对周围环境并不完全了解时,则可采用基于路标的导航策略,也就是将环境中具有明显特征的景物存储在机器人内部,机器人通过对路标的探测来确定自己的位置,并将全局路线分解成路标与路标之间的片断,再通过一连串的路标探测和路标制导来完成导航任务;

在环境信息完全未知的情况下,可通过传感器对周围环境的探测来实现机器人导航。作为移动机器人导航的最基本环节,定位是确定机器人在工作环境中相对于全局坐标的位姿。定位方法根据机器人工作环境复杂性、配备传感器的种类和数量等不同有多种方法。主要方法有:惯性定位、路标定位和声音定位等。惯性定位是在移动机器人的车轮上装有惯性传感器,通过对车轮转动的记录来粗略地确定位置和姿态,该方法简单,但缺点是存在累积误差;

根据控制方法的不同,机器人路径规划方法大致可以分为两类

 

路标定位是在移动机器人工作的环境里,人为地设置一些坐标己知的路标,通过对路标的探测来确定自身的位姿,它可获得较高的计算精度且计算量小;声音定位用于物体超出视野之外或光线很暗时,视觉导航和定位失效的情况下,基于声音的无方向性和时间分辨率高等优点,采用最大似然法、时空梯度法和MUSIC法等方法实现机器人的定位。

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