動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人路徑跟蹤與避障
王仲民1，劉開(kāi)旭2
（1天津工程師范學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，天津300222,2大慶師范學(xué)院物理與電氣信息工程學(xué)院，黑龍江大慶163712）
摘 要：采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合模糊邏輯控制的方法，研究在動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的在線路徑跟蹤與實(shí)時(shí)避障問(wèn)題。針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，依據(jù)點(diǎn)與直線問(wèn)的距離關(guān)系設(shè)計(jì)了移動(dòng)機(jī)器人的路徑跟蹤算法，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)機(jī)器人在線路徑跟蹤方案，采用改進(jìn)的bp算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，利用梯度下降法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閩值，使其實(shí)際輸出與期望輸出的誤差總均方差最小。同時(shí)，運(yùn)用模糊邏輯控制，實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)進(jìn)障仿真實(shí)例證實(shí)了控制方案的有效性，表明了所提出的跟蹤算法與控制方案具有良好的動(dòng)態(tài)路徑跟蹤與實(shí)時(shí)避障能力。
關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人；路徑跟蹤；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；避障
中圖分類號(hào)：tp 27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a
1引言
路徑跟蹤是移動(dòng)機(jī)器人最基本和最重要的問(wèn)題之一，是其完成工作任務(wù)所必須具備的自主行為之一。尤其是在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，移動(dòng)機(jī)器人的路徑跟蹤更是一個(gè)較難解決的問(wèn)題，它要求移動(dòng)機(jī)器人在行進(jìn)過(guò)程中盡量不要偏離所指定的路徑，除非遇到運(yùn)動(dòng)的障礙物時(shí)不得不繞開(kāi)行走，但在躲過(guò)障礙物后，移動(dòng)機(jī)器人必須回到原路徑，直至到達(dá)目的地。
目前，關(guān)于移動(dòng)機(jī)器人路徑跟蹤的研究成果很多，多數(shù)方法是采用線性反饋控制或非線性反饋控制，不僅需要系統(tǒng)準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)學(xué)或動(dòng)力學(xué)模型，而且設(shè)計(jì)復(fù)雜、魯棒性與實(shí)時(shí)控制效果也不好；基于模糊推理的移動(dòng)機(jī)器人路徑跟蹤方法，雖然不需要建立系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型，但模糊規(guī)則難以面面俱到，且缺乏泛化能力。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論結(jié)合的產(chǎn)物，不但具有廣泛的逼近特性，還可實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性映射。因此，本文采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人的在線路徑跟蹤，應(yīng)用模糊邏輯控制實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)避障，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證丁本文所提出的路徑跟蹤算法與控制策略的芷確性與有效性。
2移動(dòng)機(jī)器人路徑跟蹤系統(tǒng)建模
本文針對(duì)兩輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)的輪式移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行研究，隨動(dòng)輪僅在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中起支撐作用，其在運(yùn)動(dòng)學(xué)模型中的影響忽略不記，分別為移動(dòng)機(jī)器人的平移速度與旋轉(zhuǎn)速度。移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型為
因此，只要控制u =[v,w]t，就可以得到當(dāng)前移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)時(shí)位姿。將移動(dòng)機(jī)器人所跟蹤的路徑分割成若干路徑點(diǎn)，各個(gè)路徑點(diǎn)間依次連線就構(gòu)成該路徑，利用兩點(diǎn)間連線設(shè)汁移動(dòng)機(jī)器人的路徑跟蹤算法，如圖1所示。
假設(shè)移動(dòng)機(jī)器人沿著4點(diǎn)到b點(diǎn)間的直線運(yùn) 徑跟蹤模型的分析，本文采用了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的5層模動(dòng)，機(jī)器人與路徑方向的夾角為θ，θ的范圍為[-π，π]， a點(diǎn)的坐標(biāo)為a（xa，ya），b點(diǎn)的坐標(biāo)為b（xb，yb），移動(dòng)機(jī)器人的當(dāng)前坐標(biāo)為p(xp,yp)，則4點(diǎn)與b點(diǎn)間的直線方程4為
定義移動(dòng)機(jī)器人偏離路徑的距離為d，則根據(jù)點(diǎn)到直線的距離公式，得：
為研究問(wèn)題需要，若機(jī)器人在所跟蹤路徑的上方時(shí)，定義d為正；若機(jī)器人在其下方，則d定義為負(fù)。定義機(jī)器人逆時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，θ為正；順時(shí)針轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，θ為負(fù)，若機(jī)器人運(yùn)動(dòng)方向與路徑方向一致時(shí)，定義為0.
3基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑跟蹤實(shí)現(xiàn)
1)糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fnn)來(lái)實(shí)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)如圖2所示。
de和θe為移動(dòng)機(jī)器人的期望位置，而dr和θr為其實(shí)際位置。第一層為輸入層，其作用是將輸入值傳送到下一層。第二層表示 |
