【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人
,特别设计一种机器人行走避障方法,可用于家用机器人控制。
技术介绍
随着科学技术的进步,人们的生活水平逐渐提高。同时,智慧家居概念的出现,促使家用机器人的发展愈发热烈。现如今,家用机器人在家庭服务、娱乐、清洁方面的应用已经非常广泛。然而要实现以上功能,不可避免的,机器人在移动过程中必须具备自主行走避障的能力。由于机器人受体型和活动环境的限制,现有机器人通常是基于已知环境地图或预设路径实现行走,甚至随机游走。这些行走方式不仅不够灵活、效率低,对机器人机身具有破坏性,而且不能保证在动态可变的环境中智能做出行走决策,因而需要的未知环境下的路径进行规划。目前,对于未知环境下的路径规划问题,常用的方法有遗传算法、人工势场法、A*算法等,其中:遗传算法需对全局环境数据多次搜索计算,搜索空间代价大;人工势场法在机器人行走过程中,通过计算环境势场矩阵判决行走方向,容易陷入局部最优;A*算法是一种静态路径的搜索方法,基于估计函数进行路径判断,算法复杂度高。同时,上述这些传统方法还存在以下共同缺点:1.机器人在行走过程中,每一步的判决结果仅考虑当前状态,忽略历史行走状态,造成状态离散化;2.机器人行走过程中,前一步的误差结果持续影响后面步骤的计算判断,使得误差累加,造成避障精度降低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有方法的不足,提出一种基于信息融合与环境感知的机器人行走避障方法,以使行走动作连贯化,降低单步误差,提高避障精度。为了实现上述目的,本专利技术的技术方案包括如下:(1)通过部署在机器人机身的多类型传感器,获取机器人行走环境中的 ...
【技术保护点】
基于信息融合与环境感知的机器人行走避障方法,包括如下步骤:(1)通过部署在机器人机身的多类型传感器,获取机器人行走环境中的多源距离信息:D0={d0,d1,...,dk,...,dn},其中dk表示第k个传感器所测距离信息,k的取值为从0到n,n为传感器个数;(2)根据多源距离信息D0,计算机器人的全局加权平均距离信息D;(3)危险环境状态识别:(3a)计算机器人的全局安全状态阈值βD和故障状态阈值βS;βD=rβS=Δtv+r其中,r表示机器人几何半径,Δt表示机器人单步迭代时间,v表示机器人行走速度;(3b)将机器人全局加权平均距离信息D与全局安全状态阈值βD进行比较,识别环境危险状态:若D<βD,则判断为危险状态,机器人停止行走,若D≥βD,则判断为安全状态,执行步骤(3c);(3c)将机器人行走方向测量距离S与故障状态阈值βS进行比较,识别行走故障状态:若S<βS,则判断为故障状态,机器人停止行走,若S≥βS,则判断为非故障状态,执行步骤(4);(4)一般环境状态识别:(4a)利用多源距离信息D0,得到沿墙壁环境状态信息e1;(4b)利用多源距离信息D0,得到地势突 ...
【技术特征摘要】
1.基于信息融合与环境感知的机器人行走避障方法,包括如下步骤:(1)通过部署在机器人机身的多...
【专利技术属性】
技术研发人员:李颖,王雪彦,王子宽,孙广越,梁议丹,
申请(专利权)人:西安电子科技大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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