CN108073165A - 一种仿水黾捕食的机器人运动方法 - Google Patents
一种仿水黾捕食的机器人运动方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108073165A CN108073165A CN201611005729.3A CN201611005729A CN108073165A CN 108073165 A CN108073165 A CN 108073165A CN 201611005729 A CN201611005729 A CN 201611005729A CN 108073165 A CN108073165 A CN 108073165A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- perform step
- distance
- segmentation
- judge whether
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 title claims abstract description 22
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims description 13
- 241000630329 Scomberesox saurus saurus Species 0.000 title claims description 12
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 17
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 abstract description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract 1
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 2
- 239000011664 nicotinic acid Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011089 mechanical engineering Methods 0.000 description 1
- 244000062804 prey Species 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明提供了一种机器人的运动方法，应用于移动机器人运动控制领域。该方法包括以下步骤：首先计算到达目标位置的距离，然后根据距离长短将运动过程分成n段，每段移动前校准一次方向。因此除了需要重新设定目的地的情况外，机器人在行进完一段距离后，无需外界发送频繁的控制指令即可自动完成下一段距离的移动；由于无需每次精准转向就能使机器人到达指定位置，这使得在计算资源非常短缺的***上也能实现上述过程。另外，分段移动的过程也有利于机器人应对跟随目标突然移动或运动过程中突然出现障碍物的状况。
Description
技术领域
本发明涉及自动控制及机器人仿生学领域，具体为一种机移动器人的运动控制方法。
背景技术
机器人是一个集环境感知，动态决策与规划，行为控制与执行等多功能于一体的综合***，它集中了传感器技术，机械工程，电子工程，计算机工程，自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果。其中，移动机器人是一个对外界环境高度开放的智能***，能够在执行预先给定的任务指令的同时，根据行进中不断感知到的周围环境信息，自主地做出各种决策，自动避开障碍物，引导自身安全地行驶到指定目标位置。
移动机器人运动控制算法主要是PID控制算法和模糊逻辑控制算法。由于PID控制在实际***中存在控制参数难以调整、模糊控制存在难以建立完善的推理规则等问题，移动机器人运动控制算法有待进一步发展。
在水黾捕食的过程中，水黾利用三对足感应波纹发散情况，确定昆虫的大致方位，感应波纹强度，确定昆虫的大致距离，通过三对足的滑动他们可以在水面上跳跃前进，昆虫较远时，可以多次做30至40厘米高或远的跳跃，在高达1.5米/秒的速度下，成功捕捉食物。水黾跳跃的次数与目标距离相关，且每次跳跃的距离之间符合一定规律，跳跃的距离总是从小到大，然后再从大到小，在中间阶段移动的距离总是最大。
本发明就是受水黾的捕食过程启发，将其运动规律应用到移动机器人运动控制中。
发明内容
本发明受水黾捕食启发，将水黾捕食运动规律应用于移动机器人运动控制中，负责控制机器人前往指定位置。
本发明涉及自动控制及机器人仿生学领域，将水黾捕食过程中分段跳跃的规律应用于机器人运动控制中。由于分段移动的特性，使得机器人只需要在每个分段移动前主动发送一些控制指令，同时分成多段进行方向调整也能降低到达目标位置的误差，另外分成多个阶段有利于机器人跟随移动目标或者应对突然出现障碍物的情况。
本发明采用的技术方案为：首先等待出目标位置，获得目标位置后计算到达目标位置的距离，然后将到目标位置的过程分成多个分段，分段的距离大小遵循从小到达，再从大到小的原则，中间处取最大。再分别完成各个分段的路程，在每段移动前调整一次角度，如遇到要重新规划目的地的情况，则终止当前移动过程，等待给出新的目的地。本发明的技术方案总流程图如图1所示。
本发明实现步骤如下：
(1)等待给出需要前往的下一位置节点，如果获得位置节点则执行步骤(2)；
(2)判断新位置节点到上次给出的位置节点的距离是否大于阈值r，如果大于则执行步骤(3)，否则执行步骤(4)；
(3)根据给出的位置节点坐标和自身坐标计算出需要移动的总距离D，并将移动过程分段，分段数目为n，各分段长度分别为d1，d2，…，dn，执行步骤(5)；
(4)对剩余未走完的分段长度微调，使调整后的各分段长度之等于到达新位置节点的距离D′，执行步骤(5)；
(5)校准方向，执行未完成分段中的第一个分段的移动，如果遇到需要重新设定目的地的情况，或走完分段则停止移动，执行步骤(6)；
(6)判断当前分段是否走完，是则执行步骤(7)，否则执行步骤(1)；
(7)判断是否到达所给出的位置节点，是则执行步骤(9)，否则执行步骤(8)；
(8)判断是否需要重新设定目的地，是则执行步骤(1)，否则执行(5)；
(9)判断是否需要等待给出后续位置节点，是则执行步骤(1)，否则结束。
所述分段数n根据机器人运行环境、机器人性能和总距离D进行调整。
所述重设目的地的情况通常为出现障碍物，或者目标物体发生位移，但不仅限于上述情况。
所述阈值r为允许机器人到达目标处的误差距离。
所述具体的分段长度可按照等差数列或斐波那契数列的关系确定，但不仅限于上述两种情况。
本发明具有以下优点：
(1)计算过程简单，对硬件的开销较小，对控制指令的频率没要求，因此可以在性能较弱的平台上实施。
(1)分段逐步逼近的方式，既保证了一定的精确度，又预留了足够的转向空间。
附图说明
图1为一种仿水黾捕食的机器人运动方法总流程图
图2为一种仿水黾捕食的机器人运动方法具体实施原理图
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明要求保护的范围。
如图2所示三角形表示机器人，黑色圆点表示目标物体，圆点外部的圈表示半径r的范围。整个过程中在不同时刻机器人分别观测到目标物体在A、B、C个不同位置。整个移动过程如下：
(1)在初始位置，t1时刻机器人观察到目标物体在A位置，此时路径规划模块给出的目标位置即为A。
(2)机器人根据位置A计算出需要移动的总距离D，假设移动过程分为5段，按等差数列分段长度分别为：
(3)当走完D的第一个分段后，即t2时刻机器人观察到目标移动到B位置，路径规划模块给出的目标位置为B，B到A的距离大于r，因此以当前位置为起点重新分段。
(4)假设当前位置到B的距离为D′，则各分段长度为：
(5)在走完D′的第一和第二个分段后，在t3时刻观测到目标移动到C位置，路径规划模块给出的目标位置为C，C到B的距离小于r，因此只需调整后续未完成分段。
(6)当前位置到C位置的距离为D″，则剩余分段的长度为：
最终机器人完成剩余分段到达目标物***置。
Claims (4)
1.一种仿水黾捕食的机器人运动方法，其特征在于包含以下步骤：
(1)等待给出需要前往的下一位置节点，如果获得位置节点则执行步骤(2)；
(2)判断新位置节点到上次给出的位置节点的距离是否大于阈值r，如果大于则执行步骤(3)，否则执行步骤(4)；
(3)根据给出的位置节点坐标和自身坐标计算出需要移动的总距离D，并将移动过程分段，分段数目为n，各分段长度分别为d1，d2，…，dn，执行步骤(5)；
(4)对剩余未走完的分段长度微调，使调整后的各分段长度之等于到达新位置节点的距离D′，执行步骤(5)；
(5)校准方向，执行未完成分段中的第一个分段的移动，如果遇到需要重新设定目的地的情况，或走完分段则停止移动，执行步骤(6)；
(6)判断当前分段是否走完，是则执行步骤(7)，否则执行步骤(1)；
(7)判断是否到达所给出的位置节点，是则执行步骤(9)，否则执行步骤(8)；
(8)判断是否需要重新设定目的地，是则执行步骤(1)，否则执行(5)；
(9)判断是否需要等待给出后续位置节点，是则执行步骤(1)，否则结束。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：所述分段数n根据机器人运行环境、机器人性能和需要移动的总距离D进行调整。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于：所述各分段长度d需满足关系
和d1+d2+…+dn＝D，且对剩余部分分段微调仍需满足上述关系。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于：所述阈值r为允许机器人到达目标处的误差距离。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611005729.3A CN108073165A (zh) | 2016-11-16 | 2016-11-16 | 一种仿水黾捕食的机器人运动方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611005729.3A CN108073165A (zh) | 2016-11-16 | 2016-11-16 | 一种仿水黾捕食的机器人运动方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108073165A true CN108073165A (zh) | 2018-05-25 |
Family
ID=62162750
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201611005729.3A Pending CN108073165A (zh) | 2016-11-16 | 2016-11-16 | 一种仿水黾捕食的机器人运动方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108073165A (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4251545B2 (ja) * | 2003-07-11 | 2009-04-08 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 移動ロボット用経路計画システム |
| CN102087530A (zh) * | 2010-12-07 | 2011-06-08 | 东南大学 | 基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法 |
| CN103576686A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-02-12 | 中国科学技术大学 | 一种机器人自主导引及避障的方法 |
| CN105786000A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-07-20 | 上海物景智能科技有限公司 | 一种机器人在规划路径上的定位方法及定位*** |
| CN105955280A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-09-21 | Tcl集团股份有限公司 | 移动机器人路径规划和避障方法及*** |
-
2016
- 2016-11-16 CN CN201611005729.3A patent/CN108073165A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4251545B2 (ja) * | 2003-07-11 | 2009-04-08 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 移動ロボット用経路計画システム |
| CN102087530A (zh) * | 2010-12-07 | 2011-06-08 | 东南大学 | 基于手绘地图和路径的移动机器人视觉导航方法 |
| CN103576686A (zh) * | 2013-11-21 | 2014-02-12 | 中国科学技术大学 | 一种机器人自主导引及避障的方法 |
| CN105786000A (zh) * | 2016-04-22 | 2016-07-20 | 上海物景智能科技有限公司 | 一种机器人在规划路径上的定位方法及定位*** |
| CN105955280A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-09-21 | Tcl集团股份有限公司 | 移动机器人路径规划和避障方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113110509B (zh) | 一种基于深度强化学习的仓储***多机器人路径规划方法 | |
| CN109947120B (zh) | 仓储***中的路径规划方法 | |
| CN106873599A (zh) | 基于蚁群算法和极坐标变换的无人自行车路径规划方法 | |
| US20200285202A1 (en) | Control device, unmanned system, control method, and program | |
| CN110147101A (zh) | 一种基于深度强化学习的端到端分布式多机器人编队导航方法 | |
| Janchiv et al. | Complete coverage path planning for multi-robots based on | |
| CN109459031A (zh) | 一种基于贪心算法的无人机rrt路径优化方法 | |
| JP2017211913A (ja) | 行動決定装置、未来予測モデル学習装置、ネットワーク学習装置、方法、及びプログラム | |
| Tang et al. | Path planning based on improved hybrid A* algorithm | |
| US20220276657A1 (en) | Trajectory generation of a robot using a neural network | |
| Su et al. | Robot path planning based on random coding particle swarm optimization | |
| CN115380293A (zh) | 多任务强化学习中利用元梯度学习动作选择的选项 | |
| Parhi et al. | Navigation of multiple humanoid robots using hybrid adaptive swarm‐adaptive ant colony optimisation technique | |
| Okuyama et al. | Minimum-time trajectory planning for a differential drive mobile robot considering non-slipping constraints | |
| CN104898659A (zh) | 一种基于模型预测的人机协同控制方法 | |
| Zeng et al. | A two-stage path planning approach for multiple car-like robots based on PH curves and a modified harmony search algorithm | |
| CN116562332B (zh) | 一种人机共融环境下的机器人社交性运动规划方法 | |
| CN108073165A (zh) | 一种仿水黾捕食的机器人运动方法 | |
| Laouici et al. | Hybrid method for the navigation of mobile robot using fuzzy logic and spiking neural networks | |
| CN112925307B (zh) | 一种用于智能仓储机器人***的分布式多机器人路径规划方法 | |
| Song et al. | Towards efficient exploration in unknown spaces: A novel hierarchical approach based on intrinsic rewards | |
| US20220363273A1 (en) | Scenario Discriminative Hybrid Motion Control for Mobile Robots | |
| CN111830916A (zh) | 一种面向多目标追踪的群机器人分布式竞争协同方法 | |
| Ni | Voronoi-based collision avoidance using localization uncertainty region | |
| Son | Similarity measuring strategy of image patterns based on fuzzy entropy and energy variations in intelligent robot’s manipulative task |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180525 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |