CN108544491B - 一种综合考虑距离与方向两因素的移动机器人避障方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种综合考虑距离与方向两个因素的移动机器人避障方法。该方法将障碍物的距离和方向之间的融合问题数值化，获得一个统一的衡量标准，称为障碍物危险度值。最大危险度值的障碍物获得优先避障，该方法能使移动机器人根据实时的环境信息自然平滑地调整运动的角速度和线速度，为机器人提供了距离和方向两方面的安全保障，对于机器人的安全导航具有实用意义。

Description

一种综合考虑距离与方向两因素的移动机器人避障方法

技术领域

本发明属于移动机器人障碍物避让控制***领域，特别的，涉及一种基于激光测距传感器的移动机器人避障方法。

背景技术

近年来,机器人及智能车辆在战场攻防、抢险救灾、科学探索等人类不能到达或高度危险性的环境中体现出越来越重要的应用。随着机器人技术的发展，促进了机器人应用领域的不断扩展，机器人的工作环境也随之越来越复杂。机器人在运动过程中会遇到各种各样的障碍物，这就导致机器人在其导航运动过程中存在着极大的安全危险。因此是否具备快速有效的规避障碍物能力是机器人实现安全导航的关键。目前在大部分避障方法中，通常主要考虑障碍物与机器人之间的距离来进行避障运算。这种方法减弱了障碍物的方位信息对机器人避障的影响。距离和方向是机器人对障碍物进行避障评判的两个主要评价指标，距离近的应优先避障，前方的障碍物也应该优先避障。为此，提出了一种融合了距离和方向的基于激光雷达传感器的移动机器人避障方法，对于机器人的安全导航提供了更多的安全保障，对于机器人的安全导航具有实用意义。

发明内容

本发明针对现有方法的不足，提出一种综合考虑距离和方位两因素的基于激光测距传感器的移动机器人避障方法。

为了达到上述目的，本发明分成三个部分：第一部分为移动机器人自身周围局部环境信息的获取部分；第二部分为综合考虑距离和方位两个因素的危险障碍物提取，第三部分为基于障碍物危险度的移动机器人避障。

避障方法的运行步骤如下：

一：局部环境信息的获取

步骤1：通过背靠背安装两部激光测距仪来扫描机器人的周围环境，形成一个360°的圆形扫描面。每一次扫描可获得一帧扫描数据，表示为数组A_k

其中k表示第k次扫描周围环境；

为激光扫描角度分辨率；N为每一次扫描可获得的激光测距数据的个数，也即共有N个测距值；d_i表示第i个测量值，1≤i≤N。那么A_k即为一次扫描环境所获得的局部环境信息。

二：计算综合考虑距离和方位两个因素的障碍物危险度

步骤2：令i从1开始，按公式(2)(3)分别计算第i个测距值在机器人自身坐标系中的坐标(x_i,y_i)，其中

为第i个测距值的偏向角。

步骤3：计算临时变量S

S＝max(0.56y_i+2.56,0) (4)

步骤4：计算临时变量K

K＝max(y_i+0.56,eps)，其中eps＝0.00001 (5)

步骤5：计算r_i

r_i＝max(1-(y_i ²+Sx_i ²)/K,0) 1≤i≤N (6)

r_i即为第i个距离测量值所对应的融合了距离与方向的障碍物危险度值，且0≤r_i≤1。如果r_i＝1，表示第i个距离测量值所对应的障碍物危险度最高，r_i＝0表示第i个距离测量值所对应的障碍物没有危险。

步骤6：如果i≤N，则回到步骤2直到获得含有N个元素的危险度值数组

R＝{r₁,r₂,…,r_N} (7)

三：基于障碍物危险度的移动机器人避障

步骤7：找出最高危险度值

其所对应第i_max个激光测距值

步骤8：如果

表示有危险障碍物存在，则计算危险障碍物与机器人之间的夹角

如果

则表示没有危险障碍物存在，跳转到步骤1。

步骤9：通过公式(10)、(11)计算机器人进行避障运动的角速度ω与线速度v表示如下:

其中ω_pre与v_pre为切换到避障行为时机器人的角速度与线速度；ω_max与v_max为机器人最大角速度与线速度；α与β为强度因子。

步骤10：跳转到步骤1继续运行，直到机器人完成运动任务。

有益效果:本发明通过对将距离与方向的信息进行数据融合，形成一个单一的衡量标准，即为障碍物危险度值。具有计算复杂度低和实时性好的特点。该设计能使移动机器人根据实时的环境信息自然平滑地调整运动的角速度和线速度，从而可以确保机器人实现更为安全的导航控制。

附图说明

图1为移动机器人避障方法的流程框图；

图2为移动机器人避障方法的实施过程中的运动截图。

具体实施方式：

本发明随着机器人在环境中运动，同时运用激光测距仪的采集机器人周围的局部环境信息，综合考虑环境信息的距离和方位获得一个单一的衡量标准，即障碍物危险度值，机器人根据危险度值生成合适的避障线速度和角速度，完成避障行为。图2为移动机器人避障方法实施过程中的运动截图。从运动轨迹可见，机器人成功的避开障碍物从起点到达终点。

如图1所示，以下举例说明本发明整个过程的具体实施方式：

第一部分：局部环境信息的获取

步骤1：通过背靠背安装两部激光测距仪来扫描机器人的周围环境，形成一个360°的圆形扫描面。每一次扫描可获得一帧扫描数据，第k次扫描周围环境获得的数组A_k

为激光扫描角度分辨率，设置

故每一次扫描可获得360个距离数据。

第二部分：计算综合考虑距离和方位两个因素的障碍物危险度

步骤2：i从1开始，按公式(2)(3)分别计算第i个距离测量值在机器人自身坐标系中的坐标(x_i,y_i)，其中

为第i个测距值的偏向角。

x_i＝d_icos(i·1) (2)

y_i＝d_isin(i·1) (3)

步骤3：计算临时变量S

S＝max(0.56y_i+2.56,0) (4)

步骤4：计算临时变量K

K＝max(y_i+0.56,eps)，其中eps＝0.00001 (5)

步骤5：计算r_i

r_i＝max(1-(y_i ²+Sx_i ²)/K,0)(1≤i≤N) (6)

r_i即为第i个距离测量值所对应的障碍物的危险度，且0≤r_i≤1。如果r_i＝1，表示第i个距离测量值所对应的障碍物危险度最高，r_i＝0表示第i个距离测量值所对应的障碍物没有危险。

步骤6：如果i≤N，则回到步骤2直到获得含有N＝360个元素的危险度值数组

R＝{r₁,r₂,…,r_N} (7)

第三部分：基于障碍物危险度的移动机器人避障

步骤7：找出最高危险度值

其所对应第i_max个激光测距值

步骤8：如果

表示有危险障碍物存在，则计算危险障碍物与机器人之间的夹角

如果

则表示没有危险障碍物存在，跳转到步骤1。

步骤9：通过公式(10)(11)计算机器人进行避障运动的角速度ω与线速度v表示如下:

其中ω_pre与v_pre为切换到避障行为时机器人的角速度与线速度；ω_max与v_max为机器人最大角速度与线速度；α与β为强度因子，设置α＝2，β＝4。

步骤10：跳转到步骤1继续运行，直到机器人完成运动任务。

Claims (1)

1.一种综合考虑距离与方向两因素的移动机器人避障方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

一：局部环境信息的获取

步骤1：通过背靠背安装两部激光测距仪来扫描机器人的周围环境，形成一个360°的圆形扫描面；每一次扫描可获得一帧扫描数据，表示为数组A_k

其中k表示第k次扫描周围环境；

为激光扫描角度分辨率；N为每一次扫描可获得的激光测距数据的个数，也即共有N个测距值；d_i表示第i个测量值，1≤i≤N；那么A_k即为一次扫描环境所获得的局部环境信息；

二：计算综合考虑距离和方位两个因素的障碍物危险度

步骤2：令i从1开始，按公式(2)(3)分别计算第i个测距值在机器人自身坐标系中的坐标(x_i,y_i)，其中

为第i个测距值的偏向角；

步骤3：计算临时变量S

S＝max(0.56y_i+2.56,0) (4)

步骤4：计算临时变量K

K＝max(y_i+0.56,eps)，其中eps＝0.00001 (5)

步骤5：计算r_i

r_i＝max(1-(y_i ²+Sx_i ²)/K,0) 1≤i≤N (6)

r_i即为第i个距离测量值所对应的融合了距离与方向的障碍物危险度值，且0≤r_i≤1；如果r_i＝1，表示第i个距离测量值所对应的障碍物危险度最高，r_i＝0表示第i个距离测量值所对应的障碍物没有危险；

步骤6：如果i≤N，则回到步骤2直到获得含有N个元素的危险度值数组

R＝{r₁,r₂,…,r_N} (7)

三：基于障碍物危险度的移动机器人避障

步骤7：找出最高危险度值

其所对应第i_max个激光测距值

步骤8：如果

表示有危险障碍物存在，则计算危险障碍物与机器人之间的夹角

如果

则表示没有危险障碍物存在，跳转到步骤1；

步骤9：通过公式(10)、(11)计算机器人进行避障运动的角速度ω与线速度v表示如下:

其中ω_pre与v_pre为切换到避障行为时机器人的角速度与线速度；ω_max与v_max为机器人最大角速度与线速度；α与β为强度因子；

步骤10：跳转到步骤1继续运行，直到机器人完成运动任务。

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