摘要:提出了一種將傳感器信息與先驗環境信息融合實現移動機器人定位和運動規劃的方法。這種方法選用SICK LMS200型激光掃描測距儀為機器人感知裝置,根據室內障礙物的頂點或拐角信息進行定位和運動規劃。這種定位和規劃方法模仿了盲人在熟悉環境下用拐杖走路的過程,適于室內移動機器人的實時定位和運動規劃。
關鍵詞:移動機器人; 定位; 運動規劃; 信息融合
中圖分類號:TP24文獻標志碼:A
文章編號:1001-3695(2007)08-0106-03
定位是移動機器人學中最基本的感知問題[1]。移動機器人要快速、無碰撞地到達目標位置,就必須知道自己在哪里。室內環境下,移動機器人通過將傳感器數據與先驗環境信息融合的方式自定位,規劃下一步的運動。
移動機器人的定位算法可分為兩類,即基于圖標算法[2,3]和基于特征算法[4,5]。圖標法往往采用占用網格技術構建度量圖,而占用網格本身就是將傳感器數據和環境模型或地圖進行融合的一種機制[6]。特征法則將當前觀測數據與地圖進行匹配,構建拓撲圖。
1定位和運動規劃原理
室內移動機器人在運動過程中,需要根據傳感器從周圍環境獲取的信息與環境信息模型進行融合,推斷當前時刻機器人自身的位置和方向,以及障礙物的位置和方向,以確定下一步的運動,如圖1所示。其中:St表示t時刻機器人接收到的傳感器數據;Mt表示相應的先驗環境信息;Pt表示t時刻機器人的位置;At是機器人根據t時刻位置以及目標位置采取的行動。
2信息模型
移動機器人要實現準確的定位和運動規劃,如何構建一個好的環境先驗信息模型、傳感器和機器人模型是關鍵問題。
2.1環境先驗信息模型
環境先驗信息模型是關于室內環境的、靜態的、已知的信息模型。它主要包括房間、走廊的形式化表示,不可移動障礙物(如辦公桌、辦公椅、沙發等)的形式化表示,可移動障礙物的形式化表示。室內環境是結構化的環境,首先對室內環境作如下假設:
室內地面是平坦的,從而可以將機器人的三維導航問題簡化為二維;
室內辦公桌、辦公椅、沙發等障礙物的位置是固定的,且互不相交;
障礙物可以用在地面的投影表示,且每個障礙物的投影都能用多邊形近似;
室內環境下的動態障礙物主要是房間內走動的人。
對房間和走廊的形式化表示用roomPolygon類描述如下:
對茶杯、文件等可移動對象的形式化表示包括對象的顏色、形狀、紋理等。由于這些對象通常都位于辦公桌等不可移動對象上,不會對機器人的運動構成障礙,因而在機器人的定位和運動規劃中可以不予考慮。
2.2傳感器模型
傳感器是機器人與環境之間的感知接口。機器人要實現準確的定位和避障,關于機器人周圍環境的足夠的信息量和較高的信息魯棒性是必需的。本文選用的傳感器是德國SICK公司LMS200型激光掃描測距儀。這是一種適合室內場景的測量設備。其主要參數如下:
3定位和運動規劃過程的實現
對于表示靜態障礙物的多邊形,其頂點可分為兩類:屬于障礙物在地面投影的邊界點,如圖4頂點A、B;不屬于障礙物在地面投影的邊界點,如圖5頂點v1、v2。在這兩種情況下,機器人運動規劃的過程是相似的。本文以圖4為例,說明機器人的定位和運動規劃過程。
4仿真結果
參考文獻:
[1]RUSSELL S, NERVIG P. Artificial intelligence: a modern approach [M]. New Jersey:Prentice Hall, 2002.
[2]LEONARD J, DURRANTWHITE H. Mobile robot localization by tracking geometric beacons[J]. IEEE Journal of Robotics and Automation, 1991,6(7):89-97.
[3]BETKE M, GURVITS L. Mobile robot localization using landmarks[J]. IEEE Journal of Robotics and Automation, 1997,13(2):251-263.
[4]TALLURI R, AGGARWAL J K. Mobile robot selflocation using modelimage feature correspondence[J]. IEEE Journal of Robotics and Automation, 1996,12(1):63-77.
[5]GUIVANT J,NEBOT E, DURRANTWHYTE H F. Simultaneous localization and map building using natural features in outdoor environments[C]//Proc of Intelligent Autonomous System.Venice, Italy:[s.n.], 2000:581-588.
[6]MURPHY R R.人工智能機器人學導論[M].杜軍平,等譯.北京:電子工業出版社,2004.
注:“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”