機器人在有人環境中的避障算法的研究與實現

張東陽，潘振福，朱永利（華北電力大學 計算機系，河北 保定 071000）

機器人在有人環境中的避障算法的研究與實現

張東陽，潘振福，朱永利
（華北電力大學 計算機系，河北 保定 071000）

針對室內有人復雜環境下的服務機器人避障問題，提出了一種基于函數模型調控離散PID控制器的避障算法。通過分析并簡化室內有人環境的復雜情況，然后采用遞減函數模型對機器人減速后，再采用人工增量法干預PID控制器平衡從而進行轉彎控制。采用狀態棧記錄速度與偏角的函數變化，以機器人避過障礙物之后的點為對稱點，開始恢復行走方向，達到繞行的效果。最后，通過實驗證明了這種減速后再尋找最佳方向避障的算法的有效性和安全性。

移動機器人；動態環境避障；室內避障；人工增量法

0 引言

現在人工智能領域的研究迅猛發展，商業化優勢越來越明顯，新一代服務機器人和仿生機器人得到人們青睞并被廣泛應用，例如餐廳服務機器人［1］、醫院服務機器人［2］等。機器人的操作環境和任務要求也越來越復雜，行走在人群中的情況會越來越多，其中避免服務機器人與操作環境中的靜態或動態障礙物發生碰撞是機器人運動規劃研究中的一個重要問題。近幾年來，移動機器人室內避障算法研究日益火熱，首先由Kahtib提出人工勢場法［3］，雖然有很多學者提出改進方法，但是仍然未能解決當障礙物離目的地很近的局限，更糟糕的是該算法需要的額外計算量非常大，無法適應于實時避障的室內復雜情況。LAU B等人提出的高效率的柵格法［4］機器人避障算法，面對障礙物避障問題，假設機器人為一個理想的點狀，而忽略了機器人本身的幾何結構和運動學模型，使得機器人在避障過程中出現過多的搜索動作。還有很多學者運用了人工智能算法控制機器人避障，如神經網絡法［5］、遺傳算法、粒子群優化算法［6］以及模糊邏輯控制算法［7-8］等，但是在室內有人的環境中，這些算法并沒有充分考慮道路上允許的最大偏差同時要避開障礙物，因此在擁擠的環境中機器人可能會產生不良行為。由經驗可知，在室內有人環境中，如車輛減速或停止，提醒人們和等待，比試圖找到實現目標的路徑更加安全有效。

1 移動機器人控制系統

基于離散數字PID控制系統［9］，提出一種人工增量干預PID平衡法控制轉彎算法。在雙層閉環控制系統中，第一層PID控制器的給定值r（t）是兩輪的累積圈數之差|nL-nR|＜λ（λ為接近于0的正數），目的是保持左右輪所走的路程一致，即兩輪線速度相同，確保機器人直線往前行走；第二層PID控制器的給定值r（t）是設定的某個速度值使得vL=vR=v0，目的是保證機器人始終保持以速度v0行走。第一層PID控制器與第二層PID控制器按以下規則進行運作：

ELSE IF vL≠v0or vR≠v0THEN go PIDController2其中，PIDContoller1為第一層控制器，PIDController2為第二層控制器。

人工增量法控制轉彎算法基本原理是人為地使左輪的圈數增加一個增量nL=nL0+△n（右輪的圈數增加一個增量nR=nR0+△n），制造人工誤差，導致左右兩輪之差|nL-nR|＞λ，在雙層閉環控制系統的第一層PID控制器控制下，vR和vL會發生變化，直至|nL-nR|＜λ穩定，再啟動第二層PID控制器控制，直至vL=vR=v0穩定。穩定后，由于人工添加了增量△n，因此實際上nL＞nR（nR＞nL），從而實現轉彎。速度變化如圖1所示。

圖1 人工增量法控制過程

其中輪子走過的路程由對速度v進行積分所得：

根據圖1，dL＞dR，即可實現機器人轉彎。

2 在室內有人的環境中避障算法

機器人在室內有人的環境頗為復雜，大體分為圖2所示的幾種情況。

圖2 機器人室內基本環境

針對以上的室內環境，機器人只探測與躲避前方的障礙物，提出一種速度遞減函數模型干預PID平衡避障算法。圖3展示了7個超聲波傳感器在機器人身上的分布。

圖3 超聲波測距傳感器在移動機器人身上的布局

圖3中每個超聲波傳感器檢測障礙物的敏感度不是一致的，i號傳感器的檢測距離分別為 ri（i：1，2，…，7）。其中r1=r7，r2=r6，r3=r5。

1～3號超聲波傳感器組成一組用于檢測左側前方的障礙物，如圖3中設為一組；5～7號超聲波傳感器組成一組用于檢測右側前方的障礙物，設為三組；4號設為二組。假設7個傳感器最終的讀取的數據分別為di，則設一組、二組、三組超聲波獲取數值為D1、D2、D3，即：

（1）正前方障礙物：對檢測二組超聲波傳感器檢測到正前方障礙物，根據以上分析，只需保證機器人不撞到障礙物即可，直接采取減速直至停止方式。線性函數減速模型為：其中，V（D2）為D2速率函數關系，如圖4所示。其中A為減速加速度系數，B為安全閾值。允許的最大速率為Vmax，觸發避障距離為r4，所以有：

圖4 正面避障數學模型

機器人越接近障礙物，速度就會越小，直至0cm/s。經過實驗測試，取Vmax=16cm/s，B=20cm，r4=40cm，能得到比較好的實驗效果。

（2）側前方障礙物：一組超聲波傳感器負責感知以及避開左邊的障礙物。此處，只討論一組超聲波傳感器的避障算法。

完成繞開障礙的任務可分成兩步：減速和偏移。

（a）減速策略：用對數數學模型作為側前方的減速模型：

同樣，V（D1）表示機器人的行走速率，A為變化速率，B為安全距離閾值，同理：

可得：其中，Vmax為允許的機器人的最大速度，r3為一組超聲波傳感器觸發避障算法的距離，B為安全閾值，減速模型圖如圖5所示。

圖5 側上方避障減速模型

試驗得，取Vmax=16 cm，r3=40cm，B=15cm效果較好。

（b）偏移策略：遇到障礙物移動機器人先減速，再偏移，避開障礙物。采用兩個輪的差速反饋機制的雙層PID控制器系統，當檢測到障礙物，實時地添加人工增量△n進行反饋控制干預PID控制器，控制機器人轉彎。

（c）保持行走方向：偏移策略中，機器人行走方向也偏離了其目標方向，所以在躲開障礙物后，還應該反方向回偏，使移動機器人保持原來的方向行走，機器人路線如圖6所示。通過把人工增量△n和持續時間壓入離散狀態棧中，待到躲開障礙物時，從棧頂開始出棧執行回偏動作，如圖7所示。

圖6 機器人避障路線圖

圖7 回偏狀態棧

3 實驗結果

避障運行結果效果如圖8所示。

圖8 避障實驗效果圖

4 結論

針對室內有人環境的避障問題，提出了一種基于雙層PID控制器系統的函數模型調控人工增量控制法的避障算法。該算法簡化了室內有人環境的復雜情況，采用遞減模型后再進行轉彎控制，通過離散狀態棧記憶偏角與偏移量，解決了避過障礙物的問題并到達繞行的效果。最后，通過實驗證明了這種減速下來再尋找最佳方向避障的算法的有效性和安全性。

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［9］黃瑞，丁志中，時慧晶.基于實測參數的直流電動機建模與PID控制設計［J］.微型機與應用，2014，33（16）：51-53.

作者簡介：

張東陽（1981-），男，碩士，工程師，主要研究方向：計算機檢測技術。

潘振福（1989-），男，碩士研究生，主要研究方向：人工智能與知識工程。

朱永利（1963-），男，博士，教授，博士生導師，主要研究方向：人工智能與知識工程，數據挖掘與機器學習。

Research and implementation of the robot obstacle avoidance algorithm in indoor human environments

Zhang Dongyang，Pan Zhenfu，Zhu Yongli
（Department of Computer Science，North China Electric Power University，Baoding 071000，China）

To solve the problem of the service robot obstacle avoidance in human environments，a control algorithm based on PID controller with artificial increment for obstacle avoidance is proposed.Firstly，the complex situation is simplified.Next，a linear gradient algorithm is adopted to decrease the speed of the robot and then control it to turn.For static or relatively slower obstacles，robot can record the orientation and offset of robot with status stack.After the robot has avoided obstacles，it can restore the walking direction of original purpose to reach the effect of bypassing obstacles.Finally，the efficacy and safety of this kind of algorithm which is slowing down to find the optimal direction for obstacle avoidance was proved through the experiment.

mobile robot；dynamic environment of obstacle avoidance；indoor obstacle avoidance；artificial increment method

TP39

A

1674-7720（2015）20-0045-03

張東陽，潘振福，朱永利.機器人在有人環境中的避障算法的研究與實現［J］.微型機與應用，2015，34（20）：45-47，50.

劉學（1989-），女，碩士研究生，主要研究方向：數據挖掘。

翁小清（1965-），男，博士，教授，主要研究方向：數據挖掘、機器學習。

2015-06-17）