移動機器人自主避障能力淺析

韓敏

隨著科技的不斷進步，機器人逐漸向智能化發(fā)展，越來越多的機器人應用在工廠、倉庫、酒店、商場、餐廳等復雜環(huán)境中，機器人在環(huán)境信息未知的情況下移動，會遇到各種各樣的障礙物，如何快速安全避開這些障礙，最后到達目標點并且順利完成任務，是衡量移動機器人性能的一項關鍵指標，也是移動機器人在復雜多變環(huán)境中穩(wěn)定、安全、高效完成任務的重要保障。

避障常用傳感器

機器人避障技術的核心包括了傳感器和規(guī)劃算法的選擇。機器人通過傳感器來感知周圍環(huán)境，就避障來說，移動機器人需要通過傳感器實時獲取自身周圍障礙物信息，包括尺寸、形狀和位置等，常使用的傳感器包括超聲波傳感器、紅外傳感器、激光雷達和視覺傳感器。以上幾種最常見的傳感器，各有優(yōu)缺點，在實際應用中，激光雷達是目前最成熟也最為核心的傳感器，同時配置其他傳感器，對不同傳感器采集到的數(shù)據(jù)進行交叉驗證，以及信息融合，最大化保證在各種不同的應用和環(huán)境條件下，機器人能夠正確感知障礙物信息，穩(wěn)定可靠的工作。

避障常用的算法

目前移動機器人的避障根據(jù)環(huán)境信息的掌握程度可以分為障礙物信息已知、障礙物信息部分未知或完全未知兩種。傳統(tǒng)避障方法主要實現(xiàn)機器人無碰撞全局路徑規(guī)劃，經(jīng)典的算法有人工勢場法、柵格法、自由空間法等。當障礙物信息未知或者障礙物可移動的情況，傳統(tǒng)的導航方法一般不能很好的解決避障問題。而實際應用環(huán)境中，機器人大多所處的環(huán)境都是動態(tài)、可變、未知的，隨著處理器計算能力的提高及傳感器技術的發(fā)展，一系列智能避障方法應運而生，智能優(yōu)化算法一般都是建立在生物智能或物理現(xiàn)象基礎上的隨機搜索算法，比較熱門的有遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法、模糊算法等，智能避障算法在很大程度上提高了機器人避障的成功率。

避障能力測試

為了更好地保障機器人在移動過程中不發(fā)生碰撞，確保周圍物品、人員及機器人自身安全，機器人避障能力的檢測至關重要。機器人避障能力測試包括障礙物探測和障礙物規(guī)避測試。

（1）障礙物探測測試是指針對不同幾何形狀和材質(zhì)的障礙物，機器人的探測能力和障礙物距離檢測能力。在障礙物探測測試中，一般基于機器人制造商指定的最小和最大傳感范圍，設置不同大小，不同形狀、不同材質(zhì)的障礙物。障礙物的選擇從材質(zhì)方面，除了墻面，木質(zhì)平面，還需測試玻璃面、鏡面等易出問題的材質(zhì);從數(shù)量方面，障礙物可設置單個和多個;從狀態(tài)方面，需設置靜態(tài)和動態(tài)障礙物;從光線的影響方面，需設置光線充足和黑暗等情況。通過多次試驗去測試機器人發(fā)現(xiàn)障礙物的成功率，成功率越高則避障性能越好。同時，還需測試機器人是否能在其相對位置的最小和最大范圍內(nèi)檢測到障礙物，并判定機器人從目標位置檢測障礙物的距離精度和準確性。

（2）障礙物規(guī)避測試是判定機器人通過停止或執(zhí)行適當?shù)囊?guī)避動作來防止與靜態(tài)或動態(tài)障礙物碰撞的能力。在障礙物與機器人的任何部分發(fā)生物理接觸前，機器人必須停止，如發(fā)生避障動作，應按照制造商的規(guī)定，保持障礙物與機器人任何部件之間的最小距離，如果機器人沒有達到目標位置或在行進過程中碰到障礙物，則視為試驗失敗。

目前機器人避障能力還遠未達到實時和全自主的要求，隨著傳感器技術和算法的不斷優(yōu)化，移動機器人的障礙物識別與避障能力有待進一步提高。