基于窗口-區域劃分策略的多軸輪式機器人避障控制

郭 強，譚玉容，賈靜雯，張平霞，朱永強

(青島理工大學 機械與汽車工程學院，山東 青島 266520)

多軸輪式機器人由兩個以上的軸組成，所有車輪都可以獨立驅動，它在極端地形上的承載能力非常強。因此，越野操作時最好使用多軸輪式機器人。與傳統的兩軸四輪機器人相比，多軸機器人非常適合野外救援、災難搜救和其他非道路情況[1]。然而，由于其體積大、車輪數量多，轉向靈活性和控制復雜，尤其是當機器人在狹窄空間中移動時，難以實現自動避障。但迄今為止，大部分避障控制研究集中在兩軸機器人方面[2]，很少有關于多軸輪式機器人避障控制的研究[3]。

多軸輪式機器人，由于車身較長，轉彎半徑較大，轉彎占用的空間較大，因此相對一般的圓形車體的輪式機器人而言[4]，避障控制比較復雜[5-6]。

本文的內容分為以下幾部分：首先對避障試驗所使用的五軸全輪轉向全輪驅動雷達小車進行了結構分析；其次提出了窗口—區域避障控制理論，最后進行了不同障礙物分布的避障試驗，實現了多軸輪式機器人在狹窄空間內自主、靈活地移動。

1 機器人結構

輪式機器人結構包括小車整體的機械方案介紹和控制系統硬件的選擇。輪式機器人整車尺寸為250×600mm，硬件組成主要有：10個轉向輪、轉向舵機、激光雷達、車輪驅動電機、電機驅動模塊、PCA9685、ESP32S，USART GPU串口屏觸摸屏，7.4V3000mAH30C鋰電池，如圖1所示。

圖1 五軸輪式激光雷達小車

如圖2所示，輪式機器人的控制核心為ESP32單片機，利用激光雷達獲取附近障礙物的信息，通過串口傳輸給ESP32S單片機，隨后通過wifi[7]信號傳輸給筆記本電腦上的Labview，然后根據避障控制策略，輸出小車的避障指令，傳遞給ESP32，同時控制PCA9685模塊通過PWM控制車輪的伺服電機，從而實現對速度的控制，輪式機器人就可以順利避開障礙物。

圖2 硬件電路圖

2 窗口—區域避障控制理論

系統采用的障礙物探測模塊為360°，全掃描Delta-2B雷達，量程0.2～8m，分辨率約為0.592°，旋轉一圈，產生608個對測量角度和距離的雷達數據點，掃描頻率4～10Hz，所以每圈雷達數據點的間隔時間約為125～200ms，所以需要控制單元在125ms內根據障礙物的情況，計算出小車下一步的運動方向。

駕駛員在駕駛汽車時，并不需要了解汽車周圍全部的信息，而是根據汽車的行駛工況，了解下一步擬行駛區域的障礙物情況。同樣道理，小車在行駛時，有很多雷達點的信息對小車下一步的行駛，是沒有價值的，例如離小車非常遠的雷達點、小車前進時小車后面的雷達點，如圖3(a)所示。對這些沒有價值的雷達點進行分析，會導致避障計算速度變慢，因此需要進行剔除。基于此，我們根據雷達點對小車行駛的影響，提出了基于窗口—區域劃分的避障行駛控制策略，精簡雷達點。

(a)區域劃分前的全部608個雷達數據點(Lidar Point)(b)區域劃分后,剩余的74個雷達點(c)圖例圖3 區域劃分前后的雷達點

2.1 窗口-區域策略

通過將大量的雷達點數據，進行區域劃分和剔出，降低計算工作量，提高避障反應速度。我們將小車周圍的雷達點，根據對小車影響的大小和緊急程度分為4個區域：綠色、紅綠、藍紅、黃藍，如圖3(b)所示。

綠線為車身輪廓線，作為最高等級的避障控制。一旦該區域出現雷達點，則表示發生嚴重碰撞，小車應該立即停車，然后采取最高等級的避障措施，控制小車立即遠離該區域的雷達點。

紅線和綠線之間的區域，作為車身與障礙物相撞的緊急緩沖區域，用來采取緊急控制措施，以最快速度，拉大車身與障礙物之間的距離，避免車身與障礙物緊急相撞，稱為紅色緊急避障控制策略，為第二優先級。

藍線和紅線之間的區域，作為車身與障礙物相撞的一般緩沖區域，用來控制小車車身與障礙物之間的距離，避免車身與障礙物的一般等級的相撞，稱為藍色避障控制策略，為第三優先級。

黃線和藍線之間的區域，用來決定小車下一步的行駛方向，稱為黃線控制策略。黃線區域要足夠大，避免小車駛入一些類似“死胡同”的區域。該區域的雷達點對應小車正常轉向的控制策略：即根據障礙物的分布情況，來尋找能能夠讓小車通過的具有足夠寬度的缺口，并計算出對應的前后輪轉向角度，為最低優先級。

為了加快避障控制的速度，每個區域又進一步劃分為0-9個區域，一共10個區域，如圖4所示。例如，機器人前進時，只需關注0、1、2、3、7、8、9區域，4、5、6區域的雷達點就可以被篩選掉，從而減輕雷達點的計算量，從而加快避障速度。

圖4 10個分區的分布情況

2.2 黃線避障策略

因為小車其他車輪的轉向角度都是根據右前和右后車輪的轉角計算出來的。所以在進行避障控制的分析時，只考慮最前面和最后面的車輪就行，這樣小車就簡化為兩軸四輪車模型。

2.2.1 正常轉向控制策略下的缺口尋找理論

(1)通過比較缺口寬度與車身寬度的大小，初步篩選可行的缺口。

(2)轉向角度迭代，對前后輪的轉向角度進行雙層迭代，根據缺口的端點與轉向中心的距離與小車車身4個車輪的位置關系，確定出合適的前后輪的轉向角度。

規定缺口兩端點中靠近車身中心線的為內側端點，遠離車身中心線的為外側端點；

如果缺口寬度滿足車身寬度，并且使缺口的內側端點在全部軌跡線以外，外側端點在全部軌跡線以內。如圖5所示。對前后輪的轉向角度進行迭代，確定合適的轉向角度，小車從而順利通過該缺口。

2.2.2 特定情況下的黃線避障策略

由于正常情況下小車的轉向角度有限，導致無法通過圖5 所對應的障礙物情況。基于此，結合小車的多模式轉向優勢，根據障礙物的分布情況，在正常黃線避障策略的基礎上，提出下列特定避障措施：

(1)前方有障礙物，左右兩側都有障礙物，如圖5(a)所示，小車后退.

(2)前方有障礙物，左右兩側都沒有障礙物。基于最小轉向角度控制原則，在前方障礙物左右兩側尋找離小車中心線最近的缺口，作為下一步行駛的方向。如圖5(b)所示，為LL

(3)前方有障礙物，左側有障礙物，右側沒有障礙物。小車向右平移，如圖5(c)所示。

(4)前方有障礙物，右側有障礙物，左側沒有障礙物。小車向左平移，如圖5(d)所示。

(a)前方、及左右兩側都有障礙，小車后退

(b)前方有障礙物,左右兩側無障礙物

(c)前方有障礙,左側有障礙，右側無障礙

(d)前方有障礙,右側有障礙，左側無障礙圖5 障礙物與小車的位置關系圖

3 實驗驗證

為了驗證機器人對任意障礙物分布的避障能力，以及控制策略具有較強適應能力或魯棒性，設計了隨機障礙物分布的避障試驗，區域尺寸為2920mm×1500mm。所有障礙物的分布間距都小于機器人的車身長度，滿足狹窄空間的布局要求。整個自主行駛過程中，機器人的初始設定速度閥值均為108(閥值0、90、180分別對應機器人全速后退、停止、全速前進，行駛速度與閥值之間為線性關系)。針對所有的障礙物分布，機器人都能自主完成避障行駛。在遇到不能避開障礙物的情況下，機器人會自動后退，并嘗試尋找新的可通行路徑。隨機障礙物避障試驗共進行了6次，都能成功的在不碰撞障礙物的情況下自主通過。選取其中3個代表性試驗進行分析。障礙物通道分布、及實驗結果如圖6-圖8所示。

第一次試驗中障礙物分布如圖6(a)所示，機器人從圖6(a)中右側進入，由于通道曲線變化急劇，在C處障礙物侵入藍區1區，具體如圖6(d)所示，因此機器人采取前輪控制量AF、AR均為80°，車速Speed閥值為71的向左后側平移，躲避右前側障礙物的控制策略，使圖6(a)、(b)的軌跡曲線出現側向平移。前、后輪轉向變量AF、AR及車速Speed的控制輸出如圖6(c)所示。

(a)任意障礙物分布避障(b)車身頭部和車身后部的軌跡(c)AF和AR的轉向角(單位為度)和速度控制值(零速和全速分別對應0和180)(d)機器人運動到C處的障礙物雷達點圖(圖中車頭始終朝上)和對應的實際障礙物分布圖(圖中車頭向左下)圖6 第一次任意障礙物分布避障試驗

第二次試驗的障礙物分布如圖7(a)所示，目的是驗證機器人對多個缺口的就近選擇策略，機器人從圖7(a)中左下方進入，由圖7(a)可以看出在有多個缺口的情況下，機器人優先選擇轉向角度小的缺口，所以機器人基本保持直線行駛狀態。在圖7(b)的D處軌跡線出現橫向波動，表示障礙物侵入藍區0、2區、紅區1區，具體如圖7(d)所示，因此，機器人采取前輪控制量AF、AR均為80°，車速Speed閥值為71的向左后側向平移，躲避右前側障礙物的控制策略，使圖7(a)、(b)的D處軌跡曲線出現側向平移。又在圖7(b)的C處障礙物侵入藍區1、2區，此時機器人正處于圖7(e)位置處。因此，機器人采取前輪控制量AF向左轉向30°，后輪控制量AR向左轉向38°，車速Speed閥值為109的向左前側平移的控制策略，來躲避右前側的障礙物，使圖7(a)、(b)的C處軌跡曲線出現側向平移。前、后輪轉向變量AF、AR及車速Speed的控制輸出如圖7(c)所示。

(a)任意障礙物分布避障(b)車身頭部和車身后部的軌跡(c)AF和AR的轉向角(單位為度)和速度控制值(零速和全速分別對應0和180)(d)機器人運動到D處的障礙物雷達點圖(圖中車頭始終朝上)和對應的實際障礙物分布圖(圖中車頭向上)(e)機器人運動到C處的障礙物雷達點圖(圖中車頭始終朝上)和對應的實際障礙物分布圖(圖中車頭向上)圖7 第二次任意障礙物分布避障試驗

第三次試驗的障礙物分布如圖8(a)所示，目的是驗證機器人對多個缺口的就近選擇策略，機器人從圖8(a)中右側進入，由圖8(a)可以看出在有多個缺口的情況下，機器人優先選擇轉向角度小的缺口，所以機器人基本保持直線行駛狀態。軌跡曲線如圖8(a)、(b)所示。前、后輪轉向變量AF、AR及車速Speed的控制輸出如圖8(c)所示。

(a)任意障礙物分布避障(b)車身頭部和車身后部的軌跡(c)AF和AR的轉向角(單位為度)和速度控制值(零速和全速分別對應0和180)圖8 第三次任意障礙物分布避障試驗

通過機器人的隨機避障分布的避障試驗，驗證了所設計的避障控制策略能較好地實現在小于車身長度的狹窄空間成功進行多模式自主避障行駛。

結語

針對多軸輪式機器人狹窄區域避障不靈活這一問題，本文設計一款五軸輪式激光雷達小車，并提出了窗口—區域避障控制理論，大幅度減少擬處理的雷達點的數量，在此基礎上，提出基于正常轉向控制的缺口尋找避障控制策略，提高了避障反應速度，然后進行了不同障礙物分布的避障試驗。實驗表明窗口—區域避障控制理論可以確保在狹窄空間內更靈活、更快地避障移動。

在后續的研究中將繼續優化窗口—區域避障控制理論，優化行駛軌跡，減小避障時的空間占用。在遇到障礙物實現預想軌跡的規劃，降低轉彎難度。