【正文】 路徑規(guī)劃避障算法應(yīng)該滿足下列三個(gè)要求：實(shí)時(shí)性、應(yīng)用性和可靠性，即要求算法簡單可行，在保證與障礙物不發(fā)生碰撞和安全的前提下移動(dòng)。避障路徑規(guī)劃流程：避障路徑規(guī)劃中，機(jī)器人工作時(shí)需要進(jìn)行障礙物和邊界兩方面檢測與處理。環(huán)境地圖模型如圖31所示。假設(shè)A(x，y)點(diǎn)是機(jī)器人所在的柵格。行走前，機(jī)器人將搜索與其相鄰的四個(gè)方向，即上(x，y+Y/n)、下(x，y－Y/n)、左(x－X/m，y)、右(x+X/m，y)。檢測下一步是否存在障礙，若存在，則需要檢測邊界以選擇避障方向，然后采用沿邊走的算法避障。若不存在，則繼續(xù)沿原方向行走，避障路徑規(guī)劃流程如圖44 圖44 避障路徑規(guī)劃流程圖 本章小結(jié)本章重點(diǎn)討論了路徑規(guī)劃問題。先介紹了坐標(biāo)系的建立，再介紹了沿邊走算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的使用。針對(duì)超聲波測距比較適用于室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人的特點(diǎn)，具體討論了移動(dòng)機(jī)器人在室內(nèi)環(huán)境下采用沿邊走路徑規(guī)劃算法進(jìn)行地面清潔的行走和避障過程。第五章 結(jié)果分析 仿真結(jié)果靜態(tài)環(huán)境中，利用Vision ，在長5m寬6m的工作區(qū)域內(nèi)進(jìn)行無障礙與避障路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖51和圖52，機(jī)器人的初始位置均為清潔區(qū)域的左下角，即坐標(biāo)原點(diǎn)。圖51中，清潔機(jī)器人所走過的路徑標(biāo)記為黑色，白色圓圈為機(jī)器人清潔完畢自動(dòng)返回停放位置的行走路線。圖52中黑色表示障礙物，灰色表示機(jī)器人所走過的區(qū)域，白色方格為遺漏區(qū)，白色圓圈表示機(jī)器人清潔完畢的返回路徑，機(jī)器人開始位置均位于左下角。 圖51 無障礙路徑規(guī)劃仿真結(jié)果圖52 回字型避障路徑規(guī)劃仿真結(jié)果 結(jié)果分析由圖51可知清潔機(jī)器人能夠沿內(nèi)螺旋式“回”字型路徑完成清掃任務(wù)，覆蓋率為100%，重復(fù)率為0%，工作過程中能夠避開邊界，自動(dòng)定位和轉(zhuǎn)向，清潔完畢機(jī)器人可以自動(dòng)返回到初始位置，若設(shè)定機(jī)器人速度為5m/min，可見該路徑規(guī)劃方式是可行的。由圖52可知，清潔機(jī)器人能夠避開障礙物和邊界，沿一條無碰撞路徑，實(shí)現(xiàn)避障策略，所以沒有發(fā)生循環(huán)死鎖現(xiàn)象，清潔完畢，機(jī)器人能自動(dòng)返回。運(yùn)行時(shí)間34min，%，%。通過以上的分析，說明該方案的應(yīng)用是能夠取得令人滿意的效果的。 本章小結(jié)本章對(duì)移動(dòng)機(jī)器人使用沿邊走路徑規(guī)劃算法進(jìn)行室內(nèi)清潔工作的仿真結(jié)果進(jìn)行了分析，驗(yàn)證沿邊走路徑規(guī)劃算法的有效性。第六章 現(xiàn)有方案缺陷及路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展趨勢路徑規(guī)劃技術(shù)是自主移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域里的重要技術(shù)，通過測距傳感器能為機(jī)器人提供周圍環(huán)境的二維或三維信息，因此，測距系統(tǒng)是移動(dòng)機(jī)器人中不可缺少的組成部分。本文采用的超聲波測距是近年來發(fā)展起來的一種測距方法， 具有很多的優(yōu)越性。但同時(shí)也具有一定的局限性， 表現(xiàn)在探測波束角過大， 方向性差。單一傳感器的穩(wěn)定性不理想等。 在實(shí)際應(yīng)用中， 往往采用其他傳感器（如紅外傳感器）來補(bǔ)償， 或采用多傳感器融合技術(shù)。本文提供的沿邊走路徑規(guī)劃算法，非常適合室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人（如清潔機(jī)器人）應(yīng)用，其原理和特點(diǎn)已在上文中進(jìn)行了詳細(xì)的論述。但它需要記錄整個(gè)房間的全局障礙物信息，因此，需要移動(dòng)機(jī)器人有足夠的內(nèi)存以存放這些信息，這也是對(duì)于沿邊走算法的一點(diǎn)限制。隨著移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用范圍的擴(kuò)大， 對(duì)于規(guī)劃技術(shù)的要求也越來越高， 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的性能指標(biāo)要不斷提高。這些性能指標(biāo)包括：實(shí)時(shí)性、安全性和可達(dá)性等。另外，單個(gè)規(guī)劃方法有時(shí)不能很好地解決某些規(guī)劃問題， 所以新的發(fā)展趨向于將多種方法相結(jié)合。目前，主要有以下趨勢： 1) 全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃的結(jié)合。全局規(guī)劃一般是建立在已知環(huán)境信息的基礎(chǔ)上， 適應(yīng)范圍相對(duì)有限。 局部規(guī)劃能適用于環(huán)境未知的情況， 但有時(shí)反應(yīng)速度不快， 對(duì)規(guī)劃系統(tǒng)品質(zhì)的要求較高， 因此如果把兩者結(jié)合就可以達(dá)到更好的規(guī)劃效果。2) 傳統(tǒng)規(guī)劃方法與新的智能方法之間的結(jié)合。 近年來， 一些新的智能技術(shù)逐漸被引入到路徑規(guī)劃中來， 也促使了各種方法的融合發(fā)展， 例如人工勢場與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制的結(jié)合等。智能化方法能模擬人的經(jīng)驗(yàn)，逼近非線性，具有自組織、自學(xué)習(xí)功能并且具有一定的容錯(cuò)能力。這些方法應(yīng)用于路徑規(guī)劃會(huì)使移動(dòng)機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中更靈活，更具智能化。3) 多傳感器信息融合用于路徑規(guī)劃。移動(dòng)機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行路徑規(guī)劃所需信息都是從傳感器得來。單傳感器難以保證輸入信息準(zhǔn)確與可靠。多傳感器所獲得信息具有冗余性，互補(bǔ)性，實(shí)時(shí)性和低代價(jià)性，且可以快速并行分析現(xiàn)場環(huán)境[15]。具體方法有采用概率方法表示信息的加權(quán)平均法，貝葉斯估計(jì)法，多貝葉斯法，卡爾曼濾波法，統(tǒng)計(jì)決策理論法。有采用命題方法表示信息的DS 證據(jù)推理，模糊邏輯，產(chǎn)生式規(guī)則，還有仿效生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理方法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。4) 基于功能/行為的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃。這是研究的新動(dòng)向之一。傳統(tǒng)的基于模型自頂向下的感知建模規(guī)劃動(dòng)作是一種典型慎思結(jié)構(gòu)，具有一定理性，稱為基于功能的控制體系結(jié)構(gòu)。其動(dòng)作是經(jīng)歷了一系列階段之后產(chǎn)生的結(jié)果。存在的問題是不易建立準(zhǔn)確的環(huán)境地圖模型，且很難適應(yīng)環(huán)境未知的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃任務(wù)?；谛袨榈姆椒ㄊ且环N自底向上的構(gòu)建系統(tǒng)方法，即把路徑規(guī)劃分解成一系列相對(duì)獨(dú)立的小系統(tǒng)，在運(yùn)行狀態(tài)下通過競爭機(jī)制取得控制機(jī)器人的主導(dǎo)權(quán)，并在與環(huán)境交互作用中最終達(dá)到目標(biāo)。此時(shí)行為僅設(shè)計(jì)成完成一個(gè)簡單任務(wù)，所占內(nèi)存不大，可產(chǎn)生快速響應(yīng)。基于功能/行為的機(jī)器人控制結(jié)構(gòu)融合了兩者優(yōu)點(diǎn)，既有基于功能控制結(jié)構(gòu)的必要理性，又有基于行為控制結(jié)構(gòu)的快速響應(yīng)。因此它很有發(fā)展前途。移動(dòng)機(jī)器人是一類能夠通過傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài)， 實(shí)現(xiàn)在有障礙的環(huán)境中面向目標(biāo)的自主運(yùn)動(dòng)， 從而完成一定作業(yè)功能的機(jī)器人系統(tǒng)。移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的方法有很多，可以說各有優(yōu)缺點(diǎn)，也沒有一種方法能夠適用于任何場合。但通過對(duì)這些不同方法的吸收整合，一定可以促進(jìn)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展。第七章 結(jié) 論移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)是傳感技術(shù)、控制技術(shù)、信息處理技術(shù)、機(jī)械加工技術(shù)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多門技術(shù)的結(jié)合。自主移動(dòng)機(jī)器人能夠通過傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài)， 實(shí)現(xiàn)在有障礙物的環(huán)境中面向目標(biāo)的自主運(yùn)動(dòng)， 從而完成一定作業(yè)功能。導(dǎo)航和路徑規(guī)劃是移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)中的重要任務(wù)。超聲波測距的特點(diǎn)使得其在自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)中的應(yīng)用優(yōu)勢非常突出。本論文主要探討的是基于超聲波測距的自主移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題。文中詳細(xì)介紹了超聲波測距原理及其優(yōu)勢。使用了柵格法來進(jìn)行環(huán)境建模，在進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí)，采用了一種稱作沿邊走的算法來進(jìn)行路徑規(guī)劃，這種路徑規(guī)劃行程較短，轉(zhuǎn)彎的次數(shù)較少，有效地提高效率。通過仿真結(jié)果可以看出，該方案是可行的、有效的。參考文獻(xiàn)[1] 李磊，[J].機(jī)器人，2002，24（5）[2] 戴博, 肖曉明, [J].2005,12(3)[3] Boley D L ， Sutherland K rapidly converging recursive method for mobile robot localization[J] .International Jour2nal of Robot Research， 1998， 17 (10) : 1 027～ 1 039[4] Ohya A ， Ko saka A ， navigation by a mobile robot with obstacle using single2camera vision andult rasonic sensing[J] .IEEE Transact ions on Robo tics and Automation， 1998， 14 (6) : 969～ 978[5] Corke P I， GoodM C. Dynamic effects in visual closedloop systems[J] .IEEE Transactions on Robot ics and Automation， 1996， 12 (5) : 671～ 683[6] Lazano2Perez T. Automatic planning of transfer movements[J] . IEEE Trans on SMC ，1981 ，11(10) : 681 —689.[7] 馬兆青，[J] .機(jī)器人，1996 ，18 (6) :344 —348.[8] 艾海舟，張　[J] .機(jī)器人，1990 ，12 (5) [9] Yoram K, Johann field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation[J] . Robot Automation [ C] . California , —1404. [10] 李貽斌，[J ] .山東礦業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，1999 ，18 (3) :67 —71[11] 董立志，[J] .機(jī)器人，2000 ，22 (1) :12 —16[12] 張文志，[J] .機(jī)器人，2003 ，25 (1) :1 —6[13] [J].中專物理教學(xué)，1994，2(1)[14] [J].中國計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào)，2006，17（1）[15] 戈新良，張明路. 多傳感器信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J] .河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2003 ，32 (2) :30 —35致 謝在整個(gè)論文寫作過程中，由于自己的知識(shí)水平和經(jīng)驗(yàn)的限制，遇到了許許多多的困難。比如，對(duì)課題背景及內(nèi)容的理解不夠，使得自己在開題時(shí)思路不清晰；與論文課題相關(guān)的資料掌握的不全；對(duì)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)很有限；在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)，由于對(duì)各種算法的理解不深，不知道該選哪種算法合適等。老師的指導(dǎo)和同學(xué)們的幫助，讓我最終順利的完成了自己的畢業(yè)論文。可以說，沒有老師和同學(xué)們的幫助，我的畢業(yè)論文是不可能這樣順利完成的。在這里，我要向他們表達(dá)我真摯的謝意。感謝我的論文知道老師—?jiǎng)虿┦俊Ｎ矣龅搅撕芏嗟睦щy，謝謝你給我選題，給我提供一些相關(guān)資料，給我指導(dǎo)，幫我分析問題，謝謝你一直都很耐心的幫助我。我還要感謝我的同學(xué)，在我碰到一些不懂的事情時(shí)，和你們的交流和討論都給了我很大的幫助。謝謝老師，謝謝同學(xué)，謝謝所有幫助我的人！ 附錄:表1 超聲波檢測技術(shù)應(yīng)用表 用途行業(yè)具體應(yīng)用產(chǎn)品和事物工業(yè)超聲震動(dòng)切削加工，超聲波清洗零件，超聲波焊接，超聲波流量計(jì)，超聲波料位及液位檢測，濃度檢測，硬度計(jì)通訊定向通訊醫(yī)療超聲波成像儀器，超聲波血流計(jì)，超聲波潔牙器等家用電器遙控器，加濕器，防盜報(bào)警器，超聲波驅(qū)蟲器其他盲人防撞裝置，汽車倒車測距報(bào)警器，裝修工程測距（計(jì)算用料）表2 超聲波聲速與溫度關(guān)系表溫度（℃）302010010203040聲速（米/稱）3133193253233383443493