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1、毕 业 论 文基于模糊逻辑的自主移动级机器人避障控制算法研究学生姓名:XXX专业班级:自动化2011级2班指导教师:XXX 副教授学 院:机电工程学院2015年6月基于模糊逻辑的自主移动机器人避障控制算法研究摘要自主避障的能力是移动机器人智能化程度的重要指标,也是智能型车辆安全行驶的重要保障。自主避障算法属于智能避障功能中的着重点,在传统的算法研究中,需要依靠被控对象所建立的精确数学模型还有提供的全面并且完整的环境信息,在控制过程相对复杂,参数繁多,环境信息不全面,被控对象的数学模型很难确定时,避障效果不会令人满意本文首先对移动机器人的研究背景以及目的进行概述,然后介绍关于自主避障的一些常用方
2、法,包括人工势场法、模糊控制算法以及遗传算法。然后进行机器人的建模,并在此基础上,再采取模糊逻辑控制法进行避障算法研究,建立模糊逻辑控制器,。根据模糊理论研究其模糊规则库及算法,并进行仿真验证,验证此避障算法可以使得移动机器人在未知环境下实行自主避障。并根据验证结果对算法进行改进和完善。关键词移动机器人 模糊逻辑 自主避障Function and influence on the market system of highway transportation of technological innovationAbstractAutonomous obstacle avoidance cap
3、ability is an important indicator of intelligent mobile robot, also an important guarantee of intelligent vehicle safety driving. Obstacle avoidance algorithm is intelligent obstacle avoidance function of the emphasis in the traditional algorithm, it is necessary to rely on the full and complete env
4、ironmental information accurate mathematical model of the controlled object also provides established, relatively complex control process parameters range of environmental information is not comprehensive, when the Mathematical model is difficult to determine the effect of avoidance is not satisfact
5、oryFirstly, the mobile robot research background and purpose of the overview, then describes some of the commonly used methods on autonomous obstacle avoidance, including artificial potential field method, fuzzy control algorithms and genetic algorithms. Then modeling the robot, and on this basis, a
6、nd then take the fuzzy logic control method of obstacle avoidance algorithm, fuzzy logic controller. According to the fuzzy theory and its fuzzy rule base algorithm and simulation to verify that obstacle avoidance algorithm enables implementation of autonomous mobile robot obstacle avoidance in an u
7、nknown environment. And based on results of the validation algorithm is improved and perfected.Keywords mobile robot Fuzzy Logic Autonomous obstacle avoidance目录摘要Abstract1 绪论11.1 选题的研究背景11.2 选题研究意义11.3 国内外避障算法研究现状21.3.1 国外避障算法研究现状21.3.2 国内避障算法研究现状21.4 避障常用算法介绍21.4.1 全局避障方法21.4.2 局部避障方法31.5 论文主要内容及论文
8、安排32 移动机器人建模42.1 建移动机器人坐标系42.2 移动机器人运动模型及位姿的确定52.3 移动机器人安全距离的选取原则62.3.1 前方存在障碍物时的安全距离选取62.3.2 侧面存在障碍物时的安全距离选取72.4 本章小结73 模糊逻辑避障控制系统的策略研究83.1 模糊逻辑控制研究现状83.2 模糊控制的概况及理论基础83.3 模糊控制系统的组成83.3.1 模糊化93.3.2 知识库103.3.3 模糊推理103.3.4 清晰化113.4 移动机器人模糊系统的设计123.4.1 建立输入输出量的模糊语言及其隶属度函数123.4.2 建立模糊控制规则133.4.3 进行模糊推理
9、与解模糊143.5 本章小结164 模糊逻辑避障控制算法仿真与验证174.1 构建仿真平台174.1.1 构建模糊推理系统编译器174.1.2 构建隶属函数编译器184.1.3 构建规则编译器184.2 仿真结果194.2.1 机器人仿真194.2.2 模糊算法仿真204.2.3 模糊避障系统仿真204.2.4 仿真结果214.3 本章小结21结论22参考文献23附录24致谢251 绪论1.1 选题的研究背景随着科学技术的发展,移动机器人已经在不断地渗入到各行业中,不断为人们的生活提供更好的便利,提高人们的生活质量。从20世纪七八十年代开始,日本汽配车间配有十几台电焊移动机器人完成电焊作业;美
10、国从学术角度单纯的研究户外移动机器人、研制采用人工智能学的移动机器人能够自主进行感知,环境建模,行为规划以及执行任务;2003年美国Actic Media机器人公司开发出先锋系列第3代机器人Pioneer3-AT,装配先进的激光导航、超生定位、立体摄像测距及罗盘定位、通过以太网进行网络控制。1972年,美国斯坦福国际研究所研制了一台采用人工智能学的移动机器人,命名为shakey。Shakey能够做到自主感知,环境建模,行为规划及执行任务,能够寻找目标或者将物体推动至指定位置。它由两台互不相同的计算机通过无线通讯系统来进行控制,由于当时这两台计算机的体积较大,且计算迟缓,所以导致Shakey常经
11、过很长的时间去计算并且分析周边环境再做拟定行动的路线。进入90年代后,涌现出很多智能机器人,如CMU的Navlab系列移动机器人系统;德国Vamors-p和Caravelle系统;日本本田公司的p系列和ASIMO人型机器人;日本索尼的SDR-3X人型机器人和AIBO娱乐型机器人等各方面现金研究结果。 2000年后,美国Active Media机器人公司开发出先锋系列第3代机器人Pioneer3-AT,其装配除了具有先进的激光导航、超声定位、立体摄像测距及罗盘定位外,还可通过以太网进行网络控制。2008年,麻省理工学院媒体试验室研制了一种新型移动机器人,命名为NEXI,代号MDS,意思为移动灵巧
12、。可以利用自身的轮子随意移动,来避开障碍物,还可以灵活的捡起物品,并协助警务人员来完成侦查排爆的工作。与国外移动机器人技术相比较,国内的起步较晚,相关的研究所设备和技术人员也较缺乏,技术相对而言也稍显稚嫩。不过国内机器人的发展也是比较迅速的,主要研究成果有:清华大学研究的智能移动机器人THMR-III,V型机器人;香港城市大学的自动导航车及服务机器人;国防科技大学的双足机器人。1.2 选题研究意义当今社会,机器人技术主要有两个发展趋势:一是生产系统的逐渐机器人化,基于工业机器人的实际应用上的考虑,自动化生产系统从单机自动化变为车间自动化,也从原本的个体机器人过度操作变成群体机器人的协调合作。随
13、着机器人技术水平的不断提升,实现了系统的自动设计、自动制造及自动管理等工作,从而达到在无人操作车间里完成自动生产的最终目标。二是机器人的智能化,其技术多元化融入了人工智能还有多种较新兴的模糊理论、神经网络、传感器等计算机技术,使得移动机器人具有自主计算分析环境的能力,这也促使机器人的智能技术快速发展。在现代社会中,机器人的自主避障的能力是移动机器人智能化程度的重要指标,由于环境条件的有限,障碍物信息通常是未知的,很难建立精准的数学模型来实现避障控制,而采用模糊控制算法则能非常容易地实现这一控制要求。模糊控制主要是模仿人的控制经验而不是依赖于被控对象的数学模型;当系统仅能够提供近似的、定性的、不
14、确定的数据时,模糊算法比较有用。在传统的控制系统中利用人的操作技巧、控制经验和直觉推理,有机融入到控制系统中,使得机器人具有人类的学习和自适应能力,进而实现对复杂对象和系统的实时控制。本设计中,研究移动机器人自主避障的常用方法,然后设计模糊逻辑避障控制系统,在此系统的基础上进行控制算法研究并进行仿真。模糊算法的研究是根据系统的控制要求,选取合适的输入输出变量,再通过模糊化,然后得到输入输出的模糊子集;再按照人的经验得出一系列的控制规则,编写出模糊控制规则表;最后输入量通过模糊算法后得到的输出用于执行机构,从而实现避障控制。1.3 国内外避障算法研究现状1.3.1 国外避障算法研究现状加拿大Al
15、berta大学开发了自己的集体机器人试验系统,并模拟昆虫的群集行为,对系统的控制结构和算法进行深入分析和探讨,得出了移动机器人避障算法的可行解1;R.A.Book等人发明了一种避障算法位姿空间法2;Khatib提出一种虚拟力人工势场法进行避障研究3 ;K.Chong 4等人提出的应用于机器人避障的遗传算法的改进方法在栅格划分的基础上,直接采用栅格序号实数编码,缩短了个体长度,提高计算效率,获得了较好的仿真结果,但是栅格的划分影响算法整体的性能,同时限制了路径节点坐标获取的随机性;S. S. Roy 5等人将 GA 与模糊推理技术结合,遗传算法负责搜索和优化,而模糊推理处理未知以及不明确的状况,有效的解决动态避障的问题;Kazuo Sugihara and John Smith 在二维结构化空间中,采用栅格划分机器人工作空间6,将栅格序号采用二进制编码,统一确定其个体长度,通过仿真结果验证了算法的有效性和可行性。1.3.2 国内避障算法研究现状王一与叶彬强提出基于人工势场的机器人避障算法,根据原理将算法分三层设计7;申浩宇等人提出了一种基于自运动特性的避障算法8,引入了绝对位姿变量和相对位姿变量解决冗余度双臂机器人协