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    基于模糊算法的水下機(jī)器人路徑規(guī)劃研究

    2014-03-17 01:16:32王妹婷陸柳延齊永鋒呂學(xué)智蔣偉李生權(quán)
    機(jī)床與液壓 2014年3期
    關(guān)鍵詞:模糊控制障礙物矩形

    王妹婷,陸柳延,齊永鋒,呂學(xué)智,蔣偉,李生權(quán)

    (揚(yáng)州大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院,江蘇揚(yáng)州225127)

    水下機(jī)器人是一種工作于水下的極限作業(yè)機(jī)器人,由于水下工作環(huán)境具有復(fù)雜性和不確定性,提高自主式水下機(jī)器人智能化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——路徑規(guī)劃研究顯得尤為重要。常用的局部路徑規(guī)劃算法有勢(shì)場(chǎng)法、A*算法、柵格法及模糊算法[1-3]??紤]到水下環(huán)境的復(fù)雜性,測(cè)距聲吶所得的環(huán)境信息都是近似、不完善的,并伴有一定的噪聲干擾[4],而模糊控制器的最大優(yōu)點(diǎn)就是能夠采用輸入的模糊信息[5]進(jìn)行控制。此外,水下機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型極其復(fù)雜,是一個(gè)典型的非線性系統(tǒng)[6]。針對(duì)這類特殊控制對(duì)象,提出了一種結(jié)合視線導(dǎo)航原理[7]和模糊算法的未知環(huán)境下水下機(jī)器人實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃策略,應(yīng)用該策略,可于障礙物環(huán)境中,自動(dòng)尋找一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的無(wú)碰撞路徑。

    依據(jù)障礙物的不同形狀大小,采用不同方式求取機(jī)器人與障礙物之間距離以及目標(biāo)點(diǎn)、機(jī)器人與障礙物三者之間的夾角[8]。此外,在MATLAB 仿真中,根據(jù)障礙物特征,對(duì)模糊控制規(guī)則表進(jìn)行修改:障礙物較小時(shí),以路徑最短最平滑為主;障礙物較大時(shí),以嚴(yán)格快速避開(kāi)障礙物為主。

    1 工作原理

    假設(shè)水下機(jī)器人勻速運(yùn)動(dòng),首先,通過(guò)短基線系統(tǒng),實(shí)時(shí)得到機(jī)器人與目標(biāo)預(yù)定點(diǎn)的相對(duì)位置信息;利用測(cè)距聲吶對(duì)其運(yùn)動(dòng)前方的±90°范圍內(nèi)進(jìn)行實(shí)時(shí)探測(cè),得到環(huán)境信息[9]。實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)器人與障礙物最近點(diǎn)的距離d,以及障礙物最近點(diǎn)、水下機(jī)器人、目標(biāo)點(diǎn)三者間的夾角α,如圖1所示。通過(guò)模糊控制器進(jìn)行實(shí)時(shí)模糊推理,得到避障狀態(tài)下水下機(jī)器人所需轉(zhuǎn)動(dòng)的偏轉(zhuǎn)角,從而使得水下機(jī)器人有效地避開(kāi)障礙物,安全到達(dá)設(shè)定目標(biāo)點(diǎn)。

    圖1 視線導(dǎo)航原理圖

    1.1 距離d 的求取

    與工作環(huán)境尺寸相比,障礙物尺寸較小的情況下,障礙物大小、形狀均可忽略不計(jì),視為一個(gè)點(diǎn),距離d 為機(jī)器人與該障礙物兩點(diǎn)之間的距離,公式為:

    其中,(xr,yr)為機(jī)器人當(dāng)前坐標(biāo),(xo,yo)為障礙物坐標(biāo)。

    反之,當(dāng)障礙物尺寸較大且形狀不規(guī)則時(shí),根據(jù)障礙物的邊緣坐標(biāo)信息,近似變換為矩形障礙物,如圖2所示,得到矩形的4 個(gè)坐標(biāo)點(diǎn),以方便求取水下機(jī)器人與障礙物的最小距離點(diǎn)。

    圖2 不規(guī)則圖形矩形化

    矩形障礙物上距離水下機(jī)器人最近點(diǎn)與兩者相對(duì)位置有關(guān),為求取水下機(jī)器人與矩形障礙物最近點(diǎn)的距離,針對(duì)機(jī)器人位于矩形障礙物的8 個(gè)區(qū)域分別討論,如圖3所示。

    矩形障礙物與水下機(jī)器人之間的最近距離點(diǎn)可表示為:水下機(jī)器人位于1 區(qū)域,即xr≤xmin,yr≤ymin時(shí),最近距離點(diǎn)d_node 坐標(biāo)為(xmin,ymin);水下機(jī)器人位于2 區(qū)域,即xmin<xr≤xmax,yr≤ymin時(shí),d_node坐標(biāo)為(xr,ymin);水下機(jī)器人位于3 區(qū)域,即xr>xmax,yr≤ymin時(shí),d_node 坐標(biāo)為(xmax,ymin);水下機(jī)器人位于4 區(qū)域時(shí),即xr≥xmax,ymin<yr≤ymax時(shí),d_node 坐標(biāo)為(xmax,yr);水下機(jī)器人位于5 區(qū)域,即xr≥xmax,yr>ymax時(shí),d_node 坐標(biāo)為(xmax,ymax);水下機(jī)器人位于6 區(qū)域,即xmin≤xr<xmax,yr≥ymax時(shí),d_node 坐標(biāo)為(xr,ymax);水下機(jī)器人位于7 區(qū)域,即xr<xmin,yr≥ymax時(shí),d_node 坐標(biāo)為(xmin,ymax);水下機(jī)器人位于8 區(qū)域,即xr≤xmin,ymin<yr<ymax時(shí),d_node 坐標(biāo)為(xmin,yr)。

    水下機(jī)器人與矩形障礙物間的距離轉(zhuǎn)化為水下機(jī)器人與實(shí)時(shí)得到的矩形障礙物上最近距離點(diǎn)兩點(diǎn)之間的距離:

    圖3 水下機(jī)器人與矩形障礙物的相對(duì)位置示意圖

    1.2 夾角α 的求取

    通過(guò)機(jī)器人當(dāng)前位置、障礙物位置、目標(biāo)位置三點(diǎn)坐標(biāo),能夠得到夾角α。因機(jī)器人的避障環(huán)境為其運(yùn)動(dòng)前方的±90°范圍內(nèi),將連接機(jī)器人與目標(biāo)點(diǎn)的導(dǎo)航線作為分界線,當(dāng)障礙物在導(dǎo)航線左側(cè)時(shí)設(shè)α為正;反之,α 為負(fù)。故

    式中:a 為機(jī)器人與實(shí)時(shí)障礙物最近點(diǎn)的距離;b 為機(jī)器人與目標(biāo)點(diǎn)的距離;c 為實(shí)時(shí)障礙物最近點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的距離。

    2 模糊控制器研究

    基于模糊算法的水下機(jī)器人避障控制系統(tǒng)如圖4所示,其中模糊控制器由模糊量化、模糊規(guī)則、模糊推理和反模糊化接口4 部分組成[10]。由短基線系統(tǒng)得到目標(biāo)的位置信息,由多個(gè)測(cè)距聲吶實(shí)時(shí)測(cè)得的與障礙物的距離信息,經(jīng)過(guò)信息融合計(jì)算后所得到的距離d,以及障礙物與機(jī)器人、目標(biāo)的夾角α,同時(shí)作為模糊控制器的輸入。輸入量經(jīng)過(guò)模糊控制器進(jìn)行模糊推理,最終得到水下機(jī)器人的偏轉(zhuǎn)角φ,然后水下機(jī)器人以新的方向進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。

    圖4 水下機(jī)器人避障控制系統(tǒng)示意圖

    此處采用最簡(jiǎn)單的信息融合技術(shù),即每個(gè)方向的距離信息中,取其中較小的一個(gè)數(shù)據(jù)作為該方向的輸入,然后在每個(gè)方向上提取的距離信息中取最小的作為這一時(shí)刻的距離信息。

    2.1 模糊集、模糊論域及隸屬函數(shù)確立

    模糊控制輸入為水下機(jī)器人與障礙物的最小距離d、兩視線導(dǎo)航角的夾角α,輸出為水下機(jī)器人在t時(shí)刻所需的偏轉(zhuǎn)角φ。

    由于測(cè)距聲吶的測(cè)量距離達(dá)30 m,系統(tǒng)設(shè)定的障礙物影響距離d 為10 m,即d 的論域?yàn)椋?,100],用模糊語(yǔ)言定義的模糊集為 D ={VS,S,M,B,VB }。其中,VS 表明距離極小,VB 表明距離極大。

    為了判斷障礙物相對(duì)于目標(biāo)的位置,設(shè)定障礙物、機(jī)器人、目標(biāo)三者夾角α 的論域?yàn)椋郏?90°,90°],用模糊語(yǔ)言定義的模糊集為α = {NL,NS,Z,PS,PL}。其中,Z 表明障礙物在導(dǎo)航線上,N表示負(fù),即設(shè)定的障礙物在導(dǎo)航線右側(cè),反之,P 表示障礙物在導(dǎo)航線左側(cè);L 表示角度大,S 則表示角度小。輸出偏轉(zhuǎn)角φ 設(shè)定為向左轉(zhuǎn)為負(fù),向右轉(zhuǎn)為正,偏轉(zhuǎn)角φ 的論域?yàn)椋郏?5°,45°],同樣用模糊語(yǔ)言定義的模糊集為α= {NL,NS,Z,PS,PL}。

    根據(jù)輸入輸出的模糊論域設(shè)定合適的模糊語(yǔ)言變量,在此均采用三角形隸屬度函數(shù)來(lái)反應(yīng)模糊集合的模糊性。

    2.2 模糊控制規(guī)則庫(kù)的建立與模糊推理

    水下機(jī)器人在恒速運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的避障原則為:在障礙物的影響距離范圍內(nèi),當(dāng)障礙物在航線左側(cè)時(shí),機(jī)器人向右側(cè)繞行,當(dāng)障礙物在航線上或者右側(cè)時(shí),機(jī)器人向左側(cè)繞行;除此之外,機(jī)器人沿著導(dǎo)航線,向目標(biāo)方向前進(jìn)。

    依據(jù)障礙物的不同尺寸大小,提出以下兩種控制器設(shè)計(jì)要求:當(dāng)障礙物大小在整個(gè)工作環(huán)境下可忽略不計(jì)時(shí),以路徑能夠?qū)崿F(xiàn)平滑最短為主,防止水下機(jī)器人頻繁過(guò)大的角度偏轉(zhuǎn)導(dǎo)致的振蕩;當(dāng)障礙物較大的情況下,由于水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)速度比較快,所以在測(cè)出障礙物的同時(shí)就應(yīng)開(kāi)始偏轉(zhuǎn),以免機(jī)器人無(wú)法安全繞行。因此,設(shè)定兩套控制規(guī)則,分別如表1、表2所示,并在仿真過(guò)程中,根據(jù)障礙物的大小,調(diào)節(jié)控制器中輸出偏轉(zhuǎn)角的大小及障礙物影響距離,可更好地完成機(jī)器人避障要求。

    表1 障礙物較小時(shí)偏轉(zhuǎn)角φ 的模糊規(guī)則表

    表2 障礙物較大時(shí)偏轉(zhuǎn)角φ 的模糊規(guī)則表

    模糊推理是是模糊控制器的核心,在此采用Mamdani 推理,用中心面積法去模糊化[11],最終得到水下機(jī)器人所需的偏轉(zhuǎn)角。

    3 仿真研究

    3.1 仿真實(shí)驗(yàn)流程

    為了驗(yàn)證所提出的算法能否滿足水下機(jī)器人的避障要求,在MATLAB 中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真針對(duì)的水下機(jī)器人以恒速運(yùn)動(dòng),運(yùn)動(dòng)步長(zhǎng)l =1 mm,分別在障礙物近似為點(diǎn)的情況及障礙物較大且不規(guī)則的情況下進(jìn)行仿真,仿真步驟如圖5所示。在仿真過(guò)程中,設(shè)計(jì)的仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)不僅能夠交互式地任意設(shè)置機(jī)器人起點(diǎn)和終點(diǎn)位置,還能交互式地任意設(shè)置障礙物的數(shù)量、大小、形狀和位置,可以更好地檢驗(yàn)算法的可行性和通用性。

    圖5 基于模糊算法的機(jī)器人避障流程

    3.2 仿真結(jié)果分析

    通過(guò)交互式界面建立機(jī)器人起點(diǎn)坐標(biāo)、目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)、路障信息后,當(dāng)該障礙物較小時(shí),采用模糊控制器1,對(duì)應(yīng)的模糊控制規(guī)則如表1所示。當(dāng)障礙物對(duì)水下機(jī)器人的最小影響距離為d=100 mm,輸出偏轉(zhuǎn)角φ= [-45°,45°]時(shí),得到圖6 中的路徑1。由于在整個(gè)水下機(jī)器人避障設(shè)計(jì)過(guò)程中,提出在實(shí)現(xiàn)避障功能的同時(shí),能夠盡可能的實(shí)現(xiàn)路徑最短且平滑。所以,在仿真過(guò)程中,設(shè)置障礙物對(duì)水下機(jī)器人的最小影響距離為d =50 mm,輸出偏轉(zhuǎn)角φ = [-20°,20°]時(shí),得出圖6 中的路徑2。經(jīng)過(guò)比較,得知路徑2 明顯優(yōu)于路徑1,所以根據(jù)障礙物的大小,改變模糊控制器的模糊論域,能夠取得更優(yōu)路徑。

    圖6 多點(diǎn)障礙物環(huán)境中機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真圖

    當(dāng)障礙物較大時(shí),采用模糊控制器2,對(duì)應(yīng)模糊控制表如表2所示,障礙物對(duì)水下機(jī)器人的最小影響距離為d=100 mm,輸入偏轉(zhuǎn)角φ = [-45°,45°]。首先通過(guò)設(shè)置多邊形,如圖中* 號(hào)節(jié)點(diǎn)連線顯示,得到近似轉(zhuǎn)換的矩形,再通過(guò)控制器,得到水下機(jī)器人的路徑。通過(guò)設(shè)置不同路障的數(shù)量、位置、大小,機(jī)器人的初始位置、目標(biāo)點(diǎn)位置等信息,檢驗(yàn)了該算法的可行性,仿真結(jié)果如圖7所示。

    圖7 多矩形障礙物環(huán)境中機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真圖

    4 結(jié)論

    由于水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)環(huán)境的復(fù)雜性、不確定性,機(jī)器人難以完全依照預(yù)先規(guī)劃的路徑運(yùn)動(dòng)。采用測(cè)距聲吶、短基線系統(tǒng)等傳感器,實(shí)時(shí)探測(cè)水下未知環(huán)境?;谝暰€導(dǎo)航原理和模糊控制器,實(shí)現(xiàn)了水下機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃。此外,根據(jù)障礙物的不同尺寸,給出了不同的模糊控制器,可獲得最優(yōu)化路徑。障礙物不規(guī)則時(shí),提取邊緣信息后近似轉(zhuǎn)換成矩形障礙物,并討論了機(jī)器人與矩形障礙物處于不同相對(duì)位置時(shí)相對(duì)距離的求取方式。仿真結(jié)果表明:該算法對(duì)水下機(jī)器人在未知環(huán)境中對(duì)障礙物的數(shù)量、形狀、大小、位置都沒(méi)有限制,均可形成一條安全穩(wěn)定的可靠路徑,驗(yàn)證了算法的有效性。

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