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    基于相關(guān)空間法的自主導(dǎo)航算法研究

    2015-11-11 02:35:54李健黃一峰王彬
    關(guān)鍵詞:礦車空間信息湖北

    李健 黃一峰 王彬

    (1.裝甲兵技術(shù)學(xué)院吉林長春130117;2.東風(fēng)商用車公司技術(shù)中心湖北武漢430100;3.湖北商貿(mào)學(xué)院湖北武漢430070)

    基于相關(guān)空間法的自主導(dǎo)航算法研究

    李健1黃一峰2王彬3

    (1.裝甲兵技術(shù)學(xué)院吉林長春130117;2.東風(fēng)商用車公司技術(shù)中心湖北武漢430100;3.湖北商貿(mào)學(xué)院湖北武漢430070)

    井下采礦工作自動化使駕駛員能夠遠(yuǎn)離井下高危環(huán)境,并且能夠更精準(zhǔn)的駕駛車輛,為井下采礦工作提供了一種安全經(jīng)濟(jì)的開采模式,是一種井下采礦工作的發(fā)展趨勢。本文在實(shí)車實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,對基于相關(guān)空間法的自主導(dǎo)航算法進(jìn)行研究,這種地下礦車自主導(dǎo)航算法具有針對性強(qiáng)、安全高效的特點(diǎn),在運(yùn)行效果上能夠超過人工操作。

    相關(guān)空間法自主導(dǎo)航算法

    一、相對式導(dǎo)航的特點(diǎn)

    地下采礦工作中,相對式導(dǎo)航不依賴于預(yù)先設(shè)定的軌跡,僅僅通過自身對巷道周圍環(huán)境的感知,引導(dǎo)地下礦車沿著寬敞的區(qū)域自主行駛。相對式導(dǎo)航的特點(diǎn)為:

    1.無路徑規(guī)劃與精確定位需求。相對式導(dǎo)航需要車身自載傳感器對周圍環(huán)境與自身姿態(tài)探測,而不需精確定位與規(guī)劃路徑。

    2.準(zhǔn)確避障。絕對式導(dǎo)航僅能夠預(yù)定出行駛路線,但是對非地圖中出現(xiàn)的當(dāng)前障礙點(diǎn)無法規(guī)避。相對式導(dǎo)航對周圍環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測,利用車身自載傳感器及時(shí)探測到周圍的環(huán)境,對所有障礙物都能夠及時(shí)有效的避障,保證地下礦車安全有效自主行駛。

    3.局部最優(yōu)。相比絕對式導(dǎo)航工作,相對式導(dǎo)航算法是一種局部最優(yōu)的算法,它需要結(jié)合全局最優(yōu)算法完成整個自主導(dǎo)航工作。

    4.具有一定的前瞻性。相對導(dǎo)航因其利用測距傳感器來感知前方的道路信息,能夠根據(jù)前方的道路信息提前預(yù)測出下一步的行駛決定,具有一定的前瞻性。

    二、常用的相對式自主導(dǎo)航算法

    在相對式導(dǎo)航中,核心內(nèi)容是如何對當(dāng)前環(huán)境做出反應(yīng)判斷,并驅(qū)動車輛完成自主避障。整個相對式導(dǎo)航過程中,自主避障是最為核心的內(nèi)容,目前比較常用相對式導(dǎo)航自主避障的算法有:

    1.模糊控制法。模糊控制法是一類應(yīng)用模糊集合理論的控制方法,它沒有像經(jīng)典控制理論那樣,把實(shí)際情況加以簡化,從而建立起數(shù)學(xué)模型,而是通過人的經(jīng)驗(yàn)和決策進(jìn)行相應(yīng)的模糊邏輯推理,并且用具有模糊性的語言來描述整個時(shí)變的控制過程。

    2.人工勢場法。它的核心是設(shè)想機(jī)器在運(yùn)動過程中周圍環(huán)境存在虛擬力量場,這個力量場會對機(jī)器人的運(yùn)動有所牽涉和影響。目標(biāo)位置對機(jī)器人有引力作用,而障礙物對機(jī)器人有斥力作用,這兩種力形成了移動機(jī)器人的運(yùn)動信息,從而使機(jī)器人自主計(jì)算出障礙物的位置,繞過它繼續(xù)運(yùn)動以完成任務(wù)。

    3.遺傳算法。遺傳算法適合研究參數(shù)不確定系統(tǒng)的計(jì)算模型,通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法,它的思路來源于達(dá)爾文生物進(jìn)化論的自然選擇以及遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程。

    4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。類似于大腦神經(jīng)突觸的聯(lián)接,將神經(jīng)元計(jì)算輸入信號的權(quán)重和,并將結(jié)果和閥值比較,如果大于閥值則表示神經(jīng)元被激活,輸出為1,如果小于閥值則輸出為-1。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法可以完成自學(xué)習(xí),是一種適用性較廣的算法。

    其他的還有前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、柵格法等算法,這些算法特點(diǎn)突出,對不同環(huán)境下的運(yùn)算結(jié)果也不同。

    三、相關(guān)空間法

    通過研究現(xiàn)有的相對式導(dǎo)航控制算法發(fā)現(xiàn),影響車輛行駛的因素可以概括為在某一特定空間車輛周圍環(huán)境信息,這也符合駕駛員實(shí)際駕駛感受。所有的駕駛決策信息都來自于行駛車輛的空間信息,而且空間與空間有相關(guān)性,正是這種相關(guān)性實(shí)現(xiàn)了車輛行駛的連續(xù)性。車輛行駛環(huán)境的空間信息可以轉(zhuǎn)化為車輛行駛的決策信息。

    相對式導(dǎo)航通過傳感器來感知周圍的環(huán)境信息,也可以通過已感知的環(huán)境空間信息來進(jìn)行行駛決策,基于此本文提出了一種基于相關(guān)空間法的相對式導(dǎo)航算法,提出了相關(guān)空間法的概念定義。相關(guān)空間法的定義為:不同數(shù)值空間之間有相互影響,利用不同空間之間的相互作用結(jié)果來選取某一個特定空間最優(yōu)值的算法即為相關(guān)空間法。本文提出了相關(guān)空間法,主要用于解決地下采礦工作中自主行駛問題。

    在有關(guān)自主行駛的運(yùn)用方面,相關(guān)空間法的一般思路為:確定多組空間V1-Vn,空間之間滿足同一組組員之間不相關(guān),而不同組的組員之間有相互作用。下式表示空間與空間內(nèi)元素的信息。前兩組信息為:

    依此類推,第m組空間為:

    對于這些空間而言,它們有評估值,評估數(shù)值取決于元素自身和其他空間中的元素,而不與自身所在空間中的其他元素相關(guān)。對于第k個空間中的第l個元素而言,其具體關(guān)系如下式表示:

    式中λkl——第k個空間中的第l個元素的總評估值;

    a11至a1s——右邊矩陣的參數(shù);

    vkl——第k個空間中的第l個元素的值;

    v11至vmq——非第k個空間的其他空間的所有元素值。

    對于v11至vmq,他們都與評估值λkl相關(guān)聯(lián),而與λkl不相關(guān)。

    相關(guān)空間法的算法框架簡單實(shí)用,它表示元素的評估值與多種因素相關(guān)聯(lián),這與實(shí)際情況一致。相關(guān)空間法可運(yùn)用于相互關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的區(qū)域,通過不同空間元素的作用相互制約,即可在一定情況下求得在多個環(huán)境因素的影響下的最優(yōu)元素,此元素極有可能為最優(yōu)解。

    結(jié)論

    通過對基于相關(guān)空間法的自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了基于相關(guān)空間法的自主導(dǎo)航策略的可靠性,并且通過與人工駕駛進(jìn)行比較,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知基于相關(guān)空間法的自主導(dǎo)航策略比人工駕駛方法更適合地下巷道環(huán)境中的采礦工作。

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