基于窗口-區(qū)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(xué) 機械與汽車工程學(xué)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(qū)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(tǒng)的兩軸四輪機器人相比，多軸機器人非常適合野外救援、災(zāi)難搜救和其他非道路情況[1]。然而，由于其體積大、車輪數(shù)量多，轉(zhuǎn)向靈活性和控制復(fù)雜，尤其是當(dāng)機器人在狹窄空間中移動時，難以實現(xiàn)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(guān)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(zhuǎn)彎半徑較大，轉(zhuǎn)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(fù)雜[5-6]。

本文的內(nèi)容分為以下幾部分：首先對避障試驗所使用的五軸全輪轉(zhuǎn)向全輪驅(qū)動雷達小車進行了結(jié)構(gòu)分析；其次提出了窗口—區(qū)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(xiàn)了多軸輪式機器人在狹窄空間內(nèi)自主、靈活地移動。

1 機器人結(jié)構(gòu)

輪式機器人結(jié)構(gòu)包括小車整體的機械方案介紹和控制系統(tǒng)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(zhuǎn)向輪、轉(zhuǎn)向舵機、激光雷達、車輪驅(qū)動電機、電機驅(qū)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(jù)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(xiàn)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(qū)域避障控制理論

系統(tǒng)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(zhuǎn)一圈，產(chǎn)生608個對測量角度和距離的雷達數(shù)據(jù)點，掃描頻率4～10Hz，所以每圈雷達數(shù)據(jù)點的間隔時間約為125～200ms，所以需要控制單元在125ms內(nèi)根據(jù)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(jù)汽車的行駛工況，了解下一步擬行駛區(qū)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(dǎo)致避障計算速度變慢，因此需要進行剔除?；诖耍覀兏鶕?jù)雷達點對小車行駛的影響，提出了基于窗口—區(qū)域劃分的避障行駛控制策略，精簡雷達點。

(a)區(qū)域劃分前的全部608個雷達數(shù)據(jù)點(Lidar Point)(b)區(qū)域劃分后,剩余的74個雷達點(c)圖例圖3 區(qū)域劃分前后的雷達點

2.1 窗口-區(qū)域策略

通過將大量的雷達點數(shù)據(jù)，進行區(qū)域劃分和剔出，降低計算工作量，提高避障反應(yīng)速度。我們將小車周圍的雷達點，根據(jù)對小車影響的大小和緊急程度分為4個區(qū)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(qū)域出現(xiàn)雷達點，則表示發(fā)生嚴重碰撞，小車應(yīng)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(qū)域的雷達點。

紅線和綠線之間的區(qū)域，作為車身與障礙物相撞的緊急緩沖區(qū)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(yōu)先級。

藍線和紅線之間的區(qū)域，作為車身與障礙物相撞的一般緩沖區(qū)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(yōu)先級。

黃線和藍線之間的區(qū)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(qū)域要足夠大，避免小車駛?cè)胍恍╊愃啤八篮钡膮^(qū)域。該區(qū)域的雷達點對應(yīng)小車正常轉(zhuǎn)向的控制策略：即根據(jù)障礙物的分布情況，來尋找能能夠讓小車通過的具有足夠?qū)挾鹊娜笨冢⒂嬎愠鰧?yīng)的前后輪轉(zhuǎn)向角度，為最低優(yōu)先級。

為了加快避障控制的速度，每個區(qū)域又進一步劃分為0-9個區(qū)域，一共10個區(qū)域，如圖4所示。例如，機器人前進時，只需關(guān)注0、1、2、3、7、8、9區(qū)域，4、5、6區(qū)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(qū)的分布情況

2.2 黃線避障策略

因為小車其他車輪的轉(zhuǎn)向角度都是根據(jù)右前和右后車輪的轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)向角度迭代，對前后輪的轉(zhuǎn)向角度進行雙層迭代，根據(jù)缺口的端點與轉(zhuǎn)向中心的距離與小車車身4個車輪的位置關(guān)系，確定出合適的前后輪的轉(zhuǎn)向角度。

規(guī)定缺口兩端點中靠近車身中心線的為內(nèi)側(cè)端點，遠離車身中心線的為外側(cè)端點；

如果缺口寬度滿足車身寬度，并且使缺口的內(nèi)側(cè)端點在全部軌跡線以外，外側(cè)端點在全部軌跡線以內(nèi)。如圖5所示。對前后輪的轉(zhuǎn)向角度進行迭代，確定合適的轉(zhuǎn)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(zhuǎn)向角度有限，導(dǎo)致無法通過圖5 所對應(yīng)的障礙物情況?；诖?，結(jié)合小車的多模式轉(zhuǎn)向優(yōu)勢，根據(jù)障礙物的分布情況，在正常黃線避障策略的基礎(chǔ)上，提出下列特定避障措施：

(1)前方有障礙物，左右兩側(cè)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(cè)都沒有障礙物?；谧钚∞D(zhuǎn)向角度控制原則，在前方障礙物左右兩側(cè)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(cè)有障礙物，右側(cè)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(cè)有障礙物，左側(cè)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(cè)都有障礙，小車后退

(b)前方有障礙物,左右兩側(cè)無障礙物

(c)前方有障礙,左側(cè)有障礙，右側(cè)無障礙

(d)前方有障礙,右側(cè)有障礙，左側(cè)無障礙圖5 障礙物與小車的位置關(guān)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(yīng)能力或魯棒性，設(shè)計了隨機障礙物分布的避障試驗，區(qū)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(shè)定速度閥值均為108(閥值0、90、180分別對應(yīng)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(guān)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(jié)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(cè)進入，由于通道曲線變化急劇，在C處障礙物侵入藍區(qū)1區(qū)，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(cè)平移，躲避右前側(cè)障礙物的控制策略，使圖6(a)、(b)的軌跡曲線出現(xiàn)側(cè)向平移。前、后輪轉(zhuǎn)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(zhuǎn)向角(單位為度)和速度控制值(零速和全速分別對應(yīng)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(yīng)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(yōu)先選擇轉(zhuǎn)向角度小的缺口，所以機器人基本保持直線行駛狀態(tài)。在圖7(b)的D處軌跡線出現(xiàn)橫向波動，表示障礙物侵入藍區(qū)0、2區(qū)、紅區(qū)1區(qū)，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(cè)向平移，躲避右前側(cè)障礙物的控制策略，使圖7(a)、(b)的D處軌跡曲線出現(xiàn)側(cè)向平移。又在圖7(b)的C處障礙物侵入藍區(qū)1、2區(qū)，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(zhuǎn)向30°，后輪控制量AR向左轉(zhuǎn)向38°，車速Speed閥值為109的向左前側(cè)平移的控制策略，來躲避右前側(cè)的障礙物，使圖7(a)、(b)的C處軌跡曲線出現(xiàn)側(cè)向平移。前、后輪轉(zhuǎn)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(zhuǎn)向角(單位為度)和速度控制值(零速和全速分別對應(yīng)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(yīng)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(yīng)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(cè)進入，由圖8(a)可以看出在有多個缺口的情況下，機器人優(yōu)先選擇轉(zhuǎn)向角度小的缺口，所以機器人基本保持直線行駛狀態(tài)。軌跡曲線如圖8(a)、(b)所示。前、后輪轉(zhuǎn)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(zhuǎn)向角(單位為度)和速度控制值(零速和全速分別對應(yīng)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(shè)計的避障控制策略能較好地實現(xiàn)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(jié)語

針對多軸輪式機器人狹窄區(qū)域避障不靈活這一問題，本文設(shè)計一款五軸輪式激光雷達小車，并提出了窗口—區(qū)域避障控制理論，大幅度減少擬處理的雷達點的數(shù)量，在此基礎(chǔ)上，提出基于正常轉(zhuǎn)向控制的缺口尋找避障控制策略，提高了避障反應(yīng)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(qū)域避障控制理論可以確保在狹窄空間內(nèi)更靈活、更快地避障移動。

在后續(xù)的研究中將繼續(xù)優(yōu)化窗口—區(qū)域避障控制理論，優(yōu)化行駛軌跡，減小避障時的空間占用。在遇到障礙物實現(xiàn)預(yù)想軌跡的規(guī)劃，降低轉(zhuǎn)彎難度。