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(dòng)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(shì)。本文在實(shí)車實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)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(duì)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(duì)式導(dǎo)航的特點(diǎn)

地下采礦工作中，相對(duì)式導(dǎo)航不依賴于預(yù)先設(shè)定的軌跡，僅僅通過自身對(duì)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(duì)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(duì)式導(dǎo)航需要車身自載傳感器對(duì)周圍環(huán)境與自身姿態(tài)探測(cè)，而不需精確定位與規(guī)劃路徑。

2.準(zhǔn)確避障。絕對(duì)式導(dǎo)航僅能夠預(yù)定出行駛路線，但是對(duì)非地圖中出現(xiàn)的當(dāng)前障礙點(diǎn)無法規(guī)避。相對(duì)式導(dǎo)航對(duì)周圍環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，利用車身自載傳感器及時(shí)探測(cè)到周圍的環(huán)境，對(duì)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(duì)式導(dǎo)航工作，相對(duì)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(gè)自主導(dǎo)航工作。

4.具有一定的前瞻性。相對(duì)導(dǎo)航因其利用測(cè)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(cè)出下一步的行駛決定，具有一定的前瞻性。

二、常用的相對(duì)式自主導(dǎo)航算法

在相對(duì)式導(dǎo)航中，核心內(nèi)容是如何對(duì)當(dāng)前環(huán)境做出反應(yīng)判斷，并驅(qū)動(dòng)車輛完成自主避障。整個(gè)相對(duì)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(duì)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(jiǎn)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(gè)時(shí)變的控制過程。

2.人工勢(shì)場(chǎng)法。它的核心是設(shè)想機(jī)器在運(yùn)動(dòng)過程中周圍環(huán)境存在虛擬力量場(chǎng)，這個(gè)力量場(chǎng)會(huì)對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)有所牽涉和影響。目標(biāo)位置對(duì)機(jī)器人有引力作用，而障礙物對(duì)機(jī)器人有斥力作用，這兩種力形成了移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)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(dòng)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(hào)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(gè)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(duì)于這些空間而言，它們有評(píng)估值，評(píng)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(duì)于第k個(gè)空間中的第l個(gè)元素而言，其具體關(guān)系如下式表示：

式中λkl——第k個(gè)空間中的第l個(gè)元素的總評(píng)估值；

a11至a1s——右邊矩陣的參數(shù)；

vkl——第k個(gè)空間中的第l個(gè)元素的值；

v11至vmq——非第k個(gè)空間的其他空間的所有元素值。

對(duì)于v11至vmq，他們都與評(píng)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(jiǎn)單實(shí)用，它表示元素的評(píng)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(gè)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(duì)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。