盧萬(wàn)杰,付 華,趙洪瑞

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,遼寧 阜新 123000;2.遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣工程學(xué)院,遼寧 葫蘆島 125000; 3.煤科集團(tuán)沈陽(yáng)研究院有限公司,沈陽(yáng) 110000)

煤礦搜救機(jī)器人作為煤礦救災(zāi)的器械而被發(fā)明出來(lái),需要解決的核心問(wèn)題是它的導(dǎo)航技術(shù)。由于,礦災(zāi)發(fā)生后會(huì)造成巷頂冒落、機(jī)械設(shè)備傾倒和巷道漏水等各種復(fù)雜工況,對(duì)就業(yè)機(jī)器人的作業(yè)環(huán)境的包容性提出更大的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜的地面作業(yè)環(huán)境的條件限制下,救災(zāi)機(jī)器人需要具有較強(qiáng)的復(fù)雜地形適應(yīng)能力、較強(qiáng)的越障性能、較好系統(tǒng)可靠性、更持久的工作電源、較高的智能識(shí)別系統(tǒng)精度和智能路徑規(guī)劃性能。故救災(zāi)機(jī)器人的導(dǎo)航技術(shù)的研究是極其重要的,它包含對(duì)運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)的控制、環(huán)境識(shí)別的精度及智能規(guī)劃路徑等眾多研究問(wèn)題。

煤礦搜救機(jī)器人自適應(yīng)智能導(dǎo)航技術(shù)是眾多搜救機(jī)器人技術(shù)中的最關(guān)鍵一項(xiàng),該項(xiàng)技術(shù)的成功研究是煤礦搜救機(jī)器人推廣應(yīng)用的前提條件。

文獻(xiàn)[1-4]中都運(yùn)用Doucet 等學(xué)者研究的SLAM 方法,該種方法是以ao-Black wellized 粒子濾波器RBPF為基礎(chǔ),他可以高精度的建立移動(dòng)機(jī)器人的位姿與環(huán)境間的聯(lián)系。文獻(xiàn)[5-6]中都以激光掃描儀與單目視覺(jué)相融合的SLAM算法為研究對(duì)象,對(duì)周圍工作環(huán)境特征進(jìn)行識(shí)別,形成新的環(huán)境坐標(biāo),減少了數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性,但由于數(shù)據(jù)計(jì)算量較大,在時(shí)間上會(huì)有一定延誤。文獻(xiàn)[7]首次提出RBPF 算法,它是以退火參數(shù)優(yōu)化理論為基礎(chǔ),此種方法具有減少所需粒子數(shù)但不減少粒子的種類的優(yōu)勢(shì)。文獻(xiàn)[8]對(duì)計(jì)算提議分布過(guò)程進(jìn)行研究,對(duì)過(guò)程中的里程計(jì)信息與激光采集的距離信息進(jìn)行融合,通過(guò)驗(yàn)證得知,它可以在很大程度上減少粒子數(shù)但同時(shí)能保證預(yù)測(cè)階段機(jī)器人位姿的預(yù)測(cè)精度。

以上文獻(xiàn)所述的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)基本是采用激光掃描儀或視覺(jué)傳感器實(shí)現(xiàn)未知環(huán)境內(nèi)的地形識(shí)別,所觀察的維度單一,如果觀測(cè)目標(biāo)是近距離障礙物,則無(wú)法對(duì)遠(yuǎn)距離環(huán)境內(nèi)的障礙物進(jìn)行觀測(cè),容易使機(jī)器人走入“死胡同”,如果觀測(cè)目標(biāo)是遠(yuǎn)距離環(huán)境,則對(duì)近距離障礙物的觀測(cè)盲區(qū)有可能會(huì)使機(jī)器人駛?cè)肷顪系葻o(wú)法逾越的障礙物中。針對(duì)上述問(wèn)題,本文對(duì)煤礦井下探測(cè)搜救機(jī)器人地形感知系統(tǒng)進(jìn)行研究,使用遠(yuǎn)近感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合,提高機(jī)器人避障能力。并研究基于地形感知信息的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法。

圖1 機(jī)器人地形感知系統(tǒng)硬件框架

1 機(jī)器人地形感知系統(tǒng)組成

煤礦井下探測(cè)搜救機(jī)器人的地形感知系統(tǒng)硬件框架如圖1所示。系統(tǒng)硬件主要由中央計(jì)算機(jī)和各種傳感器組成[9-10]。其中傳感器主要包括用于機(jī)器定位的編碼器、用于機(jī)器人姿態(tài)檢測(cè)的傾角傳感器、用于遠(yuǎn)距離地形感知的激光掃描儀以及用于近距離地形感知的Kinect視覺(jué)相機(jī)等組成。

Kinect作為一種典型的多傳感器融合系統(tǒng),它主要由三個(gè)攝像頭構(gòu)成。其中中間部分的攝像頭采用的是RGB攝像頭,它的功用主要體現(xiàn)在彩色圖像的獲得。兩側(cè)的鏡頭為紅外線發(fā)射器和紅外線攝像頭,兩者功用相輔相成,共同組成3D結(jié)構(gòu)光深度感應(yīng)器,它的主要功用為采集深度信息[11]。

系統(tǒng)采集各類傳感器數(shù)據(jù),由機(jī)器定位的編碼器、用于機(jī)器人姿態(tài)檢測(cè)的傾角傳感器采集的數(shù)據(jù)確定機(jī)器人的位置和姿態(tài),由遠(yuǎn)距離地形感知的激光掃描儀采集的二維點(diǎn)云數(shù)據(jù)建立未知環(huán)境下的地圖構(gòu)建。由近距離地形感知的Kinect相機(jī)采集的地形深度信息建立柵格地圖。機(jī)器人路徑規(guī)劃決策系統(tǒng)根據(jù)軟件構(gòu)建的地圖信息和柵格地圖信息以及機(jī)器人機(jī)身運(yùn)動(dòng)學(xué)模型等進(jìn)行路徑規(guī)劃。本文主要針對(duì)地形感知系統(tǒng)進(jìn)行研究,對(duì)于路徑規(guī)劃決策系統(tǒng)將在今后進(jìn)一步進(jìn)行研究。

2 地形感知系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

2.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

建立機(jī)器人坐標(biāo)系如圖2所示。其中{ow}為世界坐標(biāo)系;{ob}為機(jī)器人機(jī)體坐標(biāo)系;{os}為機(jī)器人遠(yuǎn)距離測(cè)距激光掃描儀坐標(biāo)系;{oc}為機(jī)器人近距離地形識(shí)別Kinect視覺(jué)相機(jī)坐標(biāo)系。

圖2 機(jī)器人坐標(biāo)系

式中:xg為機(jī)器人相對(duì)于世界坐標(biāo)系x軸的位移變化;yg為機(jī)器人相對(duì)于世界坐標(biāo)系y軸的位移變化;zg為機(jī)器人相對(duì)于世界坐標(biāo)系z(mì)軸的位移變化;α是機(jī)器人航向角度;β為機(jī)器人的翻滾角度;γ為機(jī)器人的俯仰角度[12]。

(3)

綜上可得機(jī)器人在世界坐標(biāo)系中的地形深度信息表示方法:

2.2 近距離感知系統(tǒng)模型

Kinect 在實(shí)質(zhì)上是由兩部分構(gòu)成:RGB攝像頭和紅外攝像頭,兩者間相互配合共同構(gòu)成3D結(jié)構(gòu)光深度傳感器,可實(shí)現(xiàn)彩色圖像與深度圖像的同步 收集。

通過(guò)RGB攝像頭得到的圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)都可在深度圖像中尋找到像素點(diǎn)與之對(duì)應(yīng),從而可獲得與之相對(duì)應(yīng)的深度值。借助于攝像機(jī)投影模型和相對(duì)應(yīng)的物理參數(shù),可以把二維圖像像素坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,變?yōu)槿S坐標(biāo)點(diǎn),可直觀獲取觀測(cè)信息,直接構(gòu)建三維點(diǎn)云圖像。坐標(biāo)轉(zhuǎn)換公式如下:

X=(u-u0)Z/fxY=(v-v0)Z/fyZ=d/s

(5)

上式中以信息(u,v)與深度信息d為自變量,通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)出因變量空間坐標(biāo)(X,Y,Z)。s為尺度縮放因子,參數(shù)已知。u0,v0,fx,fy為通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定的參數(shù)數(shù)值。Z為距離參數(shù),和Kinect視覺(jué)系統(tǒng)中的的距離信息意義相同[13]。

圖3 Kinect相機(jī)圖像采集流程圖

以PCLPCL(Point Cloud Library)為基礎(chǔ),應(yīng)用像素遍方法,并依據(jù)上述模型中的深度信息和位置顏色信息,實(shí)現(xiàn)觀測(cè)信息的采集與云圖像的構(gòu)建[14]。具體流程如圖3所示。

由于Kinect中得到的深度數(shù)據(jù)誤差和深度距離具有成正比的特性,為保證其檢測(cè)精度,故對(duì)觀測(cè)距離設(shè)置距離上限閾值Dmax,對(duì)于超過(guò)上限值的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。其中上限閾值可依據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行綜合選取。

2.3 地形構(gòu)建

構(gòu)造環(huán)境模型是移動(dòng)機(jī)器人能實(shí)現(xiàn)智能化適應(yīng)動(dòng)作的前提條件,應(yīng)用普通方法對(duì)環(huán)境地圖進(jìn)行構(gòu)建并使之服務(wù)于機(jī)器人是不現(xiàn)實(shí)的。傳統(tǒng)的室內(nèi)環(huán)境具有以下三種特點(diǎn):垂直結(jié)構(gòu)多、高度結(jié)構(gòu)化以及包含多種線性構(gòu)造(線、面的結(jié)構(gòu)特征顯著)。正是由于這種特性,故可采用二維柵格地圖方法對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景建模。但由于室外環(huán)境較復(fù)雜,隨機(jī)條件太多,采用單一的、少量的幾何元素對(duì)環(huán)境建模,極不現(xiàn)實(shí),故簡(jiǎn)單的二維柵格地圖使用推廣就受到限制。此時(shí)采用2.5維柵格方法可完全解決這一問(wèn)題,通過(guò)該種方法可建立海拔信息地圖,與普通地圖相比,此種地圖信息更加豐富,但與傳統(tǒng)的三維地圖相比,建模難度相對(duì)簡(jiǎn)單,故綜合參考,在不包含空間運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人中,采用2.5維柵格地圖在存儲(chǔ)和計(jì)算量方面均是最適用的。

2.5維柵格地圖與傳統(tǒng)意義上的二維、三維地圖有所區(qū)別,它是以二維地圖為基礎(chǔ),在二維地圖上施加了單元信息,例如:高程差、坡度、紋理、顏色等評(píng)價(jià)準(zhǔn)則信息。其中高程差、坡度信息的確定是由深度數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到的,紋理、顏色信息主要通過(guò)特征提取來(lái)確定。這些評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的確定是幾種特征在經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練后獲得的。

地形信息的表示方法采用的是數(shù)字高程模型DEM,它是由規(guī)則的柵格組成,其中每個(gè)柵格中都存有與之相對(duì)應(yīng)柵格區(qū)域的平均高程[15]。其中,以DEM為基礎(chǔ)對(duì)柵格進(jìn)行危險(xiǎn)等級(jí)值D(D∈{[0,1],2})劃分。其中該數(shù)值的大小與地形的復(fù)雜程度息息相關(guān)。當(dāng)D取0時(shí),表示地勢(shì)平坦;當(dāng)D取1時(shí),表示地勢(shì)相對(duì)復(fù)雜,難通過(guò);當(dāng)D取0時(shí),表示地勢(shì)復(fù)雜,不可通過(guò),此時(shí)機(jī)器人需躲避;D的取值決定因素為地形坡度S(打滑約束)、起伏度H(步高及障礙邊緣約束)及粗糙度R(機(jī)體穩(wěn)定約束)三種,具體數(shù)值采用3×3 的DEM柵格進(jìn)行計(jì)算獲得。采用文獻(xiàn)[16-17]中提出的地形信息計(jì)算方法:

H=max{ei-e0},i=0,1,2,…,7

(6)

式中:Swe為東西方向的坡度;Ssn為南北方向坡度;L為柵格邊長(zhǎng)。

2.4 機(jī)器人感知系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)

本文使用搭建的煤礦井下探測(cè)搜救機(jī)器人平臺(tái)帶有思嵐RPLIDAR-A1型二維激光掃描儀,掃描距離為0.15 m～12 m,測(cè)量采樣頻率為≥4 000 Hz。搭載配備 Kinect V2相機(jī),里程計(jì)以及支持串口連接的控制計(jì)算機(jī)等。計(jì)算機(jī)配置為英特爾I5-3317U,8G內(nèi)存,128 G固態(tài)硬盤,計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)為Ubuntu14.04 LTS 版本,并且計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中搭載了Indigo版本的ROS系統(tǒng)。機(jī)器人機(jī)載計(jì)算機(jī)通過(guò)54 M帶寬的802.11 g無(wú)線通訊協(xié)議與遠(yuǎn)程的計(jì)算機(jī)通信,遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)同樣的Ubuntu14.04 LTS版本系統(tǒng)和Indigo版本的ROS系統(tǒng),使用ROS系統(tǒng)的RVIZ圖形化工具顯示出機(jī)器人建立的地圖等圖形信息。使用本文搭建的煤礦井下探測(cè)搜救機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行地形感知實(shí)驗(yàn)。選取臺(tái)階和野外地形對(duì)本文研究的地形感知系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。采集現(xiàn)場(chǎng)、處理后的灰度圖和深度圖以及由式(6)～式(8)得到的地形信息如圖4和圖5所示。

圖4 臺(tái)階地形感知實(shí)驗(yàn)

圖5 野外地形感知實(shí)驗(yàn)

圖4和圖5得到的實(shí)驗(yàn)地形的高程圖和起伏度與實(shí)際地形信息相符,本文通過(guò)多個(gè)室內(nèi)及野外環(huán)境的測(cè)試,驗(yàn)證了本文研究的地形感知系統(tǒng)得到的地形信息的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文使用的計(jì)算方法可減小坡面對(duì)粗糙度的影響,可較好地反映地形粗糙度及高程信息?？衫帽疚难芯康牡匦胃兄到y(tǒng)得到的地形信息為機(jī)器人的路徑規(guī)劃提高較好的數(shù)據(jù)支持。

圖6 巡檢機(jī)器人路徑規(guī)劃流程

3 機(jī)器人路徑規(guī)劃研究

3.1 機(jī)器人運(yùn)動(dòng)路徑規(guī)劃流程

移動(dòng)機(jī)器人在執(zhí)行探測(cè)任務(wù)的時(shí)候,往往需要對(duì)探測(cè)區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及放置探測(cè)儀器等,為了使機(jī)器人能夠自主且準(zhǔn)確的完成探測(cè)任務(wù)就需要考慮機(jī)器人所處的三維崎嶇環(huán)境對(duì)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃。崎嶇地面上移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是機(jī)器人自主導(dǎo)航的基礎(chǔ),也是當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。其關(guān)鍵技術(shù)包括崎嶇地面環(huán)境建模、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和評(píng)估,以及如何有效的實(shí)現(xiàn)已規(guī)劃路徑的運(yùn)動(dòng)控制。煤礦井下巡檢機(jī)器人需要通過(guò)崎嶇不平的復(fù)雜路面,過(guò)去人們研究機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí)往往將機(jī)器人看作一個(gè)質(zhì)點(diǎn),但是機(jī)器人在崎嶇不平路面行走時(shí),4個(gè)輪子著地點(diǎn)的不同會(huì)影響機(jī)器人的姿態(tài),因此需要考慮機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)位姿模型對(duì)于路徑規(guī)劃的影響。本文研究的路徑規(guī)劃方法流程如圖6所示。

3.2 路徑規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)

在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中考慮路徑長(zhǎng)度從而尋求機(jī)器人從初始點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最短距離。設(shè)相鄰兩節(jié)點(diǎn)距離為:

式中:xi,yi,zi分別為節(jié)點(diǎn)i的X、Y、Z方向坐標(biāo)值;xj,yj,zj分別為節(jié)點(diǎn)j的X、Y、Z方向坐標(biāo)值。

設(shè)定機(jī)器人路徑規(guī)劃的長(zhǎng)度因子為:

本文采用機(jī)器人投影域內(nèi)地面各點(diǎn)危險(xiǎn)等級(jí)作為危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)指標(biāo),衡量機(jī)器人通過(guò)該區(qū)域的可能性,考慮機(jī)器人航向角度沿機(jī)器人規(guī)劃的路徑方向。機(jī)器人投影域定義為以機(jī)器人參考點(diǎn)坐標(biāo)為中心,以參考點(diǎn)到機(jī)器人輪-地接觸點(diǎn)C的長(zhǎng)度為半徑的圓。記R為該區(qū)域內(nèi)所有網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),則點(diǎn)(x,y)處的地面危險(xiǎn)等級(jí)為R(x,y)為:

(11)

在目標(biāo)函數(shù)中考慮地面危險(xiǎn)等級(jí)的影響主要是因?yàn)槠閸绲匦蔚脑撝笜?biāo)對(duì)機(jī)器人的靜態(tài)穩(wěn)定性以及地面通過(guò)性影響很大,防止機(jī)器人發(fā)生傾覆。另外,地面危險(xiǎn)等級(jí)相對(duì)于輪子直徑的比值越大,崎嶇地面的通過(guò)性能往往越低,需要在這些區(qū)域標(biāo)記上更加大的危險(xiǎn)等級(jí),以避開(kāi)危險(xiǎn)地形。因此采用了如下的相對(duì)危險(xiǎn)等級(jí):

(12)

式中:α為大于 1 的常數(shù),從而在保證對(duì)障礙物的表述連續(xù)性(相對(duì)于傳統(tǒng)二進(jìn)制 0-1的地形描述)的前提下,有效提高了機(jī)器人在危險(xiǎn)區(qū)域的通過(guò)代價(jià)。

定義目標(biāo)函數(shù)為Λ,為地面不平度、路徑長(zhǎng)度以及路徑評(píng)估因子的組合[18]:

Λ=ξR′+τL′

(13)

式中:ζ和τ分別為常數(shù),且0<(ζ+τ)1。用來(lái)調(diào)整目標(biāo)函數(shù)與地面不平度和路徑長(zhǎng)度的相關(guān)程度。

3.3 路徑規(guī)劃計(jì)算

按照Delaunay三角形剖分算法建立尺寸為200 cm×200 cm的仿真地圖,其中單位網(wǎng)格的尺寸為5 cm×5 cm,兩個(gè)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃仿真地形實(shí)例如圖7所示。

圖7 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃仿真地形

為了驗(yàn)證本章中提出的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法的可行性,分別在該地形上對(duì)機(jī)器人最短路徑、最安全路徑以及最優(yōu)路徑這三種目標(biāo)函數(shù)下的路徑進(jìn)行了規(guī)劃和評(píng)估。實(shí)驗(yàn)Dijkstra路徑規(guī)劃算法進(jìn)行路徑規(guī)劃。得到仿真地形下按照不同的路徑規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)得到的路徑規(guī)劃結(jié)果如圖8所示。

圖8 仿真地形的仿真結(jié)果

由仿真地形下按照不同的路徑規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)得到的路徑規(guī)劃結(jié)果可知,最短路徑忽略了地面粗糙度對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響,雖然路徑最短,但是跨過(guò)了地面中最崎嶇的區(qū)域;危險(xiǎn)等級(jí)最低的路徑地面粗糙度明顯較小,繞過(guò)了地圖中地面高程較高的區(qū)域;最優(yōu)路徑則一方面保證了路徑長(zhǎng)度相對(duì)較小,又保證了路徑的安全性。

對(duì)不同路徑規(guī)劃仿真結(jié)果進(jìn)行分析。分別對(duì)路徑長(zhǎng)度因子、地面危險(xiǎn)等級(jí)以及路徑規(guī)劃時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到兩種仿真地形下的路徑規(guī)劃結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表1所示。

表1 兩種仿真地形下的路徑規(guī)劃結(jié)果對(duì)比

由表1所示的兩種仿真地形下的路徑規(guī)劃結(jié)果可以看出,三種目標(biāo)函數(shù)中最短路徑、危險(xiǎn)等級(jí)最低的路徑以及最優(yōu)路徑中,最短路徑的規(guī)劃結(jié)果的路徑長(zhǎng)度最短,但是這種路徑的地面危險(xiǎn)等級(jí)最大,機(jī)器人沿著規(guī)劃的路徑運(yùn)動(dòng)時(shí)消耗的能量最多且發(fā)生傾覆的危險(xiǎn)最大。最優(yōu)路徑為最短路徑和危險(xiǎn)等級(jí)最低的折中路徑,路徑長(zhǎng)度較最短路徑稍大,但是累計(jì)的危險(xiǎn)等級(jí)較低,因而機(jī)器人能夠較安全的跟蹤這種目標(biāo)函數(shù)所規(guī)劃的路徑,并且保證路徑長(zhǎng)度因子較小。

3.4 路徑規(guī)劃結(jié)果仿真驗(yàn)證

使用運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真軟件ADAMS建立仿真地形圖,再按照路徑規(guī)劃結(jié)果設(shè)置小車的行走路徑。通過(guò)后處理顯示小車的質(zhì)心高度變化以及車身俯仰和翻滾偏角的變化情況。仿真地形中按照最短路徑得到的小車的質(zhì)心高度變化以及車身俯仰和翻滾偏角的變化情況如圖9所示。

仿真地形中按照最低危險(xiǎn)等級(jí)得到的小車的質(zhì)心高度變化以及車身俯仰和翻滾偏角的變化情況如圖10所示。

圖10 仿真地形中最低危險(xiǎn)等級(jí)得到的 小車的質(zhì)心高度及俯仰和翻滾偏角

仿真地形中按照最優(yōu)路徑得到的小車的質(zhì)心高度變化以及車身俯仰和翻滾偏角的變化情況如圖11所示。

圖11 仿真地形中最優(yōu)路徑得到的小車的 質(zhì)心高度及俯仰和翻滾偏角

由兩個(gè)仿真地形得到的最短路徑、危險(xiǎn)等級(jí)最低路徑以及最優(yōu)路徑可以看出。最短路徑所使用的時(shí)間最短,路徑規(guī)劃算法將路徑長(zhǎng)度作為目標(biāo)函數(shù),選取了起始點(diǎn)和終點(diǎn)路徑長(zhǎng)度最短作為機(jī)器人路徑。雖然機(jī)器人行走的路徑最短,機(jī)器人卻穿越了地圖上最為崎嶇的地面,機(jī)器人側(cè)傾角最大值超過(guò)了20°,有傾翻的危險(xiǎn)。

危險(xiǎn)等級(jí)最低的路徑是由規(guī)劃算法計(jì)算仿真地形中危險(xiǎn)等級(jí)最低的區(qū)域而計(jì)算出來(lái)的路徑,所以相比較于最短路徑,該條路徑下機(jī)器人的俯仰角、側(cè)傾角的波動(dòng)幅度小得多,均在±10°范圍內(nèi),機(jī)器人穩(wěn)定相比較最短路徑更加平穩(wěn)。

最優(yōu)路徑即為最短路徑和危險(xiǎn)等級(jí)最低路徑的折中路線,一方面保證了機(jī)器人由起始點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)長(zhǎng)度較短,另一方面地面該路徑的地面不平度也較最短路徑小。

4 結(jié)論

本文對(duì)煤礦井下探測(cè)搜救機(jī)器人地形感知系統(tǒng)進(jìn)行研究,使用遠(yuǎn)近感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合,提高機(jī)器人避障能力,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文研究感知系統(tǒng)的可行性。本文使用Dijkstra算法進(jìn)行了路徑規(guī)劃研究,建立了融合路徑長(zhǎng)度和地面危險(xiǎn)度等級(jí)的目標(biāo)函數(shù)。通過(guò)仿真研究驗(yàn)證了本文提出的最優(yōu)路徑減小機(jī)器人行走過(guò)程的俯仰角、側(cè)傾角的波動(dòng)幅度。