劉 月，楊偉櫻

(陜西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程學(xué)院，陜西 咸陽 712000)

0 引言

機器人是一種具有人工智能的機器設(shè)備，其主要任務(wù)是在不同的場合下自主完成任務(wù)并與環(huán)境進行交互。機器人可以通過傳感器獲取環(huán)境信息，并通過自主感知、學(xué)習(xí)和決策來實現(xiàn)自主行動[1-2]。自主避障控制是指機器人自主感知周圍環(huán)境中的障礙物，并根據(jù)障礙物的位置、形狀、大小、運動狀態(tài)等信息，自主決策并實現(xiàn)避障運動的過程。機器人自主避障控制的研究目的和意義在于提高機器人在復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)性和智能水平，進而拓展其應(yīng)用范圍。具體而言，機器人自主避障控制為機器人在未知或變化環(huán)境中自主避開障礙物提供了保障，使其能夠自主探索、定位和導(dǎo)航，并順利完成任務(wù)。這對于機器人在工業(yè)制造、智慧物流、安防巡邏等領(lǐng)域以及日常生活中的應(yīng)用具有重要意義。此外，機器人自主避障控制的研究還可以促進機器人與人類的互動與合作，開發(fā)面向未來的智能機器人，具有深遠(yuǎn)的社會和經(jīng)濟價值。隨著人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷推進，機器人在工業(yè)、服務(wù)、醫(yī)療、軍事等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。機器人需要完成各種任務(wù)，并且往往需要在復(fù)雜的環(huán)境中運行，例如在人群中行進、在海洋中探索、在危險區(qū)域中執(zhí)行任務(wù)等。在這種情況下，周圍環(huán)境和噪聲的干擾會影響傳感器精度，導(dǎo)致機器人無法準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境，從而與障礙物發(fā)生碰撞。因此，機器人必須具備自主避障能力，以便能夠在遇到障礙物和危險物時及時避開，避免出現(xiàn)事故和損失。

目前相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者針對機器人避障控制進行了研究。近年來，隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用的不斷擴大，機器人的自主避障控制越來越受到重視。雖然已經(jīng)有多種方法被提出，但是每種方法都存在一些問題。例如，馬建民等人[3]所提出的方法，通過激光測距掃描獲取機器人數(shù)據(jù)，然后建立機器人正運動學(xué)模型，采用模糊控制算法完成機器人的自主避障控制。但是，該方法存在控制精確度不佳的問題，因為模糊控制算法中的模糊數(shù)學(xué)理論不夠精確，導(dǎo)致了控制精確度下降的問題。

另一種方法是由許文瑤等人[4]提出的，該方法通過傳感器獲取機器人位置數(shù)據(jù)信息，然后建立碰撞模型以完成機器人移動位置分析，采用速度控制方法完成機器人自主避障控制。該方法存在機器人控制效果不佳的問題，因為速度控制方法較為簡單，無法適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境變化。

還有一種方法是由潘長青等人[5]提出的，該方法通過二維掃描設(shè)備完成機器人數(shù)據(jù)采集，然后采用卡爾曼濾波器優(yōu)化離散滑膜控制系統(tǒng)，通過離散滑膜控制系統(tǒng)完成機器人的自主避障控制。但是，該方法存在控制穩(wěn)定性不佳的問題，因為離散滑膜控制系統(tǒng)容易產(chǎn)生震蕩，導(dǎo)致機器人控制不穩(wěn)定。在未來的研究中，我們需要尋找更加精確、高效、穩(wěn)定的機器人自主避障控制方法，需要進一步探索機器人自主感知和決策的算法和模型，提高機器人對環(huán)境的感知、控制和適應(yīng)性能。只有這樣，才能真正實現(xiàn)自主避障控制的高效、穩(wěn)定、準(zhǔn)確地控制，為機器人的應(yīng)用領(lǐng)域提供更為出色的表現(xiàn)。

為了解決上述方法中存在的問題，提出高精度激光測距下的機器人自主避障控制，設(shè)計機器人體系結(jié)構(gòu)并建立機器人運動學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上，采用激光測距技術(shù)，構(gòu)建機器人移動場地地形。通過自適應(yīng)閾值方法，完成機器人的自主避障控制。

1 機器人體系結(jié)構(gòu)及運動學(xué)模型建立

在控制機器人自主避障之前，建立機器人體系結(jié)構(gòu)，和機器人運動學(xué)模型。功能需求不同，機器人體系結(jié)構(gòu)也不同。為此，要考慮機器人的功能需求、運動性能和控制要求等因素，建立機器人體系結(jié)構(gòu)。而機器人運動學(xué)模型是描述機器人運動規(guī)律的數(shù)學(xué)模型，可以幫助了解機器人的運動特性和運動規(guī)律，是機器人自主避障控制的基礎(chǔ)。

機器人體系結(jié)構(gòu)的建立有利于機器人系統(tǒng)的拓展和擴展，可以在保證機器人系統(tǒng)整體穩(wěn)定性的前提下，靈活加裝、更新硬件設(shè)備和升級軟件系統(tǒng)，提高機器人的功能和性能，進一步提升機器人的應(yīng)用價值。此外，機器人體系結(jié)構(gòu)的建立還可以促進機器人領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，降低機器人制造和維護的成本。機器人體系結(jié)構(gòu)的研究和建立是機器人技術(shù)發(fā)展的重要方向，對未來機器人技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用具有深遠(yuǎn)的影響和意義。同時，機器人體系結(jié)構(gòu)的建立和優(yōu)化也需要跨領(lǐng)域的合作和共同努力，如機械、電子、計算機、人工智能等領(lǐng)域的專業(yè)知識交叉融合，才能進一步推動機器人技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。

1.1 機器人體系結(jié)構(gòu)

機器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計的核心目標(biāo)是實現(xiàn)機器人系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運行。機器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計包括機器人系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)的規(guī)劃、機器人各個子系統(tǒng)的組成和交互以及各個子系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計等。機器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計需要遵循一系列原則，如使機器人系統(tǒng)盡可能地簡單，以減少系統(tǒng)故障率；提高機器人的可擴展性和可維護性，以利于對機器人系統(tǒng)進行升級和維護；優(yōu)化機器人的運動性能等方面，以滿足機器人任務(wù)的要求，同時提升機器人生產(chǎn)效率。

在機器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計中，需要充分考慮機器人的任務(wù)和環(huán)境因素，如機器人應(yīng)用場景、工作任務(wù)、操作環(huán)境、使用需求等等。例如，機器人在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用中，需要具備自主執(zhí)行、自適應(yīng)性、智能感知等能力，才能滿足復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和任務(wù)要求。根據(jù)任務(wù)的不同，機器人體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計方案也會有所不同，如有些機器人需要具備多軸控制器和多傳感器系統(tǒng)，而另一些機器人需要具有更高的可靠性和安全性。

在機器人體系結(jié)構(gòu)設(shè)計中，物理結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)構(gòu)的平衡也很重要。機器人的軟件結(jié)構(gòu)包括控制系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、通信模塊等，這些模塊之間的協(xié)調(diào)和交互能夠決定機器人性能、可靠性和生產(chǎn)效率等方面。需要充分考慮軟硬件結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系，確保機器人系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。

設(shè)計機器人體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 機器人體系結(jié)構(gòu)

由圖1可知，在機器人體系結(jié)構(gòu)中，機器人通過傳感器獲取外部環(huán)境信息，并將信息傳輸至傳感信息處理模塊進行處理。根據(jù)處理后的傳感信息，利用各類控制器控制機器人的運動和操作。行進方向控制器能夠控制機器人前進方向和速度，使機器人按照指定路徑行進；跟隨邊緣控制器是控制機器人沿著邊緣行進；避障控制器通常使用傳感信息和算法，控制機器人繞過障礙物行進；行為控制器能夠根據(jù)機器人的任務(wù)需求以及環(huán)境變化，調(diào)整機器人的行為和動作。由此獲得行為綜合信息，依據(jù)自身狀態(tài)和知識庫實現(xiàn)行為輸出。

機器人行進目標(biāo)行為輸出vγ公式表達如下：

(1)

其中：l表示常數(shù)，(x，y)表示機器人坐標(biāo)，(xh，yh)表示機器人目標(biāo)坐標(biāo)[6-8]。

行為輸出模塊B公式表達如下：

B=vγg(o，l，d，p)

(2)

其中：g表示輸出系數(shù)，o表示傳感器信息輸出，l表示知識庫輸出，d表示機器人自身狀態(tài)輸出，p表示子行為輸出。

1.2 機器人運動學(xué)模型結(jié)構(gòu)

(3)

其中：i表示機器人線速度。

滿足機器人純滾動條件公式如下：

(4)

滿足機器人無滑動條件公式如下：

(5)

基于此，完成機器人體系結(jié)構(gòu)的構(gòu)建和運動學(xué)模型建立。

2 機器人移動場地地形建模

建立機器人的動力學(xué)模型是機器人移動控制的重要基礎(chǔ)，通過對機器人的運動學(xué)和動力學(xué)特性進行建模，可以為機器人的控制與規(guī)劃提供更加精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型和理論支持。同時，在機器人的移動場地中進行地形建模也是機器人系統(tǒng)不可或缺的一環(huán)，地形信息可以為機器人的路徑規(guī)劃及決策提供更加準(zhǔn)確的基礎(chǔ)，以及支撐機器人的自主避障控制。

針對機器人在移動控制過程中需要依賴高精度的激光測距方法[9-10]獲取場地地形信息的問題，通過對激光傳感器獲取的點云數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)地形建模的目標(biāo)。通過對點云數(shù)據(jù)的處理，可以將場地地形分為障礙地形和平坦地形兩種類型的地形，從而為機器人的路徑規(guī)劃和決策提供更加精準(zhǔn)的基礎(chǔ)。對于障礙地形，建立障礙地形模型，實現(xiàn)機器人在自主移動時能夠識別、分析和避讓障礙物的控制和決策；對于平坦地形，則可以快速地規(guī)劃合適的路徑，實現(xiàn)機器人的高效自主移動。

在機器人的自主避障控制中，需要充分考慮機器人的實際運動控制能力和場地地形信息?？梢酝ㄟ^采用機器人感知狀況、障礙物位置信息和運動控制策略相結(jié)合的方法，實現(xiàn)機器人的自主避障控制?？紤]到機器人實際應(yīng)用場景較為復(fù)雜，應(yīng)能夠適應(yīng)不同場地地形和避障情況的需求，因此自主避障控制系統(tǒng)應(yīng)從多個方面進行設(shè)計和優(yōu)化，以實現(xiàn)機器人的高效自主移動和避障能力。建立機體坐標(biāo)系OB、大地坐標(biāo)系OD、腿部坐標(biāo)系OT和傳感器坐標(biāo)系OC四個坐標(biāo)軸。以大地坐標(biāo)系為參照點，腿部坐標(biāo)系用TP(TPx，TPy，TPz)表示，傳感器坐標(biāo)系用CP(CPx，CPy，CPz)表示，機體坐標(biāo)系用BP(BPx，BPy，BPz)表示。

用P表示平均高度值，轉(zhuǎn)換激光測距傳感器信息至基于機體質(zhì)心的地形坐標(biāo)BP公式[11-12]表達如下：

BP=YBDYCDP

(6)

用BT∨P表示障礙物的傳感器坐標(biāo)位置，獲取大地坐標(biāo)的高度測量值p公式如下：

(7)

用KC為傳感器測量雅可比矩陣，保持兩坐標(biāo)系橫縱坐標(biāo)不發(fā)生變化，得到高度測量標(biāo)準(zhǔn)差σ2公式表達如下：

(8)

其中：∑C為協(xié)方差矩陣，Kq為經(jīng)旋轉(zhuǎn)的傳感器坐標(biāo)雅可比矩陣，∑P，q為經(jīng)旋轉(zhuǎn)的傳感器坐標(biāo)協(xié)方差矩陣。

通過卡爾曼濾波對地形高程圖實行更新，以使數(shù)據(jù)融合。用Jl表示單位矩陣，卡爾曼濾波更新公式Ll表達如下：

(9)

其中：Pl為協(xié)方差矩陣，Tl為狀態(tài)變量。

(10)

協(xié)方差矩陣Pl公式表達如下：

(11)

其中：O為隨機變量。

(12)

其中：h表示障礙物高度。

基于此，完成地形模型的構(gòu)建。

3 機器人自主避障控制

根據(jù)建立的地形模型，基于自適應(yīng)閾值方法[15-16]完成機器人的自主避障控制。自適應(yīng)閾值方法是一種圖像處理技術(shù)，用于圖像二值化。在一些情況下，使用固定的閾值二值化方法可能無法很好地分離目標(biāo)物體和背景，為此，采用自適應(yīng)閾值方法，根據(jù)圖像的局部特征，為每個動態(tài)計算一個適當(dāng)?shù)拈撝怠?/p>

(13)

進一步推導(dǎo)出扇形平分線方向與機器人坐標(biāo)系的夾角?k公式表達如下：

(14)

判斷該區(qū)域是否為可行扇區(qū)的準(zhǔn)則是四維向量Dk是否滿足弦長條件和矩形條件。若滿足，則是。

弦長條件：當(dāng)弦長大于預(yù)先確定常數(shù)ZT時，滿足公式如下：

ZT=?kμZF

(15)

其中：μZ表示放大系數(shù)，F(xiàn)表示機器人外接圓直徑。

矩形條件掃描點寬滿足公式如下：

F′=ZTμFF

(16)

其中：μF表示放大系數(shù)。用Zo表示點到矩形四條邊的距離，其在某個矩形范圍內(nèi)的必要條件公式表達如下：

(17)

其中：H表示矩形寬度，W表示矩形長度。

接近可行目標(biāo)方向的閾值中，可行通道發(fā)現(xiàn)情況與閾值成正比，閾值越大，越易發(fā)現(xiàn)。用T表示閾值，v表示速度，最小閾值Tmin公式表達如下：

(18)

其中：a表示加速度。

根據(jù)式(13)求取其可行方向，設(shè)其獲得了N個可行方向，即{(?o，To，Zo)|o=1，2，...，N}。

用?target表示相對于機器人方向的目標(biāo)點，機器人的參考駕駛方向公式表達如下：

|?o-?target|Tmin≤ε

(19)

其中：ε表示常數(shù)。該方法為最大閾值的可行方向。

為了提升機器人自主避障控制效果，需要對機器人的角速度和線速度進行調(diào)節(jié)和控制。為此，計算角速率控制率和線速度控制率。在機器人運動過程中，角速度控制律可以控制機器人的旋轉(zhuǎn)速度，從而實現(xiàn)機器人的轉(zhuǎn)彎和旋轉(zhuǎn)等動作。角速度控制律ξ公式表達如下：

ξ=lξ?v

(20)

其中：lξ表示控制率系數(shù)，?v表示機器人移動角度。

在機器人運動過程中，線速度控制律可以控制機器人的行進速度，實現(xiàn)機器人的直線運動和加速減速等動作。用e表示權(quán)重因子，線速度控制律v公式表達如下：

(21)

其中：vmax為最大速度，Tmax為最大閾值，vmin為最小速度，xm為移動距離，Td為常數(shù)。

根據(jù)角速度控制率，機器人需要不斷地調(diào)整速度和方向，以適應(yīng)周圍環(huán)境的變化。機器人應(yīng)保持最大速率前進，以最小速度躲避障礙物，并根據(jù)障礙物位置和大小等信息，計算出一條安全的繞過障礙物的行進路線。同時，當(dāng)機器人行進方向與參考駕駛方向偏差較大時，機器人同樣需要減速以糾正方向，避免與障礙物發(fā)生碰撞。從而提升了機器人自主避障控制效果。

基于此，完成機器人自主避障控制?？刂七^程的代碼如下：

// 使用激光測距儀逆時針掃描,在180°區(qū)間內(nèi)平均分成72個區(qū)間

int num_intervals = 72;

double scan_radius = 10.0; // 掃描半徑

double interval_width = 180.0 / num_intervals;

// 存儲每個區(qū)間內(nèi)距物最小距離值

double min_distances[num_intervals];

for (int i = 0; i

// 獲取當(dāng)前區(qū)間的起始角度和結(jié)束角度

double start_angle = i * interval_width;

double end_angle = start_angle + interval_width;

// 掃描當(dāng)前區(qū)間內(nèi)的距離信息

double min_dist = scan_radius; // 初始化為掃描半徑

for (double angle = start_angle; angle

// 通過激光測距儀獲取當(dāng)前角度下的距離值

double dist = get_laser_distance_at_angle(angle);

if (dist

min_dist = dist;

}

}

// 將當(dāng)前區(qū)間內(nèi)的最小距離值存儲到數(shù)組中

min_distances[i] = min_dist;

}

// 找出區(qū)間內(nèi)最小距離值大于掃描半徑的準(zhǔn)可行扇形區(qū)間

double threshold = 1.5; // 給定閾值

int first_candidate = -1; // 第一個準(zhǔn)可行扇區(qū)候選區(qū)間編號

int last_candidate = -1; // 最后一個準(zhǔn)可行扇區(qū)候選區(qū)間編號

for (int i = 0; i

if (min_distances[i] >scan_radius) {

if (first_candidate -1) {

first_candidate = i;

}

last_candidate = i;

}

}

// 計算準(zhǔn)可行扇形區(qū)間的扇形平分線方向與機器人坐標(biāo)系的夾角

double angle_between_midline_and_robot = ((double)first_candidate + (double)last_candidate) / 2.0 * interval_width + interval_width / 2.0;

// 用四維向量表示該準(zhǔn)可行扇形區(qū)間

double theta_min = 17.0;

double theta_max = 18.0;

Eigen::Vector4d feasible_sector(theta_min, theta_max, scan_radius, angle_between_midline_and_robot);

// 判斷是否為可行扇區(qū)

double amplification_factor = 1.5;

double robot_diameter = 0.5;

double chord_length = 2.0 * scan_radius * sin((theta_max - theta_min) / 2.0);

double rect_height = robot_diameter * amplification_factor;

bool is_feasible = (chord_length <= rect_height &&chord_length <= robot_diameter * sqrt(2.0));

// 根據(jù)四維向量求取可行方向

double speed = 0.2;

double acceleration = 0.1;

double target_point_relative_to_robot = ((theta_min + theta_max) / 2.0 - 18.0) / (18.0 - 17.0);

double reference_driving_direction = speed * feasible_sector(2) * target_point_relative_to_robot / (feasible_sector(1) - feasible_sector(0));

// 最小控制閾值表達式

double min_threshold = speed * speed / (2.0 * acceleration);

4 實驗與分析

為了驗證高精度激光測距下的機器人自主避障控制方法的有效性，對其完成如下測試。

實驗環(huán)境：

1)室內(nèi)場景，例如一個家庭居室或是辦公室等，設(shè)定一個起點和終點，并在場景中設(shè)置一些障礙物。

2)使用激光雷達、攝像頭、編碼器等傳感器設(shè)備，對機器人周圍環(huán)境進行實時檢測和定位。

3)控制系統(tǒng)使用ROS(機器人操作系統(tǒng))進行開發(fā)和實現(xiàn)。

實驗參數(shù)：

1)機器人速度設(shè)置：0.3 m/s。

2)避障距離閾值：0.5 m。

3)障礙物距離感知閾值：1.5 m。

4)轉(zhuǎn)向角度閾值：25°。

5)距離障礙物時的機器人轉(zhuǎn)向半徑：1.0 m。

6)隨機生成障礙物的數(shù)量：3～5個。

7)隨機生成障礙物的形狀：平面上的任意形狀。

在Intel Corel i7-12700KF CPU、32 GB RAM、2.11 GHz配置的計算機上使用VC++6.0實行實驗研究，建立場地障礙物分布如圖2所示。

圖2 場地障礙物分布

在場地障礙物分布中，場地大小設(shè)置為300 m×350 m，在場地內(nèi)隨機放置10個障礙物，且障礙物之間不相交，采用所提方法、文獻[3-5]方法進行機器人自主避障控制實驗。

4.1 機器人自主避障控制效果

以機器人的運動軌跡作為實驗指標(biāo)，觀察機器人運動軌跡與障礙物的位置，機器人在運動過程中能夠有效地避開障礙物，說明該方法的機器人自主避障控制效果更好。采用所提方法、文獻[3-5]方法完成高精度激光測距下的機器人自主避障控制，其中白色圓形表示機器人的運動軌跡。障礙場地內(nèi)的4種方法機器人運動軌跡如圖3所示。

圖3 障礙場地內(nèi)的4種方法機器人運動軌跡

分析圖3可知，文獻[3-5]方法在不同位置均出現(xiàn)了觸碰障礙物的情況，該3種方法皆無法及時躲避障礙物，而所提方法的機器人運動軌跡能夠精準(zhǔn)地避開障礙物。由此可以得出，所提方法的機器人自主避障控制效果更好。主要是因為所提方法通過計算角速度控制率和線速度控制率，控制機器人的轉(zhuǎn)動速度和行進速度，從而提升了機器人自主避障控制效果。

4.2 機器人自主避障控制精度

以機器人障礙物測試位置與實際位置的誤差作為實驗指標(biāo)，誤差越小，該方法的機器人自主避障控制精度越高。為此，采用所提方法、文獻[3-5]方法完成高精度激光測距下的機器人自主避障控制，4種方法的障礙物位置測試值與實際障礙物位置值誤差結(jié)果如表1所示。

表1 障礙物測試位置與實際位置值對比

觀察表1數(shù)據(jù)，對比不同方法的障礙物實際位置和測試位置發(fā)現(xiàn)，文獻[3]方法的障礙物測試位置與實際位置的最大誤差為1.3 cm，文獻[4]方法的最大誤差為2 cm，文獻[5]方法的最大誤差為4.9 cm，而所提方法的障礙物測試位置與實際位置的最大誤差僅為0.4 cm。說明所提方法的機器人自主避障精度更高。

通過實驗結(jié)果可以看出，采用所提方法進行機器人自主避障控制還具有以下優(yōu)勢：首先，所提方法中采用的激光雷達能夠高精度地獲取障礙物位置信息，保證了機器人在避障過程中能夠準(zhǔn)確判斷障礙物位置和形狀，從而更好地規(guī)劃和執(zhí)行避障路徑。其次，所提方法中采用的控制算法具有高效性和實時性，能夠在復(fù)雜的環(huán)境中快速響應(yīng)機器人與障礙物之間的變化關(guān)系，避免了機器人在避障過程中出現(xiàn)卡頓或誤判等問題。最后，所提方法在控制穩(wěn)定性方面也具有相對優(yōu)勢，能夠自動調(diào)節(jié)控制參數(shù)，避免了控制過程中的不穩(wěn)定性和震蕩現(xiàn)象，從而確保了機器人在自主避障過程中的穩(wěn)定性和安全性。因此，所提方法在實際機器人自主避障控制應(yīng)用中具有很高的可靠性和實用性。

此外，由于控制系統(tǒng)采用ROS進行設(shè)計和實現(xiàn)，機器人各個模塊之間的通信更加有效，使得機器人能夠更好地適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)需求。實驗結(jié)果表明，所提出的方法能夠在復(fù)雜的室內(nèi)場景中，使機器人完成自主避障和路徑規(guī)劃任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。此外，該方法的可擴展性和可重復(fù)性也具有非常好的優(yōu)勢，可以為進一步研究和應(yīng)用機器人避障技術(shù)提供理論基礎(chǔ)和實驗范例?？傊?，該研究的結(jié)果對于人們更好地理解機器人避障過程及其相關(guān)技術(shù)方面的創(chuàng)新應(yīng)用具有重要的參考價值。

5 結(jié)束語

機器人的自主避障控制一直是人工智能領(lǐng)域研究的一個關(guān)鍵問題。自主避障控制需要機器人自主感知周圍環(huán)境并作出決策，進而避免障礙物，從而實現(xiàn)高效自主移動。尤其在工業(yè)自動化、無人物流、智慧城市等領(lǐng)域，機器人的自主避障控制被廣泛應(yīng)用。

針對機器人自主避障控制的研究，為了確保機器人自主避障控制的效果，提高避障控制的精確度，研究者們提出了一種基于高精度激光測距的機器人自主避障控制方案。本方案主要依賴機器人動力學(xué)模型和地形構(gòu)建技術(shù)，以及自適應(yīng)閾值方法，實現(xiàn)機器人的自主避障控制。

在這種機器人自主避障控制方案中，首先需要建立機器人動力學(xué)模型。通過對機器人的運動學(xué)和動力學(xué)特性進行建模，能夠提供更加準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型和理論支持，為機器人的控制與規(guī)劃提供基礎(chǔ)。然后，根據(jù)高精度激光測距技術(shù)，完成機器人移動場地地形的構(gòu)建，將場地地形分為障礙地形和平坦地形兩種類型的地形，以為機器人的路徑規(guī)劃和決策提供更加準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。

通過自適應(yīng)閾值方法，完成機器人的自主避障控制。自適應(yīng)閾值方法是一種實時調(diào)整避障閾值的方法，它基于機器人周圍環(huán)境的變化，實時調(diào)整避障閾值，從而保證機器人始終處于安全狀態(tài)并具有高效自主移動。

實驗結(jié)果表明，所提出的機器人自主避障控制方案確保了機器人的自主避障控制效果，同時也提高了機器人的避障控制精度，降低了誤差，具有重要的現(xiàn)實應(yīng)用意義?？梢灶A(yù)見，隨著機器人自主避障控制技術(shù)的不斷發(fā)展，機器人的應(yīng)用將更加廣泛，將為人們的生產(chǎn)和生活帶來更多便利，產(chǎn)生更多的應(yīng)用價值。