基于多行为的移动机器人路径规划_移动机器人运动规划matlab资源-CSDN文库

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第 34 卷第 12 期控制与决策 Vol.34 No.12

2019 年 12月 Control and Decision Dec. 2019

文章编号: 1001-0920(2019)12-2721-06 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0278

基于多行为的移动机器人路径规划

魏立新

, 吴绍坤

1†

, 孙浩

, 郑剑

(1. 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室，河北

秦皇岛 066004；2. 天津电气科学研究院，天津 300000)

摘要: 机器人由当前点向目标点运动的过程中, 所处环境经常为动态变化且未知的, 这使得传统的路径规划算

法对于移动机器人避障过程很难建立精确的数学模型. 为此, 针对环境信息完全未知的情况, 为移动机器人设计

一种基于模糊控制思想的多行为局部路径规划方法. 该方法通过对各种行为之间进行适时合理的切换, 以保证机

器人安全迅速地躲避静态和动态障碍物, 并利用改进的人工势场法实现对变速目标点的追踪. 对于模糊避障中常

见的 U 型陷阱问题, 提出一种边界追踪的陷阱逃脱策略, 使得机器人成功解除死锁状态. 另外, 设计一个速度模糊

控制器, 实现了机器人的智能行驶. 最后, 基于Matlab 平台的仿真结果验证了所提出算法的有效性和实时性, 与A*

势场法的对比结果更突出了该算法的可行性.

关键词: 路径规划；移动机器人；模糊控制；人工势场；多行为；动态未知环境

中图分类号: TP242 文献标志码: A

Mobile robot path planning based on multi-behaviours

WEI Li-xin

, WU Shao-kun

1†

, SUN Hao

, ZHENG Jian

(1. Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province，Yanshan University，Qinhuangdao 066004 ，

China；2. Tianjin Research Institute of Electric Science，Tianjin 300000，China)

Abstract: When the robot moves from the current point to the target point, the environment is often dynamic and

unknown, which makes it diﬃcult for the traditional path planning algor ithm to establish an accurate mathematical model

for the mobile robot obstacle avoidance process. Aiming at the situation that the environment information is completely

unknown, a multi-behaviour local path planning method based on fuzzy control is designed for the mobile robot. The

method ensures that the robot avoids static and dynamic obstacles safely and promptly by switching various behaviours

timely and reasonably. The improved artiﬁcial potential ﬁeld method is used to track the variable speed target point. To

deal with the common obstacle avoidance U-trap problem, a trap escaping strategy of the boundary tracking is proposed,

which makes the robot successfully lift the deadlock state. In addition, a speed fuzzy controller is designed to realize

the robot’s intelligent driving. Finally, the simulation results based on the Matlab platform verify the eﬀectiveness and

real-time performance of the proposed algorithm. Compared with the A* potential ﬁeld method, the proposed algorithm

is more feasible.

Keywords: path planning；mobile robot；fuzzy control；artiﬁcial potential ﬁeld；multi-behaviour；dynamic unknown

environment

0 引言

移动机器人因其应用广泛的特点越来越受到国

际和国内的重视.路径规划是移动机器人领域中一个

研究热点,其目的是找到一条从起始位置到目标位置

最优或接近最优的安全无碰撞路径

[1]

. 同时, 我国正

在实施的中国制造 2025 战略, 也大力提倡发展机器

人技术,积极研发新产品,促进机器人标准化、模块化

发展.

根据机器人所处的环境,可以将移动机器人路径

规划方法分为以下两种类型

[2]

: 1) 环境信息完全已知

的全局路径规划; 2) 环境信息部分已知或者环境信

息完全未知的局部路径规划. 目前, 对于静态障碍物

的全局路径规划有了很好的解决方法

[3-4]

, 但对于具

有移动障碍物和运动目标点的局部路径规划仍然是

机器人路径规划研究的重点

[5]

. 常用的局部路径规划

方法主要有人工势场法、快速扩展树算法

[6]

等. 其中

收稿日期: 2018-03-10；修回日期: 2018-06-11.

基金项目: 河北省自然科学基金项目 (F2016203249)；河北省青年基金项目(E2018203162).

责任编委: 夏元清.

†

通讯作者. E-mail: 1096224481@qq.com.

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