论文资料：教育移动机器人路径规划技术研究

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1、精品文档免费阅读免费分享如需请下载！教育移动机器人路径规划技术研究刘尧摘要：机器人课程已逐渐进入高中教育，移动机器人的路径规划作为一项关键技术，学生实际学习操作比较困难。结合高中教育实际，本文设计了一种基于模糊控制的机器人局部路径规划方法，该方法简单有效，便于理解，可以使学生对机器人控制及路径规划有初步的认识和理解，以激发其学习机器人技术的兴趣。关键词：局部路径规划；模糊控制；栅格地图ResearchonPathPlanningTechniqueofEducationMobileRobotAbstract：Roboticlessonhasgraduallyenteredhighsch

2、oolcurriculum.Themobilerobotpathplanningasakeytechnology,studentsinhighschoollearnthepracticaloperationmoredifficult.Combinedwithactualhighschooleducation,inthepaper,arobotlocalpathplanningmethodbasedonfuzzycontrolisdesigned,whichissimpleandeffective,easytounderstand,sothatstudentscancontroland

3、robotpathplanningoftheinitialawarenessandunderstanding,tostimulatetheirlearninginterestinrobotics.  Keywords：LocalPathPlanning；FuzzyControl；GridMap请下载！1引言机器人课程已进入高中教育阶段，移动机器人作为机器人的一个重要分支具有典型的代表意义，它集合了机械、电子及人工智能等先进技术，是学生学习机器人技术、教学实验和锻炼动手能力理想平台[1][2]。目前，教育机器人比较普及，其教学对象大多针对大学学生，但高中学生基础知识比较缺乏，对目前的机

4、器人学理论无法理解[3-6]，因此本文针对这一现状，研究一种基于模糊控制的移动机器人路径规划技术，便于学生理解与实践。2障碍物环境模型的建立2.1环境地图的建立机器人采用占栅格地图[7]，环境模型的建立方法如下：建立x-y坐标系（如图2.1所示），机器人的起始点设为S，全局目标点设为G，都处于第一象限。S的坐标为，G的坐标为(x，y)。根据x，y的值在第一象限内建立一个大小为的二维矩阵D。矩阵中，值为0的元素代表障碍物单元，值大于0的代表自由单元，列向量对应x轴的正方向，行向量对应y轴的正方向。障碍物信息就包含在环境信息当中。在此元素坐标系中，矩阵D元素的下标(b，c)等于元素在坐标

5、系中的坐标(x，y)，矩阵元素值z在坐标系中表示成函数：（b=x，c=y）（2-1）这样就可以根据函数判断点(x，y)是自由元素还是障碍物元素。请下载！坐标系中，机器人的实时位置设为P(x，y)。机器人的路径规划在这个环境模型中，就是计算出一条代表自由单元矩阵元素的曲线，即一维向量x和y。图2.1在环境模型矩阵上建立坐标系2.2障碍物模型的描述在路径规划仿真时，假设障碍物已事先根据机器人的实际尺寸和安全性要求进行了“膨化”，使得处理后的障碍物边界以外为安全区域。机器人将简化为一个质点。机器人无全局信息，它只能根据超声传感器感知的环境信息推算当前视线内的临时目标T。2.2.1障碍物识别

6、超声波传感器的配置方案和安装角度如图2.2，把3个超声传感器分为s1、s2和s3。对于单个的传感器来说，只能获得障碍物的距离信息，并不能得到障碍物的准确方位信息，导航误差增大。为此，提出一种简单明了的分区算法，对每个方向组的传感器测得的数据进行融合，从而得到三个方向上障碍物距离和方位信息。，超声传感器最大测距范围为5米，当障碍物在5米之外时传感器距离值为5米。假定：三个传感器距离信息值用di（i=1~3）表示，融合后取值(d,)，d表示距离值，d的取值范围为(55cm,500cm)，三个方向上分别为dr、df、dl，表示障碍物方位角度，当有多个障碍物时，取使值最小的值图2.2障碍物传

7、感器信息示意图另外，当障碍物在左方与前方共有区域，认为障碍物是在左方，当障碍物在右方与前方共有区域，认为障碍物是在右方。至此，我们得到了探测机器人前方三个方向上障碍物距离信息的三维向量D1{dr，df，dl}，传感器信息分区可以顺利地完成传感器信息初步融合，从而可以建立移动机器人障碍物环境模型。请下载！我们根据向量D1{dr，df，dl}取值来设定探测机器人车体周围环境的类别，每个方向上有障碍物时该方向分量取值为1，无障碍物取值为0，则三位二进制代码即可对