基于模糊算法的移动机器人路径规划.pdf

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1、第4期电子学报V01．39No．42011年4月ACTAELECTRONICASINICAApt．2011基于模糊算法的移动机器人路径规划陈卫东，朱奇光(燕山大学信息学院，河北秦皇岛0660O4)摘要：为了解决移动机器人最优路径规划问题，提出一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略．利用超声波传感器对环境进行探测，得到关于障碍物和目标的信息．运用模糊推理将障碍位置信息与目标位置信息模糊化，建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好的避障，从而实现了移动机器人的路径规划．仿真实验结果表明了模糊算法优于势场法和算法，具有较高的有效性和可行性．关键词：移动机器人；模糊控制；解模

2、糊；路径规划中图分类号：TF24文献标识码：A文章编号：0372—2112(2011)04—0971-04MobileRobotPalhPlanningBasedonFuzzyAlgorithmsCHENWei—dong，ZHUQi—gumlg(hformationhhstitute，YanshanUniversity，Qinhuangdao，Hebei066O04，China)Abstract：Tosolvetheoptimalpathplanningproblemofmobilerobots，anovelmobilerobotpathplanningstrategy

3、basedonfuzzyalgorithmhasbeenproposed．Theenvironmentsimafionhasbeendetectedusingultrasonicsensorstoobtaintheinformafionaboutobstaclesandgoals．Fuzzythepositioninformafionsaboutobstaclesandgoalsthroughfuzzyreasoningandestablishthefuzzyrules．Bydefuzzificationcouldmakethemobilerobotavoidobsta

4、clessuccessfullyandfindtheoptimalpath．esimulationexperi—mentresultshaveshownthatthefuzzyalgorithmmentionedaboveissuperiortopotentialfieldmethodandtheAalgorithmwithmoreeffectivenessandfeasibility．Keywords：mobilerobot；fuzzycon~ol；defuzzification；pathplanning法弥补了传统算法中存在的对环境信息依赖性强等不1引言足，对处理复

5、杂环境下的机器人路径规划问题，具有较当移动机器人通过各种传感器获得一定量的周围高的优越性和较强的实时性．环境信息时，如何利用这些有限的环境信息，来实现机本文根据人的驾驶经验得到一系列控制规则，经推器人的实时控制，一直是机器人研究者所关心的一个问理得到控制响应，再由此得到机器人路径规划信息，实题，这也是移动机器人进行实时避障所必须解决的一个现移动机器人局部路径规划的有效控制，并通过仿真验难题．机器人的路径规划是智能机器人研究的一项关键证了该方法的有效性和准确性．技术，其目标是避开障碍物，按照路径规划评价标准寻2超声波传感器对外部信息的采集找一条从起始状态到达目标状态的无碰

6、路径．目前常用的路径规划方法主要有人工势场法、A算法等．其中，移动机器人要获得自主行为，最主要的任务之一是人：势场法容易陷入局部极小点，从而导致机器人不能获取关于环境的知识．超声波传感器以其性价比高、硬到达目标位置_1．而4算法不仅要考虑搜索]『了点的件实现简单等优点，在移动机器人感知系统中得到了广多少，同时还要考虑搜索节点被搜索的次数，搜索的复泛的应用．但是单个超声波传感器存在不稳定性(在非杂度高，计算量大一．近几年研究发现，要建立起移动垂直的反射下)，因此往往采用多个超声波传感器来补机器人避障过程精确的数学模型非常困难，更多的目光偿．超声波传感器的基本原理是不断检测

7、超声波发射后投向了模糊逻辑控制算法一j．遇到障碍物所发射的回波，测出发射和接收回波占用的模糊逻辑控制算法将模糊控制本身所具有的鲁棒时间来计算距离．其计算公式为：性与基于生理学的“感知一动作”行为结合起来，为移动D=CT／2(1)机器人在复杂环境中的避障导航提供了新的思路．该方其中，D为障碍物距超声波传感器的距离；C为声波的收稿日期：2010—0528；修回日期：2010—09—11基金项目：河北省教育厅自然科学研究计划(No．2009479)972电子学报2Ol1年传播速度，C=331．4~／(1+k／273)，k为绝对温度．由于图2(o