AGV路径规划方法

2016-11-02 16:55:36 来源：网络编辑：agvbaike

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路径规划是移动机器人导航技术的基本环节之一。它按照某一性能指标搜索一条从起始到目标状态的最优或近似最优的无碰撞路径。

路径规划的定义及方法

J.I.Schwartz和M.Sharir对AGV机器人的运动规划是按如下定义的:设R是一个机器人系统，它是由一系列刚体性质的部件互相连接（或不相连，即多机器人系统）而成，总共有k个自由度。假设R可在2维或3维的工作空间V中，在不破坏自身运动约束的情况下自由运动；同时，在工作空间中由一系列几何参数己知的障碍。路径规划是指对给定的一个初始位形和一个目标位形(位形是指能完全确定机器人系统状态的机器人的位置和姿态），要求求解一个机器人系统R的连续动作，使之无碰撞地从Ta运动到 Z2。

路径规划的方法：AGV路径规划方法大致可以分为两类:传统方法和智能方法。传统路径规划方法：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法（目标点产生“引力”，障碍物产生“斥力”）。智能路径规划方法：基于遗传算法的路径规划、基于栅格的路径规划、基于人工势场的路径规划和基于神经网络的路径规划。

⑴基于遗传算法的路径规划：用遗传算法进行的路径规划是目前研究最广的路径规划方法之一。遗传算法是密执安大学的John H. Holland教授最早提出来的。它是模拟达尔文的生物进化论创建的，可用于解决控制及函数的优化等多方面问题。遗传算法是一种随机算法，同时它又具有一定的方向性。因此，它所使用的随机选择只是在有方向的搜索过程中的一种工具。正是由于它的方向性使得它的效率高于一般的随机搜索算法；

⑵基于栅格的机器人路径规划：栅格法是1968年由W. E. Howden提出的，他在处理障碍物边界时，为了避免复杂的计算，采用了栅格表示地图。栅格越密，障碍物的表示会越精确，缺点是会占用大量的存储空间，所以栅格密度大小的确定，是栅格法首要解决得问题。栅格法要将连续路径信息离散化，这样在地图中记录的路径信息和实际路径信息会有误差，误差的大小由栅格大小，即地图分辨率决定。机器人的路径信息被离散化后，机器人的运动轨迹被分解为单个的运动，这些单个的运动被记录在每个栅格上。每个栅格上的运动信息规定了机器人在这个栅格上的运动方向。从而实现机器人的路径规划；

(3)基于人工势场的机器人路径规划:人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟方法，这种方法将机器人在环境中的运动视为虚拟的人工受力场中的运动，障碍物对机器人产生斥力，目标点对机器人产生引力，引力和斥力的合力作为机器人的加速力来计算机器人的位置并控制机器人的运动方向；

⑷基于神经网络的路径规划：这种方法由于是并列连接网络结构，因此可以实现无碰撞路径规划。为了使路径长度尽量短，它采用对路径点进行规划，同时会尽可能远离障碍物。障碍物使用连续模型来表示的，而且单个路径点运动的计算只需要用到局部的信息，所以适合于并列计算。

AGV是轮式移动机器人，其控制问题存在非完整的运动约束。针对此问题，Brackett 提出了一种建立人工导向静电场和方向误差引力场进行控制的方法。导向静电场用于规划AGV的运动方向，方向误差引力场用于控制AGV的方向角来实现方向的跟踪，利用对线速度的控制来获得最佳路径。确定运动方向后，对其进行扩展，使AGV能够实现平面内任意点的跟踪。相对于现有的运动控制器，此方法设计简单、收敛速度快，其控制思想也具有一定的普遍性。

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