万方数据
机器人选择如何避障必须借助图ｌ（ｂ）所提供的屏幕坐标信息，因此实现屏幕坐标向扇形区的映射是判断是否避障的前提．显而易见，这种映射是一种非线性映射，因此采用了神经网络对这种非线性关系进行拟合．
（ａ）扇形区感知环境
（ｂ）屏幕坐标
图ｌ从屏幕坐标到扇形区的映射
２基于ＢＰ网络的非线性拟合
采用图２所示的前馈型神经网络模型和误差反传算法对障碍物的相对坐标进行标定．其结构分为输人层、隐层和输出层，单元数分别设为Ｍ、￡和Ⅳ．从输入层到隐层的连接权为彬¨，隐层到输出层的连接权为似：ｍ；隐层和输出层的阈值分别为６¨和６２ｋ． 输入层隐层输出层
图２ＢＰ网络
输入层与输出层的激励函数为
㈣＝台：嚣
隐层的激励函数为Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，式中参数口为可控制斜率．
ｌ
ｇＬ茗，２瓦菊雨’
隐层各单元的输出为
＿＝八∑叫。ｕ石。一６１Ｊ）·
输出层各单元的值为
ｙｔ＝ｇ（∑埘舭＿一¨·
由于拟合的过程是一种连续空间与离散空间相互映射的过程，因此误差从理论上都无法消除，而拟合误差则会对实际避障过程产生不可忽视的影响，因此同时把拟合误差也作为输出．
通过实验可以知道：拟合点越偏离屏幕中心点，误差越大；说明当障碍物位于远距离或者侧前方时，判断是否避障难度较大，而当障碍物靠近时或者位于中心区域时判断比较容易．
３拟人的动态避障方法
采用了一种拟人的避障方法，即只考虑障碍物相对于机器人的速度及可能的碰撞方位来决定机器人的避障策略．在检测到碰撞的可能性后，需要立即进行避障运动控制，原因是机器人把大量的时间用于目标识别和定位上，在机器人视野中的采样次数很少，所以，如果不能马上避障很容易导致规划失败，这种避障时机的选择一方面提高了避障的成功率，另一方面却可能导致规划的路径不是最优，但是目前还没有到很好的解决办法．
为了保证机器人在避障过程中的快速性，一般不采用减速的方法，而是通过调节机器人的角速度∞；当然在一些必要的情况下必须减速，甚至停止．而在一些情况下可以采用直线加速的方法．因此，在图１中分为加速区、减速区、终止区和自由规划区四大部分．这几部分并不是严格分开的，有的区域相互重叠．其中Ａ区（１、３、６、ｄ点组成的闭合区域）为终止区，如果障碍物的当前点在终止区内，机器人的线速度应减为零，终止区的径向宽度为ｄ。：譬＋坠．
以２薏＋专≥’
式中：‰。。和Ｋ。。。为机器人和障碍物的最大速度；ｎ。。为机器人的最大减速度．
Ｂ区（斜线区）为加速区，并不是说障碍物在该区内就可以加速，机器人以加速的方式避障必须满足下面两个条件：１）障碍物的当前点在加速
区；２）出口点在当前点所在加速区的边线（线段 万方数据
·８５６·哈尔滨工业大学学报第３６卷
９ｄ或者线段５１）上．如果满足条件１）而不能满足tygy
条件２），则按自由规划区处理．
ｃ区为减速区，功能是使机器人以最大的加
速度使速度从Ｖ。。减到某一速度ｌ，减速区的宽
度为
以＝鼍｝．㈤
Ｆ区为自由规划区，在自由规划区内可以自由的
选择减速避障或者线速度不变避障．
下面分别求解机器人避障时的线速度变化量
△ｙ和角速度变化量△甜：
ｆ△ｙｆ：！！兰！二型旦一且＿二丛．
红狼牙鰕虎鱼‘。￡。
ｙｌ—ｙ０Ｉ戈ｌ一戈ｏ
‘蚴Ｉ２Ｔ两面＿一—１■一。
式中：尺为机器人半矩；（戈。，ｙ。），（戈．，），。）分别为障碍物的历史点和当前点坐标；后为从物体当前点向机器人与出口点同侧的边缘点引直线的斜率．其中△∞的方向由下面方法确定：出口点在扇形区的左半区，则△∞的方向为顺时针，否则为逆时针．△ｌ／在加速时取正，减速时取负．
４仿真试验及结果
为了验证这种避障算法的有效性，做了机器人基于任务的避障仿真实验：机器人从不同的出发点到达不同的目标点，在实验ｌ中障碍物变速直线运动，在实验２中障碍物变速曲线运动，机器人和障碍物的最大速度为０．８０ｎ∥ｓ，最大加速度为６．００Ⅱ∥ｓ２．静态障碍物任意摆置．仿真结果分别如图３、图４所示．从仿真结果可以得知，机器人在运动过程中，假定所有的障碍物都是运动的，只考虑障碍物相对于机器人的位置和速度，根据可能的碰撞方式来确定避障行为的选择，这与人的避障行为有相似之处．机器人利用这种方法既能安全避障，又能快速的到达目标，完成任务．
图３障碍物变速直线运动情况
图４障碍物变速曲线运动情况
５结论
采用的拟人避障方法是以机器人与障碍物之间的相对运动作为决策依据，在避障过程中无需考虑机器人和障碍物的运动轨迹，这就使机器人的运动规划更加简单快捷，有效解决了机器人规划中准确性与快速性的矛盾．
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（编辑王小唯） 万方数据
基于视觉信息的移动机器人动态避障方法
作者：洪炳镕， 石朝侠， 王燕清， 朱莹
作者单位：洪炳镕，石朝侠，朱莹(哈尔滨工业大学，计算机科学与技术学院，黑龙江，哈尔滨,150001)，王燕清(哈尔滨理工大学，黑龙江，哈尔滨,150001)
刊名：
哈尔滨工业大学学报
英文刊名：JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
年，卷(期)：2004,36(7)
被引用次数：3次
二十大报告主题
1.张成钢；孙茂相移动机器人在障碍物具有不确定性时的运动规划[期刊论文]-机器人 2003(03)
2.袁曾任；高明在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法[期刊论文]-机器人 2000(03)
3.黄鸿；郭巧；金玺基于遗传算法的足球机器人避障策略[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报 2003(09)
4.黄庆成；洪炳镕;KHURSHID J全自主足球机器人的超声波定位避障系统[期刊论文]-哈尔滨工业大学学报
2003(09)
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廉洁修身论文
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3.杨星基于视觉的月球车目标跟踪与避障[学位论文]硕士 2005
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