移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃

上傳人:san****019 文檔編號(hào):20294990 上傳時(shí)間:2021-03-05 格式:PPT 頁(yè)數(shù):29 大?。?52.60KB
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1、移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃概述 與人工勢(shì)場(chǎng)法 整理人:李帥 中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所 仿生感知實(shí)驗(yàn)室 overview 1.什么是路徑規(guī)劃 2.路徑規(guī)劃的常用方法 3.人工勢(shì)場(chǎng)法 1.1 定義 -how should I go there? 依據(jù)某種最優(yōu)準(zhǔn)則,在工作空間中尋找一條從起始狀 態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的避開(kāi)障礙物的最優(yōu)路徑。 需要解決的問(wèn)題: 1. 始于初始點(diǎn)止于目標(biāo)點(diǎn)。 2. 避障。 3. 盡可能優(yōu)化的路徑。 1 .什么是路徑規(guī)劃 2 . 機(jī)器人路徑規(guī)劃常用方法 2.4 人工勢(shì)場(chǎng)法 2.1 基于幾何構(gòu)造的方法 2.2 柵格法 2.3 智能化路徑規(guī)劃方法 2.1基于幾何構(gòu)造的方法 (自由空間法)

2、 基本步驟: 1.將機(jī)器人抽象為點(diǎn),適當(dāng)擴(kuò)大障礙物的 大小。 2.構(gòu)造自由空間。 3.采用圖搜索算法如 Dijkstra算法尋找最 優(yōu)路徑。 2.11基于幾何構(gòu)造的常用算法 可視圖法 Voronoi法 2.2柵格法( 1) 圖中灰 色區(qū) 域?yàn)檎系K物 2.2柵格法( 2) 圖中黃 色的路 線表示 該算法 得到的 最優(yōu)路 徑 2.2D*( dynamic A*)算法( 3) 美國(guó)火星探測(cè)器核 心的尋路算法就是 采用的 D*算法 適合于動(dòng)態(tài)路徑規(guī) 劃 D*算法的思 路可以推廣 到改造自由 空間法使其 具有動(dòng)態(tài)規(guī) 劃功能 2.3智能化路徑規(guī)劃方法 基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法 基于模糊邏輯的路徑規(guī)劃方法

3、 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃方法 基于遺傳算法的路徑規(guī)劃方法 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃方法 2.31基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法 1.定義一個(gè)狀態(tài)( state)集, 該集合反映機(jī)器人通過(guò)傳感 器測(cè)得的當(dāng)前狀態(tài)。 2.定義一個(gè)行為( action)集, 該集合反映了機(jī)器人當(dāng)前可 以采取的動(dòng)作。 3.確定從狀態(tài)到行為的映射關(guān) 系。 2.32基于模糊邏輯的路徑規(guī)劃方法 在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法基礎(chǔ)進(jìn) 行改進(jìn): 傳感器的一次測(cè)量值與多個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng),每個(gè) 狀態(tài)有一個(gè)隸屬度對(duì)應(yīng)。 根據(jù)模糊推理結(jié)果確定行為。 2.33基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃 在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法基礎(chǔ)進(jìn) 行改進(jìn): 具有在線學(xué)習(xí)功能(通過(guò)

4、Q學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)) 2.34基于遺傳算法的路徑規(guī)劃( 1) 建模: 對(duì) 2維路徑規(guī)劃問(wèn)題,將待規(guī)劃的路徑看 成是 n個(gè)點(diǎn)組成的點(diǎn)集,除初始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)外 其余 n-2個(gè)點(diǎn) ( xi, yi ) i=2,3,4n -1都未 知,共有 2(n-2)個(gè)未知參數(shù) 。 2.34基于遺傳算法的路徑規(guī)劃( 2) 11 2 2 2 2 , 2 , 3, 3, 1 , 1 1 1 22 m in ( . . . ) ( ) ( ) nn l n n i i i i i ii E f x y x y x y L x x y y 優(yōu)化目標(biāo): 約束: ( xi, yi )必須在障礙物外部。 采用懲罰函數(shù)法轉(zhuǎn)化為 無(wú)約束優(yōu)

5、化問(wèn)題 進(jìn)行處理: m i n lcE E w E (EC為懲罰項(xiàng)) 2.34基于遺傳算法的路徑規(guī)劃( 3) 遺傳算法具有全局尋優(yōu)性能,對(duì)上述無(wú) 約束優(yōu)化問(wèn)題可以得到全局最優(yōu)解。 當(dāng)然,其他的優(yōu)化算法同樣可以用于路 徑規(guī)劃。 2.35基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃 1.按照 2.34的方法,轉(zhuǎn)化為優(yōu) 化問(wèn)題。 2.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示懲罰函數(shù)。 3根據(jù) E遞減推導(dǎo)出相應(yīng)的反 向傳播算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn) 練 . 優(yōu)勢(shì): 神經(jīng)元可以并行計(jì)算 2.4人工勢(shì)場(chǎng)法基本原理 障礙物對(duì)機(jī)器人施加排斥力,目 標(biāo)點(diǎn)對(duì)機(jī)器人施加吸引力合力形 成勢(shì)場(chǎng),機(jī)器人移動(dòng)就像球從山 上滾下來(lái)一樣 機(jī)器人在合力作用下向目標(biāo) 點(diǎn)移動(dòng) 3.人工

6、勢(shì)場(chǎng)法 3.1人工勢(shì)場(chǎng)法的基本原理( 2.4) 3.2人工勢(shì)場(chǎng)法的實(shí)用算法 3.3人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)算法 3.2人工勢(shì)場(chǎng)法的實(shí)用算法 3.21非點(diǎn)形障礙物問(wèn)題 普通的障礙物的形狀不是一個(gè)點(diǎn),如何 確定一個(gè)障礙物對(duì)機(jī)器人的排斥力呢? 方案 1:計(jì)算障礙物內(nèi)所有點(diǎn)斥力的合力。 方案 2:用離障礙物最近的點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算。 方案 3: 3.22死鎖( dead lock)現(xiàn)象( 1) 如何克服死鎖現(xiàn)象: 死鎖現(xiàn)象的實(shí)質(zhì)是落入局部極 值,全局優(yōu)化算法可以避免落入局 部極值。 3.22死鎖( dead lock)現(xiàn)象( 2) 避免死鎖的改進(jìn)算法: APF與隨機(jī)采樣相結(jié)合如 RPP算法 APF與遺傳算法( GA)

7、相結(jié)合 APF與其他全局優(yōu)化算法相結(jié)合: 如:粒群算法,蟻群算法,模擬退火法,附加 動(dòng)量法等。 3.23GNRON問(wèn)題: 障礙物與目標(biāo)點(diǎn)過(guò)于接近引起斥力場(chǎng)和引力場(chǎng) 同時(shí)存在而阻礙到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的現(xiàn)象。 解決方案: 3.24移動(dòng)機(jī)器人為多面體的情況 方案 1:一般情況下,可以將機(jī)器人作為 點(diǎn),適當(dāng)擴(kuò)大障礙物來(lái)進(jìn)行研究。 方案 2:對(duì)多面體每個(gè)頂點(diǎn)計(jì)算排斥力和 吸引力,障礙物對(duì)機(jī)器人的排斥力是對(duì) 所有頂點(diǎn)排斥力的合力。 3.3人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)算法( 1) 主要是針對(duì)死鎖問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn) RPP算法 (APF與隨機(jī)采樣相結(jié)合) 的原理: 1.開(kāi)始時(shí)執(zhí)行 Descend模式 2.如果沒(méi)有出現(xiàn)死鎖則成功,否則執(zhí)

8、行 Escape模式 3.如果 Escape模式失敗,執(zhí)行 Backtrack模式 3.3人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)算法( 2) 一種 APF與 GA相結(jié)合的算法: 在基于 GA的路徑規(guī)劃算法( 2.34)中介 紹了 GA如何用于路徑規(guī)劃,但是這種算法 存在著計(jì)算量 (n) 與路徑規(guī)劃的質(zhì)量之間的 矛盾。采用 APF與 GA結(jié)合的算法可以取較 小的 n獲得滿意的效果并且避免死鎖。 3.3人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)算法( 2) APF與 GA相結(jié)合的算法原理: 1.選取初始可行種群,每個(gè)種群中具有 n-2個(gè)參數(shù) ( xi, yi ) ( 2.34)。 2. 每一個(gè)種群中 ,在相鄰兩個(gè)點(diǎn)( xi, yi )和( xi+1, yi+1 ) 之間利用 APF得到一條連接這兩個(gè)點(diǎn)的無(wú)碰撞路徑。 對(duì)于一個(gè)種群來(lái)說(shuō),就可以得到從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的 無(wú)碰撞路徑。 3.計(jì)算每個(gè)種群對(duì)應(yīng)的路徑的長(zhǎng)度作為適配度,對(duì) ( xi, yi ) 進(jìn)行交叉、變異、選擇運(yùn)算得到新的 n-2個(gè)參數(shù)。 4.重復(fù)上述步驟直至結(jié)束。 3.3人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)算法( 2) 交叉前: 交叉后:

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