一种局部动态环境下的避障算法VIP专享VIP免费

黧鬻：哿未。盏。教。未。蔷。j。。黧，。老。戳篇器2oo3年3爿comp“tl“g‘rechnologynndAu【oⅡ】atlon”“⋯。文章编号：1003—6199(2003)01—012—05一种局部动态环境下的避障算法章苏书，吴敏，曹卫华(中南大学信息科学与工程学院．长沙410083)摘要：提出一种基于传统vFH避障算法的增强形式，称为VFH#算法。这种算法对vFH算法第一层进行局部环境预测，重新确定静态动态栅格，为后几层的最优选择提供准确的参数。利用这种方法，机器人能在局部动态环境下选择较优的行进方向。关键词：vFH#算法；局部动态环境；避障；栅格中图分类号：TP3016文献标识码：AAnobstacleAvoidanceAlgorithminI脱alDynamicEnViro姗entsZHANCSu—shu，WUMin。CAOWci_hua(schoolofInforIIlat】onsdenceandE119jneeri“g，centr出southuniversi‘y，clla“95ha4】0083)Abstract：Thi8p8p。。prcsentsanenhancementbasedontheearlierVenorFieldHistogramalgo“thmwhichiscalledVFH#algo“【hm．Itimp。ovedthenrst18yerofVFHalgo“thmi“par【icular．ThelocalenVironmenti8predicled，8ndstaticandactlvece】lsaredeterminedover89aininthenlstIayel．ofVFHalgor“hm．Thi8providesmoreprecisep8ranlc【crsto【heoptjITlalsekcLioninfollowi“g18ycrs．By“si“gi11bw8yrobotscansclcc￡amore8ppmp。iaccs￡eeli“g8“gleinlocaldy“amicenVronments．Keywords：VFH#algorilhm；10caldynamicenvironments；obslacleaVoidance；grjds1引言随着科技的发展，避障技术应用越来越广泛。例如，无人驾驶的汽车，盲人用的导航机器人，恶劣环境下的自主机器人导航系统等，都要求系统自动躲避障碍物。如果避障做得不好，会导致系统无法完成预定任务，损坏机器，甚至危及人身安全。提高避障技术成为科学工作者们越来越关注的问题。1985年，K}1afib提出了作用于机器人上假想力的思想，即最初的势力场法。障碍物表现为对机器人的斥力，目标表现为对机器人的引力。随后，Brooks和Arkin采用势力场法进行移动机器人避障实验。这也是第一次通过处理真实传感数据来测试避障方法。但是，早期的势力场法不能在线生成机器人轨线，不适合机器人在动态环境下躲避障碍。几乎同时，卡内基梅降大学提出一种避障方法，即栅格法，是用一种栅格形状的物理模型(ce一一taintvGrid)表示障碍出现的可能性。每个栅格包括一个确定值(cy)，表示一个障碍物存在于一个网格中的可能性。通过栅格法，机器人可以静态环境中实现准确导航，作出有效避障动作。然而，栅格法汁算量太大，不利于实时动态环境下的避障。80年代末期Borenseein和Koren结合栅格法和势力场法提出了一种vFF算法，又称为墟力场法。实验表明这种方法简单，可以使机器人在动态环境下快速、连续、光滑的运动。不过，vFF贷：法存在陷阱区域，机器人在相近障碍物问不易找到路径，收稿日锅：20慢一、I一规基金项目：阿家“十五”863计划项¨(200lA^“22200)作者简介：章苏1‘(1979一)．女，硕E研究生，研究川目：模式识别与智能系统，瓢j譬嚣。‘?i；：：瓣。㈡溅萋蠢巍熬㈡&≤万方数据●第22卷第l圳幸∞．书等：一种局部动态环境下的潞障算?上13容易在障碍物前振荡，在狭窄通道中摆动。为了克服这些缺点．1991年Borcn8Iein提出了一种向量场直方图法，就是现在应用广泛的vFH法⋯。这种方法使科【器人可以在多障碍物环境中穿行，无拌动的穿过狭窄通道．，r具有VFF方法的优点。由于这些优点，vFH算法越来越受到人们的欢迎。随着广泛的应用，其缺点也暴露了出来。vFH方法把机器人当作一个点来处理，没有考虑机器人的宽度、动力学和运动学特性，这使得机器人实际上较难完成vFH算法计算出来的预定轨线。1998年，1waIl和Johann对vFH方法的这些缺点做出改进，提出vrH+方法”J。这种方法充分考虑了机器人宽度和轨线，机器人能逐步转向预定角度，满足了机器人动力运动学性能要求。但是，人们又发现vFH+方法只是一种纯局部避障算法，彳；可避免的存在一些局部特性，较难选择较优角度，容易在多个障碍物中迷失方向。于是，I—wan和Johann在vFH+算法中加进预测，形成vFH*算法川，即预测以下几个周...