基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法.pdf

第15卷第2期 模式识别与人工智能 v0115No2 2002 2002年6月 PR＆AI June 基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法 李庆中 顾伟康 叶秀清 (浙江大学信息与电子工程学系杭州310027) 摘要本文提出了一种基于遗传算法的简单、有效的移动机器人实时动态避障路径规划方法．为利用遗传算法 实时、稳定地进行动态路径规划．本文将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题，并把路边约束、动态避障 要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数．仿真实验表明．本文提出的动态路径规划方法可实时、稳定地产 生移动机器人运动的最佳局部规划路径，且具有良好的动态避障性能该方法也可用于智能车辆的自动导航 关键词遗传算法，路径规划，动态避障，移动机器人 中围法分类号TPl8·TP242·6 A 1 引 言 2 移动机器人组成与动态控制规 划策略 移动机器人是能够在道路和野外连续、实时地 自主运动的智能机器人，是一种集环境感知、动态央 本研究采用的移动机器人平台是美国 策与规划、行为控制与执行等多项功能于一体的高 智能化机器系统基于机器视觉的移动机器人，其关 四轮驱动系统，每个轮子由一个直流电机驱动，各个 键技术是计算机视觉技术和智能控制技术在每个 轮子的转速由平台内部的计算机系统控制．在此智 控制循环过程中，移动机器人的动态行为是，机器视 能移动平台上，我们建立了基于机器视觉的移动机 觉获取前方的路面环境及障碍物信息，然后通过智 器人系统，其外形如图1所示．其中视觉系统由移动 能系统产生局部最优规划路径，并用智能路径跟踪 控制方法使移动机器人沿规划的路径行走．对于在 动态环境中移动机器人的局部路径规划问题，传统 的寻优策略因复杂而费时，难以用于移动机器人的 实时导航．前人的研究表明遗传算法在这方面具有 较大潜力”1…．为使实时应用得以实现，关键是确定 简单、有效的遗传编码技术和目标评价函数．本文利 用遗传算法，对基于机器视觉的移动机器人的实时 动态避障路径规划进行了研究，将复杂的二维路径 编码问题简化为一维，并把路边约束、动态避障和最 图l移动机器人外形 短路径要求融合成一个简单的适度函数最后通过 仿真实验，验证了本文提出的方法的有效性和准确 机器人上方的彩色CCD摄像机和内部微机主板上 性． 的图像采集卡组成．机器人前方装有激光雷达和声 收稿Et期：2001—05—16；修回日期：2001—09—10 万方数据 模式识别与人工智能 15卷 纳装置．视觉系统为移动机器人提供前方道路环境 使移动机器人有时间避开障碍物、以及能对前方未 的图像信息，激光雷达可快速测量前方障碍物的远 规划区域中的路径进行规划，并使两次规划的路径 近和速度，声纳用于近距离突发障碍物的紧急刹车 有足够的重叠长度，从而保证运动路径的可靠性和 移动机器人控制策略主要有环境信息反馈法∞J 最优性． 和路径规划跟踪法两种信息反馈法包括势场法1“、 虚力场法和基于网络结构的方法等，这些方法的特 3遗传路