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基于激光雷达的室外移动机器人避障与导航新方法_图文

第 28卷第 3期 2006年 5月 文章编号: 1002-0446( 2006) 03-0275-04

机器人 ROBOT

V o.l 28, N o. 3 M ay, 2006

基于激光雷达的室外移动机器人避障与导航新方法*

李云翀, 何克忠
( 北京清华大学智能技术与系统国家重点实验室, 北京 100084)

摘 要: 提出了一种应用于室外移动机器人避障 与导航的 新方法 ) )) 角度势场 法. 此方法将 当前视 场极坐 标

系的二 维障碍物信息转换到一维的角度域内, 综合评估视场 内的障碍物在角度域内产生的阻力效应, 以及目标点 在

角度域 内产生的引力效应, 计算得出当前目标角度及通行 函数, 确定移动机 器人驾驶 角和速度的 控制输出, 做到 兼

顾移动 机器人的安全与向目标点的行进. 此方法已应用于室 外移动机器人 THM R-V.

关 键词: 室外移动机器人; 避障; 导航; 角度势场法

中 图分类号: TP 24

文献标识码: B

A N ovel Obstacle A voidance and N avigation M ethod for Outdoor M obile Robot B ased on L aser R adar

L I Yun- chong, H E K e-zhong
(S tate K ey Labora tory of In tellig en t T echnology and System s, T singhua U niversity, B eijing 100084, C hina )

Abstract: A nove lme thod nam ed A ng le Po tentia lF ie ld me thod is presented for obstac le avo idance and nav ig ation o f ou-t door m obile robo t. W ith the m ethod, the 2-d im ension obstacle inform a tion in the po lar coo rdina te space of current v iew scene is transform ed to the 1-dim ens ion ang le field. R epulsive fo rces produced by obstac les and a ttractive forces produced by the ob ject loca tion a re estim ated integratively to ca lcu la te the pass function and the purpose ang le, and the contro lling output of steer ing ang le and veloc ity of the m obile robo t are de term ined. A s thus, bo th the sa fety o f the robo t and the approach to the ob jec t location are cons ide red. T he m ethod has been app lied to our outdoor mob ile robot THM R-V.
K eyword s: outdoor mob ile robot; obstacle avo idance; nav igation; ang le po tential fie ld m e thod

1 引言 ( Introduction)
THMR-V 是清华大学智能技术与系统国家重点 实验室独立开发的室外移动机器人. 它装备了双目 视 觉摄 像机 、激光 雷 达 、GPS 接 收 机、磁 罗 盘、光 码 盘 等传感器, 具有结构及非结构化道路自主驾驶、遥控 驾驶的能力.
非结构化 道路自 主驾驶 的实 现原 理如 图 1 所 示, 其中虚线框部分是本文的讨论范围.
避障与导航是实现自主驾驶的 重要环节, 它根 据规划出的路径和实时的道路及障碍物情况, 给出 移动机器人的控制决策.
实现避障与导航的必要条件是 环境感知. 近年 来, 激光雷达在移动机器人导航中的应用日益增多. 这主要是由于基于激光的距离测量技术具有很多优

图 1 非结构化道路自主驾驶原理 F ig. 1 D iagram of autonom ous dr iv ing on unstruc tured road
点, 特别是其具有较高的精度. 通过二维或三维扫描 的激光束或光平面, 激光雷达能够以较高的频率提 供大量的、准确的距离信息. 激光雷达与其它距离传 感器相比, 能够同时考虑精度要求和速度要求, 这一

* 收稿日期: 2005- 05 - 18

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机器人

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点特别适用于移动机器人领域. 此外, 激光雷达不仅 可以在有环境光的情况下工作, 也可以在黑暗中工 作, 而且在黑暗中测量效果更好. THMR-V 使用二维 扫描激光雷达作为重要的环境感知工具.
2 相关研究 ( R elative research )
K hatib[ 1] 提 出 了 人 工 势 场 法 ( Potential F ie ld M ethod, PFM ) , 用 于解决移 动机器人 实时避障 的问 题. 势场法的基本思想是认为移动机器人的移动空 间是一个力场, 目标点产生引力, 障碍物产生斥 力, 机器人在引力和斥力的合力作用下移动. 势场法自 提出后得到了广泛的应用 与发展. 杨明 [ 2] 考虑到移 动机器人的动态环境, 提出了时变势场法, 并应用于 THM R-V 的避障与导航.
Borenstein[ 3] 指出了势场法存 在的问题: 由于把 所有的信息都归结为一个单一的合力, 从而过多地 丢失了局部环境的有效信息. 为解决这一问题, 他提 出了向量场直方图法 ( V ector F ie ld H istogram m ethod, VFH ) , 此方法 建立 以移动 机器人 为中心 的极坐 标 系, 将障碍物对机器人的影响量化为各个角度上的 障碍强度值, 在障碍物强度值低于阈值的角度范围 内选择移动方向. VFH 法被继续改进为 VFH + [ 4] 和 V FH* [ 5] 方法. 在 VFH 方法之后, F eiten[ 6] 提出了参 数化路径族方法 ( Param eterized P ath Fam ilies, PPF ) , S immons[ 7] 提 出 了 曲 率 速 度 法 ( Curvature-V eloc ity M ethod, CVM ) . 在 THMR-V 上, 李华 [ 8] 实现了与 V FH 法相似的最宽无障区法.
VFH 法的一个弱点是对阈值敏感, 阈值过小时 一些可行通道将被忽略, 阈值过大则可能造成擦碰 障碍物的危险. 另外, VFH 法无法区分不同通道的性 能, 而且容易陷入局部的 / 死区 0.
针对室外移动机器人 THMR-V 避障与导航的具 体情况, 本文提 出一种广义的 势场类方法 ) ) ) 角度 势场法 ( Ang le P oten tial F ie ld, VPF ). 此方法综合考虑 了距离不同的障碍物及目标点对机器人的影响, 较 好地解决了上述算法存在的问题.
3 角度势场法 (A ngle potential field m ethod)
避障与导航算法最重要的原则是保证车辆的安 全移动, 移动机器人必须能及时准确地发现障碍物 并做出正确的躲避或停车动作. 在此前提下, 向路径 规划模块中给出的目标点行进. 类似向量场直方图 法, 角度势场法以机器人当前视场视线角度为论域, 将视场极坐标系的二维障碍物信息转换到一维的角

度域内. 综合评估视场内的障碍物在角度域内产生 的阻力效应, 以及目标点在角度域内产生的引力效 应, 得出当前状态的目标角度. 3. 1 车辆模型与车体坐标系
移动机器人 THMR-V 采用四轮汽车底盘作为机 械平台, 后轮驱动, 前轮导向. 在车 速不是太快而转 弯半径较大时, 可以近似为两轮的自行车模型. 可以 建立以车头激光 雷达发 射点 为原点 的车体 极坐标 系, 如图 2所示.

( a) 车体模型

( b) 车体坐标系 图 2 移动机器人车体模型与车体坐标系 F ig. 2 M odel and coord inate sy stem s of m ob ile robo t

车体坐标系中 Q方向 (径向 )为完整自由度, H方 向 (横向 )为不完整自由度. 因此障碍物对移动机器 人的影响, 在径向和横向方向上也不一致. 我们设定 横向安全距离 D sf为移动机器人能够安全通过障碍物 时与障碍物的横向距离, 径向安全距离 D sr ( v )为移 动机器人以速率 v 行驶状态开始减速到静止状态所 移动的距离.

D sf = ksf#

1 2

#

W

=

1 2

ksfW

D sr ( v ) = ksr #

1 2

#

v#

v -a

=

- k sr v2 2a

第 28卷第 3期

李云翀等: 基于激光雷 达的室外移动机器人避障与导航新方法

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其中, W 为车体宽度; A为车辆正常减速时的加速度; ksf、ksr是放大系数, ksf, ksr > 1. 3. 2 阻力场
阻力场 由视场 范围内 某个 角度 上的障 碍物 产 生, 阻力随障碍物距离的减小而增大. 同时, 障碍物 所在角度左右的危险角度范围内, 都由于此障碍物 的存在而产生阻力. 为简化计算, 使用平台函数描述 某一角度障碍点在角度域上产生的阻力, 对于角度 U 的障碍点在角度 H产生的阻力定义如下:

kRF ( U, H) = kp ( U), 0,

U- Ds ( U) [ H[ U+ Ds ( U) 其他

+],

kp ( U) =

d

(

U)

1 -D

sr

(

v

, )

D

m

-

1 D

sr

(

v

),

d ( U) [ D sr D sr ( v) < d ( U) [ D m d ( U) > D m

Ds ( U) =

arcs

in

(

D d(

sf
U)

)

其中, d ( U)为角度 U的障碍点距离; D m 为设定的最 大评估距离, 超出 Dm 的障碍物均产生最小阻力值.
对于视场中某一角度 H, 总阻力设定为各角度的

障碍点在角度 H产生的阻力的最大值. 阻力场函数可

以表示为下式, 如图 3所示:

K RF ( H)

=

m ax
UI [ 0, P]

(

kRF

(

U,

H)

)

们采用余弦函数 定义目 标点 在各角 度上产 生的引

力:

K AF ( H) = cos( H- Hob j ) 其中 Hobj为目标点在当前视场中的方向角.
使用余弦函数定义引力场, 一方面, 在计算角度 与目标方向角差值 (即 H- Hob j )比较大时, 场强变化 比较明显, 能引导移动机器人尽快朝向目标方向; 另

一方面, 在计算角度与目标方向角差值比较小时, 场

强变化不明显, 在大方向正确的情况下, 避免机器人 被目标点过度吸引以致影响到对障碍物的躲避.

3. 4 通行函数

对于视场中某一角度 A, 定义通行函数为阻力的

倒数与引力数值之乘积. 它描述了机器人在这一角 度上通过并向目标点前进的可能性. 所有角度的通

行函数的最大值定义为当前视场的通行函数. 它描

述了在当前视场下机器人通过障碍物并向目标点前

进的可能性.

K p ( H)

=

KGF ( H) KRF ( H)

K PG

=

m ax
HI [ 0, P]

(K

p

( H)

)

图 4所示为一帧仿真场景的通行函数. 其中内

部黑色实线描述障碍物距离, 外部灰色实线描述通

行函数值.

图 3 角 度域上产生的阻力 F ig. 3 R epu lsive fo rces on ang le field
3. 3 引力场 以上所述的阻力场用来描述视场内障碍物对移
动机器人的影响. 而为了引导移动机器人向规划目 标点移动, 需要考虑目标点所产生的引力场. 这里我

图 4 一帧仿真场景的通行函数 F ig. 4 P ass function of a s imu la tive scene

3. 5 决策输出 决策输出规则如下:

( 1) 当 K PG等于 0时, 减速停车. ( 2) 当 K PG大于 0时, 选择 K P ( A)最大的角度作

为角度输出 Hou t; 设最大限速为 vmax, 最小限速为 vm in, 则使用以下

规则确定速度输出 vout:

vou t =

( vmax

-

vm in )

@ K PG + K PGm ax

vm in

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机器人

2006年 5月

K PGmax = D m - D srvm in 以上得到的 Hou t及 vou t作为 THMR-V 的驾驶角及 速度的控制目标.
4 仿真及实验结 果 ( R esu lts of sim u lations and experim en ts)
在几种不同的环境与障碍物条件下使用角度势 场法进行仿真, 结果如图 5 所示. 可以看出, 角度势 场法在不同环境条件下均有较好的性能.

需要任何全局信息, 并且不存在阈值敏感性问题, 因 而对环境的复杂变化具有良好的适应性. 另外, 此算 法直观明确, 接近于人工驾驶的思路, 使移动机器人 具有类人的决策方针. 角度势场法在仿真和实验中 表现出了良好的性能.
目前的算法中, 只考虑到了单点 规划直线路径 ( 只给定一个目标点 )的情况, 在进一步的研究中, 将 考虑到多点规划多参数路径 ( 有多个途经目标点, 某 段路径可能规划为圆弧或其他参数曲线 ).

( a) 宽阔空间稀疏障碍物

( a) 开阔空间

( b ) 宽阔空间密集障碍物
( c) 狭窄空间
( d) 弯道 图 5 仿真结果 F ig. 5 R esu lts o f sim ulation
角度势场法也在 THMR-V 上进行了实际 测试, 实验结果如图 6 所示, 避障与导航性能优于之前所 使用的时变势场法和最宽无障区法.
5 结论与展望 ( Conclusion and prospect)
本文提出了一种基于激光雷达的移动机器人避 障与导航方法 ) ) ) 角 度势场法. 此算法考虑 了室外 移动机器人的运动学限制, 对障碍物在径向和侧向 产生的影响区别对待. 除了目标位置之外, 此算法不

( b) 道路
图 6 实验结果 F ig. 6 R esults of experim ents
参考文献 ( R eferences)
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作者简介:
李云翀 ( 1977-), 男, 博士生. 研究领域: 移动机器人, 人工智能. 何克忠 ( 1936-), 男, 教授. 研究领域: 计算机控制, 移动机器人.


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