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结合历史运动状态的机器人高效沿墙算法研究

蒋林 张燕飞 朱建阳 雷斌 王翰 高旭敏

蒋林, 张燕飞, 朱建阳, 雷斌, 王翰, 高旭敏. 结合历史运动状态的机器人高效沿墙算法研究. 自动化学报, 2020, 46(6): 1166−1177 doi: 10.16383/j.aas.c190365
引用本文: 蒋林, 张燕飞, 朱建阳, 雷斌, 王翰, 高旭敏. 结合历史运动状态的机器人高效沿墙算法研究. 自动化学报, 2020, 46(6): 1166−1177 doi: 10.16383/j.aas.c190365
Jiang Lin, Zhang Yan-Fei, Zhu Jian-Yang, Lei Bin, Wang Han, Gao Xu-Min. Research on efficient algorithm of robot along the wall combined with historical motion state. Acta Automatica Sinica, 2020, 46(6): 1166−1177 doi: 10.16383/j.aas.c190365
Citation: Jiang Lin, Zhang Yan-Fei, Zhu Jian-Yang, Lei Bin, Wang Han, Gao Xu-Min. Research on efficient algorithm of robot along the wall combined with historical motion state. Acta Automatica Sinica, 2020, 46(6): 1166−1177 doi: 10.16383/j.aas.c190365

结合历史运动状态的机器人高效沿墙算法研究

doi: 10.16383/j.aas.c190365
基金项目: 国家重点研发计划项目(2019YFB1310000), 国家自然科学基金(61305110), 机器人与智能系统研究院开放课题(F201803), 武汉市应用基础前沿项目(2019010701011404), 湖北省自然科学基金(2018CFB626)资助
详细信息
    作者简介:

    蒋林:武汉科技大学博士, 教授. 2016年1月至2017年1月在英国朴茨茅斯大学访学一年. 主要研究方向为室内移动机器人地图构建、定位、导航及液压机器人研究. E-mail: jianglin76@wust.edu.cn

    张燕飞:武汉科技大学硕士研究生. 主要研究方向为移动机器人高效沿墙与导航算法研究. 本文通信作者. E-mail: 15671553653@163.com

    朱建阳:武汉科技大学机械自动化学院副教授. 2014年于哈尔滨工业大学流体机械及工程专业获得工学博士学位. 主要研究方向为扑翼空气动力学, 流固耦合分析和流体动力学. E-mail: zhujy@wust.edu.cn

    雷斌:武汉科技大学博士, 副教授. 2017年5月至2018年5月在美国休斯顿大学访学. 主要研究方向为群体机器人, 编队控制, 一致性方法.E-mail: leibin@wust.edu.cn

    王翰:武汉科技大学硕士研究生. 主要研究方向为移动机器人定位. E-mail: 15071309504@163.com

    高旭敏:武汉科技大学硕士研究生. 主要研究方向为移动机器人定位与建图.E-mail: 15071460998@163.com

Research on Efficient Algorithm of Robot Along the Wall Combined With Historical Motion State

Funds: National Key Research and Development Program of China (2019YFB1310000), Supported by National Natural Science Foundation of China(61305110), Research Institute of Robotics and Intelligent Systems (F201803), Wuhan Application Foundation Frontier Project (2019010701011404), and Hubei Natural Science Foundation (2018CFB626)
  • 摘要: 针对目前室内移动机器人沿墙走算法过于复杂、路径易重复、不能完全遍历、效率低等问题, 采用室内未知环境下结合历史状态的机器人沿墙高效遍历研究来解决这些问题. 该算法由移动机器人的上一个周期历史环境运动状态(分8类)、当前环境运动状态(分8类)和旋向信息(分2类)建立运动规则库, 沿墙行走时移动机器人时时采集这三类信息(上一个周期历史环境运动状态、当前环境运动状态和旋向信息)决定移动机器人当前的运动方向, 如此循环直到完成指定的沿墙任务. 最后对该算法进行了仿真与实际实验, 实验结果证明该算法可以在不同的、复杂的环境中高效、快速地完成沿墙走的任务, 并且对室内未知环境有很好的适应性.
  • 图  1  运动方向判断

    Fig.  1  Motion direction judgment

    图  2  机器人环境状态

    Fig.  2  Robot environment status

    图  3  $k$= 2, $k_1$= 1机器人运动示意图

    Fig.  3  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 1

    图  4  $k$= 2, $k_1$= 2机器人运动示意图

    Fig.  4  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 2

    图  5  $k$= 2, $k_1$= 3机器人运动示意图

    Fig.  5  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 3

    图  6  $k$= 2, $k_1$= 4机器人运动示意图

    Fig.  6  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 4

    图  7  $k$= 2, $k_1$= 5机器人运动示意图

    Fig.  7  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 5

    图  8  $k$= 2, $k_1$= 6机器人运动示意图

    Fig.  8  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 6

    图  9  $k$= 2, $k_1$= 7机器人运动示意图

    Fig.  9  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 7

    图  10  $k$= 2, $k_1$= 8机器人运动示意图

    Fig.  10  Robot motion diagram when $k$= 2, $k_1$= 8

    图  11  状态转移图

    Fig.  11  Robot state transfer table

    图  12  拐角较多的室内模拟环境

    Fig.  12  Indoor simulation environment with more corners

    图  14  室内中央有墙体的模拟环境

    Fig.  14  A simulated environment with a wall in the center of the room

    图  15  拐角较多环境下的机器人轨迹

    Fig.  15  Robot trajectory in a corner environment

    图  17  室内中央有墙体的机器人轨迹

    Fig.  17  Robot trajectory with wall in the center of the room

    图  18  拐角较多环境下$ k $值变化

    Fig.  18  Change in $ k $ value in indoor simulated environment with more corners

    图  20  室内中央有墙体的模拟环境下$ k $值变化

    Fig.  20  Change in $ k $ value in a simulated environment with a wall in the center of the room

    图  21  拐角较多环境下机器人运动方向判断局部图

    Fig.  21  Partial diagram of the direction of motion of the robot in a corner environment

    图  23  室内中央有墙体下机器人运动方向判断局部图

    Fig.  23  The local figure of the movement direction of the robot under the wall in the center of the room

    图  13  不规则墙体模拟

    Fig.  13  Irregular wall simulation

    图  16  不规则墙体下的机器人轨迹

    Fig.  16  Robot trajectory under irregular wall

    图  19  不规则墙体模拟下$ k $值变化

    Fig.  19  Variation of $ k $ value under irregular wall simulation

    图  22  不规则墙体下机器人运动方向判断局部图

    Fig.  22  Figure of the motion direction of the robot under the irregular wall

    图  24  差分轮式机器人

    Fig.  24  Differential wheeled robot

    图  25  简单的室内环境

    Fig.  25  Simple indoor environment

    图  26  空环境下采用算法与不采用算法对比图

    Fig.  26  Comparison diagram between using algorithm and not using algorithm in empty environment

    图  27  复杂的室内环境

    Fig.  27  Complex indoor environment

    图  28  复杂环境下的机器人轨迹

    Fig.  28  Robot trajectory in complex environments

    图  29  复杂环境下机器人的运动

    Fig.  29  Movement of the robot in complex environments

    表  1  移动机器人运动转向判断关系

    Table  1  Mobile robot motion steering judgment relationship

    $k$ $k_1$
    1 2 3 4 5 6 7 8
    1 前进 左转 $f_x$决定 右转 左转 右转 $f_x$决定 $f_x$决定
    2 前进 前进 前进 右转 前进 右转 $f_x$决定 $f_x$决定
    3 $f_x$决定 左转 $f_x$决定 右转 左转 右转 $f_x$决定 $f_x$决定
    4 前进 左转 前进 前进 左转 前进 $f_x$决定 $f_x$决定
    5 右转 右转 右转 右转 右转 右转 右转 右转
    6 左转 左转 左转 左转 左转 左转 左转 左转
    7 前进 前进 前进 前进 前进 前进 前进 前进
    8 $f_x$决定 右转 $f_x$决定 左转 右转 左转 $f_x$决定 $f_x$决定
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    表  2  机器人沿墙顺时针行走运动转向判断表

    Table  2  Robot walking along the wall clockwise movement steering judgment table

    $k$ $k_1$
    1 3 7 8
    1 左转 左转 左转
    2 前进 前进
    3 右转 右转 左转 左转
    4 左转 左转
    8 右转 右转 右转 右转
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    表  3  机器人沿墙逆时针行走运动转向判断表

    Table  3  Counterclockwise walking movement steering judgment table of robot along the wall

    $k$ $k_1$
    1 3 7 8
    1 右转 右转 右转
    2 右转 右转
    3 左转 左转 右转 右转
    4 前进 前进
    8 左转 左转 左转 左转
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    表  4  机器人状态转移表

    Table  4  Robot state transfer table

    $k$ $k_1$
    1 2 3 4 5 6 7 8
    1 $p_{11}$ $p_{12}$ $p_{13}$ $p_{14}$ $p_{15}$ $p_{16}$ $p_{17}$ $p_{18}$
    2 $p_{21}$ $p_{22}$ $p_{23}$ $p_{24}$ $p_{25}$ $p_{26}$ $p_{27}$ $p_{28}$
    3 $p_{31}$ $p_{32}$ $p_{33}$ $p_{34}$ $p_{35}$ $p_{36}$ $p_{37}$ $p_{38}$
    4 $p_{41}$ $p_{42}$ $p_{43}$ $p_{44}$ $p_{45}$ $p_{46}$ $p_{47}$ $p_{48}$
    5 $p_{51}$ $p_{52}$ $p_{53}$ $p_{54}$ $p_{55}$ $p_{56}$ $p_{57}$ $p_{58}$
    6 $p_{61}$ $p_{62}$ $p_{63}$ $p_{64}$ $p_{65}$ $p_{66}$ $p_{67}$ $p_{68}$
    7 $p_{71}$ $p_{72}$ $p_{73}$ $p_{74}$ $p_{75}$ $p_{76}$ $p_{77}$ $p_{78}$
    8 $p_{81}$ $p_{82}$ $p_{83}$ $p_{84}$ $p_{85}$ $p_{86}$ $p_{87}$ $p_{88}$
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-13
  • 录用日期:  2019-11-01
  • 网络出版日期:  2020-07-10
  • 刊出日期:  2020-07-10

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