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摘 要：研究人工势场算法，开发焊接小车机器人的路径规划设计系统，仿真实验结果表明避障路径规划设计效果良好。
关键词：人工势场法 路径规划 小车机器人
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）003-025-02
1 引言
让机器人能够智能识别外界的环境，并能按人开发设计的意愿去工作， 必然需要各种传感器在机器人各个部位、各种方面的合理应用。而机器人要按人的要求去进行相应的工作，必然就要进行相应的运动，而运动过程中，不可避免会碰到一些障碍物，而机器人要完成工作就必须要绕开相应的障碍物，这就要解决机器人的绕障规划设计问题。而一套完善的规划设计方案，不但能有效的提高机器人的工作效率，而且还可以避免因机器人碰撞而产生的高额维修费用。机器人运行路径的规划设计是当今机器人研究领域的重要方向之一。本文基于实验室自主研发的一款爬行机器人——焊接小车机器人的避障路径规划问题来进行研究。
图1 焊接小车机器人
2 人工势场法
Khatib于上世纪80年代提出人工势场法，最早应用于机械臂在工作空间中的实时避障路径规划。人工势场法具有构造简单、计算量小、使用方便、便于底层的实时控制等特点，因此常用于移动机器人的局部在线避碰。在传统的人工势场方法中，假设机器人为一质点，机器人在工作空间中的位置信息表示为qrobot=[x，y]，目标的位置信息表示为qgoal=[xgoal，ygoal]，障碍物的位置信息表示为qobs（i）=[xobs（i），yobs（i）]，则机器人的势场函数可以采用如下方程式来进行描述：
（1）
图2 传统人工势场法受力示意图
引力势场被定义为抛物线函数如表达式（2）所示：
（2）
机器人所受引力定义为式（2）的负梯度，如式（3）所示：
（3）
传统斥力场函数的公式定义如（4）表达式：
（4）
斥力函数的计算公式为：
（5）
其中：katt、krep分别表示引力函数比例系数和斥力函数比例系数；p（q）表示障碍物与机器人之间的最小距离；p0表示障碍物的占用空间。在机器人碰到有障碍物的情况时，可根据实际情况调整katt、krep、p0来获取比较理想的前进路径。
3 数学模型的建立
本文所研究的机器人的绕障路径规划设计是在实验室模拟出来的小车机器人工作运动环境中得到的。机器人要绕开障碍物，依赖的是机器人的外部传感器对周围环境的探测并反馈给机器人的中央信息处理系统，再由中央信息处理系统经过相应的路径规划设计算法，运算后规划出一条合理的路径。对于静止的障碍物，在模拟环境中我们采用的是多面模型表示法。该方法计算简单，只需记录模拟环境中各个障碍物外部轮廓的最突出点，然后把各个最突出点相连即得到障碍物的二维形状，即机器人需要绕障（不可穿越障碍物）的范围。为了便于环境建模以及简化机器人的绕障路径规划算法，我们把机器人的尺寸缩为一个质点，将机器人的尺寸补偿到障碍物形状尺寸中去。例如，假设机器人的二维建模轮廓是边长为k的正方形，原先静止的障碍物的外部尺寸为L，则经过补偿放大后的障碍物的外部尺寸为 L+k，此尺寸即为质点机器人所需要绕开的障碍物区域范围。
4 仿真实验
当小车机器人运动的时候，传感器不断地实时检测机器人、障碍物和目标点的位置，并判断三者之间的关系，进行实时路径规划。PC端控制界面中的多情形避障路径规划设计仿真实验的具体流程图如图3。
图3 路径规划仿真实验流程图
利用C语言编写的仿真软件如图4所示。点击和，可以在仿真区域中模拟出起点和终点位置，进行机器人避障路径的规划设计仿真实验。且无需退出仿真实验系统，可以随机改变起点和目标终点位置，在同一个模拟环境中反复进行实验。
图4 仿真实验软件界面
图5显示了路径规划仿真实验的结果。图中黄色的原点表示起点，绿色的原点表示终点位置，黑色的模块是任意设置的各种障碍物，红色线段为最后规划设计出来的运动轨迹线。从图5（a）—（d）中可以看出，不管如何随机放置仿真的起点和终点，机器人都能够根据实时环境规划设计出可以避开障碍物的前进路线，顺利到达目标终点。
5 结论
本文研究了人工势场算法，用C语言开发了焊接小车机器人的避障路径规划设计系统，仿真实验结果表明避障路径规划设计效果良好。
参考文献：
[1] 罗胜华.未知环境下移动机器人路径规划研究[D].湘潭大学，2009.
[2] Khatib O.Real- time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots[J].The International Journal of Robotics Research，1986，5（1）：90-98.
[3] R.西格沃特，I.R.诺巴克什.自主移动机器人导论[M].李人厚，译.西安：西安交通大学出版社，2006.
关键词：人工势场法 路径规划 小车机器人
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）003-025-02
1 引言
让机器人能够智能识别外界的环境，并能按人开发设计的意愿去工作， 必然需要各种传感器在机器人各个部位、各种方面的合理应用。而机器人要按人的要求去进行相应的工作，必然就要进行相应的运动，而运动过程中，不可避免会碰到一些障碍物，而机器人要完成工作就必须要绕开相应的障碍物，这就要解决机器人的绕障规划设计问题。而一套完善的规划设计方案，不但能有效的提高机器人的工作效率，而且还可以避免因机器人碰撞而产生的高额维修费用。机器人运行路径的规划设计是当今机器人研究领域的重要方向之一。本文基于实验室自主研发的一款爬行机器人——焊接小车机器人的避障路径规划问题来进行研究。
图1 焊接小车机器人
2 人工势场法
Khatib于上世纪80年代提出人工势场法，最早应用于机械臂在工作空间中的实时避障路径规划。人工势场法具有构造简单、计算量小、使用方便、便于底层的实时控制等特点，因此常用于移动机器人的局部在线避碰。在传统的人工势场方法中，假设机器人为一质点，机器人在工作空间中的位置信息表示为qrobot=[x，y]，目标的位置信息表示为qgoal=[xgoal，ygoal]，障碍物的位置信息表示为qobs（i）=[xobs（i），yobs（i）]，则机器人的势场函数可以采用如下方程式来进行描述：
（1）
图2 传统人工势场法受力示意图
引力势场被定义为抛物线函数如表达式（2）所示：
（2）
机器人所受引力定义为式（2）的负梯度，如式（3）所示：
（3）
传统斥力场函数的公式定义如（4）表达式：
（4）
斥力函数的计算公式为：
（5）
其中：katt、krep分别表示引力函数比例系数和斥力函数比例系数；p（q）表示障碍物与机器人之间的最小距离；p0表示障碍物的占用空间。在机器人碰到有障碍物的情况时，可根据实际情况调整katt、krep、p0来获取比较理想的前进路径。
3 数学模型的建立
本文所研究的机器人的绕障路径规划设计是在实验室模拟出来的小车机器人工作运动环境中得到的。机器人要绕开障碍物，依赖的是机器人的外部传感器对周围环境的探测并反馈给机器人的中央信息处理系统，再由中央信息处理系统经过相应的路径规划设计算法，运算后规划出一条合理的路径。对于静止的障碍物，在模拟环境中我们采用的是多面模型表示法。该方法计算简单，只需记录模拟环境中各个障碍物外部轮廓的最突出点，然后把各个最突出点相连即得到障碍物的二维形状，即机器人需要绕障（不可穿越障碍物）的范围。为了便于环境建模以及简化机器人的绕障路径规划算法，我们把机器人的尺寸缩为一个质点，将机器人的尺寸补偿到障碍物形状尺寸中去。例如，假设机器人的二维建模轮廓是边长为k的正方形，原先静止的障碍物的外部尺寸为L，则经过补偿放大后的障碍物的外部尺寸为 L+k，此尺寸即为质点机器人所需要绕开的障碍物区域范围。
4 仿真实验
当小车机器人运动的时候，传感器不断地实时检测机器人、障碍物和目标点的位置，并判断三者之间的关系，进行实时路径规划。PC端控制界面中的多情形避障路径规划设计仿真实验的具体流程图如图3。
图3 路径规划仿真实验流程图
利用C语言编写的仿真软件如图4所示。点击和，可以在仿真区域中模拟出起点和终点位置，进行机器人避障路径的规划设计仿真实验。且无需退出仿真实验系统，可以随机改变起点和目标终点位置，在同一个模拟环境中反复进行实验。
图4 仿真实验软件界面
图5显示了路径规划仿真实验的结果。图中黄色的原点表示起点，绿色的原点表示终点位置，黑色的模块是任意设置的各种障碍物，红色线段为最后规划设计出来的运动轨迹线。从图5（a）—（d）中可以看出，不管如何随机放置仿真的起点和终点，机器人都能够根据实时环境规划设计出可以避开障碍物的前进路线，顺利到达目标终点。
5 结论
本文研究了人工势场算法，用C语言开发了焊接小车机器人的避障路径规划设计系统，仿真实验结果表明避障路径规划设计效果良好。
参考文献：
[1] 罗胜华.未知环境下移动机器人路径规划研究[D].湘潭大学，2009.
[2] Khatib O.Real- time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots[J].The International Journal of Robotics Research，1986，5（1）：90-98.
[3] R.西格沃特，I.R.诺巴克什.自主移动机器人导论[M].李人厚，译.西安：西安交通大学出版社，2006.