基于改進虛擬力場的機器人路徑規劃方法?

吳文波，倪建軍，陳俊風，范新南

（河海大學物聯網工程學院，常州213022）

基于改進虛擬力場的機器人路徑規劃方法?

吳文波，倪建軍，陳俊風，范新南

（河海大學物聯網工程學院，常州213022）

未知環境下機器人路徑規劃是機器人控制領域的研究熱點問題之一，針對傳統方法存在的不足，提出一種基于改進虛擬力場的未知環境下機器人路徑規劃方法。在虛擬力場方法中，通過引入一種面積比參數，將機器人和障礙物的大小考慮進算法當中，從而可以使機器人的運動軌跡更加安全，到達目標的時間更短。最后通過仿真實驗證明了所提算法的有效性。

虛擬力場；面積比參數；路徑規劃

1 引 言

作為機器人導航過程中的研究熱點之一，路徑規劃是尋找一條從起始點到目標點的最優或次優路徑，通常分為常規方法和智能方法。常規方法包括人工勢場法［1］、柵格法［2］、虛擬力場法［3］等，智能方法包括模糊邏輯［4］、遺傳算法［5］、神經網絡算法［6］等。但這些算法都有一定的局限性，例如在傳統人工勢場法和虛擬力場法中，機器人常遇到局部最小值問題［7］，柵格法對壞境信息完備性要求高，模糊邏輯方法中的模糊規則庫往往是不完備的。神經網絡算法計算復雜，有時需要學習，實時性無法滿足。針對這些算法的缺點，很多改進方法被提出來，如葉煒壵等人［8］將全局路徑規劃方法和局部路徑規劃方法相結合，提出了基于虛擬障礙物的路徑規劃方法；Lei和Li將模糊邏輯和基于行為的控制策略相結合，用以解決未知環境下的機器人路徑規劃問題［9］；李惠光和衛濤將相對速度矢量引入人工勢場，對勢場函數進行改進，提出一種基于速度矢量的機器人動態避障規劃算法［10］；Ni和Yang利用生物刺激神經網絡解決未知環境下多機器人聯合捕獵問題中的機器人導航問題［11］，等等。上述這些方法都有所改進，然而大多數方法都只是針對路徑規劃某一方面的問題開展研究，很少考慮障礙物和機器人的實際尺寸對算法的影響，且大多數算法計算復雜，對機器人運動安全性考慮不夠。針對傳統方法存在的不足，提出一種基于改進虛擬力場的未知環境下機器人路徑規劃方法。通過在虛擬力場方法中引入一種面積比參數，將機器人和障礙物的大小考慮進算法當中，從而可以使機器人的運動軌跡更加安全，到達目標的時間更短。

2 基于改進虛擬力場的未知環境下機器人路徑規劃方法

虛擬力場的基本思想是把目標點的附近定義為低勢能區，把障礙物附近定義為高勢能區，把合力方向作為機器人的下一步運動方向。機器人每掃描一次環境，就調整一次運動方向。

下面對傳統虛擬力場法進行簡單介紹。目標會對機器人產生一個虛擬的引力Ft，計算公式如下：

其中，Fct表示引力常數；（xt，yt）表示目標中心點的坐標；（xr，yr）表示機器人當前的位置坐標；dt表示當前時刻機器人到目標點的距離；x′，y′分別表示X軸和Y軸的單位向量。

障礙物對機器人會產生一個虛擬的斥力Fr，計算公式如下：

其中，Fcr表示斥力常數，Cij表示單元格（i，j）中存在障礙物的可信度，Cij值大表示此單元格存在障礙物的可能性大［1］2。dij表示單元格（i，j）與當前機器人之間的距離，（xi，yj）表示單元格的中心坐標。機器人在環境中受到合力F的作用下（F＝Fr＋Ft）避開障礙物，搜索一條從起始點到目標點的無碰路徑。

傳統的虛擬力場法實質是柵格法和人工勢場法［9，12-13］的結合，但是利用柵格法時會出現累計誤差，且存在信息存儲量大等問題，不利于未知壞境下的機器人導航。通過引入面積比來調整虛擬力場法中斥力的大小，以克服傳統虛擬力場法中常出現的局部最小值問題，并且可以減少算法計算復雜度。

論文中面積比參數用λi表示，其定義為：第i個障礙物與機器人的面積之比。由于機器人并不能完全確定障礙物的形狀，因此本文利用如下公式來估算機器人探測到的第i個障礙物在工作平面的投影面積：

其中，αi為機器人與探測到的第i個障礙物兩邊緣點的夾角；R表示傳感器的探測半徑；li表示機器人到第i個障礙物的最短距離；面積比參數的大小可通過下式計算得到：

其中，S0表示機器人在工作平面上的投影面積。利用該面積比參數，得到修正的虛擬斥力公式：

其中，（xi，yi）表示第i個障礙物的中心點坐標，doi表示當前時刻機器人到第i個障礙物中心的距離。由于無法準確知道障礙物的中心點位置，采用如下公式估算機器人到第i個障礙物中心的距離：

整個算法步驟如下：

（1）任務下達，確定目標點位置。

（2）通過傳感器感知環境信息。

（3）如果探測到障礙物則利用改進的虛擬力場進行導航。

（4）判斷機器人是否到達目標。

（5）若是則結束任務，反之返回（3）。

3 實驗

利用Basic語言在Mobotsim仿真平臺上實現本文提出的算法，仿真環境為矩形室內，機器人采用超聲傳感器，傳感器掃描角度為［0°，180°］，每個機器人有6個傳感器，每個傳感器的掃描頻率為10Hz，掃描角度為30°。本文進行了靜態環境下目標不可達的實驗。實驗參數如表1所示。

表1 實驗參數

靜態環境下目標不可達一般產生于兩種情況：一是目標產生的引力和探測范圍內障礙物產生的斥力剛好大小相等，方向相反，即合力為零；另一種是由于障礙物，目標機器人處在一條直線上，在接近目標時，引力減小，斥力很大，從而導致規劃失敗。圖1表示前一種情況仿真結果，圖1（a）為機器人、障礙物和目標初始位置圖，機器人的初始坐標為：（2.04，5.24），目標的初始坐標為（7.01，5.44），機器人前方扇形表示傳感器的探測范圍，其余為障礙物；圖1（b）為采用傳統虛擬力場法導航的實驗結果；圖1（c）為基于虛擬目標算法的導航仿真結果；圖1（d）為基于本文算法的仿真結果。圖2是第二種情況下的實驗，此時，目標、障礙物、機器人處于同一條直線上（如圖2（a）所示）。

圖1 合力為零情況下的仿真實驗結果

圖2 機器人、目標和障礙物在一條直線情況下的仿真實驗結果

由圖1和圖2中結果可知，如果采用傳統虛擬力場法導航，在第一種情況下，當機器人運行8.3秒時，計算得合力為零，機器人將停止運動；在第二種情況下，機器人運行8.7秒時，機器人停止運動（見圖1（b）和圖2（b）所示）。由圖1（c）和圖2（c）可以看出，通過引入虛擬目標后，雖然可以解決目標不可達問題，但是虛擬目標位置的確定比較困難。機器人到達目標的路徑有可能不再是優化路徑，因此到達目標所需的時間變長。并且運動過程中，機器人旋轉的角度也會很大，這樣會造成機器人運動軌跡的不平滑，且消耗能量過多，而采用改進虛擬力場算法可以較好的解決這些問題，詳細的性能比較如表2和表3所示。

表2 合力為零情況下傳統算法與改進算法的性能比較

表3 機器人、障礙物、目標在一條直線情況下傳統算法與改進算法的性能比較

4 結束語

論文主要研究了基于虛擬力場法的機器人路徑規劃問題。通過在虛擬力場法中引入面積比參數，解決了靜態環境下的目標不可達問題，并通過仿真實驗，與傳統虛擬力場法和虛擬目標法進行比，仿真結果表明了本文所提算法的有效性和安全性。但對于一些更加復雜的動態環境，例如當機器人和障礙物的運行速度特別快時，以及環境中存在多個目標時，如何進行機器人導航，將是下一步研究的重點。

［1］JaradatM A K，Garibeh M H，et al.Autonomous mobile robot dynamic motion planning using hybrid fuzzy potential field［J］.Soft Computing 2012，16（1）：153-164.

［2］錢堃，馬旭東，戴先中.基于概念地圖的機器人導航方法［J］.東南大學學報，2010，40（SI）：145-148.

［3］SUN L，LIN R，et al.Mobile robot real-time path planning based on virtual targets method［C］.／／Computer Society，IEEE 2011：568-572.

［4］Antonelli G，Chiaverini S，Fusco G.A fuzzy-logicbased approach for mobile robot path tracking［J］.IEEE TRANSACTIONS on FUZZY SYSTEMS，2007，15（2）：211-221.

［5］劉國棟，謝宏斌，李春光.動態環境中基于遺傳算法的移動機器人路徑規劃的方法［J］.機器人，2003，25（4）：867-870.

［6］Kumar，M P Sivaram，Rajasekaran S.A neural network based path planning algorithm for extinguishing forest fires［J］.International Journal of Computer Science Issues，2012，9（2）：563-568.

［7］肖本賢，余雷，李善壽.逃逸人工勢場法局部極小值策略的研究［J］.系統仿真學報，2007，19（19）：4495-4498.

［8］葉煒壵，王春香，楊明，王冰.基于虛擬障礙物的移動機器人路徑規劃［J］.機器人2011，33（3）：273-286.

［9］Lei B，Li W F.A fuzzy behaviours fusion algorithm for mobile robot real-time path planning in unknown environment［C］.／／IEEE International Conference on Integration echnology，2007：173-178.

［10］李惠光，衛濤.基于速度矢量的機器人動態避障規劃［J］.武漢理工大學學報，2009，31（13）：133-136.

［11］Ni J J，Yang SX.Bioinspired neural network for realtime cooperative hunting by multirobots in unknown environments［J］.IEEE Transactions on Neural Networks，2011，22（12）：2062-2077.

［12］金英連，王斌銳，吳善強.機器人二維環境下仿人虛擬力場避障研究［J］.計算機工程與應用，2010，46（34）：215-218.

［13］Nakhaei N D，Tang H S，Karasfi B，et al.Virtual force field algorithm for a behaviour-based autonomous robot in unknown environments［J］.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers.2011，255（1）：51-62.

Approach of Robot Path Planning Based on Im proved VFF

WUWen-bo，NIJian-jun，CHEN Jun-feng，FAN Xin-nan
（College of Internet of Things Engineering，Hohai University，Changzhou 213022，China）

Robot path planning in unknown environments is one of the hot research topics in the field of robot control.Aiming at the shortcomings of traditional methods，an improved virtual force field（VFF）approach is proposed in this paper for robot path planning in unknown environments.An area ratio parameter is introduced in the proposed VFF approach which makes the movement of robots safer and the time to targets shorter.Finally，some experiments are conducted to show the efficiency of the proposed approach.

Virtual Force Filed；Area ratio parameters；Path planning

10.3969／j.issn.1002-2279.2014.03.014

TP242.6

：A

：1002-2279（2014）03-0048-04

國家自然科學基金資助項目（61203365）；江蘇省自然科學基金資助項目（BK2012149）；中央高校基本科研業務費專項資金資助項目（2011B04614）

吳文波（1987-），男，江蘇泰州人，碩士研究生，主研方向：機器人導航。

2013-03-15