自適應的智能搬運路徑規劃算法

劉潔　陳暢頻　葉旭

【摘 要】智能搬運在現代化工業中有非常廣泛的應用，良好的路徑規劃算法是提高智能搬運效率的重要手段之一。以機器人比賽中智能搬運項目為藍本，設計了一個自適應的路徑規劃算法，該算法可應用于垃圾智能分類和自動化物流，可在開始搬運前改變路線及目的地。

【關鍵詞】路徑規劃；自適應；智能搬運

【Abstract】Intelligent transportation has a very wide range of applications in modern industry. Inproving route planning algorithm is one of the important ways to increase the efficiency of intelligent transportation. Based on Intelligent Transportation Project in China Robocup competition，an adaptive route planning algorithm is designed. The proposed algorithm can be applied to the intelligent classification of garbage and the automation of logistics. Compare with the exist algorithms， it can change the route and destination before the start of transportation.

【Key words】Route Planning； Adaptive； Intelligent Transportation

0 引言

智能搬運機器人主要指按設定的路線，或者使用視覺、磁線、激光導航的自動行駛的機器人。智能搬運機器人是一種自動導向車（Automated Guided Vehicle，簡稱AGV）[1]， 也稱自動導向搬運車、自動引導搬運車。隨著AGV的性能逐漸提高，智能搬運機器人被廣泛用于工業、農業、醫學、國防等領域[2]。路徑規劃是提高智能搬運機器人性能的一個重要方向[3]。

路徑規劃指的是根據既定的標準，如何規劃一條從起始點到終點的最優路徑[4]。根據環境信息的知情情況，路線規劃又分為局部路徑規劃和全局路徑規劃[5-6]。本文討論的路線規劃以中國機器人大賽中的智能搬運項目為藍本，利用顏色識別技術設計了一個自適應的路徑規劃算法，它可以應用于工業自動化過程中自動化物流、垃圾智能分類等領域。

1 可適應的路徑規劃算法

在描述本文提出的可適應的路徑規劃算法之前，首先介紹機器人大賽智能搬運項目的比賽規則，在1.2節將介紹根據算法設計的機器人。

1.1 路徑規劃規則

圖1所示為中國機器人大賽智能搬運項目中的使用的場地圖。圖中黑字A、B、C、D、E、F、G為待搬運的色塊所在地，其中A、B、C、D、E可隨機放置3-5個色塊，F和G點每點可隨機放置不超過5個色塊。O點所在為起點及終點，圖中a、b、c、d、e為目標所在地，機器人要識別待搬運色塊的顏色，并搬運到相應的顏色目標所在地，機器人的路徑除點a、b、c、d、e外只能為圖中黑色的線條。根據要求，設計的機器人必須有顏色識別、路徑識別存儲等功能。色塊共用5種顏色：綠色、白色、紅色、黑色、藍色。本文假設圖中目標點a、b、c、d、e 的顏色在搬運前是可以隨機調整的，但搬運過程中是固定的，這種假設與生活中的情形比較相符。現有比賽中用到的算法都是固定了目標點的顏色、每個夾角的度數和每段路徑的長度，應用性低，因此本文提出自適應的路徑規劃算法。

1.2 智能搬運機器人設計

本文設計的智能搬運機器人包括如下幾個模塊：（1）路徑檢測；（2）轉向控制；（3）電機驅動；（4）車速檢測；（5）電源管理；（6）物體檢測（7）物體抓取；（8）路徑規劃。主控制器是51單片機，它負責接收賽道數據、賽車速度等反饋信息，并對這些信息進行恰當的處理，形成合適的控制量來對舵機與驅動電機進行控制，采用紅外傳感器控制小車沿著預設的軌道黑線及時調整車身姿態，使之準確、快速地跑完全程，采用四驅差速來進行原地轉向與前進，使用穩壓芯片7805穩定電壓，用顏色傳感器準確識別要抓取物塊的顏色，超聲波傳感器定位需抓取物塊，測算出距離出來以便接下來準確的搬運至目的地。實現這些功能共包含電機模塊，超聲波模塊，顏色傳感器模塊，紅外模塊，伺服電機抓手模塊，電源穩壓模塊。智能車的設計主要體現在電路板和機械結構上面，車的前部攜帶著超聲波探頭，與顏色傳感器，用于識別物體，在顏色傳感器與超聲波探頭下面是紅外模塊用來循跡，來到車身是雙層的結構，在上層前端固定著有三個伺服電機控制的抓手，上層的中間是紅外驅動模塊，車的尾部則是放置電池及電源模塊，由一根銅柱支撐著51的最小系統外加電機驅動的模塊。而車的下層則是裝載著四個電機驅動四個輪子。

本文設計的智能搬運機器人在行駛過程中通過不斷地向地面發射紅外光來進行路徑檢測，當紅外光可遇到白色地面時發生漫發射，反射光被裝在小車上的接收管接收；如果遇到黑線則紅外光被吸收，則小車上的接收管接收不到信號，再通過比較器來采集高低電平，從而實現信號的檢測，最終形成路徑。

1.3 自適應的路徑規劃算法

所謂的自適應指的是沒有完全掌握整個搬運路徑，包括目標點a、b、c、d、e的顏色、兩點間距離，弧線間角度等，這樣，機器人在搬運前必須遍歷路徑并記錄下來。a、b、c、d、e的顏色可在搬運前任意更改，在搬運當中目標顏色不變，每次搬運前機器人都需要自己檢測目標點的眼神。為方便描述，假設E和F并無任何色色塊。算法令1代表綠色，2代表白色，3代表紅色，4代表黑色，5代表藍色，用數字來記錄顏色，這樣如果算法涉及加權，例如aA是一段斜坡，則預算aA可能更花費時間。算法首先要判斷障礙色塊及目標點a、b、c、d、e的顏色。

該算法如下：

如果點E、F也存在色塊，算法類似。算法可以加入權值。

2 結論

本文針對中國機器人大賽智能搬運項目的路徑規劃算法進行改進，提出自適應的智能路徑規劃算法，同時開發上位機軟件和搬運部件接口。經實驗證明，該算法有效可靠，有較高的效率。

【參考文獻】

[1]陳書光.機器人路徑規劃算法探討[J].商，2012（15）.

[2]寧志剛.一種高效的機器人路徑規劃算法[J].科技致富向導，2011（18）.

[3]周嶸，張志翔，翟曉暉，閔慧芹，孔慶杰.機器人室內路徑規劃算法的實用性研究[J].機械與電子，2016（8）.

[4]戶碩.搬運機器人的設計與制作[J].煤礦機械，2015（08）.

[5]開思聰.基于STM32控制的倉儲搬運機器人.計算機系統應用，2016（7）.

[6]楊獻峰，付俊輝.移動機器人路徑規劃的仿真研究[J].計算機仿真，2012（07）.

[責任編輯：朱麗娜]