多移动机器人路径规划避碰和协调研究

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1、上海交通大学硕士学位论文 - I - 多移动机器人路径规划避碰和协调研究多移动机器人路径规划避碰和协调研究 摘摘 要要 路径规划是智能机器人研究中的重要问题。多移动机器人路径规划是要在工作空间中为各移动机器人找到连接起点和终点的最优无碰路径。目前多机器人的研究大多着眼于已知环境中的路径规划问题。未知环境中多机器人的路径规划无法用全局规划方法求解，尽管已有了一些方法和策略，但远没有形成一套完整的方法和理论，缺乏实用有效的方法。 本文针对多移动机器人全局静态环境未知的路径规划问题提出了一个全局目标函数，在单机器人滚动路径规划算法思路的启发下，设计了多机器人分布式滚动路径规划算法。为了协调机器人的路

2、径冲突，分别提出了针对两种不同动态障碍物的预测避碰策略，以及三种多机器人路径协调策略。将策略应用于滚动规划算法中，进行了仿真验证，比较了三种路径协调策略的性能。本文还拓展了已有的通用路径仿真系统，使之适用于多机器人路径规划和动态环境下的机器人路径规划仿真。 本文主要研究成果包括： 上海交通大学硕士学位论文 - II - ? 确定了多移动机器人路径规划问题的具体描述和优化目标， 设计了多移动机器人的分布式滚动路径规划算法。 ? 针对多机器人路径规划问题， 提出了基于信息交互的碰撞预测策略；针对机器人对动态障碍物的避碰问题，提出了无信息交互的预测避碰策略。 ? 对规划问题中可能遇到的机器人间的路径

3、冲突进行研究， 提出了三种路径协调策略。 ? 拓展了已有的通用路径仿真系统， 使之适用于多机器人路径规划和动态环境下的路径规划仿真。 关键词：关键词：多移动机器人，路径规划，分布式，滚动，预测，协调 上海交通大学硕士学位论文 - III - Collision Avoidance and Coordination of Path-planning for Multiple Mobile Robots ABSTRACT Path planning is a key issue in intelligent robotics. Multiple mobile robots path plannin

4、g is to find out optimal and collision free path, which connects the start point and the goal point, for every mobile robot in the same work space. Most of recent multiple robot researches attach eyes on the path planning problem in known environment. The issue in unknown environment could not be so

5、lved by global planning methods. There have been some methods and policies, but a satisfactory theory is far from established and it is lack of effective and efficient method. In order to solve multiple mobile robots path planning problem in unknown environment, this paper presents a global objectiv

6、e function. Inspired by the idea of single robot rolling path planning algorithm, multiple robots distributed rolling path planning algorithm is designed. For the purpose of coordinating the path conflicts, the predictive avoiding crash 上海交通大学硕士学位论文 - IV - policies are presented for two different ki

7、nds of dynamic obstacles separately, and three kinds of policies for robots path coordination problem. The policies are applied in the rolling path planning algorithm, proved in the simulation, and the performances of them are compared. This dissertation also extends the existent general path planni

8、ng simulation system, for the simulation of multiple robots path planning and path planning in dynamic environment. This paper mainly includes the following contents: ? Present the exact description of multiple mobile robots path planning problem and optimization goal. Design the multiple mobile rob

9、ots distributed rolling path planning algorithm. ? Aiming at planning path for robots, pose out a crash predicting policy based on mutual information; aiming at dynamic obstacles avoidance problems, present a predictive crash avoidance policy without mutual information. ? Study the possible path con

10、flict between two robots, and propose three kinds of path coordination policies. ? Extend the general path planning simulation system for the multiple robots problem. KEY WORDS：KEY WORDS：Multiple mobile robots， Path-planning, Decentralized, Rolling, 上海交通大学硕士学位论文 - V - Predict, Coordination 上海交通大学硕士学

11、位论文 上海交通大学上海交通大学 学位论文原创性声明学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 上海交通大学硕士学位论文 上海交通大学上海交通大学 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子

12、版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密保密，在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 上海交通大学硕士学位论文 1第一章第一章 绪论绪论 1.1 引言引言 随着机器人技术的飞速发展，机器人的能力不断提高，多机器人系统引起人们越来越多的兴趣。这是因为，一方面，许多工作由单台机器人无法承担；另一方面，为了完成某些动态性强的任务，开发单台高智能的机器人远要

13、比开发由多个低智能的机器人组成的协作系统复杂和昂贵；同时，随着机器人生产线的出现及柔性制造系统的需要，人们使用多机器人系统进行自主作业的愿望越来越强烈。这些需求推动了机器人技术朝着多机器人合作的方向发展。上世纪 70 年代起，多机器人系统开始成为机器人和人工智能领域一个重要研究方向。然而，多机器人系统决不是多台机器人的简单叠加，它们的合作结果往往要优于多台机器人独立工作结果的直接相加，但必须首先解决机器人之间的协调问题， 。 随着机器人的应用越来越广泛，人们对机器人“智能”的要求不断提高，其中一个最基本的需求就是实现机器人的路径规划。机器人要完成某项任务必须首先到达任务的所在地，而且有时机器人

14、任务执行的过程就是机器人不断运动的过程。因此路径规划通常是机器人执行复杂任务的基础，是机器人必须具备的基本功能之一。目前，多机器人的路径规划一般分为两类，一类是多操作机械臂363738（multiple manipulators）的路径规划，另一类是多移动机器人（multiple mobile robots）的路径规划。本文讨论多移动机器人路径规划问题，所说的机器人都是指移动机器人。 本章将首先介绍机器人路径规划问题及规划方法的分类， 总结现有的机器人协调策略，概述本实验室在机器人路径规划问题上的已有成果。在此基础上，给出全文的主要研究内容和章节安排。 上海交通大学硕士学位论文 21.2 多移

15、动机器人路径规划问题及方法概述多移动机器人路径规划问题及方法概述 1.2.1 多移动机器人路径规划问题概述 多机器人路径规划定义为：在同一工作空间中分布着多台机器人，为各台机器人找到连接各自起点和终点的优化路径，并保证每一时刻机器人与机器人之间无碰撞，机器人与环境之间无碰撞。根据对全局静态环境信息的掌握程度可分为：全局静态环境已知的多机器人路径规划143和全局静态环境未知的多机器人路径规划2。 前者既可以离线规划路径，也可以实时规划路径；而后者只能利用车载传感器的信息进行实时路径规划。 多机器人路径规划， 对机器人路径有三个要求： 实现所执行的任务对路径的要求，如最短路径要求等；避免机器人与周

16、围环境障碍物发生碰撞；协调各机器人的运动，避免机器人之间发生碰撞。若以单机器人路径规划为基础，多机器人路径规划主要解决的问题是各机器人路径之间如何进行协调，即如何解决机器人路径之间的各种冲突：碰撞、拥塞和死锁。 多机器人路径规划问题的研究涉及环境表达、规划方法、协调策略、路径执行。环境表达是指如何有效的获取环境信息并用有效的数据结构表达出来，更多地涉及传感和计算机视觉等技术。规划方法是指在表达环境的数据结构中如何有效地根据要求规划路径并进行优化。协调策略是指如何通过协调解决机器人之间的冲突问题。路径执行是指如何根据规划的路径驱动机器人行走，更多地涉及一些底层的机械、电机控制和机器人动力学特性。本文的多机器人路径规划主要集中研究路径的规划方法和协调策略。 1.2.2 多移动机器人路径规划方法概述 根据常见的分类方式，多机器人路径规划方法分为：集中式（Centralized）规划和分布式（Decentralized）规划。 如图 1-1（a）所示