[发明专利]一种未知环境下移动机器人多行为融合自动导航方法

说明书

技术领域

本发明属于机器人导航以及智能控制领域，涉及一种未知环境下移动机器人多行为融合自动导航方法。

背景技术

近20年来，人工智能技术和计算机技术的飞速发展，自主智能移动机器人研究取得了重大关注。目前智能移动机器人广泛应用于工农业、交通运输、军事、医疗卫生等行业，以解决危险环境下工作问题和取代人类繁重工作。为提高移动机器人在未知环境下的工作能力和应用范围，移动机器人自主导航的研究是急需解决的关键难题。

对于移动机器人而言，导航能力是其最重要的功能之一，机器人首先要求避免危险情况如碰撞等，将机器人停留于安全的操作环境下；其次需具备完成到环境中某一特定位置执行特定任务的能力。目前常见的导航控制方法主要分为两大类：行为控制和势场导航方法。行为导航控制通常假定已知机器人的起始位置和期望目标位置，机器人根据当前局部范围内获取的传感器信息(红外、声纳、激光等测距信息、视觉信息等)进行决策，改变转向角和运动速度以避免向期望目标方向行驶过程中与障碍物发生碰撞。该类探索方法简单有效，得到广泛应用。

目前，为实现复杂环境下的高效机器人控制，模糊控制、神经网络、遗传算法等理论被引入子行为控制器的设计和子行为之间协调、融合策略的研究，但是仍缺乏可靠性高、自适应性强的解决方案。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种未知环境下移动机器人多行为融合自动导航方法，移动机器人利用声纳、电子罗盘传感器获取环境信息，完成环境建模、理解环境，从而提高移动机器人的自主导航能力。

本发明的技术解决方案如下：

一种未知环境下移动机器人多行为融合自动导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据目标和移动机器人的相对位置实时获取当前的方位角，根据移动机器人周围障碍物状况实时获取多个距离参数；

2)基于奔向目标、沿墙走和避障三个子行为的多输出支持向量机模糊控制器根据获取的方位角和多个距离参数输出转角值θ_i和速度值v_i，i＝1，2，3；

3)基于奔向目标、沿墙走和避障三个子行为的多输出支持向量机环境辨识控制器根据方位角和多个距离参数输入信号，输出三个子行为的权重参数w_i，i＝1，2，3；

4)按照下式计算移动机器人当前用于导航的转角值θ和速度值v：

θ=Σi=13wi×θi,]]>v=Σi=13wi×vi.]]>

所述的步骤2)中，采用电子罗盘获取移动机器人与目标点之间的方位角ω，采用8个环状配置的超声波测距传感器获取8个距离参数d1～d8；其中{d1，d2，d3}为左向距离，{d4，d5}为前向距离，{d6，d7，d8}为右向距离；

所述的多输出支持向量机模糊控制器的障碍信号左向障碍Left_obs，前向障碍Front_obs和右向障碍Right_obs定义为：

Left_obs＝Min{d1，d2，d3}；Front_obs＝Min{d4，d5}；Right_obs＝Min{d6，d7，d8}。