[发明专利]基于模糊控制算法的机器人避障控制方法

摘要

本发明涉及一种基于模糊控制算法的机器人避障控制策略。着重于系统的搭建和避障控制算法的设计，采用图形化编程语言减少了设计开发的时间和工作量，完成系统的初始化、避障算法的优化和速度控制等模块，最后根据仿真验证了算法的可行性和优越性。当机器人前方的环境比较复杂时，常规VFH算法的控制效果就会变差，而采用VFH算法和模糊理论混合控制的方式可以解决这一问题。本发明采用模糊控制算法来补偿VFH算法，仿真表明，模糊控制算法可以补偿VFH算法的不足，在环境比较复杂的情况下，实现避障。

主权项

1.一种基于模糊控制算法的机器人避障控制策略，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、机器人及其外围设备配置：超声波传感器布在机器人的最前端，激光雷达传感器布在机器人的中心点，将机器人的所在的中心点设定为世界坐标系的原点；机器人利用超声波传感器来感知远处的障碍物，同时，利用激光雷达传感器来感知近处的障碍物，由伺服驱动器控制超声波传感器及激光雷达传感器在机器人前方一定的角度范围内扫描；/n步骤2、为了解决原有控制算法的避障效果不理想的问题，在原有算法的基础上，设计一种基于模糊控制理论的避障算法，优化其避障效果，该避障算法包括以下步骤：/n步骤201、判定机制：若在一定角度范围内通过超声波传感器或通过激光雷达传感器感知到的障碍物数量少于预先设定的阈值，则进入步骤202，否则进入步骤203；/n步骤202、判定机制。将超声波传感器或激光雷达传感器获得的障碍物信息输入VFH算法，由VFH算法将障碍物信息转化为机器人的速度信息，机器人依据获得的速度信息行进；/n步骤203、基于模糊控制理论的避障算法设计思路：将超声波传感器或激光雷达传感器采集到的障碍物距离及同一时刻伺服驱动器控制超声波传感器或激光雷达传感器转动的角度输入模糊控制算法，将障碍物距离分为负大、负小、零、正小、正大5个模糊集，分别表示距离为很远、较远、适中、较近、很近，将角度分为负小、零、正小3个模糊集，分别表示为左前方、中间、右前方，由模糊控制算法输出机器人的运动速度，运动速度表示为直行、原地左转、原地右转；/n其中，障碍物的模糊集定义为{负大、负小、零、正小、正大}；障碍物与机器人中心点之间角度的模糊集定义为{负小、零、正小}；机器人速度的模糊集定义为{直行、原地左转、原地右转}；/n步骤204、按照模糊推理规则，将障碍物距离与模糊控制算法输出的机器人运动速度进行推理，从而控制机器人行进，其中模糊推理规则为：/n当机器人距离障碍物较近时，机器人边旋转边前行，直到远离障碍物；/n当机器人距离障碍物很近且无法边前行边旋转时，机器人立即停止，并原地旋转，直到机器人正前方没有障碍物；/n当机器人距离障碍物较远时，机器人直行，不旋转。/n步骤3、测试：在仿真环境中或者实地进行大量且有效的测试，观察机器人的避障效果，并形成记录；/n步骤4、在步骤2建立的避障控制算法中若有重要参数和指标，会影响机器人的避障效果时，根据步骤3提供的记录，通过改变重要参数和指标，提高步骤2建立的避障算法的避障效果。/n