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　　如前所述多感應(yīng)器重要信息結(jié)合的終端機器人導(dǎo)航系統(tǒng)概要

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　　先進制造 ◇ 系列技術(shù)講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人行業(yè)典型研討會

　　一、引言

　　智能終端機器人是一類能夠透過感應(yīng)器感知自然環(huán)境和自身狀態(tài),實現(xiàn)在有柵欄的自然環(huán)境中面向最終目標(biāo)的Montbron,從而完成一定的作業(yè)功能的機器人系統(tǒng)。終端機器人導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)的研究內(nèi)容主要主要包括并行功能定位與世界地圖建立、方向總體規(guī)劃等若干各方面的內(nèi)容。

　　導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)主要解決以下幾個各方面的難題:透過感應(yīng)器等技術(shù)手段來獲得機器人在組織工作內(nèi)部空間中的邊線、方向以及自然環(huán)境重要信息;用重要信息結(jié)合演算法對所獲得重要信息展開處理,并建立自然環(huán)境模型;尋找兩條最優(yōu)化指非最優(yōu)化的無碰方向。

近年來,終端機器人技術(shù)在工業(yè)、航空航天,特別是內(nèi)部空間觀測等許多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,因此,越來越成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點。本文對終端機器人導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)展開了分類,并展開了較為詳細(xì)的分析介紹,最后,對其發(fā)展趨勢做了進一步的闡述。

　　二、終端機器人導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)研究現(xiàn)狀

　　1．并行功能定位與世界地圖建立

　　終端機器人的并行功能定位和世界地圖建立(simultaneous localization and maping, SLAM)技術(shù)是終端機器人導(dǎo)航系統(tǒng)技術(shù)的關(guān)鍵性技術(shù)。SLAM的相關(guān)理論與關(guān)鍵性技術(shù)主要包括世界地圖的則表示方法、功能定位、不穩(wěn)定性的重要信息處理方法、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的關(guān)連演算法等各方面。

世界地圖的則表示方法有如前所述線性代數(shù)的則表示方法和如前所述分層的則表示方法。如前所述線性代數(shù)的則表示方法主要包括IntelliToneSangrur、圓周Sangrur、VoronoiSangrur、拓?fù)銼angrur等。其基本思想是將機器人、組織工作內(nèi)部空間、最終目標(biāo)等用鏡像圖則表示,接著,尋找兩條從起始點到最終目標(biāo)點的方向。如前所述分層的則表示方法有單點法、四叉樟葉擴充演算法等。單點拉蘇特蘭分層描述機器人的組織工作內(nèi)部空間,依照單點的可信度位來確定柵欄分布,透過航空遙感總體規(guī)劃就可以得到無碰方向。

　　終端機器人的功能定位方法主要有:相對功能定位、GPS技術(shù)、如前所述育苗路標(biāo)的功能定位和如前所述世界地圖的功能定位等。相對功能定位方法主要選用鴨島、光電編解碼器、航向陀螺儀、加速度計等感應(yīng)器,借助測量值的積累實現(xiàn)功能定位。全球功能定位系統(tǒng)(global positioning system, GPS) ,它是以內(nèi)部空間衛(wèi)星為基礎(chǔ)的高精度導(dǎo)航系統(tǒng)與功能定位系統(tǒng)。

機器人動力學(xué)、運動學(xué)模型的近似于,各感應(yīng)器重要信息及結(jié)合重要信息的不穩(wěn)定性,對于系統(tǒng)中的不穩(wěn)定性難題,目前,使用的主要是模糊不清方法論和概率的方法。在SLAM中使用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)關(guān)連演算法有近鄰演算法和聯(lián)合相容方法來展開自然環(huán)境觀測,感應(yīng)器重要信息的豐富也對統(tǒng)計數(shù)據(jù)關(guān)連演算法的一致性、適應(yīng)能力提出了新的挑戰(zhàn)。

　　Aligarh等人選用如前所述概率論的SLAM演算法處理未明且不確定的自然環(huán)境重要信息和感應(yīng)器噪聲。用擴充的Kalman低通濾波器方法展開并行世界地圖建立和估計機器人的邊線。提出了稀松擴充重要信息低通濾波器演算法和FastSLAM演算法,較好地解決了計算量大和統(tǒng)計數(shù)據(jù)關(guān)連難題,取得了較好的效用。

　　2．方向總體規(guī)劃

終端機器人方向總體規(guī)劃技術(shù)按其總體規(guī)劃方式不同可分為如前所述世界地圖的總體規(guī)劃方法、如前所述自然環(huán)境IntelliTone化的總體規(guī)劃方法、如前所述行為的總體規(guī)劃方法3種類型。

　　(1)如前所述世界地圖的總體規(guī)劃方法

　　世界沃爾辛法是機器人依照現(xiàn)階段的世界地圖重要信息總體規(guī)劃方向,沿方向前進一段時間后,借助這段時間收集到的自然環(huán)境重要信息預(yù)覽世界地圖,接著,借助預(yù)覽過的自上而下世界地圖重新總體規(guī)劃和調(diào)整方向。這種過程循環(huán)下去,直到到達最終目標(biāo)為止。方向相匹配法是借助現(xiàn)有重要信息建立一個方向庫。依照現(xiàn)階段的總體規(guī)劃任務(wù)產(chǎn)生的方向重要信息和自然環(huán)境重要信息與方向復(fù)本的方向展開相匹配,以尋找出兩條近似于最優(yōu)化方向。接著,透過一定的演算法對該方向展開修正,最后,得到最優(yōu)化方向。

　　(2)如前所述自然環(huán)境IntelliTone化的方法

在自然環(huán)境未知的情況下,自上而下方向總體規(guī)劃的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)是盡量使總體規(guī)劃的效用達到最優(yōu)化。在此領(lǐng)域已經(jīng)有了許多成熟的方法,如前所述線性代數(shù)的IntelliTone化方法主要包括IntelliToneSangrur、圓周Sangrur、VoronoiSangrur、拓?fù)浞ǖ取Ｈ缜八龇謱拥腎ntelliTone化方法有單點法、四叉樹法及擴充演算法等。

　　在自然環(huán)境部分未知或未明自然環(huán)境下的如前所述感應(yīng)器的局部方向總體規(guī)劃中,育苗諧振子法、模糊不清方法論演算法、遺傳演算法、育苗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用比較廣泛。邊界值演算法、群集演算法、粒子群演算法、混沌演算法、育苗免疫系統(tǒng)演算法和分析方法搜尋方法等在最近幾年比較流行。

遺傳演算法模擬了自然界中的優(yōu)勝劣汰的個體變異原則,對方向展開編碼并作為操作方式對象,不要求最終目標(biāo)表達式連續(xù)、可導(dǎo)。具有自上而下收斂性、隱并型搜尋、較好的精確性和適應(yīng)能力等特點。李枚毅等人將變異免疫系統(tǒng)演算法應(yīng)用于終端機器人的方向總體規(guī)劃取得了較好的效用。首先,用節(jié)點、鏡像圖展開自然環(huán)境IntelliTone化,以最短方向條件設(shè)計表現(xiàn)型表達式,選用免疫系統(tǒng)微分、克隆微分、粒群行為算子等對初始種群展開操作方式。接著,透過免疫系統(tǒng)選擇、評價群體表現(xiàn)型、輸出最優(yōu)化個體等步驟得到最優(yōu)化方向。免疫系統(tǒng)微分有提高收斂速度的作用,因此,演算法能有效而快速地形成性能優(yōu)良、安全程度較高的自上而下(次)最優(yōu)化可行方向。

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