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移动机器人自主寻路避障启发式动态规划算法.PDF
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２０１４年 ７月
农 业 机 械 学 报
第 ４５卷 第 ７期
ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００?１２９８．２０１４．０７．０１２
移动机器人自主寻路避障启发式动态规划算法?
方　啸 　郑德忠
（１．燕山大学电气工程学院，秦皇岛 ０６６００４；２．罗德岛大学电气工程学院，罗德岛州金士顿 ０２８８１）
摘要：用启发式动态规划算法解决移动机器人自主寻路、避障问题。提出了传感器检测环境状态的方法，以及对传
感器检测信息进行归一化处理的方案。对输入、输出量以及学习系统的强化信号进行定义，设计了机器人自主学
习寻路、避障的控制策略。定义了连续型强化信号，使机器人通过学习，对优先寻路还是优先避障做出决策判断。
为验证启发式动态规划算法在移动机器人寻路、避障问题上的学习能力，设计了３种不同的寻路、避障仿真实验：
同目标、不同起始点，同起始点、不同目标，和移动目标仿真实验。仿真结果表明，对于不同的寻路、避障要求，基于
启发式动态规划算法的移动机器人具有良好的学习及适应能力。
关键词：移动机器人　寻路避障　启发式动态规划　强化学习
中图分类号：Ｏ２２１?３；ＴＰ２４２
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００?１２９８（２０１４）０７?００７３?０６
ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ＡＤＰ）是解决动态规划问题较好的算法
［１０－１３］
。其基本思想是采用贝尔曼最优化原理，
移动机器人自主寻路、避障问题是设计一个有
通过在线环境交互，自行学习并改善控制策略（函
自主学习能力的移动机器人，使其在未知环境里能
数逼近 Ｈａｍｉｌｔｏｎ Ｊａｃｏｂｉ Ｂｅｌｌｍａｎ（ＨＪＢ）方程近似
通过学习，无碰撞地从给定起点行走到达指定 目
解），进而使系统趋于最优［８，１４－１６］。这种在线学习
标［１－４］。目前，学者们最常讨论的方法是模糊神经
方 式 属 于 强 化 学 习 （Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ，
［２－７］
［１７－１８］
。该算法通过神经网络对输入量进行
过程。它有别于监督学习 （Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ
模糊化处理，并利用逻辑语言对输出量进行逻辑规
ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＳＬ）：监督学习是通过比较实际输出值与期
则定义。其控制策略是通过输出量对逻辑规则表寻
望输出值的误差数值来调节系统的控制策略；而在
址，做出相应的寻路、避障动作。然而，该算法众多
强化学习里，系统并不知期望的输出值，仅通过学习
逻辑规则（如文献［７］定义了４８条逻辑规则）占据
过程 中从环境里实时反馈 的强化信号 （奖励
了大量的储存空间，影响了计算速度。且对输出量进
（ｒｅｗａｒｄ）值或惩罚（ｐｕｎｉｓｈ）值）来判断当前控制策
行人为规则定义，在环境变化的状态下其适用性不强。
略的“好”、“坏” 。其目的是通过自主调节控制
［１５，１９］
本文提出用启发式动态规划算法 解决移动
策略，使系统趋于“好”（最优）的状态
机器人寻路、避障问题的方案。与模糊神经网络算
在自适应动态规划算法的结构里，启发式动态
法相比，自
正在加载中，请稍后...[发明专利]一种扫地机器人的智能寻路方法有效
申请/专利权人：
公开/公告号：CNA
发明/设计人：;;;;;
公开/公告日：
主分类号：
搜索关键词：
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏拓新天机器人科技有限公司，未经江苏拓新天机器人科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【】
【说明书】：
技术领域本发明涉及扫地机器人路径规划自动控制领域，尤其是一种检测路径粉尘的智能路径规划方法。背景技术随着人们生活水平的不断提高，扫地机器人越来越多的进入人们的生活中，扫地机器人代替人力完成日常的地面清扫工作。市面上有各种厂商的扫地机器人，根据机器人的寻路方式可大致分为两类：随机碰撞式与路径规划式。两者各有优缺点，随机碰撞式对环境要求低、工作可靠性高，但清扫效率低、耗时长、清扫覆盖率较为随机(无法达到100％)；路径规划式整体清扫效率高、耗时短，但对环境要求较高而且容易清扫不干净。发明内容针对背景技术中的上述问题，本发明在随机碰撞式扫地机器人的基础上，提出了一种扫地机器人的智能路径规划的方案，有效解决了随机碰撞式扫地机器人清扫覆盖率不高、效率低等问题。根据本发明提出的技术方案，在扫地机器人吸尘口加入一个粉尘检测仪，并在控制模块中加入一个控制单元，用于对粉尘检测仪的检测结果进行分析；当机器人持续不断的吸入粉尘时(即粉尘检测仪检测到的粉尘浓度检测值高于阈值时)，机器人按照既定清扫路径运行；当机器人吸入粉尘有间断时(即粉尘检测仪的检测值低于阈值一段时间)，机器人随机改变一个方向前进；当机器人吸入粉尘长时间间断时(即粉尘检测仪的检测值低于阈值的时间较长时)，即视为机器人已完成清扫工作。基于上述智能寻路方法，本发明使得扫地机器人可根据不同环境更有效地完成清扫工作，机器人更少的走重复路线，并且提高清扫覆盖率。具体地，首先设定好粉尘检测仪的阈值A，定粉尘探测仪检测值低于设定阈值A的短期时长阈值B，粉尘探测仪检测值低于设定值A的长期时长阈值C。其中A、B、C均可根据扫地机器人实际应用场合自定义设置。机器人在初始位置随机选定一个行进方向，当粉尘检测仪的检测值高于阈值A时，机器人按原定方向继续行进。当检测值低于阈值A时，并且时长未超过阈值B，机器人按原定方向继续行进。当检测值低于阈值A时，并且时长超过阈值B时，机器人随机选择一个方向为下一步行进方向。机器人行进过程中，当检测值低于阈值A时，并且时长超过阈值C时，认为扫地机器人已完成清扫工作。附图说明图1：本发明智能寻路的具体流程图；具体实施方式本发明应用于现有的随机碰撞式扫地机器人，在扫地机器人的吸尘口安装了一个粉尘检测仪，并在该扫地机器人的控制模块中加入一个控制单元和一个计时器，该控制单元可以接收粉尘检测仪输出的检测值，对检测值进行记录和分析，根据分析结果控制扫地机器人的行进方向，从而完成智能寻路过程。参照图1，具体的寻路过程如下：步骤1：扫地机器人启动，计时器清零，扫地机器人在初始位置随机选定一个方向行进，行进过程中粉尘检测仪一直实时检测当前粉尘浓度，并将检测值不断地实时发送给控制单元；步骤2：扫地机器人保持方向行进，控制单元接收粉尘检测仪的检测值S，判断该检测值是否高于预先设定的阈值A；步骤3：如果该检测值高于阈值A(即S&A)，控制单元保持扫地机器人行进方向不变，返回步骤2；如果该检测值低于阈值A(即S≤A)，控制单元启动计时器，计时器开始计时，此时扫地机器人也保持行进方向不变，继续执行以下步骤；步骤4：控制单元继续接收粉尘检测仪的检测值，在计时器的计时值达到阈值B之前，如果控制单元发现该检测值高于阈值A，则停止计时器，计时器清零，返回步骤2，否则继续执行以下步骤；(设置阈值B主要为了防止出现一小段区域比较干净时，机器人误判为本区域已清扫过)；步骤5：当计时器的计时值达到阈值B时，控制单元随机选择一个与当前行进方向不同的新方向，从而控制扫地机器人向新方向继续行进；步骤6：控制单元继续接收粉尘检测仪的检测值，在计时器的计时值达到阈值C之前(C&B)，如果控制单元发现该检测值高于阈值A，则停止计时器，计时器清零，返回步骤2，否则继续执行以下步骤；(设置阈值C主要为了防止出现存在未清扫的地面时，机器人误判为清扫工作已结束)；步骤7：当计时器的计时值达到阈值C时，认为扫地机器人已完成清扫工作，扫地机器人停止。其中，在上述步骤的执行中，如果扫地机器人与外界物体发生碰撞，该扫地机器人将随机选择一个方向继续行进。上述阈值A、B、C均可由用户根据扫地机器人实际应用场合自定义设置，但是阈值C应该足够大，以防止扫地机器人过快停止。在上述步骤5中，所选择的新方向也可以不是随机选择的，而是选择朝向粉尘检测值最大点的方向。具体地，控制单元在扫地机器人行进过程中，记录检测值最大时扫地机器人所在的地点，在步骤5中，如果该检测值最大的点不在当前行进方向所在的直线上，则以该检测值最大的点作为新方向，控制扫地机器人向该检测值最大的点行进，否则仍然随机选择一个与当前行进方向不同的新方向。上述方案中，阈值A、B、C都是固定值，可以是扫地机器人厂家在出厂前内置的默认值，也可以在用户启动该扫地机器人之前，由用户自定义设置。但是，默认值可能并不能适应各种场地情况，而自定义设置对许多用户来说，又过于专业，因此本发明还提出了一种阈值的动态调整方案，可以较好地自动适应不同场地情况。阈值A的动态调整步骤如下：1)在启动扫地机器人之前，首先设置阈值A＝A0，A0可以是厂家在出厂前内置的默认值，也可以是用户自定义设置的值；2)启动扫地机器人后，每隔1秒，控制单元记录一次粉尘检测仪的检测值，在n秒后，控制单元将得到n个检测值A1，A2，……，An；n是个预先设定的时间值，优选的，n＝10；3)控制单元计算上述检测值的算术平均值A平均，即4)如果A平均&A0，则设置阈值A＝A平均，否则保持A＝A0不变。阈值B和C的动态调整步骤如下：1)在启动扫地机器人之前，首先设置阈值B＝B0，阈值C＝C0，B0和C0可以是厂家在出厂前内置的默认值，也可以是用户自定义设置的值；考虑到阈值A动态调整的时间，这里需要保证B0大于n+1秒；2)在寻路过程的步骤2之后，每次计时器清零前，都先记录计时器的计时值，由此可以得到一个计时值的序列T1，T2，T3…………；3)每次计时器清零后，控制单元计算整个计时值序列的算术平均值T，即其中m是已经获得的计时值序列的长度，从而在每次计时器清零后，设置阈值B＝B0+T，设置阈值C＝C0+T。基于本发明的上述扫地机器人寻路方法，扫地机器人可以根据实时的粉尘浓度调整行进方向，增强了随机碰撞式机器人的智能程度，更少的走重复路线，并且提高清扫覆盖率。动态调整的阈值使得扫地机器人可根据不同环境更有效地完成清扫工作。以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
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