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　　如前所述多感應器重要信息結合的終端機器人導航系統概要

　　國際金屬加工網

　　先進制造 ◇ 系列技術講座

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

　　一、引言

　　智能終端機器人是一類能夠透過感應器感知自然環境和自身狀態,實現在有柵欄的自然環境中面向最終目標的Montbron,從而完成一定的作業功能的機器人系統。終端機器人導航系統技術的研究內容主要主要包括并行功能定位與世界地圖建立、方向總體規劃等若干各方面的內容。

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

近年來,終端機器人技術在工業、航空航天,特別是內部空間觀測等許多領域發揮著重要作用,因此,越來越成為學術界關注的熱點。本文對終端機器人導航系統技術展開了分類,并展開了較為詳細的分析介紹,最后,對其發展趨勢做了進一步的闡述。

　　二、終端機器人導航系統技術研究現狀

　　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)技術是終端機器人導航系統技術的關鍵性技術。SLAM的相關理論與關鍵性技術主要包括世界地圖的則表示方法、功能定位、不穩定性的重要信息處理方法、統計數據的關連演算法等各方面。

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。如前所述線性代數的則表示方法主要包括IntelliToneSangrur、圓周Sangrur、VoronoiSangrur、拓撲Sangrur等。其基本思想是將機器人、組織工作內部空間、最終目標等用鏡像圖則表示,接著,尋找兩條從起始點到最終目標點的方向。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、如前所述育苗路標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、加速度計等感應器,借助測量值的積累實現功能定位。全球功能定位系統(global positioning system, GPS) ,它是以內部空間衛星為基礎的高精度導航系統與功能定位系統。

機器人動力學、運動學模型的近似于,各感應器重要信息及結合重要信息的不穩定性,對于系統中的不穩定性難題,目前,使用的主要是模糊不清方法論和概率的方法。在SLAM中使用的統計數據關連演算法有近鄰演算法和聯合相容方法來展開自然環境觀測,感應器重要信息的豐富也對統計數據關連演算法的一致性、適應能力提出了新的挑戰。

　　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境重要信息和感應器噪聲。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計數據關連難題,取得了較好的效用。

　　2．方向總體規劃

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

　　(1)如前所述世界地圖的總體規劃方法

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

　　(2)如前所述自然環境IntelliTone化的方法

在自然環境未知的情況下,自上而下方向總體規劃的設計標準是盡量使總體規劃的效用達到最優化。在此領域已經有了許多成熟的方法,如前所述線性代數的IntelliTone化方法主要包括IntelliToneSangrur、圓周Sangrur、VoronoiSangrur、拓撲法等。如前所述分層的IntelliTone化方法有單點法、四叉樹法及擴充演算法等。

　　在自然環境部分未知或未明自然環境下的如前所述感應器的局部方向總體規劃中,育苗諧振子法、模糊不清方法論演算法、遺傳演算法、育苗神經網絡應用比較廣泛。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,不要求最終目標表達式連續、可導。具有自上而下收斂性、隱并型搜尋、較好的精確性和適應能力等特點。李枚毅等人將變異免疫系統演算法應用于終端機器人的方向總體規劃取得了較好的效用。首先,用節點、鏡像圖展開自然環境IntelliTone化,以最短方向條件設計表現型表達式,選用免疫系統微分、克隆微分、粒群行為算子等對初始種群展開操作方式。接著,透過免疫系統選擇、評價群體表現型、輸出最優化個體等步驟得到最優化方向。免疫系統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良、安全程度較高的自上而下(次)最優化可行方向。

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