基于多傳感器信息融合的移動機(jī)器人導(dǎo)航綜述

智能移動機(jī)器人是一類能夠通過傳感器感知環(huán)境和自身狀態(tài),實(shí)現(xiàn)在有障礙物的環(huán)境中面向目標(biāo)的自主運(yùn)動,從而完成一定的作業(yè)功能的機(jī)器人系統(tǒng)。移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的研究內(nèi)容主要包括同步定位與地圖創(chuàng)建、路徑規(guī)劃等若干方面的內(nèi)容。

導(dǎo)航技術(shù)主要解決以下幾個(gè)方面的問題:通過傳感器等技術(shù)手段來獲得機(jī)器人在工作空間中的位置、方向以及環(huán)境信息;用信息融合算法對所獲得信息進(jìn)行處理,并建立環(huán)境模型;尋找一條最優(yōu)或次最優(yōu)的無碰路徑。

近年來,移動機(jī)器人技術(shù)在工業(yè)、航空航天,特別是空間探測等許多領(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(diǎn)。本文對移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行了分類,并進(jìn)行了較為詳細(xì)的分析介紹,最后,對其發(fā)展趨勢做了進(jìn)一步的闡述。

二、移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀

1．同步定位與地圖創(chuàng)建

移動機(jī)器人的同步定位和地圖創(chuàng)建（simultaneous localization and maping, SLAM）技術(shù)是移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。SLAM的相關(guān)理論與關(guān)鍵技術(shù)包括地圖的表示方法、定位、不確定性的信息處理方法、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)算法等方面。

地圖的表示方法有基于圖論的表示方法和基于網(wǎng)格的表示方法?；趫D論的表示方法包括可視圖法、切線圖法、Voronoi圖法、拓?fù)鋱D法等。其基本思想是將機(jī)器人、工作空間、目標(biāo)等用鏈接圖表示,然后,尋找一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的路徑?；诰W(wǎng)格的表示方法有柵格法、四叉樹及擴(kuò)展算法等。柵格法用網(wǎng)格描述機(jī)器人的工作空間,根據(jù)柵格的可信度值來確定障礙物分布,通過避障規(guī)劃就可以得到無碰路徑。

移動機(jī)器人的定位方法主要有:相對定位、GPS技術(shù)、基于人工路標(biāo)的定位和基于地圖的定位等。相對定位方法主要采用里程計(jì)、光電編碼器、航向陀螺儀、加速度計(jì)等傳感器,利用測量值的積累實(shí)現(xiàn)定位。全球定位系統(tǒng)（global positioning system, GPS） ,它是以空間衛(wèi)星為基礎(chǔ)的高精度導(dǎo)航與定位系統(tǒng)。

機(jī)器人動力學(xué)、運(yùn)動學(xué)模型的近似,各傳感器信息及融合信息的不確定性,對于系統(tǒng)中的不確定性問題,目前,使用的主要是模糊邏輯和概率的方法。在SLAM中使用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法有近鄰算法和聯(lián)合相容方法來進(jìn)行環(huán)境探測,傳感器信息的豐富也對數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的一致性、適應(yīng)性提出了新的挑戰(zhàn)。

陳衛(wèi)東等人采用基于概率論的SLAM算法處理未知且不確定的環(huán)境信息和傳感器噪聲。用擴(kuò)展的Kalman濾波方法進(jìn)行同步地圖創(chuàng)建和估計(jì)機(jī)器人的位置。提出了稀松擴(kuò)展信息濾波算法和FastSLAM算法,很好地解決了計(jì)算量大和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,取得了很好的效果。

2．路徑規(guī)劃

移動機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)按其規(guī)劃方式不同可分為基于地圖的規(guī)劃方法、基于環(huán)境建模的規(guī)劃方法、基于行為的規(guī)劃方法3種類型。

（1）基于地圖的規(guī)劃方法

地圖更新法是機(jī)器人根據(jù)當(dāng)前的地圖信息規(guī)劃路徑,沿路徑前進(jìn)一段時(shí)間后,利用這段時(shí)間收集到的環(huán)境信息更新地圖,然后,利用更新過的全局地圖重新規(guī)劃和調(diào)整路徑。這種過程循環(huán)下去,直到到達(dá)目標(biāo)為止。路徑匹配法是利用現(xiàn)有信息建立一個(gè)路徑庫。根據(jù)當(dāng)前的規(guī)劃任務(wù)產(chǎn)生的路徑信息和環(huán)境信息與路徑庫中的路徑進(jìn)行匹配,以尋找出一條近似最優(yōu)路徑。然后,通過一定的算法對該路徑進(jìn)行修正,最后,得到最優(yōu)路徑。

（2）基于環(huán)境建模的方法

在環(huán)境已知的情況下,全局路徑規(guī)劃的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)是盡量使規(guī)劃的效果達(dá)到最優(yōu)。在此領(lǐng)域已經(jīng)有了許多成熟的方法,基于圖論的建模方法包括可視圖法、切線圖法、Voronoi圖法、拓?fù)浞ǖ??；诰W(wǎng)格的建模方法有柵格法、四叉樹法及擴(kuò)展算法等。

在環(huán)境部分已知或未知環(huán)境下的基于傳感器的局部路徑規(guī)劃中,人工勢場法、模糊邏輯算法、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用比較廣泛。模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、混沌算法、人工免疫算法和啟發(fā)式搜索方法等在最近幾年比較流行。

遺傳算法模擬了自然界中的優(yōu)勝劣汰的個(gè)體進(jìn)化原則,對路徑進(jìn)行編碼并作為操作對象,不要求目標(biāo)函數(shù)連續(xù)、可導(dǎo)。具有全局收斂性、隱并型搜索、很好的魯棒性和適應(yīng)性等特點(diǎn)。李枚毅等人將進(jìn)化免疫算法應(yīng)用于移動機(jī)器人的路徑規(guī)劃取得了很好的效果。首先,用節(jié)點(diǎn)、鏈接圖進(jìn)行環(huán)境建模,以最短路徑條件設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù),采用免疫算子、克隆算子、粒群行為算子等對初始種群進(jìn)行操作。然后,通過免疫選擇、評價(jià)群體適應(yīng)度、輸出最優(yōu)個(gè)體等步驟得到最優(yōu)路徑。免疫算子有提高收斂速度的作用,因此,算法能有效而快速地形成性能優(yōu)良、安全程度較高的全局（次）最優(yōu)可行路徑。

目前,移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)已經(jīng)取得了很好的研究成果。計(jì)算機(jī)技術(shù)、電子技術(shù)、通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)地迅猛發(fā)展必將推動和促進(jìn)移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)取得更多的研究成果。移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展有以下幾方面的趨勢:（1）視覺導(dǎo)航具有信息量大、探測范圍廣等特點(diǎn),仍然是移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的主要發(fā)展方向;（2）導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)將朝著分布式、模塊化、網(wǎng)絡(luò)化、多機(jī)器人協(xié)作的方向發(fā)展。分布式和模塊化的結(jié)構(gòu)有利于減少機(jī)器人的體積和自重。通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的遠(yuǎn)程操作以及基于網(wǎng)絡(luò)的多機(jī)器人協(xié)作是導(dǎo)航技術(shù)的新的研究熱點(diǎn);（3）路徑規(guī)劃將朝著多層規(guī)劃和多方法相結(jié)合的方向發(fā)展。采用基于反應(yīng)式的行為規(guī)劃與基于慎思行為規(guī)劃相結(jié)合的方法。全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃相結(jié)合更有利于復(fù)雜環(huán)境的避障規(guī)劃;（4）新技術(shù)、新方法（如,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、信息融合新方法、新型傳感器等）將促進(jìn)移動機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)更快地發(fā)展。