CN107562048A - 一种基于激光雷达的动态避障控制方法 - Google Patents

Abstract

基于激光雷达的动态避障控制方法，利用激光雷达实时获取移动机器人周围的环境信息，激光雷达数据记录了一段时间内激光雷达在各个方向上的障碍物的距离。避障控制器利用激光雷达的数据，判断障碍物是否在机器人的安全区域。若移动机器人检测到障碍物，首先通过激光雷达数据计算障碍物相对于移动机器人的方位，接着使用避障控制器计算移动机器人的控制输出量，控制机器人避开障碍物。若移动机器人没有检测到障碍物，则使用运动控制器，使得机器人能够到达目标点。移动机器人能够快速检测出障碍物的方位，通过避障控制器与运动控制器的切换以及对机器人的线加速度和角加速度的约束，使移动机器人生成平滑连续的轨迹。

Description

一种基于激光雷达的动态避障控制方法

技术领域

本发明涉及动态未知环境中机器人运动控制以及避障方法，针对机器人运动过程中出现的障碍物，本发明设计的避障算法通过采集激光雷达的距离信息，实时计算障碍物的方位，结合机器人的运动学模型和控制律，使机器人能够避开障碍物到达目标点。

背景技术

随着机器人技术的发展，越来越多的移动机器人应用于生产生活中，例如医疗服务机器人，家庭服务机器人等。移动机器人完成运送物品的任务，需要具备感知环境，路径规划，运动控制等功能。除此之外，移动机器人还需要应对运动过程中出现的障碍物，感知并且避开障碍物，保证机器人能够安全的运行。可见，运动控制和避障算法是移动机器人完成更复杂任务的基础。

避障算法主要分为静态避障算法和动态避障算法。静态避障算法针对已知的环境信息，规划出无碰撞的路径。动态避障算法针对未知的环境，包括移动的障碍物，控制移动机器人向目标点运动同时避开障碍物。张海燕提出一种移动机器人路径规划和避障方法及系统，利用已知障碍物环境信息建立二维栅格地图，并在所述二维栅格地图中，采用跳点搜索算法确定所述起点到所述终点之间的最短路径(张海燕.移动机器人路径规划和避障方法及系统[P].中国专利:CN105955280A,2016-09-21.)。但是，全局路径规划算法难以适应环境的变化，可能出现碰撞的问题。薛亮等提出使用分布式超声波设计避障系统，该系统中相邻两个超声波模块的发射方向之间的夹角均相等，通过计算各个超声波模块的距离信息并发送避障指令给所述载体(薛亮；王新华；刘翎予等.一种分布式超声波避障系统及其避障方法[P].中国专利:CN105372664A,2016-03-02.)。但是，与激光雷达相比，超声波传感器检测距离较近，噪声较大，数据信息稀疏，难以应对动态的避障机制。在动态避障算法方面，人工势场法的使用最为广泛，成慧等提出使用人工势场法，为未知室内环境中智能移动机器人的实时避障提供了一种适应性强、实时性好、路径较为平滑的解决方案(成慧；卢雯；朱启源.一种基于Kinect的移动机器人避障方法[P].中国专利:CN105652873A,2016-06-08.)。但是传统的人工势场法只利用了机器人与障碍物之间的距离信息，当机器人正对障碍物时无法快速的避开障碍物。

发明内容

本发明克服现有技术上的缺点，提出一种基于激光雷达的动态避障控制方法，具体方法流程图如图1所示。

本发明利用激光雷达实时获取移动机器人周围的环境信息，获取的激光雷达数据记录了一段时间内激光雷达在各个方向上的障碍物的距离。避障控制器利用激光雷达的数据，判断障碍物是否在机器人的安全区域。若移动机器人检测到障碍物，首先通过激光雷达数据计算障碍物相对于移动机器人的方位，接着使用避障控制器计算移动机器人的控制输出量，控制机器人避开障碍物。若移动机器人没有检测到障碍物，则使用运动控制器，使得机器人能够到达目标点。移动机器人能够快速检测出障碍物的方位，通过避障控制器与运动控制器的切换以及对机器人的线加速度和角加速度的约束，使移动机器人生成平滑连续的轨迹。本发明采用的避障策略无需环境的先验信息，能够应对动态未知环境中的避障问题。

一种基于激光雷达的动态避障控制方法，具体步骤如下：

步骤1：使用激光雷达实时获取障碍物信息

本发明使用激光雷达记录一个扫描周期内各个角度上障碍物的距离数据。定义移动机器人的安全距离L_s，激光雷达的数据D_L，D_L＝{L_n|n∈[0,360)}，其中L_n表示在角度为n的方向上的障碍物距离。首先，在安全距离内检测是否有障碍物。若安全距离内出现障碍物，则利用L_s筛选所有安全距离内的点，记为D_S，D_S＝{L_n|L_n＜L_s,L_n∈D_L}。

步骤2：计算障碍物的方位

利用步骤1获取的障碍物信息，计算障碍物的方向与距离，将障碍物抽象为一个质点。定义移动机器人的半径R_s。首先，计算各个激光雷达数据点的权重W，其中k_w为常系数。接着，计算D_S中L_n的加权平均值。定义L_e为障碍物距离的加权平均值，定义θ_e为障碍物距离的加权平均值，最后使用θ_e，L_e描述障碍物的方位。

步骤3：设计避障控制器

本发明在人工势场法的基础上做出改进，不但利用移动机器人与障碍物之间的距离信息，而且利用移动机器人与障碍物之间的角度信息。定义移动机器人当前的朝向θ_R，移动机器人与障碍物之间的角度 本发明的运动学模型基于二轮差动的移动机器人，使用线加速度ν，角加速度ω，控制移动机器人运动，则避障控制器的设计如下：

其中，k_v，k_ω，k_vr，k_ωr均为常系数。

步骤4：设计运动控制器

若激光雷达没有检测出障碍物，则控制移动机器人向目标点运动。本发明设计的运动控制器：

ν＝V_maxS(d)cosφ，

其中d为机器人与目标点之间的距离，φ为移动机器人朝向与其和目标点连线之间的夹角，V_max为移动机器人运行的最大速度，K为常系数，c为到达目标点的减速距离。

步骤5：避障控制器与运动控制器的切换

在对避障控制器与运动控制器设计的基础上，需要合理利用两个控制器。若检测到障碍物，并且则使用避障控制器避开障碍物；否则，使用运动控制器，控制移动机器人向目标点运动。同时，限制移动机器人的最大线加速度a_v，最大角加速度a_ω。

本发明的优点：针对未知动态环境中的避障问题，本发明设计的避障策略通过获取激光雷达的数据，检测并计算障碍物的方位，无需环境的先验信息，能够应对动态障碍物的避障问题。与超声波传感器，摄像头相比，本发明使用的激光雷达具有较强的鲁棒性，实时性，能够满足实时避障的需要。在避障算法方面，本发明采用改进的人工势场法，不但利用移动机器人与障碍物之间的距离信息，而且利用了移动机器人与障碍物之间的角度信息，使得移动机器人在正对障碍物时能够更快的避开障碍物。同时，避障控制器能够利用障碍物信息直接计算移动机器人的控制量，而不是计算移动机器人的运动方向，这样能够减少计算量，保证避障控制器的实时性。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

图2是本发明的避障仿真效果图。

具体实施方式

下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。

本发明的一种基于激光雷达的动态避障控制方法，具体过程如下：

步骤1：本发明使用激光雷达记录一个扫描周期内各个角度上障碍物的距离数据D_L，D_L包含360个数据，从0°到359°，依次记录各个方向上的障碍物距离。若障碍物距离大于激光雷达的测量方位，则该方向上的障碍物距离为无穷。记移动机器人的安全距离L_s＝0.5m。若判断当前的激光雷达数据中含有小于安全距离的数值，则构建障碍物点集D_S：

D_S＝{(180°,0.49),(181°,0.47),(182°,0.45),(183°,0.43),

(184°,0.41),(185°,0.43),(186°,0.45),(187°,0.47),(188°,0.49)}

若没有检测出障碍物则执行运动控制器。

步骤2：记移动机器人的尺寸半径R_s＝0.2m。首先，计算各个激光雷达数据点的权重W，令k_w＝1。若检测出障碍物，则利用步骤1中D_S，分别计算各个权重W：

W＝{(180°,3.45),(181°,3.70),(182°,4.00),(183°,4.35),

(184°,4.76),(185°,4.35),(186°,4.00),(187°,3.70),(188°,3.45)}

接着，计算D_S中L_n的加权平均值。L_e为障碍物距离的加权平均值，θ_e为障碍物距离的加权平均值，最后使用θ_e，L_e描述障碍物的方位。

步骤3：由于移动机器人与激光雷达固连，移动机器人当前的朝向始终是θ_R＝180°，记移动机器人与障碍物之间的角度 本发明的运动学模型基于二轮差动的移动机器人，使用线加速度ν，角加速度ω，控制移动机器人运动，则避障控制器的设计如下：

其中k_v＝0.1，k_ω＝0.2，k_vr＝0.1，k_ωr＝0.01。

步骤4：运动控制器的设计

若激光雷达没有检测出障碍物，则控制移动机器人向目标点运动。令V_max＝0.2，K＝0.05，c＝0.5，记当前d＝2，

ν＝V_maxS(d)cosφ＝0.141，

S(d)＝1，

步骤5：避障控制器与运动控制器的切换

在对避障控制器与运动控制器设计的基础上，需要合理利用两个控制器。若检测到障碍物，并且则使用避障控制器避开障碍物；否则，使用运动控制器，控制移动机器人向目标点运动。同时，限制移动机器人的最大线加速度a_v＝0.2，最大角加速度a_ω＝0.2。当前障碍物方向为-4°，则执行避障控制。通过不断的迭代控制，移动机器人最终能够避开障碍物到达目标点。其仿真的避障效果如图2所示。

从仿真的避障结果中可以看出，在障碍物未知的环境中，本发明的避障策略可以避开路径上的障碍物顺利到达目标点。

本发明利用激光雷达获取周围环境的信息，从中检测出路径上的障碍物，并且计算出障碍物的方位。设计的避障控制器可以利用计算的障碍物的方位信息，控制移动机器人避开障碍物。设计的运动控制器可以控制移动机器人向目标点运动。通过合理的切换两种控制器，实现移动机器人避开障碍物到达目标点。本发明在传统的人工势场法的基础上，增加了移动机器人与障碍物之间的角度信息，加快了正对障碍物时避开障碍物的速度。同时，本发明的避障策略不依赖环境的先验信息，能够适应动态未知环境中的避障问题。

本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。

Claims (3)

1.一种基于激光雷达的动态避障控制方法，具体步骤如下：

步骤1：使用激光雷达实时获取障碍物信息；

使用激光雷达记录一个扫描周期内各个角度上障碍物的距离数据；定义移动机器人的安全距离L_s，激光雷达的数据D_L，D_L＝{L_n|n∈[0,360)}，其中L_n表示在角度为n的方向上的障碍物距离；首先，在安全距离内检测是否有障碍物，若安全距离内出现障碍物，则利用L_s筛选所有安全距离内的点，记为D_S，D_S＝{L_n|L_n＜L_s,L_n∈D_L}；

步骤2：计算障碍物的方位；

利用步骤1获取的障碍物信息，计算障碍物的方向与距离，将障碍物抽象为一个质点；定义移动机器人的半径R_s；首先，计算各个激光雷达数据点的权重W，其中k_w为常系数；接着，计算D_S中L_n的加权平均值；定义L_e为障碍物距离的加权平均值，定义θ_e为障碍物距离的加权平均值，最后使用θ_e，L_e描述障碍物的方位；

步骤3：设计避障控制器；

在人工势场法的基础上做出改进，不但利用移动机器人与障碍物之间的距离信息，而且利用移动机器人与障碍物之间的角度信息；定义移动机器人当前的朝向θ_R，移动机器人与障碍物之间的角度 运动学模型基于二轮差动的移动机器人，使用线加速度v，角加速度ω，控制移动机器人运动，则避障控制器的设计如下：

其中，k_v，k_ω，k_vr，k_ωr均为常系数；

步骤4：设计运动控制器；

若激光雷达没有检测出障碍物，则控制移动机器人向目标点运动；运动控制器如下：

v＝V_maxS(d)cosφ，

<mrow> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mi>K</mi> <mi>&amp;phi;</mi> <mo>-</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>V</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mi>S</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>d</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mi>d</mi> </mfrac> <mi>sin</mi> <mi>&amp;phi;</mi> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mi>&amp;phi;</mi> <mo>,</mo> </mrow>

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其中d为机器人与目标点之间的距离，φ为移动机器人朝向与其和目标点连线之间的夹角，V_max为移动机器人运行的最大速度，K为常系数，c为到达目标点的减速距离；

步骤5：避障控制器与运动控制器的切换；

在对避障控制器与运动控制器设计的基础上，需要合理利用两个控制器；若检测到障碍物，并且则使用避障控制器避开障碍物；否则，使用运动控制器，控制移动机器人向目标点运动；同时，限制移动机器人的最大线加速度a_v，最大角加速度a_ω。

2.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的动态避障控制方法，其特征在于，步骤2中，利用激光雷达的数据信息计算各个数据点的权重进而计算障碍物方位的加权平均值使用θ_e，L_e描述障碍物的方位。

3.根据权利要求1所述的一种基于激光雷达的动态避障控制方法，其特征在于，步骤3中，在人工势场法的基础上，不但利用移动机器人与障碍物之间的距离信息，而且利用移动机器人与障碍物之间的角度信息，定义移动机器人当前的朝向为θ_R，移动机器人与障碍物之间的角度为 避障控制器的设计如下：

其中，k_v，k_ω，k_vr，k_ωr均为常系数。