CN110941266A - 一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，每个机器人均具有16个彼此均匀地分开布置在机器人表面的超声波传感器，16个超声波传感器覆盖所在的机器人周围360度的区域，当前机器人沿着其路径行进，首先直接通向目标点，然而，当障碍物或另一个机器人进入该当前机器人传感器覆盖的区域时，该当前机器人基于传感器感知的周围环境的距离和最小阈值距离的值检测其他障碍物，然后，朝拥有其他障碍物或其他机器人的风险很小的方向移动，直到当前机器人到达目的地。本发明适用于不管障碍物是静止的还是动态的，即使是有任何移动物体从当前机器人的后面来，该机器人也会改变自己的方向，从而实现全方位规避障碍物。

Description

一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法

技术领域

本发明涉及移动机器人与环境障碍物之间的障碍物检测与避碰，尤其涉及一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法。

背景技术

单机器人的运动在控制变量方面很容易处理，但在多机器人工作的环境和动态环境中，为了避免相互碰撞和与障碍物发生碰撞，对机器人的控制变得相当繁琐。除了损害，从经济角度讲，可能还有人的生命受到威胁。

移动机器人避免碰撞技术的目标是防止与环境障碍的碰撞。避障算法与机器人传感器的运动反馈数据有关。该避障算法实时地修改移动机器人的轨迹，使得机器人可以在其过程中远离障碍物的碰撞。

在本研究中使用的想法是将超声波传感器放置在机器人身体长度上的相等距离处，从而在使用超声波传感器与其他机器人交互时为传感器设置特定的阈值，机器人在躲避障碍物方面的精度提高了。

避免障碍物的主要目的是确保从路径起点到预定点的无碰撞轨迹。障碍物可分为静态障碍物和动态障碍物，其中障碍物是静态的，并在开始时定义；动态障碍物，其中障碍物能够移动，并且有改变其位置的趋势。与静态障碍物相比，动态障碍物的识别和处理是困难的，因为动态障碍物具有不一致的运动过程，并且常常需要在每一时刻对障碍物的不同位置进行预测，以便对轨迹进行相应的规划。

动态避障方法不仅需要识别障碍物，还需要测量障碍物的尺寸，同时计算障碍物之间的距离，因此更为复杂。

发明内容

针对上述现有技术，本发明提出一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，适用于不管障碍物是静止的还是动态的，即使是有任何移动物体从当前机器人的后面来，该机器人也会改变自己的方向，从而实现全方位规避障碍物。

为了解决上述技术问题，本发明提出的一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，每个机器人均具有16个彼此均匀地分开布置在机器人表面的超声波传感器，所述16个超声波传感器覆盖所在的机器人周围360度的区域，将该区域记为传感器覆盖的区域；当前机器人沿着其路径行进，首先直接通向目标点，然而，当障碍物或另一个机器人进入该当前机器人传感器覆盖的区域时，该当前机器人基于传感器感知的周围环境的距离和最小阈值距离的值检测其他障碍物，然后，朝拥有其他障碍物或其他机器人的风险很小的方向移动，直到当前机器人到达目的地。

进一步讲，本发明中所述的机器人为Pioneer 3D机器人。

本发明所述的多机器人系统中的障碍物检测与规避方法中，当另一个障碍物或机器人出现在当前机器人路径中时，该当前机器人上设置的超声波传感器返回反射信号，并计算该超声波传感器与该障碍物或机器人之间的距离。

当前机器人行进方向是沿一条直线移动到机器人目标点的路线，当16个传感器获取周围障碍物或运动机器人的距离中，某一或多个传感器的距离小于最小阈值距离2米时，通过式(1)计算当前机器人的回弹角α_R，即机器人新的行进方向与当前方向之间的夹角，

α_i＝iα₀ (2)

α₀＝2π/N (3)

式(1)、式(2)和式(3)中，2π表示传感器覆盖的总角度，α₀表示原始回弹角，N是传感器的个数，N＝16；i＝1,2,3,…,16是传感器的序号，D_i表示第i个传感器获取的距离。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

以前的多机器人系统中，每个机器人设有8个传感器，机器人无法从它的后面检测是否有障碍物，本发明中，每个机器人具有16个超声波传感器，这样如果有任何移动物体从它的后面来，机器人会改变自己的方向，该方法基于机器人的航向角和最小阈值距离的值，可以检测其他障碍物，然后决定将行进方向改变在存在其他障碍物的概率较低的方向上，该发明能同时避开静态和动态障碍物。使用的多个机器人，彼此都是动态的对象，该发明能有效的避免了运动的机器人之间的碰撞。可应用于物流业等其它行业，也可通过该技术避免机器人与人类的事故。

附图说明

图1是本发明多机器人系统中的障碍物检测与规避方法流程图；

图2是机器人之间的避碰示意图；

图3是机器人与障碍物避碰示意图；

图4是机器人碰撞图；

图5是机器人之间零碰撞图。

具体实施方式

本发明设计思路是，通过研究了移动机器人与环境障碍物之间的障碍物检测与避碰问题。使用传感器感知的周围环境距离的加权平均计算出新的回弹角即机器人的航向角，调整航向来避免和检测环境障碍，无论它们是静止的还是动态的。为了达到在目的，每个机器人均设有十六个彼此均匀分开布置的超声波传感器，基于机器人的航向角和最小阈值距离的值，可以检测其他障碍物，然后决定在存在其他障碍物的概率较低的方向上改变机器人运动的角度。虽然本方法是用于检测和避免障碍物，但可以进一步用于各种实用工具，例如，将物体从一个点移动到另一个点，同时确保它避免了环境障碍。

下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步的说明，但下述实施例绝非对本发明有任何限制。

在本发明提出的技术中，第一个目标是识别动态环境障碍物或其他多机器人。假设一个机器人有16个超声波传感器，覆盖其周围360度的区域。

所有超声波传感器彼此均匀地分开。这些传感器像声纳一样被使用。他们发出信号。当另一个障碍物或机器人出现在其路径中时，它返回(反射)该信号，并计算自身与障碍物(信号来自的机器人)之间的距离。

一旦机器人沿着其路径行进，它首先直接通向目标点，然而，当障碍物或另一个机器人进入其传感器区域覆盖的区域时，它会朝不同的方向移动，在这个方向上，拥有另一个机器人或是障碍物的风险很小，直到它到达目的地。

当另一个障碍物或机器人出现在当前机器人路径中时，该当前机器人上设置的超声波传感器返回反射信号，并计算该超声波传感器与该障碍物或机器人之间的距离。

当前机器人行进方向是沿一条直线移动到机器人目标点的路线，当16个传感器获取周围障碍物或运动机器人的距离中，某一或多个传感器的距离小于最小阈值距离2米时，通过式(1)计算当前机器人的回弹角α_R，本发明方法中的关键是回弹角α_R，即机器人新的行进方向与当前方向之间的夹角。如果当前航向是直接移动到机器人目标点的路线。当16个传感器获取周围障碍物或运动机器人的距离中，某一或多个传感器的距离小于最小阈值距离(本发明中设定为2米)时，通过式(1)计算当前机器人的回弹角α_R，

α_i＝iα₀ (2)

α₀＝2π/N (3)

式(1)、式(2)和式(3)中，2π表示传感器覆盖的总角度，α₀表示原始回弹角，N是传感器的个数，N＝16；i＝1,2,3,…,16是传感器的序号，D_i表示第i个传感器获取的距离。

实施例1

以五个先锋3dx机器人为研究对象，探讨多机器人控制的有效方法。CoppeliaRobotics GmbH提供的软件“V-REP”用于模拟这些机器人。

如图1所示，机器人开始移动并调整航向。

(1)机器人传感器开始探测环境并感知障碍物是否为静态或动态障碍物。

(2)如果传感器检测到机器人路过的任何静态或动态障碍物。然后停止移动，根据情况调整航向，再次开始探索环境，寻找目标。

(3)如果目标不可见，它将继续移动，调整他们的方向，探索环境，朝着目标前进。它将重复这些步骤，直到达到目标点。

(4)如果目标可见，它将再次开始移动，通过式(1)至式(3)计算出新的回弹角来调整航向，寻找障碍物，朝目标移动，并重复所有步骤，分别在目标点停止。

(5)在开始移动、调整航向和探索环境的初始点。如果机器人道路上没有静态或动态障碍物。机器人朝着目标移动。

(6)如果机器人的目标可见，则机器人朝目标移动并在目标点停止。

(7)如果机器人的目标不可见，则机器人开始移动并分别重复所有必需的步骤。

实施例2

在这种情况下，如图2所示，检查了两个机器人之间的碰撞预防，将每个机器人视为相互关联的移动障碍物。

当机器人朝着彼此的方向行进时，每个机器人的声纳传感器都会传递声波，然后与另一个动态障碍物或机器人碰撞，反弹回来，表示机器人所处的距离。

当两个机器人朝着对方的方向移动的距离小于边缘(阈值)范围时，它就会朝着彼此相距较远的目标点移动，并且碰撞的可能性很小。

实施例3

图3显示了机器人和障碍物(静态障碍物)之间的碰撞避免。当多个机器人朝障碍物的方向行进时，它还利用均匀布置在它们身上的声纳传感器计算彼此之间和静态障碍物之间的距离。

一旦这些静态障碍物和机器人之间的距离低于最小阈值距离2米时，这些机器人就会朝目标点的方向离开障碍物。

移动机器人直接依赖于该方案中使用的传感器。进行了各种模拟，得到了与理论和建议解释相符的结果。它同样可以应用于具体案例中，就像在外部场景中一样。

因此，如何防止机器人之间的碰撞以及机器人与环境中其他类型障碍物的碰撞是机器人研究的关键问题。

本发明得到了两种情况下的结果，其中第一种情况对应于移动机器人之间的碰撞预防。第二种情况是环境中的障碍物和机器人之间的碰撞预防。本发明得到的结果非常合适，并与本发明的概念保持一致。

在图4中，本发明展示了缺少碰撞避免程序的各种机器人。机器人w.r.t的碰撞情况和X-Y位置如图4所示。在那里得到了碰撞的均匀上升。在这种情况下，机器人能够感知彼此，但无法防止与障碍物和彼此之间的碰撞。

图5显示了具有防碰撞能力的机器人。在这种情况下，将本发明方法应用于这些机器人，以防止静态和动态碰撞。提出了机器人与障碍物之间的避碰方法，证明了零碰撞。在这种情况下，机器人知道如何感知并防止彼此碰撞。

尽管上面结合附图对本发明进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨的情况下，还可以做出很多变形，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (4)

1.一种多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，其特征在于，每个机器人均具有16个彼此均匀地分开布置在机器人表面的超声波传感器，所述16个超声波传感器覆盖所在的机器人周围360度的区域，将该区域记为传感器覆盖的区域；当前机器人沿着其路径行进，首先直接通向目标点，然而，当障碍物或另一个机器人进入该当前机器人传感器覆盖的区域时，该当前机器人基于传感器感知的周围环境的距离和最小阈值距离的值检测其他障碍物，然后，朝拥有其他障碍物或其他机器人的风险很小的方向移动，直到当前机器人到达目的地。

2.根据权利要求1所述的多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，其特征在于，所述机器人为Pioneer 3D机器人。

3.根据权利要求1所述的多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，其特征在于，当另一个障碍物或机器人出现在当前机器人路径中时，该当前机器人上设置的超声波传感器返回反射信号，并计算该超声波传感器与该障碍物或机器人之间的距离。

4.根据权利要求1所述的多机器人系统中的障碍物检测与规避方法，其特征在于，当前机器人行进方向是沿一条直线移动到机器人目标点的路线，当16个传感器获取周围障碍物或运动机器人的距离中，某一或多个传感器的距离小于最小阈值距离2米时，通过式(1)计算当前机器人的回弹角α_R，即机器人新的行进方向与当前方向之间的夹角，

α_i＝iα₀ (2)

α₀＝2π/N (3)

式(1)、式(2)和式(3)中，2π表示传感器覆盖的总角度，α₀表示原始回弹角，N是传感器的个数，N＝16；i＝1,2,3,…,16是传感器的序号，D_i表示第i个传感器获取的距离。

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