本發(fā)明涉及機(jī)器人控制，具體為一種自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法。

背景技術(shù)：

1、移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的避障控制一直是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。傳統(tǒng)避障方法主要包括人工勢場法、動(dòng)態(tài)窗口法和速度障礙物法等。人工勢場法通過構(gòu)建引力場和斥力場實(shí)現(xiàn)避障，具有計(jì)算簡單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但易陷入局部最小值。動(dòng)態(tài)窗口法在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)約束下進(jìn)行軌跡規(guī)劃，能夠保證控制指令的可執(zhí)行性，但其避障性能受速度采樣分辨率影響顯著。速度障礙物法基于速度-時(shí)間空間進(jìn)行軌跡規(guī)劃，可以有效處理動(dòng)態(tài)障礙物，但計(jì)算復(fù)雜度較高，不利于實(shí)時(shí)控制。這些方法在處理多障礙物場景時(shí)，往往采用統(tǒng)一的避障策略，難以根據(jù)障礙物的威脅程度進(jìn)行差異化控制。

2、現(xiàn)有的避障控制方法普遍存在以下不足：其一，對障礙物的威脅程度缺乏量化評估，導(dǎo)致避障控制過于保守或激進(jìn)；其二，避障控制策略相對固定，難以針對不同威脅等級的障礙物采取差異化控制；其三，碰撞風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制不夠完善，無法及時(shí)識別潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)并作出響應(yīng)。這些問題導(dǎo)致機(jī)器人在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的避障性能受限，影響其實(shí)際應(yīng)用效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法，能夠解決背景技術(shù)中提到的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法，包括：獲取巡檢環(huán)境的全局地圖信息，將地圖劃分為網(wǎng)格單元并標(biāo)記靜態(tài)障礙物，采用a*算法計(jì)算巡檢機(jī)器人從起始位置到目標(biāo)位置的全局路徑；

4、通過激光雷達(dá)實(shí)時(shí)獲取動(dòng)態(tài)障礙物的位置和速度信息，建立引力場和斥力場模型，其中，所述引力場由目標(biāo)點(diǎn)產(chǎn)生，所述斥力場由檢測到的動(dòng)態(tài)障礙物產(chǎn)生；

5、根據(jù)引力場和斥力場的合成力場計(jì)算巡檢機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)方向和速度，當(dāng)檢測到動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)更新局部路徑，并控制巡檢機(jī)器人沿更新后的路徑運(yùn)動(dòng)。

6、作為本發(fā)明所述的自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述引力場和斥力場模型中，通過障礙物運(yùn)動(dòng)趨勢項(xiàng)構(gòu)建動(dòng)態(tài)引力場函數(shù)：

7、

8、其中α為速度方向影響因子，vobs為障礙物速度向量，為機(jī)器人到目標(biāo)點(diǎn)的單位向量方向；katt為引力場增益系數(shù)；p為機(jī)器人當(dāng)前位置坐標(biāo)；pgoal為目標(biāo)位置坐標(biāo)；

9、所述障礙物運(yùn)動(dòng)趨勢項(xiàng)通過判斷障礙物運(yùn)動(dòng)方向與機(jī)器人到目標(biāo)點(diǎn)連線的夾角θ進(jìn)行調(diào)節(jié)：

10、若θ<π/2，則α＝α0cosθ；若θ≥π/2，則α＝0；

11、其中α0為基準(zhǔn)影響因子；

12、自適應(yīng)斥力場函數(shù)根據(jù)障礙物運(yùn)動(dòng)特征動(dòng)態(tài)調(diào)整：

13、

14、其中γ為運(yùn)動(dòng)趨勢權(quán)重系數(shù)，通過障礙物相對速度計(jì)算得到；krep為斥力場增益系數(shù)，d為機(jī)器人到障礙物的距離，d0為斥力場影響范圍，pobs為障礙物位置坐標(biāo)。

15、作為本發(fā)明所述的自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述合成力場計(jì)算中，判斷機(jī)器人所處環(huán)境；

16、若位于單一障礙物環(huán)境，則直接計(jì)算合成力：

17、ftotal＝fatt+frep

18、若位于多障礙物環(huán)境，則根據(jù)障礙物威脅度計(jì)算權(quán)重：

19、

20、其中λ為距離衰減系數(shù)，β為速度影響系數(shù)，n為障礙物數(shù)量；為機(jī)器人相對于第i個(gè)障礙物的相對速度向量；

21、計(jì)算加權(quán)合成力：

22、

23、根據(jù)合成力的方向和大小確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度：

24、

25、其中kv為速度調(diào)節(jié)系數(shù)，vmax為最大允許速度；kv為速度調(diào)節(jié)系數(shù)，vmax為最大允許速度。

26、作為本發(fā)明所述的自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述局部路徑更新過程包括，構(gòu)建障礙物運(yùn)動(dòng)預(yù)測模型，具體的，若障礙物運(yùn)動(dòng)方向變化率小于閾值ωth，則采用勻速直線運(yùn)動(dòng)模型預(yù)測；若障礙物運(yùn)動(dòng)方向變化率大于等于閾值ωth，則采用曲線擬合預(yù)測模型；

27、進(jìn)行路徑?jīng)_突檢測，具體的，若預(yù)測軌跡與當(dāng)前路徑的最小距離小于安全閾值dsafe，且時(shí)間預(yù)留小于tsafe，則觸發(fā)路徑更新；否則保持當(dāng)前路徑不變；

28、在避障區(qū)域內(nèi)生成樣條曲線，曲線參數(shù)由機(jī)器人當(dāng)前位姿和目標(biāo)位姿確定，通過最小化曲率積分和路徑長度的加權(quán)和選擇最優(yōu)路徑。

29、作為本發(fā)明所述的自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述全局路徑與局部避障的融合策略通過環(huán)境復(fù)雜度判斷實(shí)現(xiàn)，

30、在路徑規(guī)劃過程中，若環(huán)境復(fù)雜度指標(biāo)ce滿足：

31、

32、其中vi為第i個(gè)障礙物的速度，di為到第i個(gè)障礙物的距離，n為視野范圍內(nèi)的障礙物數(shù)量；cth為環(huán)境復(fù)雜度閾值，則切換至局部避障模式：

33、

34、其中tp為預(yù)測時(shí)域，vrobot為由合成力場計(jì)算得到的機(jī)器人速度；pcurrent為機(jī)器人當(dāng)前位置；

35、若ce≤cth，則保持全局路徑跟隨模式：

36、

37、其中h(p)為該路徑點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的啟發(fā)距離；pglobal為全局路徑點(diǎn)集合。

38、作為本發(fā)明所述的自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的一種優(yōu)選方案，其中：環(huán)境感知層通過距離判斷進(jìn)行障礙物分類，具體的，

39、若障礙物距離小于dmin，將其劃分為高威脅障礙物；

40、若障礙物距離介于dmin與dmax之間，將其劃分為潛在威脅障礙物；

41、所述運(yùn)動(dòng)控制層根據(jù)所述障礙物威脅等級對機(jī)器人速度進(jìn)行約束，

42、

43、其中vcmd為期望速度，ks為安全系數(shù)；d為當(dāng)前障礙物距離。

44、作為本發(fā)明所述的自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的一種優(yōu)選方案，其中：還包括碰撞預(yù)警機(jī)制，用于根據(jù)時(shí)間裕度判斷：

45、

46、當(dāng)所述tcollision小于安全時(shí)間閾值時(shí)，觸發(fā)減速避障控制；為機(jī)器人到障礙物的單位向量。

47、為進(jìn)一步解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于微波識別的圓形煤場堆取料機(jī)角度校準(zhǔn)的系統(tǒng)，包括：環(huán)境感知模塊，用于基于距離閾值判斷將障礙物分類為高威脅障礙物或潛在威脅障礙物；

48、速度控制模塊，用于根據(jù)障礙物威脅等級對機(jī)器人速度進(jìn)行約束；

49、預(yù)警監(jiān)測模塊，用于根據(jù)時(shí)間裕度判斷是否觸發(fā)減速避障控制。

50、一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的步驟。

51、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述自適應(yīng)環(huán)境復(fù)雜度的多層級混合避障控制方法的步驟。

52、本發(fā)明的有益效果：通過建立基于距離閾值的障礙物分類機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對威脅程度的定量評估，避免了傳統(tǒng)方法中對所有障礙物采用統(tǒng)一處理策略導(dǎo)致的控制效率低下問題；通過將障礙物距離、機(jī)器人速度等關(guān)鍵參數(shù)引入動(dòng)態(tài)速度約束公式，建立了威脅等級與控制策略的定量關(guān)系，相比現(xiàn)有技術(shù)中簡單的線性速度約束，提供了更精確的速度調(diào)節(jié)機(jī)制；引入基于時(shí)間裕度的碰撞預(yù)警判據(jù)，考慮了障礙物與機(jī)器人的相對運(yùn)動(dòng)特性，克服了僅依靠距離閾值判斷可能產(chǎn)生的滯后性，提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。在保證安全性的同時(shí)提高了控制效率，使機(jī)器人能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境。