6-2-воротников

Сравнительные характеристики датчиков навигационных систем

В настоящее время для построения карт и локализации робота используют ультразвуковые дальномеры, системы стереозрения, TOF камеры и лазерные дальномеры (табл. 7).

Самым дешевым решением является стереозрение, однако оно требует обработки большого потока видеоинформации.

Использование TOF-камер оправдано высокой точностью и скоростью предоставления дальнометрической информации. Но малый угловой диапазон может привести к ненадежной локализации робота.

Оптимальным вариантом по точности и простоте использования является лазерный дальномер. Таблица 7. Датчики навигационных систем роботов

Пример разработки навигационной системы мобильного робота

Процесс управления роботом при движении по траектории можно представить в виде

функциональной схемы (рис. 103).

Траектория, спланированная алгоритмом поиска пути, подается на вход системы.

Блок вычисления текущей цели определяет точку на траектории, к которой в данный момент движется робот.

Затем заданное положение сравнивается с текущим, и на вход регулятора подается сигнал ошибки. Он определяет необходимое управление, которое приведет робот в заданное положение.

Под навигацией мобильного робота будем понимать:

определение своего положения в системе координат, связанной с помещением;

построение карты помещения;

планирование траектории движения к заданной цели;

управление роботом для движения по траектории и объезда препятствий.

Формирование целевой точки

Поиск пути по карте-сетке образует кусочно-линейную траекторию. Существует несколько вариантов задания текущей целевой точки для системы управления.

Точная отработка траектории. В этом случае, в качестве текущей цели выбирается

ближайшая точка излома траектории.

«Эффективный путь». По своей сути, это отрезок, соединяющий текущее положение робота с текущей целевой (опорной) точкой. Обычно, за неё принимается второй по счету излом траектории (рис. 104).

Интерполяция траектории сплайном. Кусочно-линейная траектория интерполируется

кубическим сплайном.

Рис. 104. Метод «Эффективный путь». Определение номинальной опорной точки (а), результат поиска опорной точки на карте заполнения (б)

Врезультате работы вышеописанных алгоритмов получается заданное положение робота – точка

вдвумерном пространстве. Система должна отработать задание – перевести робот в опорную точку.

Блок сравнения определяет ошибку курса робота и расстояния до точки по декартовым координатам положения робота и этой точки.

Значение ошибки подаются на регулятор.

Выбор регуляторов системы управления

В данное время можно выделить три основных подхода к реализации регулятора для решения задачи движения по траектории.

Линейное управление. Регулятор представляет собой пропорциональное или

интегрально-пропорциональное звено. В этом случае при правильном подборе

коэффициентов регулирования ошибка замкнутой системы асимптотически стремится к 0.

Достоинства: простота реализации, отработанная теория для моделирования процесса движения и расчета параметров регулятора.

Оптимальное управление. Этот подход позволяет найти управление, оптимальное по заданному критерию. Критерием оптимальности является близость участка реальной траектории робота к заданной.

Достоинство: гибкость регулятора; можно добавить ещё критерии оптимальности (учет препятствий) и ограничений (максимальное и минимальное ускорения).

Нечетко-логическое управление. Это наиболее гибкий и современный метод управления.

Достоинства: возможность задать сложную нелинейную функцию простыми методами

обычной логики, легко добавить дополнительные входы на контроллер, которые будут нести информацию о препятствиях.

Выводы:

в приводах робота целесообразно использовать традиционные ПИ-регуляторы скорости;

для выхода в целевую точку необходимо минимизировать ошибку системы управления как

по азимуту , так и по дальности L до этой точки;

для формирования управляющих сигналов и L можно использовать П-регуляторы.

Метод и алгоритм NDT

Метод нормальных распределений NDT сопоставляет скан, полученный с дальномера, непосредственно с картой. Карта представляет собой сетку, и считается, что в каждой ее ячейке

точки распределены по нормальному закону Гаусса. Таким образом, взаимная корреляционная

функция скана и карты получается кусочно-гладкой, что упрощает процедуру ее оптимизации. Работу алгоритма можно представить несколькими этапами:

получение скана и его фильтрация;

добавление скана на карту;

определение степени совпадения скана с картой;

преобразование координат в соответствии с текущим положением робота;

оптимизация взаимной корреляционной функции;

добавление точек к карте.

Рис. 105. Работа алгоритма NDT: виртуальное помещение (а), аудитория 219 (б)

Обработка одного скана, содержащего 181 точку, данным алгоритмом на Intel Core2Duo 1,8 ГГц заняла в среднем 180 мс. Частота управления в режиме реального времени составила 5 Гц. Далее, управляя роботом вручную, была построена карта помещения (рис. 105, б). Погрешность построения карты и определения координат робота составила 0,01 м, а определения угла поворота 0,1°.

Принцип работы алгоритма NDT

Подведем итоги

При построении системы управления мобильным роботом, перемещающимся условиях в недетерминированной обстановки, предлагается использовать следующие принципы.

1.Целевую точку на маршруте задавать методом «эффективного пути».

Во-первых, этот метод реализуется простыми вычислениями.

Во-вторых, сглаживает траекторию, что необходимо, т.к. алгоритм поиска пути выдает кусочно-линейную.

В-третьих, положение опорной точки зависит от расположения препятствий, что дает

дополнительную степень адаптации к окружающей обстановке.

2.Систему управления движением строить на основе линейного принципа управления.

Во-первых, этот принцип наиболее легкий в реализации.

Во-вторых, он наименее ресурсоемкий принцип.

3.Алгоритм локализации строить на основе метода нормальных распределений (NDT).

Во-первых, он один из самых точных.

Во-вторых, он обеспечивает высокую точность и отсутствие накапливания ошибки в процессе работы.

В третьих, метод концептуально прост и часто используется в режиме реального времени.

4.В качестве алгоритма поиска пути использовать алгоритм А* (эвристический поиск в ширину).

Во-первых, он гарантированно находит кратчайший путь.

Во-вторых, этот алгоритм позволяет учитывать зоны пониженной проходимости.

В-третьих, он самый быстрый и надежный алгоритм поиска на графе.