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室内地面清洁机器人路径规划
第17卷第1期2006年3月
中国计量学院学报
JournalofChinaJiliangUniversity
V01.17No.1
Mar.2006
【文章编号】1004—1540(2006)01—0064—05
室内地面清洁机器人路径规划
梁喜凤
(中国计量学院机电工程学院,浙江杭州310018)
【摘要】采用栅格法建立环境地图模型,利用沿边走的路径规划算法进行室内地面清洁机器人无障碍与
避障路径规划与仿真试验.结果表明,在静态结构化环境中,清洁机器人能够沿内螺旋式“回”字型路径完成清扫任务,并成功避开障碍物和边界,自动定位和转向,清洁完毕机器人能够自动返回到初始位置.这说明沿边走的内螺旋式“回”字型路径规划方式是可行的.
【关键词】清洁机器人;-路径规划;仿真【中图分类号】TP24
【文献标识码】
A
Study
on
pathplanningforindoorfloor-cleaningrobots
LIANGXi—feng
(CollegeofElectricaland
MechanicalEngineering,ChinaJiliangUniversity,Hangzhou310018,China)
Abstract:
Thepathplanningfor
an
indoor
floor—cleaningrobotwasinvestigatedbyusingthemoving—along-the-
edgemethodinstaticnon-obstaclesandobstaclesenvironmentsmodeledbythegridsmethodinthispaper.Thesimulationresultsindicatethattheindoorfloor-cleaningrobotcan
avoid
obstaclesandedgesandcompletethe
cleaningtaskalong
a
quadrate-circledpathsuccessfullywith
a
highcoveringratioand
a
lowrepetitionratio.In
addition,italsoshowsthatthefloor-cleaningrobot
can
returntO
theoriginalpositionafterfinishingtheclean—
ing
automatically.Sothequadrate-circledpathisfeasibleforthepathplanningofthefloor-cleaningrobots
alongwiththemoving—along—the-edgemethod.
Key
words:
floor-cleaningrobots;pathplanning;simulation
室内地面清洁是一项枯燥乏味的重复性劳动,传统吸尘器工作时不仅需要人的参与,且操作安放不便、清洁效率低、效果差,实现清洁作业自动化与智能化是高效高质清洁的有效途径.室内
地面清洁机器人将移动机器人技术和吸尘器技术有机融合起来,实现室内环境半自主或自主清洁,是一种环保、健康、智能型的服务机器人,具有良好的应用前景和广泛的市场需求.近年来室内地
【收稿日期】2005—09-08
【作者简介1粱喜风(1976一),女,内蒙古赤峰人,博士.主要研究方向为机器人技术
万方数据
第1期梁喜凤:
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面清洁机器人已受到国内外的重视,成为服务机器人行业一个新的研究方向.
国外从20世纪80年代开始已经开始对清洁机器人及其路径规划与导航等方面技术进行研
究[1。
4].美国“irobot”公司,日本松下,日立,Dyson
等公司先后进行研发并生产了一些概念样机和产
品.我国从20世纪90年代开始进行室内地面清
洁机器人的技术跟踪研究,如浙江大学机械电子研究所1999年开始智能清洁机器人的研究,哈尔滨工业大学与香港中文大学合作研制了全方位移
动地面清扫机器人[5].但由于环境的特殊性和清洁机器人自身的特点,国内地面清洁机器人没有
商品化,目前仍处于初级研究阶段,许多关键技术如定位、环境建模、路径规划、传感器等有待进一
步解决.本文仅对室内清洁机器人的室内环境建
模与路径规划进行研究.
1室内环境建模
室内环境地图模型为室内地面清洁机器人路径规划提供先验知识,是机器人工作过程中位姿判断的基础和依据.通常室内工作环境是结构化
的,即平整的地板、垂直的墙壁、规范的门厅和走
廊等.但由于室内家具位置的改变,人的走动等,
室内地面清洁机器人工作时,必须适应复杂多变、
非结构化的动态环境,设法躲避各种物体,并避免
和人发生互动作用.
虽然室内地面清洁机器人工作在三维环境
中,但总是约束在地面并且高度有限,因此可以将环境地图简化为二维模型.环境地图的建模形式
主要有三种:
拓扑图、特征图、直接表征法及栅格图[6].拓扑图易于扩展,但难以可靠、精确地识别具体位置[7].特征图定位准确,模型易于用计算机
描述和表示,也适于路径规划和轨迹控制,但需要
特征提取等预处理过程,对传感器噪声比较敏感,
只适于高度结构化环境.直接表示法数据存贮量
大,环境噪声干拢严重,特征数据的提取与匹配困难[6].栅格法将基于传感器系统的地图模型识别
法和测距法相结合,环境描述易于创建和维护,对
某个网格的感知信息可直接与环境中某个区域对应,机器人对所测得的障碍物具体形状不太敏感,
具有直观简洁、分辨率高、清洁效率高、覆盖率及
单位电池能量的清扫面积大等特点,适用于室内等中小环境路径规划地图模型的建立.
笔者采用栅格法建立环境地图模型.忽略机器人的旋转运动,墙壁为直线型,视房间为一个矩形,按照设定好的清洁范围,以清洁机器人大小尺
寸为基本清洁单元,将房间自动划分成互不重叠的单元格,形成栅格图,每个栅格表示一个自由区
域或障碍区域,如图1.
图1环境地图模型
图1中,A点为机器人停放位置,机器人的工
作位置可以通过坐标(z,y)表示,设工作房间长X,宽y,则z为沿X方向坐标,Y为沿y方向坐
标.参数X和y可以任意调整.白色区域表示自由区,清洁机器人可以自由活动.黑色区域表示障碍
区,清洁机器人不能通过,非线形障碍物可近似等效为线形.
2路径规划与仿真
2.1路径规划方法
清洁机器人路径规划是根据所感知到的工作环境信息,按照某种优化指标,从起始点到目标点
规划出一条与环境障碍无碰撞的路径,并实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域的最大覆盖率和最小重复率口].清洁机器人的路径规划方法
可以分为两类:
无环境模型的路径规划方法和基于环境模型的规划方法[9].本研究基于静态结构
化环境模型,在障碍物信息(位置和形状)预先给
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定的情况下,采用沿边走的路径规划算法口…,即
让机器人沿着墙边或障碍物的边界移动,进行内
螺旋式“回”字型路径规划,如图2所示,图中箭头
表示行走方向,直线表示行走路线,虚线表示返回
停放位置的可能路径.清洁机器人工作开始时先
绕房间行走一周,以熟悉环境,计算出清洁面积,
限定以后的运行路径的范围.
图2内螺旋式“回”字型路径示意图
这种路径规划行程较短,理论上减少了转弯
的次数,可避免“外螺旋式”和“往复前进式”的边缘效应,易于实现较大的覆盖率.同时,“内螺旋
式”的终点位于区域中心附近,远离障碍物,从而在区域覆盖问题上,有利于机器人在区域间的衔接行走,从而有效地提高了清洁效率.
2.2无障碍路径规划
地面清洁机器人从停放位置(通常为墙角)开始工作,采用沿边走路径算法,按照内螺旋式“回”字型路径进行清扫,对所走过的路径及时进行标
记并自动确定前进方向,直至全部清扫完毕自动
返回.静态无障碍环境下回字型路径规划流程如图3,图中研与押分别为沿X与y方向的栅格
数目.
2.3避障路径规划
避障路径规划任务分解为定位和避障.避障行为是指机器人检测到在其移动方向上有障碍物存在时而采取的避开障碍物移动的行为[11|.避障算法应该满足下列三个要求:
实时性、实用性和可靠性,即要求算法简单可行,在保证与障碍物不发生碰撞和安全的前提下移动.2.3.1避障方法
清洁机器人工作环境中通常
存在障碍物,为保证机器人正常工作,本文采用沿
清洁区域信息记录
●
I
选择路径
I
x可±X/m,.劈
露
x=x.y=y±Y/n
之◇
k◇冬N
l
Y
压壶卜困
图3无障碍环境“回”宇型路径规划流程图
边走算法来指导局部规划中的避障行为,其核心
在于沿内螺旋式“回”字型路径行走的过程中判断障碍物并进行避障.避障路径规划过程中,通常有
如下几种情况:
1)将非线性不规则障碍物规则化,均按矩形处理,即采用包络法做不规则障碍物矩形边界.
2)靠墙安放的障碍物.对于墙边存在的障碍
物,如衣柜、沙发等,通常将其作为墙壁来处理,清洁机器人在工作时沿此障碍物边缘行走.
3)非靠墙安放的障碍物.机器人在行走第一
圈时不会碰到障碍,但在传感器的测试范围内,因此会记录到障碍物链中.对这类障碍物采用沿墙
壁的方向绕开即可.
4)清洁机器人行走过程中的角度调整.清洁机器人每走完一圈,经历四种不同的方向.因此,每次转向都进行坐标和角度这两方面的判断和调整.
5)环境模型中,机器人自身定位的坐标系与
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全局坐标系的转换.在建立环境模型时,四周的墙
壁近似化为矩形,在此基础上建立坐标系,机器人
沿墙边行走的同时,可利用机器人与墙壁的距离来进行位置调整.
2.3.2避障路径规划流程避障路径规划中,机器人工作时需要进行障碍物和边界两方面检测与
处理.环境地图模型如图1.假设A(z,Y)点是机
器人所在的栅格,行走前,机器人将搜索与其相邻
的四个方向,即上(z,Y+Y/n)、下(z,Y—Y/n)、左(z—X/m,y)、右(z+X/m,y).检测下一步是
否存在障碍,若存在,则需要检测边界以选择避障方向,然后采用沿边走的算法避障.若不存在,则继续沿原方向行走,避障路径规划流程如图6.
图4避障路径规划流程图
色,白色圆圈为机器人清洁完毕自动返回停放位置的行走路线.图6中黑色表示障碍物,灰色表示机器人所走过的区域,白色方格为遗漏区,白色圆
圈表示机器人清洁完毕的返回路径,机器人开始
位置均位于左下角.3.2结果分析
由图5及仿真过程可知,清洁机器人能够沿
内螺旋式“回”字型路径完成清扫任务,覆盖率为
100%,重复率为0%,工作过程中能够避开边界,自动定位和转向,清洁完毕机器人可以自动返回到初始位置,若设定机器人速度为5m/min,则其工作时间约为27.45min,可见该路径规划方式是可行的.
图5无障碍路径规划仿真结果
3路径规划仿真结果与分析
3.1路径规划仿真结果
静态环境中,利用Vision
Basic
6.0编程软
件,在长5m宽6m的工作区域内进行无障碍与
避障路径规划仿真试验,结果如图5和图6,机器
人的初始位置均为清洁区域的左下角,即坐标原
点.图5中,清洁机器人所走过的路径标记为黑
图6回字型避障路径规划仿真结果
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由图6及仿真过程可知,清洁机器人能够避
开障碍物和边界,沿一条无碰撞路径,实现避障清洁.由于算法中采用了沿障碍物边界行走的避障
策略,所以没有发生循环死锁现象.清洁完毕,机器人能自动返回.运行时间34min、覆盖率
98.96%,重复率为1.46%.4
结论
1)采用栅格法建立环境地图模型,能够任意改变工作环境尺寸大小,并且能够在地图中的任
意位置设置任意形状的障碍物,为运动路径规划仿真提供有利条件.
2)利用沿边走算法对清洁机器人进行无障碍
路径规划表明,机器人能够沿内螺旋式“回”字型路径完成清扫任务,覆盖率为100%,重复率为0,
工作过程中能够避开边界,自动定位和转向,清洁
完毕机器人能够自动返回到初始位置,该路径规
划方式是可行的.
3)对清洁机器人避障路径规划仿真结果表明,
机器人能够避开障碍物和边界,沿一条无碰撞路径,
实现避障清洁,覆盖率98.96%,重复率为1.46%.
4)该避障路径规划方法简单可行,清洁效率高,覆盖率大,但对于可移动障碍物情况,仍需采
取一些优化算法,实现最大的覆盖率和最小重复率.
【参
考
文
献】
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万方数据
室内地面清洁机器人路径规划作者:
作者单位:
刊名:
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年,卷(期:
被引用次数:
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