路徑規(guī)劃技術(shù)作為機器人研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一,研究路徑規(guī)劃技術(shù)能夠促進機器人在生活中的實際應(yīng)用。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃研究大多是針對兩點間的任務(wù)規(guī)劃,無法滿足時序任務(wù)需求,目前基于線性時序邏輯(Linear Temporal Logic,LTL)的路徑規(guī)劃方法可以完成復(fù)雜的多點任務(wù)規(guī)劃,但針對的是靜態(tài)環(huán)境,無法滿足頻繁變化的復(fù)雜環(huán)境。同時,當(dāng)前路徑規(guī)劃方法是基于離散的環(huán)境模型去搜索路徑,并未實現(xiàn)離散路徑連續(xù)化的運動控制,所以適用于復(fù)雜環(huán)境的滿足時序任務(wù)約束的機器人運動規(guī)劃方法具有重要的研究意義。LTL理論為描述機器人時序任務(wù)提供了理論支撐,LTL公式依據(jù)其語法語義可以規(guī)范地闡述復(fù)雜的時序任務(wù),本文基于LTL理論,研究了復(fù)雜環(huán)境中滿足時序任務(wù)約束的機器人運動規(guī)劃方法。首先,針對室外復(fù)雜環(huán)境難以構(gòu)建為有限節(jié)點狀態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜投帱c時序任務(wù)的全局規(guī)劃問題,研究了基于LBS(Location Based Services,LBS)的時序任務(wù)約束運動規(guī)劃,LBS是基于位置的服務(wù),結(jié)合了地理信息與移動通信等技術(shù),根據(jù)時序任務(wù)約束的任務(wù)節(jié)點,利用百度地圖LBS構(gòu)建有限狀態(tài)的加權(quán)切換系統(tǒng),通過LTL語言描述時序任務(wù),并生成符合工作環(huán)境與任務(wù)約束的Product自動機,基于Dijkstra算法在Product自動機上搜索最優(yōu)離散路徑,并在利用百度地圖LBS完成離散路徑的連續(xù)化。然后,針對室內(nèi)的動態(tài)環(huán)境和機器人動態(tài)模型,研究了基于機器人動態(tài)模型的時序任務(wù)約束運動規(guī)劃方法,根據(jù)機器人室內(nèi)工作環(huán)境,利用柵格法建立環(huán)境模型和加權(quán)切換系統(tǒng),通過設(shè)計的基于A*的路徑搜索算法去搜索全局離散路徑,提高搜索效率,針對機器人動態(tài)模型設(shè)計融合了避障策略的機器人狀態(tài)切換控制方法,將離散路徑轉(zhuǎn)化為連續(xù)的軌跡。最后,基于SLAM設(shè)計了時序任務(wù)約束的機器人運動規(guī)劃系統(tǒng),對基于機器人動態(tài)模型的時序任務(wù)約束運動規(guī)劃方法進行了實現(xiàn),該系統(tǒng)利用自適應(yīng)蒙特卡洛定位算法完成機器人自定位,同時設(shè)計了時序任務(wù)定制上位機操作界面和雙避障模式,實現(xiàn)系統(tǒng)的易操作性和適用性。本文對上述滿足時序任務(wù)約束的機器人運動規(guī)劃方法進行了仿真和實驗,結(jié)果表明本文提出的方法能夠完成復(fù)雜環(huán)境中受時序任務(wù)約束的機器人運動規(guī)劃,實現(xiàn)機器人上層任務(wù)規(guī)劃與底層運動控制的融合,促進機器人在復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)用。
【學(xué)位單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP242
【部分圖文】：

背景與意義來，隨著科學(xué)技術(shù)的進步，服務(wù)機器人、無人駕駛汽車和無人機等自的生活中扮演越來越重要的角色。在日常生產(chǎn)生活中，人們對自主移越來越大，急需它們能夠代替人類完成一些生產(chǎn)生活任務(wù)；此外針對如火災(zāi)救援、工廠安防巡邏和軍事偵察等任務(wù)，人們也迫切需要機器。機器人能夠應(yīng)用在航空航天、研究教育、工業(yè)農(nóng)業(yè)和家用服務(wù)領(lǐng)域器人系統(tǒng)具有感知環(huán)境、規(guī)劃任務(wù)和執(zhí)行任務(wù)等能力[1]。而且移動機較強大的系統(tǒng)，智能機器人研究包含了機器人路徑規(guī)劃、定位追蹤和究[2]。其中，路徑規(guī)劃作為機器人研究的熱點方向，研究高效的路徑人高效地完成任務(wù)[3]。

圖 1-2 路徑規(guī)劃方法框圖這些傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法和新的智能算法，它們大多都是集中在解決 從點 A 移 B，途中避免障礙物 的簡單任務(wù)，以及初步地解決了 TSP 問題，但它們?nèi)匀徊荒艿慕鉀Q機器人復(fù)雜任務(wù)約束的路徑搜索問題。隨著模態(tài)邏輯的深入研究，計算樹邏性時序邏輯等時序邏輯可以便捷的闡述機器人的時序任務(wù)約束[27]，比如持續(xù)監(jiān)控工任務(wù)點的巡回任務(wù)，時序邏輯理論在路徑規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用越來越被關(guān)注，基于時序機器人路徑規(guī)劃方法總體結(jié)構(gòu)如圖 1-2 所示，目前基于時序邏輯理論的路徑規(guī)劃方多是在環(huán)境建模、模型檢測算法模塊和機器人控制綜合上進行創(chuàng)新與改進，靜態(tài)環(huán)大多采用矩形離散[28]或三角離散[29-31]進行環(huán)境離散化。時序邏輯理論應(yīng)用到機器人領(lǐng)域可以追溯到 1995 年，Antoniotti 設(shè)計了一種監(jiān)測確保機器人完成特定的任務(wù)[32]。之后幾年內(nèi)，模型檢測工具理論[33]也得到進一步研

圖 2-2 圖形化語法釋義性時序邏輯的語義 任務(wù)公式描述了系統(tǒng)中可行路徑的任務(wù)屬性（約束），然而系統(tǒng)中并非滿足該任務(wù)屬性，為了準(zhǔn)確地表述滿足 LTL 任務(wù)公式的路徑序列，定語義可以對加權(quán)切換系統(tǒng)中狀態(tài)和路徑進行釋義，從而確定滿足任務(wù)公徑。線性時序邏輯語義如下：01 2 1 2||| || | |trueA 當(dāng)且僅當(dāng)當(dāng)且僅當(dāng)當(dāng)且僅當(dāng) 并且
【參考文獻】

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本文編號：2856104