隨著計算機(jī)和傳感器等機(jī)器人相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展,移動機(jī)器人的使用也越來越多�？紤]到醫(yī)院環(huán)境的特殊性,醫(yī)護(hù)人員工作壓力較大,因此,在醫(yī)院中使用機(jī)器人代替護(hù)士的一些簡單工作比如病人問詢等,可以降低醫(yī)護(hù)人員的工作壓力和人力成本。由于醫(yī)院環(huán)境中動態(tài)因素較多,移動機(jī)器人在其中安全進(jìn)行導(dǎo)航很有挑戰(zhàn)性。為此,本文提出如下避障流程:首先對于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,基于幾何特征對障礙物進(jìn)行識別和行人追蹤。分別使用基于卡爾曼濾波的交互多模型（IMM）和支持向量回歸機(jī)（SVR）對動態(tài)障礙物進(jìn)行軌跡預(yù)測。然后基于代價地圖,新建立一層地圖用來表示行人未來軌跡對于機(jī)器人的影響,同時驗(yàn)證該地圖對于機(jī)器人路徑規(guī)劃的影響。具體的工作內(nèi)容概括如下:首先基于幾何特征對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將地圖中障礙物視為圓形障礙物,同時對于行人進(jìn)行追蹤。IMM和SVR均適用于對動態(tài)障礙物進(jìn)行短時間的軌跡預(yù)測,IMM需要使用預(yù)先確定好的模型,不適用于行人復(fù)雜的運(yùn)動。本文提出基于SVR的方法不需要事先確定好模型,可以學(xué)習(xí)障礙物的運(yùn)動模型。為了解決標(biāo)準(zhǔn)最小二乘支持向量回歸機(jī)（LS-SVR）不支持多輸出的問題,本文使用了多輸出支持向量回歸機(jī)（MLS... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

地寶九系機(jī)器人[7]

全局路徑規(guī)劃到尋找到合適的路徑，之后機(jī)器人只需在保證定位準(zhǔn)確的情況下按照全局路徑運(yùn)動至目標(biāo)點(diǎn)[19,20]。Dijkstra算法是經(jīng)典的廣度優(yōu)先的狀態(tài)空間搜索算法，即算法會從初始點(diǎn)開始一層一層地搜索整個自由空間直到到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，如圖1-2所示。從物體所在的初始點(diǎn)開始，訪問圖中的結(jié)點(diǎn)。它迭代檢查待檢查結(jié)點(diǎn)集中的結(jié)點(diǎn)，并把和該結(jié)點(diǎn)最靠近的尚未檢查的結(jié)點(diǎn)加入待檢查結(jié)點(diǎn)集。該結(jié)點(diǎn)集從初始結(jié)點(diǎn)向外擴(kuò)展，直到到達(dá)目標(biāo)結(jié)點(diǎn)。Dijkstra算法保證能找到一條從初始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最短路徑，只要所有的邊都有一個非負(fù)的代價值。圖1-2Dijkstra算法[16]A*算法是由Hart等人在1968年提出的一種啟發(fā)式搜索算法，該算法將啟發(fā)式方法和Dijsktra算法結(jié)合在一起的算法廣泛用于路徑規(guī)劃領(lǐng)域。該方法在尋找最優(yōu)路徑的時候主要基于兩個代價函數(shù)，即從起始節(jié)點(diǎn)到達(dá)當(dāng)前搜索節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價和從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)最理想路徑（即不考慮障礙物）的估計代價。但是，傳統(tǒng)的A*算法只適用于靜態(tài)環(huán)境，無法有效的處理動態(tài)障礙物。1.3.2國內(nèi)外避障算法研究現(xiàn)狀全局路徑規(guī)劃只適用于整體環(huán)境信息完全已知且不發(fā)生改變的前提下。在機(jī)器人按照全局路徑前行時，可能會遇到動態(tài)障礙物（比如行人等），此時必須要進(jìn)行局部路徑規(guī)劃，以保障機(jī)器人能夠安全到達(dá)導(dǎo)航目標(biāo)點(diǎn)。局部路徑規(guī)劃可以通過各種傳感器的數(shù)據(jù)能夠快速獲取周圍的環(huán)境信息，實(shí)時性高，同時對于動態(tài)障礙物的躲避能力高，但是規(guī)劃出的路徑可能不是最優(yōu)。局部路徑規(guī)劃算法主要有以下幾種：動態(tài)窗口法[21]、人工勢場法和彈性時間帶法[22]等。動態(tài)窗口法（DWA）是一種避免實(shí)時碰撞的方法，該方法將速度采樣空間按照機(jī)器人的加減速性能以及其他一些相應(yīng)的約束，限制在動態(tài)的可行范圍內(nèi)。然

Ψ較虻牟煌???瞥】梢苑治?贍勘甑愣曰?魅慫???囊?力勢場和障礙物所產(chǎn)生的斥力勢常該方法規(guī)劃出的路徑平滑安全，但在某些情況下存在“局部最斜。許多研究者在此基礎(chǔ)上改進(jìn)，Vadakkepat等[25]使用遺傳算法調(diào)節(jié)勢能函數(shù)中的參數(shù)，均取得了一定的效果。1.3.3國內(nèi)外軌跡預(yù)測技術(shù)研究現(xiàn)狀智能設(shè)備在人類環(huán)境（比如醫(yī)院、超市、地鐵等地方）中安全工作時，必須要能夠有效的感知環(huán)境和了解其他物體的運(yùn)動狀態(tài)。近年來，運(yùn)動預(yù)測在許多研究領(lǐng)域中受到越來越多的關(guān)注，例如自動駕駛汽車，服務(wù)機(jī)器人和先進(jìn)的監(jiān)控系統(tǒng)領(lǐng)域，如圖1-3所示。想要準(zhǔn)確地進(jìn)行運(yùn)動預(yù)測十分困難，主要在于運(yùn)動物體本身運(yùn)動的復(fù)雜性及其他運(yùn)動物體的影響[26]。物體的運(yùn)動可能受到目標(biāo)地點(diǎn)，周圍其他物體的存在，運(yùn)動主體之間的社會關(guān)系，社會規(guī)則或不同的環(huán)境等的影響。此外，為了在實(shí)際工作穩(wěn)定運(yùn)行中，運(yùn)動預(yù)測應(yīng)具有魯棒性并實(shí)時運(yùn)行。圖1-3軌跡預(yù)測的應(yīng)用領(lǐng)域

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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