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    基于控制變量優化和端對端學習的移動機器人導航算法研究

    張霄遠  
    【摘要】:隨著機器人技術的發展,移動機器人已經應用救災,工業生產,生活服務各個領域。在這些領域內,移動機器人需要自主快速地穿過一個復雜的動態環境。自主導航算法是智能移動機器人的關鍵技術。本文主要針對以差分移動機器人和車形移動機器人為代表的非全向移動機器人,在有地圖和無地圖兩種情況下的導航問題開展研究。本文針對差分和車形移動機器人在有地圖情況下,提出了一種新的基于控制變量優化的移動機器人時間最優局部規劃算法。建立了差分移動機器人和車形移動機器人的局部規劃優化問題的模型,推導出目標函數及約束函數關于優化變量的解析梯度表達式,引入了一種新的交替進行的投影梯度下降和共軛梯度下降實現優化問題的快速求解,并將提出的局部規劃算法用于機器人的閉環控制。本文提出的方法是在機器人的可行控制空間內進行優化,對運動-動力(kinodynamincs)約束和非全向(non-holonomic)約束處理更為直接。利用仿真和實驗驗證了導航算法的時間最優性、實時性、魯棒性、控制連續性等性能。在無障礙情況下,我們驗證了提出的方法所規劃的軌跡非常接近理論上時間最優的Reeds Shepps軌跡,優于連續曲率的Fraichard軌跡。針對起點到終點存在多個同倫類情況,在有地圖情況下提出了一種基于多同倫類的移動機器人時間最優局部規劃算法。首先,分析了局部規劃普遍存在的單同倫性問題。之后,引入H標簽來區分多個同倫類,利用一個稀疏概率地圖更快地獲取環境的拓撲信息,借助同倫類可以搜索出存在的多種優化軌跡初值,從而避免軌跡優化的局部最優性問題。與現有利用Voronoi圖和稠密概率地圖的方法相比,我們的方法的特點是利用稀疏概率地圖維護多個同倫類,在搜索多同倫初值時速度較快。利用仿真驗證了導航算法可以處理多個同倫類情況的最優路徑規劃問題,能夠找到全局最優解。針對機器人無地圖情況下僅有低成本稀疏激光雷達的導航問題,提出了一種基于端對端學習的無地圖局部規劃方法。首先,提出了一個無地圖情況下的神經網絡控制器,設計了該神經網絡控制器的訓練框架。通過讓機器人學習有地圖情況下的規劃數據,學習到在地圖缺失情況下的局部規劃策略。結果表明:無地圖規劃算法能夠在較為復雜的情況下完成導航作業,并且導航的路徑和基于地圖的導航算法相差不大,但是導航所需時間會比較高。


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