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Abhay。。Deshpande1Nataraj.K.R博士2 ECE Asst.Prof,部门,房车工程学院,班加罗尔,印度卡纳塔克邦1 煤斗教授ECE的部门,SJB理工的卡纳塔克邦,印度班加罗尔2 |
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网络形成多个机器人之间建立通信链路是更重要的。使用自己的运动规划和基于当前世界模型,构造一个机器人无碰撞轨迹。该技术用于轨迹规划kinodynamic随机运动规划方法。运动规划是通过使用优先级系统更有效的和可行的。采用优先级系统可以帮助机器人自发在遇到问题时采取行动。基于优先级,一个机器人计划。机器人与低优先级重新计划其路径允许优先级高的机器人继续。有两种类型的优先级系统探讨即用户定义和robot-determined优先级系统。在讨论的两个优先级系统,robot-determined优先级系统给出更好的结果后显示使用一个测试平台。论述了一种新的多个机器人的运动规划算法可以实时计划轨迹,可以在物理世界中实现。
关键字 |
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kinodynamic随机运动,优先级系统,用户定义的优先级和robot-determined优先级 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
介绍 |
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当我们认为移动机器人,首先,我们的思想是机器人像火星探测车任务(MER)用于太空计划。它包括两个探测器——精神和机会,探索火星。这种复杂的机器人需要精确的运动计划,因为他们会在未知的环境中部署。最近的太空计划,Chandrayaan - 1,还涉及复杂的机器人像月亮绘图仪(M3),特征和地图月球表面矿物学的月球地质演化[1]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
另一个例子可以RMS(远程控制器系统)是用于工业。他们通常是静止的,因此是非常必要提供四肢,从而提供增加程度的自治权。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
这些群体机器人的构建为一个特定的目标与许多运营商工作(远程操作工具)。这些机器人需要复杂的运动规划以自主完成给定的任务。他们的目标应该是实现没有彼此碰撞与动态或静态障碍或障碍。传感器的系统未能给出一个整体的知识未知或部分已知的环境。同时,另一个选择是连续inter-robot沟通也失败了,由于许多实际原因这是不可行的。只有少数的机器人在彼此的通信范围可以共享信息,如他们的目标和世界模型[2]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
本文专注于机器人运动规划动态,其中网络的形成。这些网络或动态链接能够:1,建立两个机器人之间的通信链路2,建立通信链路后,共享的信息环境,目的地;最后,3,形成链接后,是时候计划为所有机器人的无碰撞路径。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
在下面几节中,讨论了上述方法的概述。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
二世。在动态网络规划 |
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答:网络形成和建立通信链接 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果两个机器人说,a和b,很好沟通的范围内的机器人,它们之间的通信链路组成。当这个链接之间形成两个或更多的机器人机器人组成的一个网络。这些机器人可以分享他们的信息环境中,目标和计划所需的信息通过直接的路径(图1)或间接通信链接。间接通信链接可以通过网络内的其他机器人(图2)。重要的是要注意,机器人与机器人交流只能相同的网络,而不是与其他网络的机器人。如下所示的图1描述了链接和网络的形成。[3]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
机器人是动态的,他们可能会离开网络,形成一个新的网络。下面的figure2描绘了机器人的动态行为。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
的机器人进出网络,他们不能预定义的路径。因此路径应该计划同时随着机器人和形成新的网络。路径应该计划以这样一种方式,它不应该碰撞与机器人已经在网络。使这样的规划,机器人进入一个网络应提供当地信息的世界模型和当地的机器人。这是下一节讨论。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
b计划过程 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
精确地计划无碰撞路径,网络中每个机器人应该知道所有其他机器人的目标,优先数和当地的世界模型。使这一个协议是必需的,可以共享这些信息和控制计划的过程。这使得平行运动规划网络中每一个机器人。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
需要注意的是,本文采用优先级系统,每个机器人都将优先数。这个优先顺序决定了机器人计划在稍后讨论彼此在网络。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
运动规划过程可以触发如果有下列情况之一: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
吗?当一个新的网络形成由于从不同的网络进入机器人的通信范围。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
吗?当有一个可辨认的改变环境或世界的模型。例如,如果有一个新的障碍在原计划路径。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
吗?当一些或所有机器人的目标发生了变化。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果有一个新的障碍机器人路径,机器人的运动规划是触发。机器人选择一个新的里程碑。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果一个新的目的地是要求一个机器人,每个机器人的运动规划计划碰撞自由程向新的目的地。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果一个新的机器人进入网络,每个机器人的运动规划开始交换信息每个机器人即其目标、优先数,里程碑的碰撞与所有其他机器人共享自由程等。一旦这些信息是共享的,每个机器人都有更新的世界模型[4]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
每个机器人然后比较其优先数与他人。如果机器人有低优先级的数量,其集中运动计划使用从高优先级的机器人和里程碑计划与相同的路径不相交的高优先级的机器人。而低优先级的机器人计划新的碰撞自由程,高优先级的机器人将继续沿着原来的路径作为低优先级的机器人将避免它。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
下面的数据描述如何执行优先级系统的规划。图的路径机器人在左边和机器人交流范围和正确的链接。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
c .优先级系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
基本上有两种类型的优先级系统集中在本文。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
吗?用户定义的优先级系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
吗?机器人确定优先级系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1)用户定义的优先级系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
在前一节中讨论,很明显,每个机器人有一个独特的优先数。实际上实现优先级系统,每个机器人应该知道所有的机器人网络以及其优先顺序。更重要的是,它应该有一个优先级列表中所有机器人的网络。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
在这个优先级系统,正如它的名字本身表明,用户号码是优先考虑的。它可以随机或基于其重要性最初在设计系统。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
在这个优先级系统,如果一个机器人遇到一个问题,重新计划,那么它必须播出新路径,当地所有的机器人拥有更少的优先级,这样他们可以重新计划。跟踪所有的机器人,我们使用两种类型的列表。,机器人拥有更高的优先级列表的数量即列表和其他高,机器人在低优先级的列表数量即低列表。每个机器人的运动规划算法可以如下面所讨论的。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤1:是否有任何新的机器人在机器人的通信范围?也检查是否有机器人移动机器人的通信范围。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤2:如果有一个新的机器人,然后检查其优先级数字。继续检查新机器人。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果任何机器人都搬了出来,把它从相应的列表。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤3:检查后优先级数量的新机器人,机器人添加到相应的数量根据优先级列表。换句话说,如果优先级数量高,然后添加机器人到高列表,列表将它添加到低。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤4:刷新两个列表,安排机器人的递减顺序优先级数量,方便使用。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
第五步:如果机器人被添加到低列表,没有必要为机器人规划遇到碰撞将计划自己的自由程考虑这个机器人。如果机器人被添加到高列表,然后一个新的碰撞自由程计划应该考虑所有的机器人在新高列表中。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
第六步:规划后,机器人必须播出计划机器人在低列表中,这样他们就可以重新计划他们的路径避免机器人高列表。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
总结以上讨论下面的算法。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果发现任何新的机器人在机器人的通信范围(说),它首先检查新机器人的优先级。如果机器人有更小的优先级,它被添加到一个列表称为L(低列表),如果它有更高的优先级,它被添加到H列表(列表)。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果新的机器人具有更高的优先级,机器人重新计划一个新的路径,以避免碰撞与H列表。然后,它广播新路径在L列表中所有的机器人,这样他们可以重新计划。[5]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
如果新的机器人具有更少的优先级,机器人只是将其添加到L列表。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2)Robot-determined优先级系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
用户定义的优先级系统的局限性是,机器人具有高优先权的数量不需要计划,优先数减少,里程碑的复杂性,因此碰撞自由程也会增加。这使规划过程缓慢而低效。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
为了克服上述限制,我们使用robot-determined优先级系统,机器人的优先级决定根据其当地,从而确保平等分配计划的责任。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
与用户定义的优先级系统,机器人的重点不是最初由用户决定。它优先考虑基于障碍的数量(静态或动态)在其本地区域(通信范围)和机器人拥有更多数量的障碍在其本地区域给出更高的优先级。[6]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
每个机器人的优先级数量决定的数量范围,是由障碍, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
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这里,α(i)是当地的机器人的数量第i个机器人,β(i)是当地的机器人的数量i机器人。这使得机器人在繁忙的环境的优先级高。因此,大多数免费的机器人环境重新计划。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
γ是机器人的独特的识别号码。三次γ是用来确保机器人拥有相同数量的障碍在他们当地优先数略有不同。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
robot-determined优先级系统的基本算法如下讨论。用户定义的优先级系统,甚至robot-determined优先级系统利用两个列表跟踪所有的机器人。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤1:是否有任何新的机器人在机器人的通信范围?也检查是否有机器人移动机器人的通信范围。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤2:如果有一个新的机器人,然后,计算其优先数确定机器人在其本地组的数量,数量的障碍(静态和动态)。继续检查新机器人。如果任何机器人都搬了出来,把它从相应的列表。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤3:在计算优先级数量的新机器人,机器人添加到相应的数量根据优先级列表。换句话说,如果优先级数量高,然后添加机器人到高列表,列表将它添加到低。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
步骤4:刷新两个列表,安排机器人的递减顺序优先级数量,方便使用。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
第五步:如果机器人被添加到低列表,没有必要为机器人规划遇到碰撞将计划自己的自由程考虑这个机器人。如果机器人被添加到高列表,然后一个新的碰撞自由程计划应该考虑所有的机器人在新高列表中。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
第六步:规划后,机器人必须播出计划机器人在低列表中,这样他们就可以重新计划他们的路径避免机器人高列表。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
该算法几乎是类似于用户定义的优先级系统除了第二步骤。它可以概括如下。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
当遇到一个新的机器人,机器人通过上述方法计算的优先级并添加新的机器人相应的列表。讨论的轨迹然后计划为用户定义的优先级系统。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
三世。计划实验 |
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本文的主要目标是创建一个可以规划机器人的轨迹规划算法。模拟和实验结果如下所示,显示了建立无碰撞轨迹的能力对于许多机器人在复杂的环境中有效。最初,微自主探测器测试模拟和后实施。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
答:测试平台 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
测试/模拟探测器在二维空间,微自主探测器(火星)使用测试平台。一个矩形(3 m x 2 m)平花岗岩表作为平台。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
机器人的几何形状是圆柱形的形状有两个轮子旋转。规划过程的运动——董事会规划师提供为每个机器人。规划后,控制信号处理——董事会处理器和被传输到相应的机器人通过远程控制信号。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
视觉系统的测试平台 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
确定障碍物的位置,为每个机器人提供位置传感器是不可行的。因此,跟踪障碍和机器人的位置,一个视觉系统采用摄像头和红外过滤器有一个开销。他们捕捉每个机器人的位置信息通过检测发光二极管的机器人。这些相机集成视觉系统处理器决定每个机器人的位置和速度通过使用提供的信息。视觉系统更新的速度30 hz。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
c .用户界面 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
一个图形用户界面(GUI)设计在Java中使用这个测试平台。这个接口的优势在于它提供了一个简单的,全球的世界观模型(前视图)。用户界面是用户友好的,它包含了拖放系统设立一个机器人的目标。一旦设定目标,他们更新规划轨迹的运动计划。[7]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
d .的沟通 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
在处理所有的工作都做完了,董事会,与机器人交流和处理器扮演重要的角色。它需要许多计算机与局域网(LAN)和沟通是建立实时的网络数据传输服务(ndd)软件。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ndd雇佣订阅/发布体系结构。开始通信,发送方会发布的要求。订阅它的机器人将被添加到其通信范围,从而建立一个通信链路。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
e .节点之间的通信 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
从上面的讨论,我们知道ndd使用发布/订阅体系结构。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
视觉系统是所有其他节点的信息来源(GUI,运动规划和控制器),他们需要订阅它开发一个通信链路。所有节点都与视觉系统,间接通信节点之间创建链接。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GUI订阅的视觉系统需要的信息的位置,机器人的速度和目标的位置相同的图形化显示给用户。它还需要发送信息运动规划者对新的目标位置通过视觉系统所要求的用户。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
运动计划订阅的视觉系统需要构建新的轨迹如果遇到一个问题或请求一个新的目标位置由用户通过GUI和需要发布相同的控制器。运动规划只有发布里程碑的路径,因为它是更有效的比发布整个轨迹。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
控制器订阅的视觉系统需要的数据发表的运动计划,向机器人发送相应的控制信号通过远程控制信号。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
f .同步时钟 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
实时并行计划发生,所有机器人的处理器应该同步即所有处理器的时钟应该开始在同一时间。使这一切成为可能,使信号从GUI发送到其他节点通过ndd间接连接到GUI。当接收到信号时,节点的时钟将重置(从时间零)确保同步。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
使用GUI g .实现 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
模拟器构建在java用于演示如何执行运动规划物理单词。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
首先,一个简单的世界模型只有一个机器人和两个障碍(移动和静态)。在图6中,小灰点代表机器人,跨头发代表着目标和黑点表示的障碍。机器人的第一个计划的障碍自由程目标考虑只有那些障碍在其通信范围内(图6 (a))并开始遍历相同(图6 (b))。当它移动时,它遇到的移动障碍(图6 (c)),重新计划路径避开障碍(图6 (d))。当它接近目标位置,它遇到的静态障碍(图6 (e)),再重新计划路径避开障碍(图6 (f)) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表- 1描绘了一个世界模型在15具尸体(机器人和障碍物)在三种不同的组合。也非常明显,平均最大计划时间是超过平均重新计划时间。这是因为,当机器人需要重新计划时,它首先检查是否当前路径碰撞是免费的。如果是,那么,机器人继续相同的路径和创建新的路径,从而消耗更少的时间。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
h .用户定义的比较和Robot-determined优先级系统 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表- 2比较了用户定义和robot-determined优先级系统世界模型有15个机器人。时间值有显著差异。robot-determined优先级系统的平均计划时间是3.63低于userdefined女士优先级系统。同时,平均最大计划时间rdp 29.38毫秒小于udp。因此,很明显,计划在rdp更快而udp确保实时规划。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
i模拟2号 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
这个世界模型由10个流浪者和5静态障碍。下面的图7显示了探测器及其运动从GUI。在这里,小黑点代表流浪者,跨毛代表目标和大黑圆圈表示障碍。线条表示特定的机器人的路径。路径的变化,机器人遇到的问题。[8]。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
四。结论 |
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从上面的实验结果观察,本文讨论的运动规划算法已经成功执行其目标。算法可以处理复杂的随机世界模型有大约15的身体包括机器人、静态和动态障碍物。平均计划时间以毫秒为单位,机器人可以自发地重新计划几乎任何障碍是否遇到表明算法的能力在物理环境计划。该算法也为三维测试工作平台。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
优先级系统的成功更强调当userdefined之间有很大差异在计划时间优先和robot-determined优先。显然,robot-determined优先的优势是比定义的优先计划快70%。它还规划责任在每个机器人扳平比分。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
诉未来工作 |
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在未来,robot-determined优先级系统将更有效的通过引入一个新的参数如速度。摘要每个机器人速度是恒定的,但那不是在物理环境。因此,为了将计算机器人基于速度优先数。同时,认真努力将增加机器人的通信范围,使它更可行的现实世界中实现。每个机器人应该给一个单独的视觉系统作为一个开销相机限制操作的区域。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
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