● 摘要
随着机器人技术的不断发展，移动机器人在社会生产、家庭生活等各种领域的应用越来越广泛。移动机器人在未知环境中工作时必须能够实时地探测和躲避遇到的障碍物。本论文以双轮移动机器人为研究对象，对移动机器人在未知环境中的避障控制算法设计及实现进行了深入的研究，对与此相关的移动机器人实验平台构建、多传感器系统集成、信息融合等技术进行了初步探讨。移动机器人的避障问题可以分为环境已知时的全局避障和环境未知时的局部避障。本论文首先对已有的移动机器人避障方法进行了总结，着重总结和分析了环境未知时移动机器人的避障控制方法以及它们各自的适用情、优缺点和进一步发展的方向。然后，介绍了自行研制的移动机器人仿真与实验平台的主要功能和系统结构，在对单个超声传感器的探测性能进行了实验研究后，详细阐述了多超声传感器障碍物探测系统的设计过程。利用多超声探测系统得到的障碍物信息，设计了三种不同的移动机器人避障控制算法指导机器人从初始位置安全地到达目标位置。首先，提出了“障碍物危险度”的概念来描述障碍物与机器人发生碰撞的可能性大小，并在此基础上设计了移动机器人基于信息融合的分层模糊避障控制系统：底层的危险度模糊控制器（DFC）对障碍物信息进行处理，融合处理后输入到上层；上层的线速度和角速度模糊控制器（VFC 和RFC）根据障碍物的危险程度和目标的方位做出运动规划。采用不同的信息融合方法，设计了三种分层模糊避障控制方案：最大危险度法、环境危险度向量法和行为融合法，对各方案的优缺点进行了对比分析和实验。制定了基于虚拟目标的导航策略，使移动机器人能够从复杂障碍物环境（如“U”形障碍物）中顺利走出来，避免出现“死循环”的情形。然后，设计了移动机器人安全目标追踪和避障控制方案，采用Lyapunov函数法分别针对静止目标和运动目标设计了双轮移动机器人的安全目标追踪控制算法，使移动机器人能够追踪到目标并保持给定的安全距离，理论证明了算法的渐近稳定性并验证了两种追踪控制算法分别具有时间优化和能量优化的特性。采用基于阻抗控制概念的避障策略，设计了双回路的目标追踪与避障控制方案，使移动机器人能够在追踪过程中自动避开遇到的障碍物。接着，提出了一种基于路径跟踪的导航和避障方法，该方法的基本思想是在移动机器人初始位置和目标之间建立一条虚拟的直线路径，然后利用路径跟踪的方法使移动机器人跟踪虚拟的直线路径并向目标运动。不过，由于轮径、安装、传动等方面的误差，移动机器人的实际速度与期望值之间存在未知的偏差，这可能会导致较大的跟踪误差。因此，设计了自适应模糊路径跟踪控制器以消除由于移动机器人的速度误差引起的路径跟踪误差，使移动机器人能够正确到达目标位置，对控制器的性能给出了理论证明。当遇到障碍物时，基于阻抗控制概念的目标调整方法使移动机器人跟踪新的虚拟路径从而避开障碍物。实验结果验证了自适应模糊控制器的性能和避障控制方案的可行性。最后，论文对取得的研究成果进行了总结，指出了更深层次研究的方向和内容。