摘 要： 針對機器人局部路徑規(guī)劃的特點和傳統(tǒng)人工勢場理論存在不足的問題，采用改進的斥力勢場函數(shù)，將機器人與目標的相對距離和速度考慮在內(nèi)以解決局部最小值問題。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)，兼顧了系統(tǒng)的魯棒性和快速性，并在應(yīng)用實例中得到了有效的驗證。
關(guān)鍵詞： 神經(jīng)模糊方法；人工勢場法；路徑規(guī)劃
導航技術(shù)研究一直是移動機器人研究的重要方向，移動機器人導航就是機器人能夠按照事先獲取的地圖信息[1]，或根據(jù)通過對外部環(huán)境的實時探測所提供的引導信號規(guī)劃出一條相對最優(yōu)路徑，使機器人在沒有人工干預(yù)的情況下，能沿著該路徑盡快和無碰撞的移動到目標點。
人工勢場法的結(jié)構(gòu)簡單，比較容易掌握，便于底層的實時控制，規(guī)劃出的路徑一般比較平滑安全，在機器人的局部路徑規(guī)劃中被廣泛地采用[2]。但人工勢場法只適合靜態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃，對于動態(tài)環(huán)境下運動目標的路徑規(guī)劃，則很少涉及。本文中，在一般人工勢場法的基礎(chǔ)上，針對動態(tài)環(huán)境中的目標和障礙物都是運動的條件下，提出了一種改進的人工勢場法。通過在引力勢場函數(shù)和斥力勢場函數(shù)中引入相對速度和安全距離解決了動態(tài)環(huán)境下路徑規(guī)劃的問題，基于模糊邏輯控制方法(fuzzy logic control approach)[3]引入人的經(jīng)驗以實現(xiàn)機器人避障，這種方法的困難在于模糊規(guī)則難以確定。而神經(jīng)模糊方法(neuro-fuzzy approach)[4]能夠自動產(chǎn)生模糊規(guī)則，本文引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制對參數(shù)進行優(yōu)化[5-6]。計算機仿真證明了這種改進的人工勢場法的有效性。
1 傳統(tǒng)人工勢場法及缺陷
Khatib于1986年提出人工勢場法用于機器人避障，其基本思想是構(gòu)建一個虛擬的力場，目標引力場Ua產(chǎn)生的吸引力Fa隨機器人與目標位置的接近而減小，方向指向目標點。障礙物的斥力場Ur產(chǎn)生的排斥力Fr隨機器人與障礙物的距離的減少而迅速增大，方向背離障礙物。人工勢能的總和取總勢函數(shù)梯度下降的方向，即沿排斥力矢量和吸引力矢量和的方向?qū)崿F(xiàn)無碰路徑規(guī)劃。傳統(tǒng)的人工勢場法只考慮位置因素，是位置的函數(shù)。在動態(tài)障礙物的環(huán)境就會暴露出很多不足，除了局部最小問題出現(xiàn)的概率增大之外，還存在因躲避不及而相碰以及原本不會發(fā)生碰撞但機器人卻做出了無謂的避碰運動。當目標點處在障礙物的斥力場范圍內(nèi)時，機器人可能始終無法到達目標點。
傳統(tǒng)的引力場函數(shù)定義為機器人與目標的相對位置的函數(shù)，即相對位置引力場函數(shù)：
式中，N為障礙物的個數(shù)。
在引入相對速度斥力之后，雖然不能完全消除局部極值點，但可以使極值點的出現(xiàn)幾率大大降低，并且消除了機器人在障礙物附近出現(xiàn)振蕩的可能性。修改后的引力函數(shù)和斥力函數(shù)中各有兩個分量，即位置分量和運動分量。本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法和模糊控制方法，設(shè)計兩個雙輸入單輸出模糊控制器，從而實現(xiàn)兩個分量系數(shù)的調(diào)整：(1)障礙物和機器人的位置關(guān)系，可利用它們之間的距離P和運動方向的夾角θ確定；(2)運動關(guān)系，可利用它們之間的速度偏差Vor和運動方向夾角θ確定。
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制器的設(shè)計
根據(jù)大量的實驗和個人經(jīng)驗，可獲得一組經(jīng)驗數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包括：機器人與物體的距離、機器人與物體相對運動大小的夾角，以及人工勢場法的增益系數(shù)。利用MATLAB中的Anfis工具，由這組數(shù)據(jù)計算推理得出一個描述該系統(tǒng)的Sugeno型FIS[8]。
以2輸入、1輸出來建立一個模糊系統(tǒng)。
在Anfis編輯器中導入經(jīng)驗數(shù)據(jù)，模糊子集數(shù)目選擇為[7 7]，隸屬函數(shù)類型為“gbellmf”(鐘形)，生成初始FIS的方法。采用網(wǎng)格分割法并按照C-均值聚類方法建立模糊系統(tǒng)。對建立好的初始模糊系統(tǒng)進行訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練用“混合法(hybird)”，訓練誤差為0，訓練次數(shù)選擇150。如果訓練的最終誤差不夠理想，可以增加訓練次數(shù)。
訓練結(jié)束之后，可以在MF編輯器界面中觀察輸入與輸出的隸屬函數(shù)，以及模糊規(guī)則。這樣，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地處理了建立模糊系統(tǒng)時生成模糊規(guī)則以及調(diào)整隸屬函數(shù)等繁雜工作，并克服了模糊理論不具備自學習的能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以表達人類自然語言的缺點。在實際仿真運行中，可根據(jù)仿真效果對各隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則進行簡單調(diào)整。
根據(jù)人工勢場法建立的函數(shù)，針對其四個參數(shù)分別建立模糊控制器。模糊控制器以機器人與物體的距離P和運動方向的夾角θ為輸入，模糊控制器的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練獲得。其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊制器，融合了模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，能夠及時調(diào)整人工勢場函數(shù)的各參數(shù)，從而進一步改變控制決策，在對系統(tǒng)的控制中獲得更好的效果。
4 試驗分析
本文對動態(tài)障礙環(huán)境下機器人路徑規(guī)劃問題進行了探討研究，在傳統(tǒng)的人工勢場法的基礎(chǔ)上引入相對速度，降低了極值點的出現(xiàn)機率，并且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制方法來實現(xiàn)修改后的引力函數(shù)和斥力函數(shù)中兩個分量系數(shù)的調(diào)整，仿真結(jié)果表示該方法是可行的。在圖3中使用傳統(tǒng)的勢場法控制時，機器人在勉強避開第一個障礙后與第二個障礙物迎面碰撞，沒能跟隨到達目標。而使用本文算法的機器人有效地避開了兩個運動的障礙并且成功到達目標，如圖4所示。圖中帶圓圈的實線表示機器人的避障軌跡，帶圓圈的虛線是目標的的運動軌跡。帶星號的實線和虛線是兩個障礙物各自的運動軌跡。
研究結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的人工勢場法相比，本文方法不存在局部最小問題。由于增加了安全距離和相對速度，增加了對運動障礙的有效規(guī)避，也避免了一些無謂的避障動作，而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入使得控制具有一定的自適應(yīng)性和實時性，且算法直觀明確，加入經(jīng)驗值，在實驗過程中可以反復(fù)調(diào)試，使移動機器人具有類人的決策。
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