基于VFH+算法的机器人实时地图创建与避障

计算机与现代化

基于VFH+算法的机器人实时地图创建与避障

中国工程物理研究院计算机应用研究所，四川绵阳621900

收稿日期:2014-02-11 出版日期:2014-04-17 发布日期:2014-04-23
作者简介:作者简介：王韬（1988），男，四川广安人，中国工程物理研究院计算机应用研究所硕士研究生，研究方向：移动机器人技术；刘金（1972），男，四川中江人，研究员，硕士生导师，研究方向：自动控制，计算自动化；马永起（1986），男，宁夏吴忠人，助理工程师，硕士，研究方向：软件控制框架及测试。
基金资助:

基金项目：国家科技重大专项经费资助项目（2013ZX040060011102002）

Realtime Map Constitution and Robot Obstacle Avoidance Based on VFH+ Method

Institute of Computer Application， China Academe of Engineering Physics， Mianyang 621900， China

Received:2014-02-11 Online:2014-04-17 Published:2014-04-23

摘要/Abstract

摘要：

摘要：为了提高机器人避障地图的准确性和避障算法的效率，本文对VFH+算法进行改进。将超声波传感器分组分段进行工作以避免相互之间的干扰，对超声波传感器返回的数据进行软件滤波以增强实时地图的准确性；改进代价判定函数以便对通行代价进行更准确的标识；设计基于动态阈值的局部循环跳出机制以克服固定阈值导致的问题。仿真结果表明改进的算法是有效的。

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关键词: 机器人, 避障, 地图创建, 软件滤波, 超声波传感器

Abstract:

Abstract: In order to increase the accuracy of robot avoidance map and the efficiency of robot avoidance method, this paper improves the VFH+ method. First, we group the ultrasonic sensor to avoid interference between each other. Second, we use software to filter statistics returned from ultrasonic sensors to increase the accuracy of realtime map. Meanwhile, we improve the cost function to get more accurate identification of cost. Lastly, we design a mechanism that allows the robot to get out of the loop based on dynamic threshold. Simulation shows that the improvements are effective.

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Key words:

, Key words: , robot； obstacle avoidance； map constitution； software filter； ultrasonic sensor

中图分类号:

TP242.6

王韬，刘金，马永起. 基于VFH+算法的机器人实时地图创建与避障[J]. 计算机与现代化.

WANG Tao， LIU Jin， MA Yongqi. Realtime Map Constitution and Robot Obstacle Avoidance Based on VFH+ Method[J]. Computer and Modernization.

参考文献

［1］

Khatib O. Realtime obstacle avoidance for manipulators and mobile robots［C］//Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation. 1985:500505.

［2］朱大奇，颜明重. 移动机器人路径规划技术综述［J］. 控制与决策, 2010,25(7):961963.

［3］石为人，黄兴华，周伟. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划［J］. 计算机应用, 2010,30(8):20212023.

［4］何武. 室内服务器机器人的导航研究［D］. 合肥：中国科学技术大学, 2011.

［5］ Borenstein J, Koren Y. The vector field histogramFast obstacle avoidance for mobile robots［J］. IEEE Journal of Robotics and Automation, 1991,7(3):278288.

［6］ Ulrich I, Broenstein J. VFH+：Reliable obstacle avoidance for fast mobile robots［C］//Proc. of IEEE International Conference on Robotics & Automaiton. 1998:15721577.

［7］许心德，关胜晓. 未知环境下基于VFH*的机器人避障［J］. 计算机仿真, 2010,27(3):156160.

［8］ Ulrich I, Broenstein J. VFH*:Local obstacle avoidance for fast mobile robots［C］//Proc. of IEEE International Conference on Robotics & Automaiton.2000:25052511.

［9］徐秀娜，赖汝. 移动机器人路径规划技术的现状与发展［J］. 计算机仿真, 2006,23(10):14.

［10］刘玲，王耀南，况菲,等. 基于神经网络和遗传算法的移动机器人路径规划［J］. 计算机应用研究, 2007,24(2):264266.

［11］Malhotra R, Sarkar A. Development of a fuzzy logic based mobile robot for dynamic obstacle avoidance and goal acquisition in an unstructured environment［C］//Proc. of IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. 2005:11981203.

［12］ 陈春林，陈宗海，卓睿. 基于多超声波传感器的自主移动机器人探测系统［J］. 测控技术, 2004,23(6):1113. 

［13］黄庆成，洪炳镕，Javaid Khurshid,等. 全自主足球机器人的超声波定位避障系统［J］. 哈尔滨工业大学学报, 2003,35(9):10771079.

［14］王军政，陈超，汪正军,等. 基于Kalman滤波的量程自适应超声波测距［J］. 北京理工大学学报, 2011,31(3):283288.

[1]	申诗凡, 王立松, 王鑫梦, 秦小麟. 面向多机器人系统的元组空间协同模型[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(08): 98-106.
[2]	邓云峥, 黄翼虎. 密集障碍环境下的改进DWA避障算法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(07): 48-53.
[3]	杜传胜, 高焕兵, 侯宇翔, 汪子建. 基于改进双向A*算法的消防机器人路径规划[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(04): 15-19.
[4]	王梓薇. 基于双层模糊推理和改进DWA的多机器人路径规划[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(04): 20-25.
[5]	葛红飞, 李轶然. 基于点边缘特征自适应融合的视觉SLAM算法[J]. 计算机与现代化, 2023, 0(03): 107-112.
[6]	李阳阳, 杨英光. 基于生成对抗网络的社交机器人检测[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(03): 1-6.
[7]	庞永旭, 袁德成. 融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(01): 103-107.
[8]	候聪颖, 王鹏, 朱丽霞, 管晓宁. 适用于RPA工具的卷积序列推荐算法[J]. 计算机与现代化, 2021, 0(12): 96-102.
[9]	刘海龙, 张蕾, 吴海波. 基于多工业机器人的轮毂打磨工作站系统[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(09): 118-121.
[10]	胡全贵，赵恩来，贾伟昭，开北强. 数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度算法[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(05): 50-.
[11]	陈凯,祖莉,欧屹. 基于YOLOv3与ResNet50的摄影机器人人脸识别跟踪系统[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(04): 30-.
[12]	宋周锐. 基于混合全局池化的回环检测算法[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(04): 115-.
[13]	牛道鸿1，马晓东1，吴雪冰1，王芳1,2 . 基于改进的Adaboost和LBP危险物品检测算法研究[J]. 计算机与现代化, 2020, 0(02): 122-.
[14]	黄武飞1，曾吉昌1，黄锦权1，李思寒1，陈育均1，陈钊1，郑志硕1,2. 基于实验室安保服务型机器人的人脸识别[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(07): 61-.
[15]	陈华珍，夏国清，陈泽锋. 同轨行走可完成交汇的服务机器人巡航系统[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(07): 104-.