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实时避障的动态系统方法
摘要
本文提出了一种新的方法来实时避障基于动力系统（DS），保证不通过多凸形物体。该方法可以应用于在笛卡尔和关节空间进行避障，并使用自主和非自主DS控制器。通过调节控制器的原始动态避免障碍所得。调制是参数化的，可以确定一个安全度和增加对障碍物的定位面临不确定性机器人的反应性。在不同类型的DS，包括本地和全局渐近稳定DS，自主和非自治DS，极限环，和不稳定DS模拟的方法进行了验证。进一步，我们验证这几个机器人实验对7自由度巴雷特WAM臂。
关键字:实时避障 非线性动力系统 谐波的潜在功能 机器人机械手
1引言
在我们寻求开发机器人反应任意形式的扰动，我们寻求方法，这种反应将毫不费力，并将自然从控制律。想象你被一个机器人送来茶。当机器人将要把沸腾的液体倒在你拿着的杯子里，你打喷嚏。由于你突然的打嗝，杯子被移动，你的手现在在机器人的方式取代杯子。当然，你希望机器人能够迅速反应，以便将它的运动重定向到杯子，同时避免你的手。这些是需要第二级反应性的快速扰动的实例。这些包括由机器人处理的各种扰动，例如：当障碍物突然出现在机器人的路径中时，当目标移动时，或当机器人在运动中被推离其轨迹时。在这些情况下，无论何时重新计划技术可能有多快都没有时间重新计划，因此必须寻求替代技术。
基于动力系统的机器人控制方法为实时扰动提供了这样的鲁棒性。当通过动态系统（DS）控制时，机器人运动随时间展开，无需重新计划。在本文中，我们提出了一种可以集成到现有的基于DS的运动控制方法中，同时保留这些方法提供的快速和鲁棒性的障碍物避免算法。在所提出的方法中，我们假设机器人运动由没有障碍物的连续和可微分的DS驱动。此DS由用户提供，因此我们将其称为原始DS。给定原始DS和描述障碍物表面的分析公式，我们的算法能够立即修改机器人的轨迹，以避免与障碍物的碰撞。我们的方法有两个主要特点：
- 由于它只需要原始DS的差分性，它可以应用于一个大的DS集合，包括本地和全局渐近稳定的DS，自主和非自主DS，极限周期，不稳定DS等，以及
- （2）它不修改原始DS的关键点。因此，原始DS的吸引子也是调制DS的吸引子。
本文的其余部分结构如下。第2节描述了文献中现有的主要避障方法。第3节形式化我们的障碍物回避算法，在存在凸起障碍物的机器人运动。第4节讨论了在应用所提出的障碍物避免算法之后的控制律的稳定性。第5节描述了如何通过诸如安全系数，反应性等不同参数定制回避轨迹。第6节扩展了所提出的方法以避免多个障碍。第7节给出了如何在机器人实验中使用所提出的算法的概念草图。第8节介绍实验结果。 9总结本文。
2相关工作
障碍物回避是机器人技术中的经典问题，并且已经提出许多方法来解决它。可以区分局部方法和全局方法，这取决于障碍物是仅影响局部还是局部的行为。局部方法例如Bug的算法（Lumelsky和Skewis 1990），矢量场直方图（Borenstein和Koren 1991）和曲率 - 速度方法（Simmons 1996）在面对扰动时提供快速响应。这些通常是局部最优的，因此不能确保始终找到可行的路径。
全局方法，如由路径规划算法处理的方法（Lozano-Perez 1983 ; Kuffner和LaValle 2000 ; Kavraki等人1996）确保找到有效的解，如果存在的话。尽管最近努力减少这种全局搜索的可行路径的计算成本（Diankov和Kuffner 2007 ; Burns和Brock 2005 ; Toussaint 2009），但是这些方法不能提供迅速避免突然出现的障碍的反应。
重塑方法例如弹性带方法（Quinlan和Khatib 1993 ; Brock和Khatib 2002）旨在在动态环境中的实时轨迹适应。在该方法中，弹性带的初始形状是由经典计划器产生的自由路径。在存在障碍物的情况下，该带通过施加排斥力而变形。Fraichard等人的工作 （1991）也遵循相同的原理，其中原始路径被局部变形以反映环境拓扑中的变化。在这些方法中，如果被执行的路径由于障碍物进入而变得不可行，则重塑算法不能再应用（Yoshida和Kanehiro 2011）。
在本地和全局方法之间切换的混合系统提供了一个有趣的折衷。在Barbehenn et al。（1994），一个任务被分解成几个本地可接受的段。如果本地方法失败，则调用全局方法。Yoshida和Kanehiro（2011）提出了一种反应式运动规划方法，考虑了任务执行期间路径的重新规划和变形的可能性。在该方法中，计划者首先尝试在存在障碍物的情况下局部地修改轨迹。在变形不再可能的情况下（即路径变得不可行），重新规划新的可行轨迹。Vannoy和Xiao（ 2008）的工作提出了一种自适应运动计划器，考虑高自由度机器人的同时路径和轨迹规划。该方法在所有时间提供多个不同的轨迹，以允许机器人运动对新感测的环境变化的即时适应。弹性路线图方法（Yang和Brock 2007）类似于传统的路线图算法，区别在于它允许在任务执行期间修改顶点和边缘，因此路线图总是表示任务一致的运动。
在人工势场（Khatib 1986）中，每个障碍物都用防止机器人与障碍物碰撞的排斥力建模。应该计算合适的斥力，使得它足够地排斥远离障碍物的轨迹，同时避免卡在局部最小值。的吸引动力学方法（Iossifidis和朔2006）是势场的方法，它采用航向方向，而不是车辆的笛卡尔位置的另一种变型。动态势场（Park等人2008）通过不仅考虑路径而且考虑沿着路径的速度来扩展势场原理。Sprunk等人 （2011）提出了一种动力学轨迹生成方法，其中在路径生成期间考虑机器人的动力学。该方法使用五边贝塞尔曲线来指定完整机器人的位置和方向，并根据用户定义的成本函数对其进行优化。
Hoffmannetal（2009）提出了一种基于动态的避障方法。这种方法本质上与吸引力动力学方法非常相似，因为它通过在运动方程中引入一个因素来改变运动的原始动力学，该运动方程搅动远离障碍物的运动。实现此方法以避免在二维和三维空间中的点对象物体。对于非点对象，该方法需要确定排斥参数，该排斥参数使轨迹变形足以不碰撞障碍物。
首先引入谐波势函数（Kim和Khosla 全文共9652字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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