基于多维数据挖掘的智能机器人避障路径自适应选择.pdf
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1、Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023文章编号:10 0 7-7 57 X(2 0 2 3)10-0 19 2-0 5基于多维数据挖掘的智能机器人避障路径自适应选择王苗1,李明倩1,刘芳(1.武汉城市学院,实验实训中心,湖北,武汉430 0 8 3;2.武汉大学,计算机学院,湖北,武汉430 0 7 2)摘要:针对当前智能机器人避障效果不佳的问题,提出基于多维数据挖掘的智能机器人避障路径自适应选择方法。通过固连坐标系描述机器人具体位置和作业姿态,获得机器人运动参数信息。采用可视图方式简化障碍物,建立作业环境模型,获取全局视图。利用视觉、超声波和
2、红外传感器实现障碍物形状数据多维挖掘,结合数据挖掘结果检测机器人与障碍物间距。综合时间、路程和转弯次数最少三个约束条件,建立路径选择目标函数。将环境多维数据作为蚁群算法参数输入,设置状态转移规则,计算蚂蚁到达下个目标点的概率,更新全局和局部信息素,当满足最大迭代次数要求时输出最佳避障路径。仿真证明,该算法在静态和动态环境下都能选择出最佳路径,避免碰撞现象,实现快速收敛。关键词:多维数据挖掘;智能机器人;避障路径选择;蚁群算法;目标函数中图分类号:TP242Adaptive Selection of Obstacle Avoidance Path for Intelligent Robot(1.
3、Experimental Training Centre,Wuhan City College,Wuhan 430083,China;2.Computer Science Institute,Wuhan University,Wuhan 430072,China)Abstract:Aiming at the problem of poor obstacle avoidance effect of intelligent robot,an adaptive selection method of obstacleavoidance path for intelligent robot of in
4、telligent robot based on multidimensional data mining is proposed.The specific positionand working attitude of the robot are described by the fixed coordinate system,and the motion parameter information of the ro-bot is obtained.It adopts the viewable method to simplify obstacles,establishes the wor
5、king environment model and obtains theglobal view.The multi-dimensional data mining of obstacle shape is realized by using vision,ultrasonic and infrared sensors,and the distance between robot and obstacle is detected combined with the data mining results.The objective function of routeselection is
6、established by integrating the three constraints of time,distance and turning times.The environment multidimen-sional data are taken as the parameter input of ant colony algorithm,the state transition rules are set,the probability of antsreaching the next target point is calculated,the global and lo
7、cal pheromones are updated,and the best obstacle avoidance pathis output when the maximum number of iterations is met.Simulation results show that the algorithm can select the best path inboth static and dynamic environments,avoid collision and achieve rapid convergence.Key words:multidimensional da
8、ta mining;intelligent robot;obstacle avoidance path selection;ant colony algorithm;objective function人需通过传感器获取环境信息找到最佳避障路径,因此路径0引言选择问题成为机器人执行任务的重要前提。路径选择可描智能机器人集合了环境感知、轨迹规划和行为决策等多述为在具有障碍物的环境中,根据相关规范为机器人规划一种功能,一直是高新技术领域研究热点,已经广泛应用在航条从起点到终点的不碰撞路径。空、国防、工业生产和医疗服务等领域。机器人技术在国内现阶段,机器人路径选择经常借助数学工具实现。例如外普遍得到
9、重视,尤其在西方一些国家,机器人不仅能代替韩顺杰等叫1基于改进粒子群算法规划机器人轨迹。将时间人们探索恶劣的外太空环境,还可以辅助人们进行深海作作为适应度函数优化轨迹,融合分段式差值函数与粒子群算业,帮助人们完成更多艰巨的任务。无论机器人执行哪种任法,减少函数构造的复杂度,同时避免陷人局部最优。熊俊务都离不开传感器、导航、识别等技术,以解决明确身在何涛等2 利用深度强化学习算法获得机器人避障路径。结合处、目的地点以及如何到达目标地点这三个问题。智能机器机器人运动学模型和实际工作任务,设置环境观测集合,将作者简介:王苗(198 8 一),女,本科,助理实验师,研究方向为微课、精品课程拍摄及后期制
10、作、计算机基础教育;李明倩(198 5一),女,硕士,实验师,研究方向为大学计算机教育教学和科研研究、数据分析统计;刘芳(198 0 一),女,博士研究生,副教授,研究方向为数据库、数据挖掘及大数据。开发应用文献标志码:ABased on Multidimensional Data MiningWANG Miao,LI Mingqian,LIU Fang?微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期.192Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023其作为网络输人,使用人工势场法构建奖惩函数,将障碍物范围惩罚变换成单一惩罚,分析碰撞结果,优化路径
11、长度,提高机器人工作效率的同时实现避障。机器人路径选择属于一项复杂的问题,当障碍物静止不动时上述方法能够选择出最佳路径。但是如果障碍物处于运动状态,则会出现碰撞问题。为此,本文通过多维数据挖掘技术确保机器人能够自适应选择避障路径。数据挖掘3就是从海量数据中提取有用的信息。实现数据挖掘的方式多种多样,通常分为统计学习和机器学习两大类。本文选用机器学习幻完成多维数据挖掘。路径选择在机器学习中属于最优化问题,需通过智能算法解决,蚁群算法针对此类问题有着突出的表现。通过机器人采集模块获取作业环境、运动模型、障碍物信息等多维数据,将其作为蚁群算法的参数信息,经过多次选代,挖掘出有用的信息素,自适应输出最
12、佳避障路径。1智能机器人多维数据采集1.1机器人运动数据通过固连坐标系表示机器人在空间内的位置,同时考虑机器人位置矢量等相关概念5。(1)位置描述在构建机器人参考坐标系后,即可使用31的矩阵获其在基坐标系的位置。假设用A和O分别代表固连坐标系和基坐标系,AP为坐标系A中原点P在O中的位置。P就是P点相对于O的位置矢量,表示为P.7AP=PLP.(2)位姿描述通过位置矢量%P与旋转矩阵%R表示机器人位姿,将位姿在坐标系A中描述:(A)=(ARAP)1.2作业环境数据构建机器人工作环境模型,通过环境表示方法描述工作区域内的机器人位置,为路径规划提供依据。假设B代表一个智能机器人,在作业区间内存在多
13、个障碍物O=(O1,O2,O.,将每个障碍物当作一个多边形。为便于描述机器人运行路线,将其看作一个点。利用可视图建模方式建立作业环境模型6,主要步骤如下。步骤一:简化障碍物,假设Ps和PG分别表示机器人起点与终点,作直线PsPG,保证PsPc可以穿过障碍物;分别在Ps、P两端选择距离PsPG最远的障碍物顶点Phigh和Plow;利用Ps、PG、Ph ig h 和Plow4个点作四边形,如果Ps和Pc的某一端存在多个满足要求的顶点,则将这些点分别和起点、终点相连;判断是否存在除穿越穿直线PsPG外的其他障碍物和四边形相交,即使位于四边形内部也算相交,如果有,则需要保存;保留穿过直线PsPG的障碍
14、物和与四边形相交的障碍物,去除其他障碍物。步骤二:视图最小化处理,最小化视图由2 个障碍物的开发应用公共切线构成,按照相关要求能够分割为多个最小可视图。步骤三:全局视图7,将点Ps和PG添加到工作区域中,构建完整视图。1.3障碍物感知数据如果仅依靠单一传感器获取障碍物信息,难以保障信息的全面性。机器人自身设置了多种类型传感器,利用这些传感器采集障碍物形状、大小、状态等数据。将视觉传感器作为障碍物形状信息采集的第一阶段,再通过超声波和红外传感器分别测试障碍物距离,通常情况下超声波适用于短距离测试,而红外传感器则多用于长距离,使用二者共同检测的方式弥补了各自不足,可获取障碍物精准信息。(1)图像采
15、集图像采集是机器人视觉系统的重要功能8,此模块同时也负责图像处理、储存、结果判断等任务,将判断结果通过无线网络上传到上位机。机器人图像采集部分整体结构如图1所示。LED光源组电源接口图1图像采集模块结构图(2)超声波测距(1)超声波9类型的传感器包括发送端和接收端。在测距过程中,碰到障碍物时,声波返回,接收端不再计时。如果V是超声波传播速度,t是发送和接收的时间差,则机器人到障碍物的距离S表示为S=Vx(2)2温度对超声波传输速度带来一定影响,若温度为T,超生波传输速度表达式如下:V=221.45+0.607T(3)红外测距红外传感器通过光学测距原理获取障碍物距离。假设在红外系统中,光源经过透
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