环境侦察无人车自主避障系统研究

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采用无人环境侦察车代替作战人员在各种充满未知性和危险性的场合执行侦察任务成为趋势,本文将研究背景选定为战场环境侦察无人车的避障算法研究。经过对比分析战场环境的特点,选定人工势场法作为无人环境侦察车的基础避障算法,分析避障共性问题后,得出了该算法在实际工程使用中存在的问题,针对局部最小点问题,提出了基于共轭梯度搜索的“米”字坐标试走法,用于解决局部最小点问题;针对目标点不可到达问题,提出在目标点附近障碍物影响区域内,重新定义人工势场法的斥力场函数的方法,用于解决目标点不可到达问题。为了提高传感器的可替代性,选定8个90°单线激光传感器组成环形阵列,保证在个别传感器失效的情况下扫描范围也能达到360°。基于延时测量芯片TDC-GP2设计了相关电路,实测对比了单线激光传感器和激光雷达测量数据的精确度。基于Mobot Sim软件环境进行了算法仿真,在已知、未知和半未知障碍物环境条件下,对改进人工势场法进行了仿真评估,验证了算法的有效性。提出了基于单线激光传感器阵列的障碍物处理方法及障碍物环境图处理方法,在未知环境中借鉴GPS多点差分定位实现无人环境侦察车在环境中实时的自身定位,并推算出其他障碍物的绝对坐标,利用绝对坐标代入避障算法规划路径,在已知环境中推算出已知障碍物的绝对坐标,与已知的相对坐标数据做对比,验证了GPS误差修正方法的有效性。搭建了基于单线激光传感器阵列的无人环境侦察车试验系统,通过在试验环境中模拟局部最小点问题和目标点不可到达问题,验证人工势场法改进方法的有效性。在相同的环境条件下分别进行了模糊逻辑算法、遗传算法、人工势场法和改进人工势场法的避障性能对比试验,验证了改进人工势场法的高效性,在已知、未知、半未知环境条件下对改进人工势场法进行了仿真和试验,试验验证了算法的有效性。
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