人机共存环境下巡检机器人自主移动与避障方法
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Methods of Autonomous Movement and Obstacle Avoidance for Surveillance Robot in Man-machine Environment
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    摘要:

    为提高人机混杂环境中移动机器人自主巡检效率,提出一种基于模糊逻辑理论的避障方法。通过分析人 类的社会行为规则,结合机器人的运动特性,建立移动机器人系统的数学模型,将人机距离、人的行为模式和人与 机器人间的相对速度参数进行模糊化处理,得出基于模糊推理方法的机器人速度变化决策,利用模糊控制规则,实 现模糊逻辑控制,并通过穿越和相遇2 种运动行为进行了实验验证。仿真结果验证了该方法具有抗干扰性和良好的 避障性能。

    Abstract:

    In order to improve the efficiency of mobile robot autonomous inspection in human-machine mixed environment, we proposed an obstacle avoidance algorithm based on fuzzy logic theory. By analyzing the rules of human social behavior and combining the motion characteristics of the robot, established a mathematical model of mobile robot system. The human-machine distance, human behavior patterns, and relative speed parameters between human beings and robots are fuzzy so as to get the decision of robot speed regulation based on fuzzy inference method. Finally, the simulations and experiments of two motion behaviors of crossing and encountering in the man-machine hybrid environment are discussed and analyzed, and the results verify that the algorithm has anti-interference and good obstacle avoidance performance.

    参考文献
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引用本文

李敬业.人机共存环境下巡检机器人自主移动与避障方法[J].,2020,39(07).

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  • 收稿日期:2020-03-12
  • 最后修改日期:2020-04-27
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  • 在线发布日期: 2020-07-21
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