Ngoài điều khiển chuyển động theo mục tiêu của robot di động, ví dụ: để đến một vị trí nhất định, việc tránh va chạm phản ứng rất quan trọng trong môi trường động và nhiều vật cản. Do đó robot cần phải được điều chỉnh chuyển động khi có chướng ngại vật bất ngờ xuất hiện trong vùng lân cận. Các bản đồ chướng ngại vật ảo có thể được sử dụng với bất kỳ quy trình tránh va chạm nào được biết đến từ quá trình quét khu vực 2D. Bản đồ chướng ngại vật được xây dựng và cập nhật trong quá trình điều hướng.
Khi gặp chướng ngại vật ảo trong bản bản đồ, việc đầu tiên robot cần thực hiện là giảm tôc độ hoặc dừng hẳn để giữ khoảng cách an toàn với vật cản. Nếu khoảng cách đến chướng ngại vật gần nhất trong bản đồ ảo giảm xuống dưới một ngưỡng nhất định, robot sẽ hoàn toàn dừng lại.
Sau đó robot sẽ quay ngay tại chỗ khi nó đã hoàn toàn dừng lại. Điều này tránh việc robot bị kẹt trong ngõ cụt hoặc góc. Ngoài ra, robot có thể được di chuyển về phía sau để nó được định vị lại trong không gian trống.
Sau đó, một con đường thay thế có thể được lập lên để đạt đến vị trí sẽ được tiếp cận. Bước thứ ba phức tạp hơn so với những bước nói trên. Nó thích nghi ở một mức nhỏ với tốc độ quay của robot để nó có xu hướng di chuyển dọc theo không gian trống. Ví dụ, xem xét robot đã lập lên một con đường dọc theo một hành lang dài hơn. Vì đường dẫn này là kết quả của việc tìm kiếm con đường ngắn nhất giữa hai vị trí, nó có thể chạy trực tiếp dọc theo một trong các cạnh. Khi chính xác đi theo một con đường như vậy, bước thứ ba này tạo ra lệnh rằng robot không trực tiếp di chuyển dọc theo cạnh, mà thay vào đó dọc theo trung tâm của hành lang.
Nguồn gốc của việc xác định định hướng tự do nằm trong công trình đầu tiên của Surmann & Peters để điều khiển dựa trên fuzzy control của các robot di động tự hành. Một hành vi có thể so sánh được thu được bằng cách áp dụng bộ điều khiển mờ với các quy tắc như sau:
41
Một sự thích ứng với quét phạm vi laser 2D đã được trình bày trong
Lingemann et al. Ở đây quy tắc sau được áp dụng cho mọi phép đo khoảng cách đơn:
Hướng lái thực tế của robot, định hướng tự do mong muốn αfree, thích nghi hơn nữa để đáp ứng các yêu cầu của chúng em, kết quả như sau và dựa trên quy tắc trên.
1 1
tan 2 N sin i . ( i ). ( id) cos i . ( i ). ( id)
free i d i d
a a s f s f s s f s f s (2.20)
Các hàm fθ(siθ) và fd(sid) liên quan đến việc đọc phạm vi thứ i dưới dạng tọa độ cực (siθ, sid)i=1... N như thu được từ máy quét laser 2D hoặc bản đồ chướng ngại vật với bộ mờ “góc ở hướng lái” và “khoảng cách là lớn”. N là số điểm trong bản đồ và quét phạm vi laser tương ứng.
( ) cos 1.2 f (2.21) 0 max 0 min 1 ( ) 1 exp d t t f d d d d (2.22)
Ở đây dtomin và dtomax xác định độ dốc và điểm uốn của số mũ, tương ứng với ngưỡng của hành vi làm chậm robot. Đó là, nếu một vật thể xuất hiện trước robot trong phạm vi dtomax, hành vi bắt đầu làm chậm robot theo khoảng cách đến vật đó. Nếu khoảng cách đến vật thể rơi xuống dưới dtomin, robot hoàn toàn
42
dừng lại hoặc di chuyển về phía sau. Đồ thị của các hàm trọng số fθ (θ) và fd(d) cũng như ứng dụng kết quả của AND mờ bằng phương pháp nhân.
Hành vi chỉ đơn giản là điều chỉnh tốc độ quay, ví dụ, như được đặt bởi bộ điều khiển chuyển động để đi theo một đường dẫn đã được lập lên, để robot có xu hướng di chuyển về phía không gian trống sau đó xoay để tránh va chạm. Ảnh hưởng của hành vi có thể được điều chỉnh và được giữ ở mức khá nhỏ để robot có thể đi vào những lối đi hẹp và đi theo những con đường dẫn ra khỏi không gian trống tối đa trong không gian làm việc của robot. Liên quan đến chức năng trọng số kết quả fθ (θ) · fd(d), robot có xu hướng di chuyển thẳng và không điều chỉnh tốc độ tịnh tiến của nó.
43