Tổng qt mơ hình điều hướng tương hỗ lai ghép dùng vận tốc

Một phần của tài liệu xây dựng hệ thống điều khiển ro bot tự hành (Trang 35 - 37)

2.3. Mô hình điều hướng tương hỗ lai ghép dùng vận tốc

2.3.3. Tổng qt mơ hình điều hướng tương hỗ lai ghép dùng vận tốc

Phương pháp HRVO được đưa ra để giải quyết một trong những hạn chế cụ thể của phương pháp RVO được gọi là «nhảy tương hỗ». Phương pháp này đã được áp dụng thành công cho rô-bốt trong nhà dễ chứng minh khả năng điều hướng tránh va chạm và không dao động.

2.3.3.1. Khái niệm HRVO

Hình 2-18 Cấu trúc Hình học của HRVO

Để giải quyết vấn đề "nhảy tương hỗ, phương pháp HRVO kết hợp vớ và RVO để ngăn cản những rô-bốt vượt qua rơ-bốt khác ở các phía khác nhau. Do đó, nếu một rơ-bốt cố gắng vượt lên sai phía của rơ-bốt khác, thì rơ-bốt độ phải dành tồn bộ quyền ưu tiên cho rơ-bốt kia. Nếu ở bên trái của đường chính giữa, quy trình được thực hiện sau khi trao đổi bên phải và bên trái. Giải thích hình học của việc xây dụng HRVO, cho rơ-bốt A do rơ-bốt B tạo ra được trình bày ở Hình 2.11.

Thay vì chỉ có hai rơ-bốt A và B, mơi trường có một nhóm rơ-bốt A và một nhóm chướng ngại vật O. Mỗi rơ-bốt Ai trong A có thể cảm nhận hoặc đo được bởi những rô bốt khác.

Mỗi rô-bốt đi sử dụng phương pháp HRVO, sẽ độc lập thực hiện một chu trình liên tục bao gồm bốn giai đoạn:

- Cảm nhận vị trí và vận tốc của các rô-bốt gần đổi - Chọn vận tốc tối ưu mới bên ngồi cơng đồn HRVO; - Tính tốn đầu vào điều khiển từ vận tốc mới,

- Áp dụng đầu vào điều khiển cho bộ truyền động của rô-bốt cho đến khi đạt được vị trí mục tiêu.

Dựa trên thơng tin từ giai đoạn phát hiện, mơ hình điều hướng tương hỗ lai ghép dùng vận tốc HRVO gây ra bởi mỗi rơ-bốt lân cận ở A và mơ hình điều hướng dùng vận tốc VO do mỗi chướng ngại vật ở O tạo ra cho rô-bốt A), sẽ được xây dựng và sau đó thống nhất để tạo thành HRVO kết hợp

Do dữ liệu thu được từ các cảm biến và được sử dụng để tính tốn HRVO có chứa nhiều hay giá trị không chắc chắn, nên HRVO kết hợp được điều chỉnh

giá trị không chắc chắn (HRVO") sẽ được xây dựng để đảm bảo hoạt động chính xác của phương pháp HRVO bằng cách áp dụng bộ lọc Kalman.

Để tránh va chạm, rô-bốt đi sẽ chọn một vận tốc mới gần nhất với vận tốc ưu tiên của nó và nằm ngồi HRVO,

Thuật tốn hình học hiệu quả ClearPath[11] được sử dụng để tính vận tốc này. Do những hạn chế về động học của nó, vận tốc v sẽ được chuyển thành đầu vào điều khiển (tốc độ bánh xe vị và v,) cho rơ bốt nhằm cho phép rơ-bốt nhanh chóng đạt được vận tốc v... Chu trình này sẽ được lặp lại liên tục cho đến khi rô- bốt tới được vị trí mục tiêu.

2.3.3.2. Thực thi mơ hình điều hướng tưởng hồ lai ghép dùng vận tốc

Bởi vì các cảm biến chứa giá trị không chắc chắn, bộ lọc Kalman được sử dụng để ước lượng chính xác vị trí, vận tốc của rơ-bốt và chướng ngại vật bằng cách sử dụng phân phối Gaussian của những thơng tin này. Mơ hình điều hướng dùng vận tốc VO được gây ra bởi các đối tượng trong nhóm O được xây dựng và kết hợp lại với nhau Cuối cùng, kết hợp HRVO gây ra do người trong nhóm II và VO gây ra do đối tượng trong nhóm 0 được HRVO cho rơ-bốt trong mơi trường này.

Một phần của tài liệu xây dựng hệ thống điều khiển ro bot tự hành (Trang 35 - 37)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(73 trang)
w