随着传感器技术、伺服驱动技术的迅猛生长 ，高性能实时控制已经可以满足工业控制领域的相关需求。以此为依托 ，移动机械人也逐渐可满足现代化智能数字工厂中重载部件定位搬运的要求。随着移动机械人性能的不绝完善 ，在农业工程领域获得了良好的应用。如何在越发庞大、界限、极端的情况下解决导航控制问题 ，使得移动机械人更好地效劳于生产与生活 ，已成为智能移动机械人技术领域的新研究课题。
移动机械人导航技术在学术界中的研究结果已经相对成熟 ，例如：文献
本文通过对激光雷达数据建模 ，进而接纳几何特征提取的要领 ，实现地图的创立以及机械人的匹配定位 ，并通过激光与声呐数据融合的手段 ，通过感知中远距离以及微距下障碍信息 ，以模糊逻辑处理的方法 ，筛选机械人左右轮速输出的最优规则 ，实现机械人避障行走 ，所述算法的有效性通过了机械人仿真平台的验证。
凭据古板自动控制系统的界说 ，系统的主要组件可分为控制器、传感器以及执行器3大部分 ，现代智能移动机械人摒弃了陈腐的控制系统结构 ，基于网络控制系统（Network Control System,NCS）实现执行器群、传感器群以及总控系统间的数据传输以及集中控制
移动机械人的控制系统架构为：控制平台通过ECAT总线建立硬实时情况 ，NCS中提供多种硬件接口（I2C、PCI-E、USB以及RJ45等） ，包管了多种传感器与控制焦点的实时通讯。NCS分为输入、输出双通道 ，多种传感器的反响数据与伺服驱动电机的控制信号并行于控制网络内部
移动机械人接纳双轮差动方法运动 ，轮速划分为Vl、Vr ，车宽为d ，运动轨迹圆半径为r ，在Vl≤Vr的状态下 ，差速所形成的运动轨迹剖析如下：
左轮做质点运动 ，有
；右轮做质点运动 ，有
；在现实状态下 ，左右轮在机械人上 ，其运动角速度是相同的 ，所以wl=wr ，质点运动速度为
，于是
推导为
当Vl>Vr时 ，情况与此类似 ，则公式变为
。r趋向正负无穷情况下 ，车运动轨迹为直线；r=0时 ，车运动轨迹为原地旋转；r>0时 ，车体运动轨迹为向左侧旋转；r<0时 ，车体运动轨迹为向右侧旋转。
此公式用于理想情况下的机械人运动轨迹估算 ，但在实际应用时 ，另有机械人运动左右轮转动偏向的摩擦力、机械人左右轮装配加工的误差、机械人轴向受力（
时 ，机械人轴向被挤压；
时 ，机械人轴向被拉伸；只有当
时 ，机械人轴向力会消失）、机械人质量漫衍不均匀（导致机械人左右轮所受摩擦力差别）、温湿度等因素的影响（材质摩擦系数变革） ，所以需要凭据实际情况调解Vl和Vr的值 ，并非是理论给定的轮速。
通过激光雷达凭据一定的角度区分率对机械人的事情情况进行扫描 ，则各扫描点的平面直角坐标为
式中：ρn为扫描点距离激光中心的距离。
在实际工况中 ，激光数据受到高斯白噪声的滋扰 ，且每组丈量值相互独立。令?u为噪声us的雅可比矩阵 ，δd2、δ?2划分为扫描距离与角度的方差 ，则扫描数据的协方差为
将激光雷达获取的数据转换至世界坐标系中 ，并令激光扫描点的位姿为Ps=(xs,ys ，θs) ，传感器坐标下的数据为uns ，则其在机械人坐标系下的位姿为
其中 ，
在地图创立历程中 ，机械人每一时刻的相对位姿可由机械人起始运动处（基坐标）的原点凭据机械人模型参数求解 ，此历程称为伪定位。将激光扫描的临近点经过特征提取后 ，进行拟合 ，将获取的情况特征映射至基坐标可获得周围情况中所有障碍相关于基坐标的位置以及偏向 ，将全部特征数据统一进行存储并纪录所有特征片段相关于坐标原点的距离以及夹角 ，即可完成地图的创立。
移动机械人在地图创立后 ，可通过对目今位置所扫描的情况信息与地图中可提取的特征信息进行相似性比对 ，用匹配特征信息盘算获取目今机械人在基坐标中的位姿 ，即可完成机械人的定位。室内的主要情况特征信息为相对连续的直线阻遏 ，上述要领可以较好地还原激光雷达关于室内情况的扫描结果。
地图创立后 ，凭据目今位姿激光雷达的扫描结果 ，提取前后2帧扫描之间的相对位姿 ，并对距离最近的m对匹配点进行误差最小化：
可通过目今位置与多段特征直线的垂线的交点的拟合结果 ，推算出目今所处的位姿：
定位时 ，越靠近于基坐标原点（即开始创立地图的伪定位起始点）所能获得的直线匹配信息与地图中的特征信息越接近 ，且各段特征线段中与定位点所形成的夹角越接近于基坐标原点处的结果 ，机械人处于创立地图起始点处可获得最佳的定位精度以及速度。由于地图创立历程 ，是凭据机械人相关于基坐标原点的位置和角度偏移主要依赖于激光以及机械人里程信息 ，故高精度的激光、里程计可减小地图创立以及定位的误差。
基于人类的思考习惯实现的模糊逻辑控制免去了庞大的数学模型建立历程 ，通过专家知识转变为控制指令信号的则被简化 ，适用于庞大情况的地图情况。模糊规则泛起了机械人的行走行动与其外部传感器（声呐、激光雷达等）的反响数据之间的映射关系。通过行动的结果 ，可以测算目今模糊规则的适应度；通过优胜劣汰的方法 ，逐渐筛选出最优规则。
激光传感器具有精度高、检测距离较长、检测规模广的优势 ，但由于激光并不可笼罩移动机械人车身360° ，通�；嵩诨等撕蠓搅粝略寄�100°左右的“死角” ，限于高精度激光的高昂本钱 ，通过激光传感器来全方位笼罩车身难以实施。声呐通过超声测距 ，可以检测传感器端面前方约50 cm的锥形空间是否有障碍物遮挡 ，且其本钱低廉 ，可以大宗装载。将8个声呐均匀装置与车体的周围 ，凭据声呐的漫衍可将车体周围空间细分为8份。通过声呐的反响数据可以获取车体周围障碍物所处的区域以及距离信息 ，结合移动机械人运动目标 ，可计划移动机械人底盘双轮输出速度。
模糊控制器的信息主要由3部分组成：模糊IO变量、模糊规则与模糊推理原则。
界说模糊输入输出量如表1所示。
Tab.1 Fuzzy quantity definition
式中：第n条模糊规则用Rn体现；第i个区域及对应的模糊量用Li、li划分体现；i为目标点偏向及应区域；ωL为左侧的轮速；ωR为右侧的轮速。
接纳MIN-MAX合成法 ，设目今实际的各个区域障碍距离为l1',l2' ，? ，ln' ，有从0～n-1共n条规则被激活 ，则目今左轮的输出速度为
同理可得右轮的输出速度为
模糊规则的匹配需要考虑其目标偏向是否相同 ，μ体现隶属度 ，ω1 ，ω2 ，? ，ω8体现与目今规则的适配度 ，即规则被激活的水平 ，接纳重心法 ，可得对应的左右轮输出为
在NCS的每个控制周期内 ，需通过模糊逻辑推算相应的轮速输出量为
式中：Dms、Dme划分为每周期运动开始与结束时机械人与运动目标间的距离；Dosi、Doei为物体运动起始与结束两个时间节点相关于障碍物的距离；i为传感器区域支解编号；ki为权重系数。
式（13）中若Dosi或Doei消失 ，即运动结束后 ，情况障碍物从检测区域消失或转移至其他区域。
此时 ，可使用机械人预设的避碰半径来取代公式中消失项。经过仿真实验验证发明在同一情况状态下 ，输出轮速大的规则更易被筛选到 ，通过不绝地迭代 ，可得最大速度的可行解 ，更易于减少导航控制的时间。
通过ROS仿真平台 ，编写定位匹配算法与避障算法的节点 ，通过处理虚拟传感器反响数据可获得如图1所示的仿真效果图。
Fig.1 Map matching and location successful
图1展示了机械人通过激光雷达扫描获取情况信息到乐成建立地图的历程 ，从模糊到清晰的历程就是地图中特征逐渐完成匹配实现定位历程。由图1可见 ，通过特征提取的方法可以实现机械人位置与地图的匹配 ，进而实现定位功效 ，此历程中处理地图数据的匹配需要有一段较长的耗时。地图定位精度以及激光密度配合决定了匹配的数据维度 ，进而影响匹配的精度。若接纳精度较低的激光雷达 ，则可以在牺牲定位精度的前提下 ，缩短定位时间。
物流机械人在实际事情当中障碍物的漫衍有疏密之分 ，为验证所设盘算法关于障碍物漫衍的空间标准具有较强的适应性 ，划分选取了宽阔场景中大面积障碍物以及狭窄场景中的通路边沿两种典范情况进行仿真 ，路径通过ROS的物理引擎进行泛起。在宽阔及狭窄的情况避障算法的效果划分如图2所示。
通过图2(a）可发明 ，运用避障算法 ，在宽阔情况中通过激光数据可检测到较远距离的障碍物漫衍 ，同时 ，凭据声呐数据选择运动偏移的偏向 ，此时激光数据起主导作用 ，声呐数据只是提供辅助信息 ，便于为机械人快速定位运动偏向；而在如图2(b）所示的狭窄情况中 ，激光雷达所扫描到的区域险些被障碍物所困绕 ，此时仅通过激光数据已经无法寻找到合适的行走规则 ，通过多个区域内声呐所检测到的障碍物信息 ，搜索适应度最佳的规则 ，确定机械人双轮速度的最优解。值得注意的是 ，声呐装置的数量越多 ，漫衍越密集 ，则在该偏向关于障碍物检测效果越好 ，在实际事情中在处理时会牺牲较长的盘算时间 ，在尽量包管最优的同时也会使得机械人运动缓慢。过多的声呐 ，会提升模糊逻辑数据的维度 ，感知的效果与导航算法的快速性之间是负相关的。因此 ，声呐的数量需要实际应用需求和系统的硬件水平来进行安排 ，合理地调理声呐的漫衍可在最优化行走路径与最短时间这对矛盾中取得较为合理的折中。
Fig.2 Wide and narrow environment obstacle avoidance effect
在现代化农业货仓物流搬运工业结构中 ，通过移动机械人取代人来实现工业升级是一条必由之路。本文针对移动机械人导航控制问题进行了深入研究。首先对移动机械人控制平台进行了论述 ，并剖析了移动机械人的经典双轮差动模型；其次 ，通过激光雷达感知情况并进行特征提取的手段实现了机械人的定位与地图匹配；最后通过声呐与激光两种传感器信息融合的要领 ，基于模糊逻辑机械人自主避障的最优化避障算法融合了激光雷达与声呐的数据 ，使得关于狭窄情况下微距障碍物的感知增强 ，适用于激光避障无法奏效的情况 ，以引导机械人的避障行走至目标位置。算法实现所依赖的主要反响数据来源为价格较为低廉的声呐传感器 ，使得本算法在工程上具有一定的实践价值。
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