移动机器人导航与协调技术解析

# 移动机器人导航与协调技术解析 ## 1. 引言 在当今科技飞速发展的时代，移动机器人的应用越来越广泛，如工业自动化、物流配送、服务行业等。而移动机器人要实现自主导航和高效运行，就离不开先进的导航算法和协调机制。本文将深入探讨几种常见的移动机器人导航算法，包括自组织映射（SOM）算法、模块化反向传播神经网络在线导航算法，以及机器人子模块之间的协调模型，如有限状态机和定时 Petri 网模型，并介绍这些技术在足球机器人中的应用。 ## 2. 自组织映射（SOM）算法 ### 2.1 SOM 算法原理 自组织映射（SOM）是一种将二维平面上的一组点（神经元）映射到一维结构的算法。假设二维平面上的每个神经元都有一个 m 分量的权重向量，算法的步骤如下： 1. 随机初始化所有神经元的权重向量。 2. 对于二维平面上的每个神经元，计算其权重向量与特征向量之间的欧几里得距离（误差）。 3. 找到距离最小的神经元，将其作为一个小二维空间的质心，记为空间 S。 4. 根据误差调整空间 S 内神经元权重向量的分量（权重 := 权重 + α 误差，α 为学习率）。 5. 重复步骤 2 - 4，直到空间 S 收敛到一个点。 这个过程会针对每个输入模式重复进行。 ### 2.2 SOM 算法在在线导航中的应用 Heikkonen 等人成功将 SOM 算法应用于在线导航规划。在线导航算法的输入包括一组 l 个 10 维向量，其中 8 维表示障碍物范围的感官读数，1 维表示当前运动方向，1 维表示下一个运动方向；以及一组在二维平面上具有随机权重的 n² 个神经元。输出是前一个向量中对应下一个运动方向的权重。 该算法由两个模块组成： - **训练过程**：对于每个输入模式，调用 SOM 算法。 ```plaintext Procedure Training Begin For each input pattern Call algorithm for SOM End For; End. ``` - **方向查找过程**：对于给定的包含九个感官读数和当前运动方向的输入模式，找到二维平面上其权重的九个分量与特征向量对应分量的欧几里得距离最小的神经元，选择其第 10 个权重作为机器人下一次运动的最终方向。 ```plaintext Procedure Find - direction Begin For a given input pattern with nine components of sensory reading and current direction of movement Find the neuron of the 2D plane where the Euclidean distance of the respective nine components of its weight w.r.t. the same of the feature vector is minimum; End For; Select the 10th weight as the concluding direction of next movement for the robot. End. ``` ## 3. 模块化反向传播神经网络在线导航 ### 3.1 神经网络架构 基于神经网络的导航模型采用了三个反向传播神经网络，分别是静态障碍物避障（SOA）网络、动态障碍物避障（DOA）网络和决策（DM）网络。 - **SOA 网络**：接收感官信息，生成与运动和方向相关的控制命令。 - **DOA 网络**：与 SOA 网络并行工作，根据障碍物的预测运动生成运动方向。 - **DM 网络**：对 SOA 网络和 DOA 网络生成的主要运动计划进行 AND 逻辑组合，确定最终的运动空间，并生成关于行动时间表的最终决策。 ### 3.2 训练模式示例 这三个网络都采用三层神经网络结构，并使用著名的反向传播算法进行训练。以下是它们的训练模式示例表格： #### 3.2.1 SOA 网络训练模式示例 | N | INPUTS (Square Values) | | | | | | | | | OUTPUTS | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 11 | 12 | 13 | 14 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | L | TL | FL | F | FR | TR | R | | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... |... | | 28 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 输入表示网格中各个单元格处障碍物的位置（1 表示存在障碍物，0 表示不存在障碍物）；输出包括五个动作命令（TL = 左转；FL = 左前；F = 向前；FR = 右前；TR = 右转）和两个障碍物位置指示器（L = 左；R = 右）。 #### 3.2.2 DOA 网络训练模式示例 | No | INPUT (Square values) | | | | | | | | | | | OUTPUT | | | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | 11 | 3 | 12 | 5 | 13 | 14 | 6 | 7 | 8 | 4 | 9 | 2 | 10 | L | TL | FL | F | FR | TR | R | | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |