基於感測資訊之自走式機器人路徑規劃

Abstract

為了在未知或不確定的環境中有效率地行動，自走式機器人（Mobile Robot） 必須從各種感測器（sensor）中取得資料並將其融合成整合之表示，以便提供較佳 的資訊來建立一個穩健的環境模型（world model） ，而在修建環境模型的同時， 自走式機器人仍必須依據不完整的環境資訊來規劃能閃避障礙物的路徑，進而到達 指定的地點。 在本論文中，針對超音波感測器（ultrasonic sensor） 的波束角（beam angle） 及多重鏡面反射（specular reflection） 等問題，吾人提出了以確定性 表格為基礎的聲納圖表（Sonar Map） 來對多個超音波感測資料做融合，成功地降 低了超音波感測資料的不確定性（uncertainty） ，同時建立一個穩健的環境模型 。 根據修建之環境模型，吾人利用位能場法（Potential Field Method）做即時 的路徑規劃，可使自走式機器人有效地閃避障礙物而安全抵達指定的地點。吾人並 提出以修改的Gilles演算法來解決位能場法之局部極小值（local minimum） 問題 ，成功地使自走式機器人克服局部極小值的限制。最後吾人將結合後的系統安裝於 現有的自走式機器人上，以實驗驗證了本系統之可行性。 #9302572 #9302572