未知环境探索（一）

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-08-10 11:47 155阅读 0赞

终于把需要解决的问题揪出来了，之前一直没有把问题的关键词提出来。瞎摸了这么长时间。

自己摸索难免走弯路。

言归正传：

（1）自主环境探索关键技术：

与传统的路径规划相比，自主环境探索并不是简单的使机器人到达某一特定的目标点，而是使机器人不断到达一系列目标点以便能够获取整个环境的信息。

需解决的问题：①如何根据传感器的信息产生一系列的目标点；②如何从当前位置运动到目标点；③如何对传感器信息进行处理而构建所需的环境地图。

（2）自主环境探索研究现状：

Yamauchi提出了基于边界(frontier)的探索策略,即将已知区域与未知区域的交界定义为边界,进而生成环境探索的候选目标点。

以边界探索为基础,Moorhead和Simmonesls综合评价每个边界的探索代价和信息增益,并以此来决定下一步的最优探  
索目标点.

Giuseppe oriolo提出了SRT(Sensor一basedRandomTree)探索策略,随机选择提取的边界作为下一步的探索目标点.

Tae一BumKwon和Jae一Boksong提出了TTE(thin-ning一basedtopologiealexploration)探索策略,该策略以实时构建的拓扑地图节点为基础,机器人根据当前传感器数据分析各个节点周围的环境,以决定机器人是否需要对该节点进行探索.

为了综合考虑路径规划与导航,获得未知信息量多少,机器人与目标点间的运动距离/机器人运动损耗等问题,很多研究人员将NBV(next best view)概念引入了移动机器人自主环境探索研究,并根据相应的性能指标函数/效用函数等来选择移动机器人下一步的最优探索目标点.

① 随机探索策略

Sensor-based Random Tree(SRT)方法

RRT算法

包围式探索的RRT算法

参见路径规划学习1.

②既定路径探索

螺旋搜索式探索策略

沿墙行走探索策略

i)三个红外传感器，夹角30度。测得参数分为左中右分别记录。

所使用的红外传感器：

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探测模型，是基于能一次探测左、前、右三方270度信息。

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为什么要沿墙行走，解决什么样的问题？？文章中没有介绍。

参考文献：未知环境探测.沿墙行走.未知环境下自主移动机器人定位与导航方法研究\_查峰

ii)通过沿墙走策略解决人工势能场局部极小问题

使用平台：Pioneer3-dx 机器人配备有声纳测距。获知障碍物周边环境的距离，甚至可以近似计算出障碍物边缘的切线方向。

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可以看出这种方法能达到我需要的沿墙行走效果。甚至可以研究在障碍物动态干扰下避开的方法。

参考文献：未知环境探索.沿墙行走.动态环境下基于子目标的移动机器人路径规划方法\_朱毅

iii)红外psd沿墙导航控制  基于PSD的沿墙导航系统比声呐系统具有更高的性能价格比（该文2009年）

该psd探测器100--800mm测距范围。因此测量如图部分的范围需要至少安装6个传感器。实际测距精度10%

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导航结果：

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参考文献：未知环境探索.沿墙行走.基于红外PSD的移动机器人沿墙导航控制\_郭小勤

IV）

使用平台：十二个超声波传感器，按360度均匀分布

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探测：

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最后仿真结果：

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参考文献：未知环境探索.沿墙行走.家用清洁机器人路径探测和路径规划的研究\_罗骋

v）

平台： Khepera 2，6对红外传感器、发射器。

测距0.15m到0.85m。

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模糊Q学习方法（略）

得到结果：

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可以实现沿墙走的导航性质。

参考文献：未知环境探索.沿墙行走.移动机器人模糊Q\_学习沿墙导航\_徐明亮

vi）提出沿墙导航问题大多使用超声波或者声呐。本文使用TCRT5000 红外传感器，其工作原理与一般红外传感器一样，价格便宜，感知效果上虽不如 PSD 红外传感器，但是本文重点是从硬件和控制策略上弥补其不足，提高移动机器鼠迷宫沿墙导航控制的稳定性和可靠性。

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可以看到几乎是声呐/超声波/红外PSD导航

基于声呐的沿墙导航：结果

![20141127160019636][]

这是2004年比较好的一篇

以下是2012年9月

提出因为测量精度不高、数量有限、沿墙效果不佳的改进方法

仍然是超声波。测距范围是30mm到3000mm，精度达3mm。至少四组超声波传感器。![20141127160555723][]

从控制的角度改进的，并不是从沿墙的算法改进的。

08年接近式沿墙走：

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参考文献;未知环境探索.沿墙行走.基于单超声波传感器的移动机器人沿墙导航策略\_华亮

③基于前沿理论的探索策略（现代环境探索问题，被看做NBV next best view问题，生成最优探索点与选择最优探索点问题）

前沿指已探索领域与未探索领域的边界。机器人达到前沿领域把新信息添加到已知地图信息中

候选点的评价;效用函数：路程损耗与信息增益

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