第四章 基于行为机器人控制技术.pptVIP

第四章 基于行为的机器人控制技术 目录 4.1 引言 4.2 基于行为系统的基本特征 4.3 行为 4.4 仲裁 4.5 任务实例 4.1 引言 机器人程序实现方法： 传统的自组织结构，拼接方式 基于行为的实现，并行执行 引言 基于行为的机器人实现技术的优点在于：并行执行、机会性目标实现、优雅降级。 基于行为的思想使得机器人程序环境中的各个环节相互并行存在，从而使机器人不但能够留心环境中所有可能的危险因素，而且能够充分利用工作过程中的各种机会。此外，在传感器数据错误或者缺乏的情况下，基于行为的机器人能够方便地对实现方法进行调整，从而使整体性能不至恶化。 4.2 基于行为系统的基本特征 任务：机器人所展示的多方面的整体活动。 解决复杂任务求解的一种强有力的工具为简化法，也就是将比较困难的大问题分解为一系列比较简单的、易于理解和解决的小问题。 简化原则：基于行为的方法！ 基于行为系统的基本特征 采用基于行为的方法，需要为机器人设计一系列简单行为。 行为：通过感知信息控制执行过程的算法。 行为之间相互协调和协作，产生所需的机器人整体行为。 基于行为系统的基本特征 行为框图：一个有用的图形工具，它能帮助我们理解机器人都做了些什么，以及机器人是按照什么方式工作的。看图的关键是注意图中机器人各环节的主要划分 基于行为系统的基本特征 行为框图中的机器人组成：感知单元、智能单元、执行单元 感知单元：由传感器组成，为智能单元输入相关信息 智能单元：向驱动器输出相关命令，它由一组基本行为和一个仲裁器组成 移动机器人的简化模拟图 收集任务的行为分解 任务描述： 机器人正在寻找具有某一特定形状的物体（假设该物体为冰球）；当机器人找到一个冰球之后，然后转身再去寻找另外的冰球。 收集任务的行为分解 逃离行为（Escape） 暗中拒推行为（Dark-push） 反向飞蛾行为（Anti-moth） 避障行为（Avoid） 归航行为（Home） 巡航行为（Cruise） 收集任务的行为分解 当机器人同无力推动的物体发生碰撞时，逃离行为可以通过控制机器人后退和旋转，为其选择一个新的运动方向。 当机器人认为光线太暗时，暗中拒推行为不允许机器人推动冰球，这种情况通常发生在机器人背对光源的时候，因此可以避免机器人将光球推离光源位置。 收集任务的行为分解 当机器人认为光线太暗时，反向飞蛾行为可以控制机器人转向行驶，从而将冰球留在目的区域内。 避障行为模块实时监测红外传感器的状态。通常情况下，当机器人发现有障碍时，其相关操作是绕开障碍物行驶；但在收集任务中恰恰相反，机器人将向检测到的特定物体（冰球）移动，这可以帮助机器人寻找冰球。如果机器人不能推动所检测到的物体，那么逃离行为将起作用。 收集任务的行为分解 归航行为可以将机器人调整到面向光源的方向，并控制它沿此方向移动。 当机器人不知道自己该做什么时，巡航行为将驱使机器人沿直线行驶。 基于行为系统的基本特征 也许，上述列出的行为都不是我们所期望的，比如那些意义非常明确的寻找冰球，推动冰球和放置冰球等任务。尽管机器人看上去应该非常明确地执行这三种行为，然而这三种行为可以由更简单的行为相互组合而成。 因此，基于行为的机器人学的一个重要特征是：复杂行为可以由比较简单的行为相互组合实现。 基于行为系统的基本特征 通过仿真，可以发现，收集任务的执行过程并不十分稳定。系统的瞬时行为并不是完全确定的，而是包含了很多随机的东西，我们永远也不会确切知道机器人是如何把冰球收集到光源位置的。 但是，系统的整体行为却是非常稳定的。不管环境中有多少冰球，这些冰球在什么位置，以及在半路上会失误多少次，机器人最终会将所有的冰球都成功地收集到光源附近。 所有这些就是基于行为系统的基本特征。 基于行为机器人的反射性 基于行为的机器人具有很强的反射性，只要机器人对相关环境作出了判断，就立即采取行动，这与操作型机器人完全不同。 操作型机器人只有当收集到环境中的所有信息时（与任务相关或无关），才对自己的行为进行规划，然后再依据这些规划去执行。而基于行为的机器人则是一有信息，就立即据此动作。基于行为的机器人无需规划，只需要反应。 基于行为机器人的可靠性 在执行任务时容易出现偶然性失误是所有基于行为的系统的一个共同特性。 基于规划的确定性系统不会犯“将冰球放在离光源很远的位置，等到以后有机会再来搬运”等愚蠢错误，并且不会沿错误的方向推动冰球。但基于规划的系统性能极不可靠：如果假设条件得不到满足，或者在执行过程中环境发生变化，系统将会停止运行，不能继续完成指定的任务。 相比而言，基于行为的系统具有相当合理的容错机制和更强的鲁棒性，它不需要所有环节都是确定的。即使有随机的甚至混乱无序的情况发生，只要系统能够在大多数情况下做出正确决策，最终就能实现自己的目标