CAJ | 학술논문

在一般的避障环境中,Tangentbug算法表现的非常鲁棒,但当避障环境中有对称障碍物的时候,Tangentbug算法容易产生路径的死循环,从而导致终点不可到达.然而在机器人避障过程中,对称障碍物是非常常见的.针对这个问题,提出了基于记忆机器人运动方向的Tangentbug算法.该算法中,机器人每经过一个位置点,就把当前位置点和选择的运动方向记录下来,为后面的更新运动方向做好准备.首先,机器人扫描到障碍物时计算出机器人与障碍物的相遇方向；其次,根据障碍物的边缘,统计局部地图信息,得到局部切线图,找到离终点和当前点距离和最近的点作为机器人的下一个目标点,得到机器人的运动方向；然后,在机器人绕行障碍物时结合记忆的运动方向和局部切线图产生的最小距离和更新下一步运动方向.在整个避障过程中,不停的更新相遇方向和运动方向,最终实现机器人的直行和绕行,从而到达终点.通过大量实验验证,实验结果表明该算法不仅可以实现机器人在对称障碍物环境中顺利到达终点,也可以在非对称障碍物环境中达到终点,验证了该算法的有效性和鲁棒性.
재일반적피장배경중,Tangentbug산법표현적비상로봉,단당피장배경중유대칭장애물적시후,Tangentbug산법용역산생로경적사순배,종이도치종점불가도체.연이재궤기인피장과정중,대칭장애물시비상상견적.침대저개문제,제출료기우기억궤기인운동방향적Tangentbug산법.해산법중,궤기인매경과일개위치점,취파당전위치점화선택적운동방향기록하래,위후면적경신운동방향주호준비.수선,궤기인소묘도장애물시계산출궤기인여장애물적상우방향；기차,근거장애물적변연,통계국부지도신식,득도국부절선도,조도리종점화당전점거리화최근적점작위궤기인적하일개목표점,득도궤기인적운동방향；연후,재궤기인요행장애물시결합기억적운동방향화국부절선도산생적최소거리화경신하일보운동방향.재정개피장과정중,불정적경신상우방향화운동방향,최종실현궤기인적직행화요행,종이도체종점.통과대량실험험증,실험결과표명해산법불부가이실현궤기인재대칭장애물배경중순리도체종점,야가이재비대칭장애물배경중체도종점,험증료해산법적유효성화로봉성.