履带式林地林木信息采集机器人路径规划研究

作     者：孙彪 

作者单位：北京林业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：刘晋浩

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 082801[工学-农业机械化工程] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：履带机器人 非平坦地形 地图构建 全局路径规划 Double DQN 

摘      要：传统机器人路径规划主要应用场景在室内或者室外平缓路面,对机器人运动要求较低。林区山地中路径规划需要综合考虑地形、地物等因素,且林区山地中障碍物分布具有随机性、不均匀性等特点,使得机器人在复杂环境中的路径规划问题变得非常复杂。本文面向林区山地条件下路径规划面临的问题开展研究,解决林区山地条件下机器人运动安全与节能的路径规划问题。本文主要内容和工作如下:(1)构建机器人在非平坦地形下的运动理论模型。通过机器人在二维平面运动模型,拓展到三维地形下的机器人运动,并对其运动姿态解算进行数学建模。(2)采用分布式平面地图构建方法,将林区环境下的机器人运动空间中的信息进行简化、分类,得到机器人地表障碍物信息层与地形障碍物信息层,并通过栅格地图,构建机器人在非平坦地形下的地面高程信息评价模型。(3)针对机器人地表障碍物信息及地形障碍物信息,基于双向RRT算法,通过初始路径引导、目标引导方法进行机器人全局路径规划,并结合贪婪算法思想,添加去除冗余路径点方法。在机器人轨迹优化方面,为了贴合机器人实际运动轨迹,保证路径可以通过路径点,引入Cantmull-Rum样条插值方法进行轨迹优化。(4)在满足机器人运动条件下的非平坦地形中,为了保证机器人能够找到相对较为平坦且路程较短的路径,采用DDQN算法进行栅格地图局部路径规划,通过机器人周围障碍物信息层与地面高程信息层融合的地图,设计机器人运动状态及奖励函数,进行局部路径规划。(5)依据林区林地条件以及林地林木信息采集需求,设计履带式林地林木信息采集机器人物理样机。为了评价本文提出的路径规划方法的性能,进行实验验证与分析。针对全局路径规划Ms＿Bi RRT算法实验,依据分布式林区地形、地物分类信息,设计三种地图进行比较分析。针对基于DDQN算法的局部路径规划方法,依据融合林地高度信息层的障碍物栅格地图,进行对比试验。试验研究表明,本文提出的路径规划算法,在全局路径规划中节点有效率提高,规划时间缩短,总节点生成数量降低,机器人可以在地图中找到一条安全通过的路径。局部路径规划中,机器人对周围高程信息具有一定灵敏度,可以在路径长度损失较小的情况下寻找一条使机器人运动相对稳定的路径,机器人运动过程中能量损失较小。