基于VFH+算法的机器人实时地图创建与避障

王 韬，刘 金，马永起

(中国工程物理研究院计算机应用研究所，四川 绵阳 621900)

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智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状况，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能的机器人系统。避障算法的实时有效性极大地影响着移动机器人任务完成的效率。近年来，国内外学者在避障领域进行了深入研究，常用的方法包括:人工势场法［1-4］、VFH类算法(VFH［4-5］、VFH+［4，6］、VFH*［4，7-8］)、神经网络法［2，9-10］、遗传算法［9-10］和模糊逻辑法［2，11］等。

1989年，Borenstein和Koren在势场法和确定栅格的基础上，提出了虚拟力场法(VFF)，其路径安全，简单高效，但容易陷入局部极小值点，狭窄通道存在震荡。随后，Borenstein提出了VFH算法［5］来解决此问题，VFH算法通过2轮的环境数据压缩，选择活动窗口内局部极坐标直方图的波谷来完成机器人避障和控制，在阈值选取得当时不会陷入局部极小值，并允许机器人快速通过障碍物而不会出现不稳定现象，因而至今仍得到广泛应用。随后VFH+算法［6］将机器人尺寸以及运动特性对避障的影响考虑了进来。VFH*［8］将 VFH+与A* 算法结合，用 VFH+算法对运动轨迹进行未来几个阶段的提前计算形成路径节点树，并用A*算法对路径节点树进行搜索以找出代价最小的路径，选择该路径第一个节点方向作为目标方向。

但无论是原始VFH算法还是其改进算法，都存在以下问题:首先，上述方法的环境地图创建阶段，都直接将超声波传感器返回的距离信息映射到地图上，而忽略了由于机械震荡、传感器误差等所导致的错误距离信息等情况。……