专家系统、模糊方法、神经网络在移动机器人路径规划中的应用及比较

1专家系统、模糊方法、神经网络在移动机器人路径规划中的应用及比较摘要:移动机器人路径规划是建立在机器人定位与避障研究之上,进一步对机器人行为的深入.在给出人工神经网络(ANN)、模糊逻辑(FL)、专家系统(ES)等计算智能原理性方法的基础上,从一般意义讨论了各类计算智能方法用于路径规划的切入点,研究了各类算法的实现机理与设计思想.最后结合目前的技术发展趋势,对路径规划问题未来可能的研究发展方向进行了探讨.关键词:计算智能;路径规划;模糊逻辑;人工神经网络;专家系统Abstract:Pathplanningfocusesonfurtherbehaviorcontrolwhichisbaseduponthepositioningandobstaclea-voidancecapabilitiesofmobilerobots.Thetheoreticaldescriptionsofsomecomputationalintelligencemethods,includingartificialneuralnetworks(ANN),fuzzylogic(FL),andExpertSystem(ES),werepresentedinsequence,andthejointbetweeneachsolutionandpathplanningmethodwasanalyzedinageneralsense.Moreover,therealizationprinciplesanddesignschemesofthesestrategieswereresearchedelaborately.Eventually,consideringtheevolutiontrend,thepossiblefuturedirectionofpathplanningwasalsodiscussed.Keywords:computationalintelligence;pathplanning;fuzzylogic;artificialneuralnetwork;expertsystem一路径规划方法简述所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划方法大致可以分为两类:传统方法和智能方法。二传统路径规划方法1)自由空间法为了简化问题,通常采用“结构空间”来描述机器人及其周围的环境。这种方法将机器人缩小成点,将其周围的障碍物及边界按比例相应地扩大,使机器人点能够在障碍物空间中移动到任意一点,而不与障碍物及边界发2生碰撞。2)图搜索法图搜索方法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。建立起来的路径图可以看作是一系列的标准路径。而路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。通过起始点和目标点及障碍物的顶点在内的一系列点来构造可视图。连接这些点,使某点与其周围的某可视点相连(即使相连接的两点间不存在障碍物或边界)。然后机器人沿着这些点在图中搜索最优路径。3)栅格解耦法栅格解耦法是目前研究最广泛的路径规划方法。该方法将机器人的工作空间解耦为多个简单的区域,一般称为栅格。由这些栅格构成了一个连通图,在这个连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径,这条路径是用栅格的序号来表示的。4)人工势场法传统的人工势场法把移动机器人在环境中的运动视为一种在抽象的人造受力场中的运动,目标点对移动机器人产生“引力”,障碍物对移动机器人产生“斥力”,最后通过求合力来控制移动机器人的运动。但是,由于势场法把所有信息压缩为单个合力,这样就存在把有关障碍物分布的有价值的信息抛弃的缺陷,且易陷入局部最小值。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但是以上这些传统方法在路径搜索效率及路径优化方面尚有待于进一步改善。而现在通常使用的搜索技术包括:梯度法,A*等图搜索方法,枚举法、随机搜索法等。这些方法中梯度法易陷入局部最小点,图搜索方法、枚举法不能用于高维的优化问题,而随机搜索法则计算效率太低。三智能路径规划方法近年来,随着遗传算法等智能方法的广泛应用,机器人路径规划方法也有了长足的进展,许多研究者把目光放在了基于智能方法的路径规划研究上。其中,应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络和专家系统。1基于专家系统的机器人路径规划1）专家系统简介在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知3识，以及丰富的实际经验。在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、推断、命令、策略的产生式规则等,用于某种结论的推理、问题的求解,以及对于推理、求解知识的各种控制知识。知识库中还包括另一类叙述性知识,也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量4水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、求解问题的计算机软件系统。它包括一个解释程序,用于决定如何使用判断性知识推导新的知识,还包括一个调度程序,用于决定判断性知识的使用次序。推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。在这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。正向推理是从前件匹配到结论，反向推理则先假设一个结论成立，看它的条件有没有得到满足。由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。解释器能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。2）专家系统的特点在功能上,专家系统是一种知识信息处理系统,而不是数值信息计算系统。在结构上,专家系统的两个主要组成部分–知识库和推理机是独立构造、分离组织,但又相互作用的。在性能上,专家系统具有启发性,它能够运用专家的经验知识对不确定的或不精确的问题进行启发式推理,运用排除多余步骤或减少不必要计算的思维捷径和策略；专家系统具有透明性,它能够向用户显示为得出某一结论而形成的推理链,运用有关推理的知识(元知识)检查导出结论的精度、一致性和合理性,甚至提出一些证据来解释或证明它的推理；专家系统具有灵活性,它能够通过知识库的扩充和更新提高求解专门问题的水平或适应环境对象的某些变化,通过与系统用户的交互使自身的性能得到评价和监护。3）专家系统适合解决的实际问题专家系统是人工智能的一个应用，但由于其重要性及相关应用系统之迅速发5展，它已是信息系统的一种特定类型。专家系统一词系由以知识为基础的专家系统(knowledge-basedexpertsystem)而来，此种系统应用计算机中储存的人类知识，解决一般需要用到专家才能处理的问题，它能模仿人类专家解决特定问题时的推理过程，因而可供非专家们用来增进问题解决的能力，同时专家们也可把它视为具备专业知识的助理。由于在人类社会中，专家资源确实相当稀少，有了专家系统，则可使此珍贵的专家知识获得普遍的应用。专家系统技术广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域，还超过人类专家的智能与判断。其功能应用领域概括有：解释（Interpretation）－如测试肺部测试（如PUFF）、预测（Prediction）－如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失（如PLAN）、诊断（Diagnosis）－如诊断血液中细菌的感染（MYCIN）。又如诊断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统、故障排除（FaultIsolation）－如电话故障排除系统ACE、设计（Design）－如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统MOTORBRUSHDESIGNER、规划（Planning）－就出名的有辅助规划IBM计算机主架构之布置，重安装与重安排之专家系统CSS，以及辅助财物管理之PlanPower专家系统、监督（Monitoring）－如监督IBMMVS操作系统之YES/MVS、除错（Debugging）－如侦查学生减法算术错误原因之BUGGY、修理（Repair）－如修理原油储油槽之专家系统SECOFOR、行程安排（Scheduling）－如制造与运输行称安排之专家系统ISA。又如，工作站（workshop）制造步骤安排系统、教学（Instruction）－如教导使用者学习操作系统之TVC专家系统、控制（Control）帮助DigitalCorporation计算机制造及分配之控制系统PTRANS、分析（Analysis）－如分析油井储存量之专家系统DIPMETER及分析有机分子可能结构之DENDRAL系统。它是最早的专家系统，也是最成功者之一、维护（Maintenance）如分析电话交换机故障原因之后，能建议人类该如何维修之专家系统COMPASS、架构设计（Configuration）如设计VAX计算机架构之专家系统XCON以及设计新电梯架构之专家系统VT等、校准（Targeting）－例如校准武器准心之专家系统BATTLE。4）移动机器人的专家系统4.1结构6移动机器人的实时路径规划的专家系统用C/C++语言编写,它主要由推理机、知识库和数据库组成,其结构如图1所示.图1专家系统的结构其中知识库是从领域专家获得的专业知识,知识库包括路径规划的规则,传感器信息,环境信息,移动机器人的运动学动力学参数和移动机器人的初始状态.综合数据库为移动机器人以前轨迹规划的中间结果,当每条规则被采用后某些操作就被执行,综合数据库就发生变化.推理机用来记忆所采用的规则和控制策略,根据知识库的信息,推理机能够使整个规划系统以逻辑的方式协调工作,进行推理做出决策.解释器通过用户接口,在专家系统与用户之间进行交互作用,从而使用户知道移动机器人是否到达目标点.4.2控制和搜索策略本专家系统是条件推动的正向推理,若条件全部满足,则推动系统完成预定目标.从搜索策略讲,它是启发式搜索策略.4.3知识表达方式本文所设计的专家系统是一个基于规则的产生式系统.知识库根据移动机器人的位置、声呐视区、障碍物和目标点的关系确定.由如下规则组成:1)如果在视区内没有障碍物,如图3,那么沿主路径直线航行;2)如果声呐视区内有障碍物但不阻碍主路径,那么沿主路径直线航行;传感器信息环境机器人知识库推理机综合数据库用户端接口解释器73)如果障碍物部分占据声呐视区但阻碍主路径,那么基于目前已知的信息搜索最优门和最短路径,这些信息包括在声呐视区内的障碍物,移动机器人的位置和目标点的坐标.最优门A和最短路径VAT由min(VA+AT)决定.A点在声呐视区和障碍物相交