移动机器人避障环绕一般二维边界：一种向量场引导方法

移动机器人自动环绕边界的能力对于边界跟踪和物体包围等任务至关重要。以往研究主要关注规则边界，通常假设其几何方程已知，但实际情况并非如此。本文研究更一般的情况，提出一种算法，无需事先知道边界的解析表达式即可处理几何不规则性。为此，我们开发了一种基于傅里叶的曲线拟合方法，利用采样点进行边界逼近，实现对一般二维边界的参数化表征。该方法允许星形边界拟合为极角参数化曲线，而其他形状的边界则通过分解处理。然后，我们设计了一个向量场来实现参数化边界的环绕，其中引入极半径误差来测量机器人到边界的“距离”。最后，利用控制障碍函数和二次规划综合控制器，以协调一些潜在冲突的规范：边界环绕、避障和有限驱动。这样，向量场引导的参考控制不仅指导边界环绕动作，而且可以最小程度地修改以满足避障和输入饱和约束。仿真和实验验证了新方法的性能，可应用于移动机器人执行诸如清理化学品泄漏和环境监测等实际任务。