基于深度学习的越障爬壁机器人自主导航与路径规划研究

基于深度学习的越障爬壁机器人自主导航与路径规划研究

赵淼雨,石岩松,陈小涛

郑州科技学院

摘要：本研究旨在探索基于深度学习的方法来实现越障爬壁机器人的自主导航和路径规划，通过构建高效的深度神经网络模型对机器人的环境感知和决策制定进行优化，提高其在复杂环境中的自主导航和路径规划能力，所提出的方法在各种环境下均表现出较高的精确性和鲁棒性，为越障爬壁机器人的实际应用提供了有力支持。

关键词：深度学习；越障爬壁机器人；自主导航；路径规划；神经网络

引言：

越障爬壁机器人具有在复杂环境中灵活机动的优势在救援、勘探等领域具有广阔的应用前景，然而如何实现机器人在未知环境中的自主导航和路径规划是一个亟待解决的问题，传统的路径规划算法受到环境复杂性和计算效率的限制难以满足实时性和鲁棒性的要求，近年来深度学习技术在机器人领域的应用取得了令人瞩目的成就为解决该问题提供了新的思路。

一、深度神经网络模型构建

（一）环境感知模块设计

在越障爬壁机器人的自主导航和路径规划研究中环境感知模块的设计至关重要，基于卷积神经网络（CNN）的构建本模块旨在对机器人通过其传感器获取的多模态数据（如视觉、红外、声纳等）进行有效的处理和融合，这一处理过程包括对环境中的障碍物、崎岖地形、可行走路径等关键信息的识别和提取。通过大量的实景数据训练该环境感知模块能够识别各种环境条件下的障碍物和路径，从而为机器人提供准确的环境信息，此外为了增强模型的鲁棒性我们还引入了数据增强技术如旋转、缩放和裁剪等以模拟不同的环境变化、确保在实际应用中的高效性和准确性。

（二）决策制定模块设计

决策制定模块是机器人自主导航和路径规划的核心其基于深度强化学习（DRL）框架进行构建，该模块通过综合利用环境感知模块提供的信息，基于马尔可夫决策过程（MDP）来生成最优的运动策略，在这一过程中机器人能够根据当前环境状况预测每一步行动后可能达到的状态并根据这些预测来选择最佳的行动策略，决策制定模块的训练涉及到了一个复杂的奖励机制，该机制旨在平衡路径最短、能耗最低以及安全性等多个因素。

在模块设计的过程中我们采取了一系列的优化措施以提高训练效率和策略质量，首先使用迁移学习技术对模型进行预训练，这样可以利用在类似任务上训练得到的知识，加快学习速度并提高最终模型的性能，其次对于决策制定模块采用了高级策略优化算法如ProximalPolicyOptimization(PPO）和DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)，这些算法能够在保证学习稳定性的同时加速收敛速度。此外我们还对奖励函数进行了精心设计确保机器人能够在追求路径最短的同时也考虑到能耗和安全性等关键因素实现全面均衡的决策制定，通过深度神经网络模型的构建，尤其是环境感知模块和决策制定模块的设计与优化，本研究成功地实现了越障爬壁机器人在复杂环境中的自主导航和路径规划。实验结果表明我们提出的方法不仅在仿真环境中表现出色，而且在实物测试中也展现了高度的精确性和鲁棒性，未来我们将进一步探索算法的优化以及在更多实际应用场景中的部署期望推动越障爬壁机器人技术的发展和应用[1]。

二、训练策略与优化方法

（一）数据增强与模型初始化

在深度学习模型的训练过程中数据增强是一种常用且有效的技术旨在通过对训练数据进行一系列变换来扩充数据集，提高模型对于输入数据的泛化能力，在越障爬壁机器人的自主导航与路径规划的应用中数据增强尤其重要，因为机器人可能会面临各种各样的环境条件和障碍物配置。数据增强技术如随机旋转、平移、缩放和翻转图像可以模拟机器人在实际环境中可能遇到的多样化视觉情况，从而使训练得到的模型能够更好地适应真实世界的多变环境。此外模型初始化也是训练高效深度神经网络的关键步骤之一，采用迁移学习等方法对网络参数进行初始化可以显著加快模型训练的收敛速度并提高最终模型的性能。在迁移学习中我们通常利用已经在大型数据集上预训练好的模型作为起点，对其进行微调以适应特定的任务，这种方法特别适合于数据相对较少的应用场景，因为它允许模型利用在其他任务上学习到的知识，避免了从零开始训练时可能遇到的过拟合问题。

（二）奖励函数设计与算法优化

在基于深度强化学习的决策制定模块中奖励函数的设计至关重要，因为它直接影响到学习过程中策略的形成和最终性能的表现，合理设计的奖励函数需要在多个目标之间找到平衡如导航效率、能耗以及机器人的稳定性等，例如奖励函数可以为快速到达目标位置的行为提供正奖励，同时对消耗过多能源或采取可能导致机器人损坏的行动施以负奖励。此外还可以考虑到路径的平滑性和安全性、避免机器人频繁做出急转弯等危险动作，为了在实际应用中实现高效和稳健的自主导航与路径规划，选择合适的优化算法对于加速决策制定模块的训练过程至关重要。策略梯度方法如（PPO）和（TRPO)，这些方法的优点在于能够处理高维动作空间和连续动作空间使之特别适用于越障爬壁机器人这类复杂的控制任务，通过不断迭代优化奖励函数和采用高效的策略梯度优化方法，我们能够确保机器人在各种环境条件下都能实现有效的自主导航和路径规划

[2]。

三、实验评估与结果分析

（一）仿真环境测试

在开发越障爬壁机器人的自主导航和路径规划算法时仿真环境测试是一个重要的初步评估步骤，本研究采用了多种仿真环境包括简单的室内布局、复杂的城市街景以及多变的自然地形，以此来测试和评估所提出方法的性能，通过这些仿真测试我们能够在不同复杂度的场景下对算法的效率、精确性以及适应性进行全面的分析。例如我们评估了机器人在遇到突如其来的障碍物时的反应速度以及在多变地形中的路径规划效率，此外仿真环境也允许我们对算法在极端条件下的表现进行测试，比如在极低或极高光照下的导航能力。这一阶段的测试结果显示所提出的方法在大多数仿真环境中都能实现高效、准确的导航和路径规划，特别是在处理复杂地形和动态障碍物时展现出良好的适应性和鲁棒性。

（二）实物环境测试

仿真环境测试之后下一步是在真实世界条件下进行实物环境测试，本研究中我们将算法部署到实物越障爬壁机器人平台上并在多种真实环境中进行了全面的测试，这包括在不同类型的室内环境（如办公室、仓库）以及室外环境（如公园、城市街区）进行的测试以此来评估算法在实际应用中的鲁棒性和可靠性。真实环境测试对于揭示算法可能存在的问题至关重要，因为它能够提供更多关于算法在处理真实世界复杂性方面的直接信息，例如真实环境中的光照变化、不同材质的地面以及突发事件对于算法的影响都是仿真测试难以完全模拟的。通过在这些真实条件下的测试，我们不仅验证了算法的实际表现还能够根据测试结果进行必要的调优，比如优化环境感知模块以提高对复杂环境的适应能力或调整决策制定模块以提高路径规划的效率和安全性。实物环境测试的结果表明所提出的算法能够在多种真实环境中稳定工作，展现了出色的鲁棒性和可靠性为越障爬壁机器人的实际应用提供了坚实的基础[3]。

结束语：

本研究提出了一种基于深度学习的自主导航和路径规划方法为越障爬壁机器人的实际应用奠定了基础，所构建的深度神经网络模型表现出优异的环境感知和决策制定能力，在复杂多变的环境中实现了高效、鲁棒的自主导航和路径规划。未来，将进一步优化算法、提高其适用范围和性能、推动该技术在各类应用场景的落地。

参考文献

[1]张小俊,吴亚淇,刘昊学等.轮足式磁吸附越障爬壁机器人设计与分析[J].机械工程学报,2024,60(01):248-261.

[2]张宇.永磁吸附式爬壁机器人结构设计及运动性能分析[D].长安大学,2023.

[3]王虎林.爬壁机器人的壁面越障、过渡与抓附结构的研究[D].兰州理工大学,2023.