轮式机器人广泛应用于变电站巡检、医疗救助、生活服务等领域,其传统架构存在日益发展的硬件水平无法兼容于统一软件平台的问题,特别是在无人驾驶领域,无人驾驶汽车要求数据实时性高,系统鲁棒性好,这对传统机器人架构的研究是另一大挑战。同时,轮式机器人路径规划技术要求在规划路径时得到一条最短最优路径,故需要在已构建的轮式机器人模型上,解决诸多问题,如算法效率低、路径规划不合理以及易陷入局部最优等。针对上述问题,本课题提出采用开源性较强的机器人操作系统(Robot Operating System)融合同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping)、路径规划(Path Planning)技术构建轮式机器人路径规划系统的研究思路,解决传统巡检机器人缺乏自主环境感知能力以及自主规划路径的问题;然后,对全局静态路径规划算法进行研究及对比分析,通过改进所研究的算法来提高算法效率和避免局部最优情况,使路径规划结果更加合理。本课题的主要研究内容包含以下几个部分:第一,构建轮式机器人的实验仿真模型,主要包括轮式机器人物理模型、轮式机器人室内实验运行环境和轮式机器人楼道实验运行环境等,同时对轮式机器人的各项物理参数进行相应设计规定。第二,针对全局静态路径规划算法Time-efficient A*进行改进,提出一种改进的双向时效A*算法,该方法将从起点和终点同时运行Time-efficient A*算法寻找路径,并采用多近邻栅格距离计算方案来解决路径规划不合理的问题。第三,根据构建的轮式机器人物理模型、轮式机器人实验运行环境,基于ROS构建轮式机器人路径规划系统,该系统具有机器人自主环境感知建立地图和自主规划合理路径的功能,同时运用本课题建立的系统进行实验研究及结果分析。综上所述,本文构建的轮式机器人路径规划仿真系统完整的完成了其建立地图、路径规划的实验,运行过程中无障碍物碰撞问题;同时,基于Time-efficient A*改进的双向时效A*算法解决了原算法路径规划结果不理想和路径规划长度增加的问题,其改进算法合理,有效。