面向复杂空间的移动机器人路径规划问题研究

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随着移动机器人技术水平的不断发展,各式各样的具有自主移动能力的机器人层出不穷。路径规划作为移动机器人技术中的关键之一也备受学者们的关注。本文就移动机器人中在复杂障碍环境中的路径规划问题展开了分析与研究。针对解决二维空间和三维空间中的路径规划问题提出了自优化生长树算法(Self-Optimizing Growing Tree,SOGT)和双向自优化生长树算法(Bidirectional-Self-Optimizing Growing Tree*,B-SOGT*)。算法相比较于传统的RRT和RRT*算法可以更有效的完成路径规划任务。本文的主要工作如下:(1)在二维空间中,针对现有路径规划算法收敛速度慢,实时性差的问题。提出了自由化生长树算法(SOGT),该算法主要包括三个部分:启发式偏置采样、试探性扩张生成采样点、路径优化。启发式偏置采样部分使用了动态目标引力场的概念,通过该方法能够提高采样点的使用率,并且能够将采样范围控制到朝向目标点方向,提高算法的收敛速度;试探性扩张的方法可以减少在选取父节点时的碰撞检测次数;路径优化时采用最大距离优化和拐角优化,通过这两个方法进行优化可以降低路径长度,减少路径中的拐角角度和数量。通过仿真实验验证了SOGT算法是可行有效的,达到了实时性高、收敛速度快的效果。(2)在三维空间中,针对现有算法采样效率下降、规划出可行解的速度慢的问题。提出了双向自由化生长树算法(B-SOGT*),该算法采用双向搜索、双引力场、试探性弹性扩张的方法来实现三维空间中的路径规划。双向搜索分别以起始点和目标点为根节点,构造出两棵随机树同时进行空间搜索,这样的方式提高了搜索效率;双引力场是分别以两颗随机树的根节点为中心生成的引力场,在引力场的作用下采样效率得到提升;试探性弹性扩张方法在生成路径时,引入了父节点重选机制,该过程中无需碰撞检测,且提高了算法计算速度。仿真验证表明,B-SOGT*算法拥有收敛速度更快、路径质量更优、迭代次数更少的优势。
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