【摘 要】
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本文在总结路径规划的研究进展基础上,研究了基于A*算法的路径平滑处理和全局规划避障及基于动态窗口法（DWA）的局部规划避障等方面的改进及应用。本论文的主要研究内容如下:1)针对传统A*算法路径拐点多,容易给机器人运动带来速度突变的问题,研究了在拐点附近去除冗余节点及连接关键节点的方法。当环境障碍密度为6%时,拐点数量相比原算法降低约50%,路径长度可降低约3%;当环境障碍密度为12%时,拐点数量相
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本文在总结路径规划的研究进展基础上,研究了基于A*算法的路径平滑处理和全局规划避障及基于动态窗口法（DWA）的局部规划避障等方面的改进及应用。本论文的主要研究内容如下:1)针对传统A*算法路径拐点多,容易给机器人运动带来速度突变的问题,研究了在拐点附近去除冗余节点及连接关键节点的方法。当环境障碍密度为6%时,拐点数量相比原算法降低约50%,路径长度可降低约3%;当环境障碍密度为12%时,拐点数量相比原算法减少约28%,路径长度降低约3%;当环境障碍密度为24%时,拐点数量相比原算法降低约25%,路径长度可降低约1%。该方法为研究在减少拐点数量的同时有效降低计算工作量提供新思路。2)针对传统A*路径规划算法在进行全局路径规划时仅考虑距离因素,导致路径可能经过密集障碍区域的问题,提出了将路径周围障碍数引入评价函数中的方法。分别在不同障碍密度的地图中进行实验,探究障碍项系数ω对于路径周围障碍数、路径长度、搜索节点以及计算时间的影响。仿真实验表明,ω的选择依赖于障碍密度。环境障碍密度为12%时,ω置于[0.2,0.4]区间可在少量增加搜索时间下大幅降低路径周围障碍物数量,当ω取0.2时,路径周围障碍数减少了约58%;环境障碍密度为24%时,ω置于[0.8,1.0]区间可在少量增加搜索时间下大幅降低路径周围障碍物数量,当ω取0.8时,路径周围障碍数减少了约18%。3)研究了基于DWA算法与A*算法融合的动态路径规划算法,通过改进A*算法进行全局路径规划,DWA算法进行局部路径规划。同时提出对全局路径进行分段处理和改进方位评价函数的方法,改善传统DWA算法避障时可能偏离全局路径的问题。动态路径规划仿真实验表明,融合算法可有效避免避障时偏离全局路径的问题。本研究提出了有效降低传统A*算法中路径的拐点,减少路径周围障碍物数量,改善局部路径规划中的路径偏移问题的方法,为动态路径规划策略的设计提供参考。图31幅,参考文献78篇
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