【摘 要】
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车场日是陆军部队中一项经常性的车辆技术状况管理制度。在组织实施过程中,主要任务为车辆保养维护、车辆知识学习等。当前存在主要问题有:方法不当、完成质量不高、人员重视程度不够。为顺应军队智能化建设,及时检查制度完成情况和时效性,提高组织效率,引入车场日巡检机器人进行研究。其主要功能为:全车场自动巡检、检查清点战车、监督作业战士纠正违规操作、指导帮扶信息传达、区域物资运输及呼叫响应。要求机器人行进安全高
【基金项目】
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河北省军民融合产业发展专项资金项目；
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车场日是陆军部队中一项经常性的车辆技术状况管理制度。在组织实施过程中,主要任务为车辆保养维护、车辆知识学习等。当前存在主要问题有:方法不当、完成质量不高、人员重视程度不够。为顺应军队智能化建设,及时检查制度完成情况和时效性,提高组织效率,引入车场日巡检机器人进行研究。其主要功能为:全车场自动巡检、检查清点战车、监督作业战士纠正违规操作、指导帮扶信息传达、区域物资运输及呼叫响应。要求机器人行进安全高效、能耗低,有较好的实质性和可靠性。而路径规划算法是完成上述功能的关键和基础,这就需要算法所规划路径长度短、平滑度高、与障碍保持安全距离,且能够躲避临时障碍。车场环境存在基础布局相对稳定、规整、方正、中间空阔等特点。本文选取RRT、遗传算法、A*算法在车场仿真地图中进行规划,比对分析得出A*算法性能最优更加适合车场环境,从而以A*算法作为算法研究基础进行研究,具体工作如下:（1）针对传统A*算法性能不佳无法躲避临时障碍的问题,扩展搜索邻域并去除同方向冗余子节点,提高搜索速度和路径平滑性;引入用于度量机器人安全性的危险指数,重新定义A*算法的评价函数,优化节点选取,保持与障碍物距离,形成改进A*算法;并与DWA算法融合,赋予动态避障能力,最终提出改进A*算法融合DWA的混合算法。通过与原始算法和文献改进算法进行对比实验,分析验证所提改进A*算法效果。（2）针对建图算法影响路径规划性能的问题,分析比较Gmapping、Cartographer、Hector和Karto等不同建图算法,在gazebo搭建仿真车场环境,进行建图对比验证,得到车场环境下最优的建图算法,进一步提出Cartographer建图下的A*融合DWA路径规划算法。最后依据车场物理特征搭建实物环境,对所提算法进行验证分析。（3）针对多巡检机器人并行作业中存在路径冲突、规划失效的问题。使用所提Cartographer建图下的A*融合DWA算法作为单机规划算法,参考国际海上避碰规则（COLREGS）建立一种冲突消解方法:定义4种机器人间的碰撞冲突情况,并设计了对应的四种避碰策略。进而形成多机器人路径规划算法。在matlab融合Cartographer实验平台下,分相遇情况与无多机协同的路径规划算法进行对比实验。并进行多车场日巡检机器人并行作业实验,选取其中典型复杂情况进行分析,验证算法有效性、可行性。综合上述,为车场日巡检机器人形成一套高实质性和可行性较高的路径规划方案,满足车场日制度提效需求。
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