【摘 要】
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随着计算机技术和人工智能的发展,使得移动机器人更加智能化并且在工厂制造业、物流运输、安全监控、医疗服务等领域有了广泛的应用,自主移动作为移动机器人最重要的智能化体现,其中的关键支撑技术就是路径规划。快速随机搜索树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法作为一种快速有效的路径规划方法已广泛应用于机器人导航领域,RRT*算法是RRT算法的改进版本,它通过重选父节点和剪
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随着计算机技术和人工智能的发展,使得移动机器人更加智能化并且在工厂制造业、物流运输、安全监控、医疗服务等领域有了广泛的应用,自主移动作为移动机器人最重要的智能化体现,其中的关键支撑技术就是路径规划。快速随机搜索树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法作为一种快速有效的路径规划方法已广泛应用于机器人导航领域,RRT*算法是RRT算法的改进版本,它通过重选父节点和剪枝重布线的优化策略来趋近于最优路径。本文针对RRT*算法的无效节点采样、扩展无目的性、收敛速度缓慢及难以通过狭窄通道等问题,提出相应的改进策略,并在此基础上进一步融合语义信息来进行搜索优化,最终的改进RRT*算法能够在室内场景下快速规划出一条最优路径。本文主要工作内容如下:第一,针对传统RRT*算法的不足进行改进。通过在动态采样区域进行节点采样,缩小了采样范围,减少了冗余节点数;通过目标节点导向策略扩展树节点,降低搜索树生长的随机性,使搜索树可以快速靠近目标点;对地图进行方格区域划分,每个区域存储节点信息,避免新生成节点遍历整颗搜索树,提升比较效率;通过在障碍物节点附近生成更多采样节点,使其有更大概率通过狭窄通道。仿真实验表明同RRT*算法相比,该改进算法在时间和路径成本上都有更好的表现。第二,针对机器人在实际室内多房间场景中,搜索树向非目标点房间区域扩展的问题,本文结合语义信息对算法进行优化。利用Yolo-v3目标检测算法识别室内各房间的门区域,划分室内区域并构建语义栅格地图。基于地图中的语义信息,并结合起始点和目标点所在区域,设置相应的限制门区域,禁止算法在限制区域中进行节点采样,从而约束搜索树的扩展方向。仿真实验表明同之前改进算法相比,结合语义信息优化的改进RRT*算法拥有更少的节点,更快的规划效率。第三,通过对移动机器人的软硬件设计,完成导航实验平台的搭建,在ROS平台中编程实现改进后的路径规划算法。实验结果表明本文算法能够快速规划出一条可行路线,满足移动机器人在室内的导航性能要求。
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