【摘 要】
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履带式机器人在物流托运、医疗消毒等领域扮演重要的角色,其中机器人的运动规划作为智能导航的核心,直接影响作业执行的效率和平稳性。针对未知障碍物环境下履带式机器人运动规划需求,本文以快速扩展随机树算法（Rapidly Exploring Random Tree,RRT）和动态窗 口算法（Dynamic Window Approach,DWA）为基础,以机器人操作系统（Robot Operating S
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履带式机器人在物流托运、医疗消毒等领域扮演重要的角色,其中机器人的运动规划作为智能导航的核心,直接影响作业执行的效率和平稳性。针对未知障碍物环境下履带式机器人运动规划需求,本文以快速扩展随机树算法（Rapidly Exploring Random Tree,RRT）和动态窗 口算法（Dynamic Window Approach,DWA）为基础,以机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）为软件环境,探索履带式机器人的路径规划算法和轨迹规划算法的研究。论文的主要研究内容如下:（1）构建具有感知、决策和运动控制模块的履带式机器人硬件平台,介绍ROS软件架构和导航软件包,构建ROS履带式机器人软件平台,为机器人路径和轨迹混合规划算法的部署提供框架,为验证本文提出的算法奠定基础。（2）针对未知障碍物动态路径规划和优化目标偏向策略问题,提出了一种双层 RRT*算法（Double-Layer RRT*,DL-RRT*）。首先,通过第一层 RRT*快速探索初始路径,以已有状态树节点的概率反馈信息,生成目标偏向的采样策略,缩小新节点采样区域,为避免陷入局部最优解,采用贪心算法的全局策略优化剔除初始路径的冗余节点;其次,第二层,利用初始路径上的邻近点概率反馈信息,寻找目标偏向的最短路径。对于未知障碍物环境下,DL-RRT*对动态目标重新生成状态节点树,快速定位新的最短目标路径,实时避免碰撞到未知障碍物。（3）针对预测轨迹与障碍物之间的距离限制致使履带式机器人平稳性低问题,提出了一种扩展的动态窗口算法（Extended DWA,EDWA）。利用采样窗口扩展策略,扩展速度采样空间,预测最优轨迹。考虑机器人当前位置与目标点距离评价因素,引入目标距离增量评价因子,对机器人速度和位置约束控制,优化轨迹选择,提升规划轨迹的平滑度以及机器人行驶的平稳性。（4）将本文所提的双层RRT*算法和扩展动态窗口算法烧入搭建的ROS履带式机器人平台,实现具有路径规划和轨迹规划的混合规划导航。通过仿真和实际应用实验,验证所提两种算法在未知障碍物环境下的有效性。
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