【摘 要】
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路径规划是移动机器人自主导航技术的重要部分,其任务是根据特定需求或评价指标从机器人工作环境中找到一条从起始点到目标点的最优无碰路径。栅格法是目前最常用的环境建模方法,可以简单精确地表示环境信息。基于栅格地图,Theta*算法作为一种启发式直接搜索算法,具有求解质量较好以及稳定性高的优点,但搜索效率不够高并且路径质量还能进一步提升。本文以Theta*算法为研究对象,对标准算法及目前已有改进算法进行分
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路径规划是移动机器人自主导航技术的重要部分,其任务是根据特定需求或评价指标从机器人工作环境中找到一条从起始点到目标点的最优无碰路径。栅格法是目前最常用的环境建模方法,可以简单精确地表示环境信息。基于栅格地图,Theta*算法作为一种启发式直接搜索算法,具有求解质量较好以及稳定性高的优点,但搜索效率不够高并且路径质量还能进一步提升。本文以Theta*算法为研究对象,对标准算法及目前已有改进算法进行分析和优化,最终提出融合环境信息的双向Theta*算法,主要内容、技术方法及结论如下:（1）对标准Theta*、Lazy Theta*等算法进行了简略介绍,并分析得出了其存在的一些不足和局限性,如:规划的路径均可能存在少量无效转折,不是最短路径;在不牺牲路径质量的前提下,搜索效率不够理想。（2）从地图规模的角度对算法进行改进和优化,提出了双向Theta*算法。解除可视性检查时节点的层级限制,解决路径中的无效转折问题;采用从起始点和目标点同时向对方搜索的策略,降低搜索范围。实验结果表明与标准算法以及已有改进算法相比,所提双向Theta*算法具有更短路径以及更高的搜索效率,能适应不同规模的栅格环境。（3）从环境复杂度的角度对算法进行改进和优化,进一步提出了融合环境信息的双向Theta*算法。采用改进的启发函数,综合考虑当前节点与目标点的欧氏距离以及局部环境复杂度,增强搜索导向能力;采用地图预处理的方式并结合图像处理领域常用的积分图像算法和连通域分析,实现了局部环境复杂度的快速计算。实验结果表明与上述其它算法相比,融合环境信息的双向Theta*算法具有更高搜索效率及最短路径,能适应不同复杂度的栅格环境,具有更好的鲁棒性。此外,针对已规划路径的转折问题,提出了路径平滑方法,提升了路径的平滑性。通过仿真实验及对实验结果的处理分析,已充分验证了所提算法的有效性和优越性,但限于当前条件,尚未在物理实验中实施,相关工作有待后续充实。
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