21、移动机器人局部路径规划方法解析

移动机器人局部路径规划方法解析

在机器人的自主导航中，环境往往是事先未知的，机器人需要在这种情况下采取行动并不断调整路径。本文将详细介绍移动机器人的局部路径规划相关内容，包括主要的规划方法及其特点、操作步骤等。

1. 移动机器人路径规划概述

移动机器人路径规划主要包含全局路径规划和局部路径规划两部分。全局路径规划是在确定自身位置和目标点坐标后，计算到达目标点的全局路径。而当机器人在移动过程中检测到障碍物时，就需要进行局部路径规划来实现避障。

局部路径规划需要对障碍物情况进行详细判断，以适应动态变化的环境，采用自适应处理方法并简化算法复杂度。其特点是关注机器人当前的局部环境信息，通过传感器检测工作环境，获取障碍物的位置和几何属性等信息。同时，局部规划需要不断收集环境数据并动态更新环境模型，但由于缺乏全局环境信息，规划结果可能并非最优，甚至可能找不到正确或完整的路径。

当机器人沿着规划路径行走时，会使用红外距离传感器、超声波传感器或激光雷达传感器进行障碍物检测和实时测距。当检测到障碍物的距离小于或等于安全距离时，机器人会根据情况进行避障。为了便于处理，通常将障碍物抽象和标准化为矩形，忽略其实际形状，直接获取三个方向的障碍物宽度和距离信息，从而保障机器人安全避障。但需注意，抽象矩形的大小若不合理，可能会使估计的障碍物范围大于实际范围，减少机器人的活动空间。

2. 主要局部路径规划方法

2.1 人工势场法（APF）

• 原理 ：传统的人工势场法将运动空间视为势场模型，目标点对机器人产生引力势场，障碍物对机器人产生斥力势场，机器人在这两个势场的合力作用下向