27、机器人运动规划与定位系统融合技术解析

机器人运动规划与定位系统融合技术解析

在机器人技术的发展中，运动规划和定位是实现机器人自主运行的关键环节。本文将深入探讨机器人运动规划中考虑控制和传感器不确定性的算法，以及融合不同覆盖区域的里程计和外部定位系统的方法。

运动规划算法：考虑不确定性的路径规划

在机器人运动规划中，传统的规划算法往往没有充分考虑运动和传感器模型的不确定性，这可能导致规划出的路径在实际执行中存在较高的碰撞风险。为了解决这个问题，提出了一种基于状态格的搜索算法，该算法能够在考虑不确定性的情况下找到安全且最优的路径。

启发式函数

AD*算法在状态空间中进行有信息的搜索，其启发式函数$e$用于估计从格点状态到目标状态的路径成本，影响状态扩展的顺序。启发式函数$e$定义为：
$e(x_t) = \max(e_{H2D}(\bar{x} t), e {FSH}(\bar{x} t))$
其中，$e {H2D}$通过在8连接的2D网格上执行Dijkstra搜索计算，从目标状态开始探索，当探索成本达到初始状态到目标状态成本的1.5倍时停止。对于未被Dijkstra搜索到的状态，启发式函数取最大值，为规划器提供停止条件。$e_{FSH}$使用运动模型估计到目标的成本，由于其考虑了运动学约束且假设空间为自由空间，其值可以离线预计算并存储在启发式查找表中。

实验设置

为了验证该运动规划算法的性能，使用差分驱动机器人在2D环境中进行了实验。实验设置如下：
- 状态和控制命令 ：状态$x_t = (x_x x_y x_{\theta} x_v x_{