9、家庭服务机器人智能路径规划及不确定二阶系统控制策略

家庭服务机器人智能路径规划及不确定二阶系统控制策略

在当今科技飞速发展的时代，家庭服务机器人的路径规划以及不确定二阶系统的控制问题备受关注。本文将详细介绍基于改进RRT算法的家庭服务机器人智能路径规划，以及不确定二阶系统带输入和状态时滞的自适应神经网络反步控制。

基于改进RRT算法的家庭服务机器人路径规划

传统的RRT算法在路径规划中存在随机生长方向、大量冗余节点和光滑性差等问题。为了解决这些问题，提出了一种改进的RRT服务机器人路径规划算法。

改进RRT算法核心要点

• k值动态调整 ：
  • 首先，初始化一个较大的k值。
  • 当遇到障碍物时，减小k值，以减小引力方向的步长，使新节点向随机点方向扩展，从而避开障碍物。
  • 当没有障碍物时，增大k值，以加快算法效率。但k值不能太大或太小，太大可能导致局部最优，太小则无法体现引力的作用，因此必须根据实际环境合理设置k值。
• 路径平滑处理 ：传统RRT算法生成的路径存在许多转折点和冗余点，为解决此问题，采用Floyd算法的思想对路径进行平滑处理。Floyd算法也称为插值法，通过借鉴动态规划的思想，在给定的加权图中寻找多个源点之间的最短路径。将RRT算法与Floyd算法相结合，对路径进行二次规划，从起点到目标点进行多次迭代优化，进一步缩短路径长度，同时大大提高路径的平滑性。

在删除冗余点和插入新节点时，添加安全阈值，以提高路径规划的安全性，使路径远离障碍物，提高机器人的稳定