19、移动机器人路径规划与废墟搜救机器人研究

移动机器人路径规划与废墟搜救机器人研究

1. 移动机器人路径规划算法融合

1.1 算法迭代步骤

在移动机器人路径规划中，有一种基于算法融合的路径规划方法。其具体步骤如下：
1. 重复特定步骤来判断是否达到最大迭代次数。
2. 若达到最大迭代次数，则停止迭代。
3. 选取距离最短的路径作为输出项。

1.2 改进的人工势场法

传统的人工势场法存在容易陷入局部极小值以及在凹形障碍物前徘徊的问题。为了解决这些问题，通过添加填充场对人工势场法进行了改进，具体步骤如下：
1. 判断避障困难 ：确定机器人当前位姿和前n步位姿是否在小范围内反复变化，如果在小范围内基本保持不变，则识别为避障困难。
2. 机器人后退 ：机器人进行后退操作，退出避障困难区域。
3. 添加填充势场 ：在避障困难区域，向引力场（公式5.1中的$U_{att}$）添加填充势场$U_{att1}$，其表达式为：
- 当$\rho(R, R_{local}) \leq \rho_{r}$时，$U_{att1} = K \frac{1}{\rho^2(R, R_{local})}$；
- 当$\rho(R, R_{local}) > \rho_{r}$时，$U_{att1} = 0$。
其中，$R_{local} = (x_{local}, y_{local})$是局部极小值的位置，$\rho(R, R_{local})$是机器人当前位置与局部极小值的距离，$K \in R^+$是势场$U_{a