【路径规划】基于RRT_star结合人工势场算法APF机器人避障路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文针对机器人在复杂环境下的避障路径规划问题，提出一种将快速扩展随机树改进算法（RRT_star）与人工势场算法（APF）相结合的路径规划方法。通过 RRT_star 算法快速构建覆盖环境的随机树以寻找初始路径，利用 APF 算法对初始路径进行局部优化和实时避障，弥补单一算法在全局搜索和局部避障上的不足。仿真实验结果表明，该融合算法在路径规划效率、路径平滑度及避障成功率方面均优于传统单一算法，能够有效实现机器人在复杂动态环境下的安全高效避障与路径规划。

关键词

机器人；路径规划；RRT_star 算法；人工势场算法；避障

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着机器人技术在工业生产、物流运输、服务领域等的广泛应用，机器人在复杂环境中自主避障并规划最优路径的能力成为关键技术。在实际场景中，机器人面临的环境往往存在大量静态和动态障碍物，如工厂车间的设备、仓库中的货物、服务场所的人员等，这对路径规划算法的实时性、安全性和高效性提出了更高要求。传统路径规划算法如 A * 算法、Dijkstra 算法在处理大规模复杂环境时计算复杂度高、效率低；单一的智能算法如 RRT 算法、APF 算法也存在各自的局限性，如 RRT 算法生成路径不够优化、APF 算法易陷入局部极小值。因此，研究高效的机器人避障路径规划算法，对提升机器人的自主作业能力和应用范围具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

国内外学者在机器人路径规划领域开展了大量研究。在智能算法方面，RRT 算法因其能够快速探索高维空间，在路径规划中得到广泛应用，后续发展的 RRT_star 算法通过引入重采样和路径优化机制，进一步提高了路径质量。人工势场算法通过构建虚拟势场引导机器人运动，实现实时避障，但存在局部极小值和目标不可达等问题 。为克服单一算法的不足，不少研究者尝试将不同算法融合，如将 RRT 算法与 Dijkstra 算法结合、将 APF 算法与粒子群算法结合等，但针对 RRT_star 算法与 APF 算法融合用于机器人避障路径规划的研究仍有深入探索的空间。

1.3 研究内容与方法

本论文主要研究内容为设计一种基于 RRT_star 和 APF 算法的融合路径规划方法。具体包括：分析 RRT_star 算法和 APF 算法的原理及优缺点；设计两种算法的融合策略，确定融合时机和融合方式；通过仿真实验对比融合算法与单一算法在不同场景下的性能表现，验证融合算法的有效性。研究方法采用理论分析与仿真实验相结合，使用 MATLAB 等工具搭建仿真平台进行算法实现与结果分析。

二、相关理论基础

2.1 快速扩展随机树改进算法（RRT_star）

RRT_star 算法是在 RRT 算法基础上发展而来的随机采样算法。算法通过在空间中随机采样点，不断扩展随机树以覆盖整个搜索空间，直至随机树节点到达目标区域或满足终止条件。与 RRT 算法相比，RRT_star 算法增加了重采样机制和路径优化过程，在随机树扩展过程中，会对新节点的父节点进行重新选择，从附近节点中选取使路径代价最小的节点作为父节点，并通过路径剪枝和连接操作优化已生成的路径，从而提高路径规划的质量和效率。

2.2 人工势场算法（APF）

人工势场算法将机器人在环境中的运动类比为在虚拟势场中的受力运动。该势场由目标点产生的引力场和障碍物产生的斥力场叠加而成。机器人在势场中受到引力和斥力的合力作用，引力引导机器人向目标点移动，斥力使机器人避开障碍物。通过计算合力方向，机器人可确定下一步的运动方向。然而，APF 算法存在明显缺陷，在某些情况下，引力和斥力可能达到平衡，导致机器人陷入局部极小值点，无法到达目标点 。

2.3 路径规划问题描述

机器人路径规划问题可描述为：在给定的环境空间中，已知机器人的起始位置和目标位置，以及环境中静态和动态障碍物的分布信息，寻找一条从起始点到目标点的无碰撞路径，并使该路径满足一定的优化目标，如路径最短、时间最短、能量消耗最小等。路径规划算法需要在保证机器人安全避障的前提下，尽可能高效地找到最优或较优路径。

三、基于 RRT_star 与 APF 的融合路径规划算法设计

3.1 算法融合策略

本研究采用 “全局规划 + 局部优化” 的融合策略。首先利用 RRT_star 算法在全局环境中快速构建随机树，生成从起始点到目标点的初始路径，该路径保证机器人能够避开大部分障碍物并到达目标区域；然后引入 APF 算法对初始路径进行局部优化，在机器人沿着初始路径行进过程中，APF 算法根据实时感知到的障碍物信息，对路径进行动态调整，使机器人能够更灵活地避开近距离障碍物，同时优化路径的平滑度 。

3.2 算法执行流程

1. 初始化：设定 RRT_star 算法和 APF 算法的相关参数，如采样次数、引力系数、斥力系数等；在环境空间中确定机器人的起始点、目标点以及障碍物的位置和形状。

1. RRT_star 算法全局路径搜索：运用 RRT_star 算法在环境中随机采样并扩展随机树，当随机树节点到达目标区域或达到预设的采样次数时，停止扩展，通过路径优化得到一条从起始点到目标点的初始路径。

1. APF 算法局部路径优化：将 RRT_star 算法生成的初始路径离散化为一系列路径点，机器人从起始点出发，在沿着路径点行进过程中，APF 算法实时计算当前位置受到的引力和斥力，根据合力方向调整机器人的运动方向，对路径进行局部修正，避开近距离障碍物，直至机器人到达目标点。

1. 路径输出：输出经过 APF 算法优化后的最终路径，作为机器人的运动轨迹。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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