38、风感知路径规划与平滑运动生成技术解析

风感知路径规划与平滑运动生成技术解析

在机器人领域，路径规划与运动生成是至关重要的研究方向。风感知路径规划能够让无人机（UAV）、无人水面舰艇（USV）等设备在复杂的风力环境中找到最优路径，而平滑运动生成则有助于机器人在执行动态任务时更加高效和准确。本文将详细介绍RRT*-line算法在风感知路径规划中的应用，以及基于编码器 - 解码器架构的平滑运动生成方法。

风感知路径规划：RRT*-line算法的应用

在风感知路径规划中，考虑到非均匀风场的影响，提出了一种新的路径规划器RRT -line。该算法通过模仿人类接近目标的方式扩展了RRT 算法，旨在找到基于距离、风能和时间的最优路径。

风感知成本函数

为了搜索最优路径，引入了两种成本函数：
- 时间最小化成本 ：在二维平面风场中，对于时间最优路径的成本公式，假设车辆在静止（相对于气流）时的速度$V_{still} = V_{max}$为固定的最大静止速度。成本函数$dc_1 = dT$的计算公式如下：
[dT = \frac{|w|}{|w|^2 - V_{max}^2} dx_2 - \frac{\sqrt{V_{max}^2(dx_2^2 + dy_2^2) - |w|^2dy_2^2}}{|w|^2 - V_{max}^2}]
其中，$|w|$是点$p$处的风速，$dx_2$和$dy_2$是局部坐标系（风平行）中的微分位移。
- 能量最小化成本 ：该成本函数表示在时间$dt$内沿微分位移$[dx, dy]^T$移动所消耗的风能。成本函数$dc_2 = dE$的计算公