37、移动机器人的最优路径重规划避障策略

移动机器人的最优路径重规划避障策略

1. 引言

移动机器人在人类生活中扮演着重要角色，但也面临诸多挑战。在杂乱环境中避开障碍物并到达指定目标，是自动化的重要需求。无碰撞导航依赖于车辆模型、传感器布置和最优性。

1.1 现有运动规划算法

• 非最优算法 ：向量场直方图和虫子算法等可提供可行路径，但并非最优，它们使用占用网格方法建模环境。
• 近最优算法 ：A*、RRT 和 Delaunay 三角剖分能在有限时间内提供近最优路径，但计算成本高。
• 几何算法 ：基于几何的算法计算成本低，广泛用于二维和三维空间的最优路径规划，如基于 Dubins 曲线的规划算法。
• 动态窗口法 ：DWA 讨论二维空间搜索算法，考虑速度约束创建动态窗口；混合 DWA 利用三维搜索空间避障。
• 势场法 ：基于势场的方法利用目标吸引力和障碍物排斥力创建场，常与速度障碍法结合，可应用于多种机器人，但存在陷入局部极小值的问题。
• 碰撞锥法 ：强大的碰撞锥方法用于反应式避障、速度障碍法和飞机冲突检测与解决。

1.2 本文创新点

本文的创新在于确保避障和路径重规划时速度向量的平滑变化，可在非完整约束机器人平台上实现；同时解决路径重规划时避免再次碰撞的问题，确保与初始轨迹的最小偏差；算法计算要求低，可在计算资源有限的轮