19、移动机器人路径规划与废墟搜救机器人技术解析

移动机器人路径规划与废墟搜救机器人技术解析

1. 移动机器人路径规划算法

在移动机器人的路径规划领域，算法的融合是提升规划效果的重要途径。下面将介绍几种关键算法及其实现步骤。

1.1 算法融合路径规划步骤

算法融合路径规划的核心在于迭代计算，直至达到最大迭代次数，最终选取最短路径作为输出。具体步骤如下：
1. 重复特定步骤以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结果。

1.2 改进人工势场法

传统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。为解决这些问题，引入了填充场对其进行改进，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，若基本保持不变，则识别为避障困难。
2. 退出困难区域 ：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 $U_{att}$ 中添加填充势场 $U_{att1}$，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