机器人路径规划算法研究与应用

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各种类型的移动机器人早已进入了人们的视野,越来越多的专家学者加入了研究机器人的行列,而根据寻路算法规划出安全有效的行进路径已成为移动机器人的一项很关键的技术,所以针对路径规划算法的分析有特别重要的理论与现实意义。本文选择了目前比较流行的全局路径规划A*搜寻算法,还选择了适用于局部的人工势场法、模糊逻辑寻路算法进行了研究分析讨论。传统A*算法可以迅速绕开障碍物顺利找到最终目标点,但是传统A*算法的不足之处在于其生成的规划路径不够平滑转折点较多。对传统A*算法做了优化,增加了折线路径节点转化为圆弧路径节点的处理过程,并且设定了最小安全距离。将传统的A*算法和改进后的A*算法进行了仿真试验,发现改进后的A*算法虽然因为增加了圆弧路径处理步骤,略微增加了最优路径搜索时间,但是规划出的路径距离更短,路线也更加平滑,避开了障碍物的拐角点,解决了传统A*算法的不足之处。传统的人工势场法寻路路径比较平滑,但是也存在着缺点。第一是因为障碍物和目标点相距太近,所受斥力会大于目标点的引力,存在目标点不可达的问题。其二是所处位置为斥力和合力互相抵消的平衡点时会停止寻路,陷入局部极小点。对于目标不可达问题,可以通过改变障碍物斥力的表达公式,减小目标点附近的障碍物斥力。当机器人到达局部极小点后,达到受力动态平衡,此时可以加入附加力来打破这种平衡,进而使机器人离开局部极小点,离开后撤销掉附加力。仿真实验显示较好的解决了本段上述的两个问题。模糊逻辑算法即使面对复杂的场景也可以规划出一条通往目标点的路径,但是生成的路径不够平滑,也未考虑到移动机器人的物理体积,容易在寻路过程中与障碍物发生碰撞影响安全性。如果要确保安全性,需要增加大量的模糊规则来应对复杂多变的环境。使用模糊逻辑算法进行路径规划时,如果想要得到整体最优结果,必须去增加更加详细的模糊规则,随着模糊规则的增加储存空间也会增加,路径规划的计算时间将更长。借助模糊逻辑与人工势场法的组合算法,可以达到取长补短的效果。将模糊逻辑算法规划计算出的路径点作为寻路的子目标点,采用人工势场法对子目标点进行路径规划,可得到较为平滑的路径,最后逐步到达目标点,此寻路组合算法也可以应用在较为复杂的场景。对上述的三种传统算法在MATLAB上进行仿真实验,对实验结果进行分析讨论,总结出传统寻路算法的优点和不足之处,并对不足之处进行了改进并进行仿真实验。通过多组对比仿真试验,验证了改进之后算法的可行性、安全性等指标。
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