【摘 要】
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随着移动机器人其应用环境不断的复杂化,在复杂环境下的路径规划技术逐渐成为相关研究学者的研究难点和热点。本文针对室内多障碍物复杂环境下的路径规划问题,研究和设计了基于多障碍物复杂环境下的全局路径规划算法和局部路径规划算法,并在ROS平台进行了实验验证。本文的主要研究内容如下:首先,分析了传统RRT*全局路径规划算法,针对RRT*算法在多障碍物的复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索的路径不平滑等问
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随着移动机器人其应用环境不断的复杂化,在复杂环境下的路径规划技术逐渐成为相关研究学者的研究难点和热点。本文针对室内多障碍物复杂环境下的路径规划问题,研究和设计了基于多障碍物复杂环境下的全局路径规划算法和局部路径规划算法,并在ROS平台进行了实验验证。本文的主要研究内容如下:首先,分析了传统RRT*全局路径规划算法,针对RRT*算法在多障碍物的复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索的路径不平滑等问题,提出了一种基于简化地图引导的区域采样RRT*算法(Simply Map Inforned RRT*,SI-RRT*),算法通过简化地图确定一条引导路径,并将其动态扩大为采样区域,以减小算法的采样区域提高搜索效率和收敛速度。在算法采样过程中采用节点选择技术,减小算法的内存占用。当搜索到路径后通过最小转弯半径约束的路径修剪以及B样条曲线拟合的后处理,使路径平滑且曲率连续。其次,针对固定权值的DWA局部路径规划算法在多障碍物的复杂环境中普适性差,无法同时兼顾速度和安全的问题,提出了一种参数自适应DWA算法,以移动机器人的速度和与周围障碍物的距离作为输入动态的调节DWA算法中的方向角参数的权值和速度参数的权值。通过仿真验证,算法在多障碍物的复杂环境中能同时兼顾速度和安全,并且算法普适性较好。最后,搭建在ROS操作系统的基础上搭建实验平台,对改进后的SI-RRT*算法和参数自适应DWA算法进行实验,验证算法的可行性和有效性。
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