基于改进Fast Marching模型的复杂环境路径规划研究

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随着人类探索自然的广度与深度的增加,自主航行机器人在军事、极端环境下的救援、水下资源探测等领域的应用需求及应用范围不断增加。路径生成作为智能机器人完成各项任务的前提,不仅影响着任务完成质量,而且与机器人本身的安全密切相关。本文以在复杂环境下应用Fast Marching算法存在的问题为主线,分别从复杂环境的建模、Eikonal方程改进与求解方法及实际应用需求等方面进行了深入研究。主要研究内容与及所取得的成果如下:1.根据机器人的安全性需求,引入危险函数量化描述机器人与障碍物之间的距离及航行速度对机器人安全性的影响。提出以安全距离常数及速度系数来刻画构建复杂环境模型的方法。2.以波传播的物理原理为基础,结合环境扰动力及危险分布函数,构建适用于复杂环境的Eikonal方程,并给出了该方程的数值求解方法。进一步分析该算法在不同扰动力及障碍分布环境下路径生成的可行性与鲁棒性。实验表明,在不改变算法复杂度的情况下,改进的Fast Marching算法可适用于任意扰动力大小及障碍物分布环境下的路径规划。3.进一步考虑机器人运动学与动力学特性的影响,将机器人初始朝向与航向角引入Eikonal方程并给出求解方法。模拟生成受洋流与障碍物影响下最优的船舶航行路线,并通过船舶动力学方程给出沿该路径的运行下的能耗。进一步对比沿不考虑运动学特性条件生成的路径运行的能耗,验证算法的有效性。
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