【摘 要】
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路径规划问题是移动机器人领域的重点问题,也是发展移动式机器人智能工厂的基础。快速扩展随机树算法(RRT算法)由于其良好的求解性,广泛应用于移动机器人路径规划。针对RRT算
【机 构】
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浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室; 浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51875526);浙江省自然科学基金(LY18E050023);浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)(2017R403079);2018年度浙江省科协育才工程项目(2018YCGC016)资助
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路径规划问题是移动机器人领域的重点问题,也是发展移动式机器人智能工厂的基础。快速扩展随机树算法(RRT算法)由于其良好的求解性,广泛应用于移动机器人路径规划。针对RRT算法面对复杂地图时随机采样效率低、路径重复性差的问题,提出一种基于模拟植物生长引导的RRT移动机器人路径规划算法(PG-RRT算法),提升了路径寻优的稳定性和效率。利用植物生长遵循的三大原则(向光性原则、遮挡物影响原则、负向地性原则),结合变步长技术、膨胀技术快速得到用于RRT算法采样的PG膨胀引导域,并得到最终路径。多组不同障碍物地图的仿真实验表明:相比于传统RRT算法和单一PG算法,PG-RRT算法减少了迭代次数,获得了更优的路径距离,而相比于A~*算法,该算法则大大缩短了计算时间。最后通过基于ROS系统机器人平台的实车测试,验证了PG-RRT算法的实用性。
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