基于膜计算的煤矿井下机器人路径规划算法

摘要

现有煤矿井下机器人路径规划算法采用固定步长和串行方式生成路径,存在成功率低、实时性差、效率低下等问题.将膜计算(MC)与Informed RRT* 算法相结合,提出了一种煤矿井下机器人路径规划算法,即MC-IRRT**算法.该算法分为快速连通和路径寻优2个阶段.在快速连通阶段,构建多步长细胞型膜结构,根据空间区域的大小来调整步长:在可行空间较大的区域采用大步长搜索,加快搜索速度;在狭小的空间使用小步长搜索,使搜索空间更加精细,提高狭小空间路径搜索成功率.在路径寻优阶段,构建多采样点细胞型膜结构,通过多个基本膜并行计算,同时在多个椭圆区域内并行搜索最短可行路径,以节省时间,提高路径优化效率.简单场景实验结果表明,与Informed RRT*算法相比,MC-IRRT*算法在快速连通阶段和路径寻优阶段的搜索效率分别提高了76％,40％.复杂场景实验结果表明:RRT*算法和Informed RRT*算法路径规划失败,PQ-RRT*算法和MC-IRRT*算法均能成功寻得可行路径;与PQ-RRT*算法相比,MC-IRRT*算法的速率提高了12.79％,规划的路径长度缩短了8.18％;MC-IRRT*算法不仅可以迅速通过较窄可行区域,而且在路径转折处可以选择使用较小步长,使路径更加平滑.