轮式移动机器人路径规划算法实现与优化

摘要

随着服务机器人越来越多地被应用在社会生活中，机器人也变得越来越智能。自主导航能力是机器人智能化的重要体现之一，而路径规划是移动机器人自主导航的重要基础。如何使移动机器人在已知或未知环境下快速准确地规划出一条最优且无碰撞路径并控制机器人行驶至目的地是一个富有挑战性的研究课题。本文主要研究在室内环境下的路径规划方法，提出了一种基于A*和B样条参数的混合路径方法。 本文利用栅格法对移动机器人的工作环境进行建模，在栅格地图中，利用A*算法搜索出一条初始路径。在轨迹规划方法上采用了B样条参数法，首先将轨迹规划问题转化成优化控制问题，并提出机器人的非完整约束、避障约束、安全约束等约束条件，最后通过对非线性优化问题的求解得到移动机器人的运动轨迹。针对B样条参数法在障碍物较多时会造成求解时间过长的问题，本文根据A*算法规划的初始路径，将移动机器人的工作环境分解成多个子区域。每个子区域中不包含任何静态障碍物，利用B样条参数法进行轨迹规划，障碍物数量的减少使得非线性规划问题求解速度更快。由于A*算法规划的初始路径连接了机器人的起始点和目标点，机器人依次经过一系列子区域后，最终可到达目标点。 本文搭建了基于ROS的移动机器人平台，并将所设计的路径规划方法移植到移动机器人平台中进行验证，实验结果表明，本文设计的基于A*和B样条参数的混合路径规划方法可以实现移动机器人从起始位置到目标位置的规划任务。在静态环境中，平均每米的规划时间为435ms，与B样条参数法相比，性能提升17.9%；在动态环境中，相比于B样条参数法的成功率随着动态障碍物数量的增多而迅速下降，本文算法的避障成功率在不同动态障碍物数量时均可以达到95%以上。

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摘要

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 路径规划研究现状

1.2.2 轨迹规划研究现状

1.3 主要研究内容与设计指标

1.3.1 研究内容

1.3.2 设计指标

1.4 论文组织结构

第二章 路径规划方法概述

2.1 路径规划方法

2.1.1 环境建模方法

2.1.2 全局搜索方法

2.1.3 局部规划方法

2.1.4 路径规划方法的选择

2.2 轨迹规划方法

2.2.1 动态窗口法

2.2.2 参数化最优控制法

2.2.3 轨迹规划方法的选择

2.3 本章小结

第三章 全局路径规划与轨迹规划方法的实现

3.1 机器人环境建模

3.2 基于A*算法的全局路径规划

3.2.1 A*算法的实现

3.2.2 估价函数的选取

3.2.3 仿真和分析

3.3 基于B样条参数的轨迹规划

3.3.1 轨迹规划的问题描述

3.3.2 样条参数在轨迹规划问题中的应用

3.3.3 轨迹规划的滚动优化实现

3.3.4 仿真和分析

3.4 本章小结

第四章 基于A*算法和B样条参数的混合路径规划方法

4.1 A*算法路径规划方法的缺陷

4.2 B样条参数轨迹规划方法的缺陷

4.3 混合路径方法的描述

4.3.1 子区域的定义和生成

4.3.2 子区域中目标点的确定

4.3.3 混合路径规划方法的流程

4.4 仿真实验和分析

4.4.1 静态环境下混合路径规划方法的验证

4.4.2 动态环境下混合路径规划方法的验证

4.4.3 规划方法的对比

4.5 本章小结

第五章 实验与结果分析

5.1 软硬件平台的搭建

5.1.1 软件平台

5.1.2 硬件平台

5.2 移动机器人运动学模型

5.3 导航功能的实现

5.3.1 传感器信息的发布

5.3.2 TF设置

5.4 实验与结果分析

5.4.1 实验基本流程

5.4.2 静态环境下的实验结果

5.4.3 动态环境下的实验结果

5.4.4 指标对比

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献