基于滑移预测的月球车路径规划研究

摘要

月球车是探测月球的多功能机器人,搭载人类对月球的探测任务,主要包括月表环境探测、样本数据搜集以及数据分析等任务。月表地形的复杂度加大了路径规划的难度,地形坡度、撞击坑以及各种障碍物的地形因素不同,使月球车路径规划易陷入危险地形、偏离预计目标和侧翻等状况。因此合理的滑移预测能有效减少路径规划的危险性,缩短路径搜索的时间,优化最优路径长度。针对月球车路径规划算法普遍存在易陷入局部最优解、易陷入危险环境、忽略环境建模技术与路径规划算法的相互适用性等问题,提出一种基于虚拟三维月表环境的改进遗传算法。通过设置遗传因子不变,加入地形综合代价函数设置适应度函数。经过仿真实验,验证了该算法的搜索性能,其收敛速度快、稳定性高。