未知环境下基于可拓策略的路径规划

摘要

将可拓策略应用于移动机器人路径规划,提出了一种新的路径规划算法.该方法在绕障时引入临时目标,模拟了人在未知环境中的路径选择,使得环境信息得到有效压缩,避免了在实时计算过程中对复杂环境的建模.基于安全距离的关联函数得到的评价函数,使得所选路径更加平滑,并且降低了对机器人自身控制及传感器测量精度的要求.由于拟人策略的鲁棒性,极大地缓解了其他传统方法的振荡及局部最小现象.实验及仿真均表明该方法实时性好,规划所得路径优于已有方法.