融合Dijkstra和PID算法的室内移动机器人局部路径规划

摘要

针对普通轮式机器人在室内难以通过狭小工作区域,易陷入局部区域无法完成导航的问题,提出一种麦克纳姆轮式机器人底盘的局部路径规划融合算法。借鉴麦克纳姆轮的优势,采用Dijkstra全局路径规划算法规划全局路径,融合Dijkstra和PID算法控制局部路径规划;根据姿态信息将机器人速度进行横向和纵向分解,限制旋转速度,在保持姿态不变的前提下驱动机器人实现稳定移动;使用搭载机器人操作系统的麦克纳姆轮式机器人进行导航测试试验,验证本文融合算法的有效性。结果表明:在复杂狭窄的室内环境下,本文算法可实现机器人的自主导航与避障,可成功地从设定的起点到达终点;与传统的时间弹性带(TEB)算法相比,本文算法在无障碍的环境中导航时间减少了30.56%,在有障碍物环境中导航成功率可提高4%,能够满足室内移动机器人快速到达导航目标点的需求。