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      機器人底盤算法-機器人底盤運動規(guī)劃算法

      來源:混沌無形     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/8/17   主題:其他 [加盟]

      運動規(guī)劃是移動機器人自主導航系統(tǒng)中的重要模塊之一,相關算法研究成果層出不同窮,諸多學者針對不同應用場景和需求,設計、改進了非常多的運動規(guī)劃算法,筆者將常見的運動規(guī)劃算法主要分為四類:圖規(guī)劃算法、空間采樣算法、曲線插值擬合算法和仿生智能算法。

      圖規(guī)劃算法

      圖規(guī)劃算法多數將環(huán)境模型離散化表達,如柵格圖等,其離散節(jié)點描述相應狀態(tài),建立節(jié)點間聯(lián)系,并求解優(yōu)路徑。

      圖規(guī)劃算法根據路徑生成方式的不同分為三類,其中以圖搜索算法為主,以及BUG算法和勢場力算法。

      空間采樣算法

      空間采樣算法按照采樣空間不同,可分為:狀態(tài)空間采樣和運動空間采樣。

      基于狀態(tài)空間采樣的算法能夠在大面積、G緯度的空間中快速生成路徑,包括RRT和PRM類算法等,具有概率完備性,其主要步驟包括隨機采樣、度量連接、碰撞檢測和路徑查詢。

      基于運動空間采樣的算法則在速度空間等距采樣,通過評價函數選擇佳控制指令,驅動機器人運動,主要包括CVM類算法及DWA類算法等。

      曲線插值擬合算法

      上述大部分《圖規(guī)劃算法》和《空間采樣算法》生成的路徑存在折點、急彎等曲率不連續(xù)的情況,影響了機器人運動平穩(wěn)性,因此需要綜合考慮模型硬約束與實際規(guī)劃軟需求,以提升路徑平滑度。

      曲線插值擬合算法在曲線平滑控制及優(yōu)化方面有顯著的優(yōu)勢,按照曲線生成方式及其種類可分為:基于插值的規(guī)劃算法、基于特殊曲線的規(guī)劃算法及基于優(yōu)化的規(guī)劃算法三類,該類算法在自動駕駛等L域有著廣泛的應用。

      仿生智能算法

      針對機器人運動規(guī)劃問題,除上述基于經典模型的規(guī)劃算法外(《圖規(guī)劃算法》、《空間采樣算法》和《曲線插值擬合算法》),還有神經網絡、模糊邏輯及基于自然靈感的算法(遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等),并逐漸成為研究熱點。

      與經典算法相比,智能算法能夠較好適應復雜動態(tài)環(huán)境中的不確定、不完整的信息,但需要前期學習階段和較G計算成本,適用于大型機器人,如無人車等。

      圖規(guī)劃算法與空間采樣算法已經能夠在諸多場景下的規(guī)劃生成一條無碰撞路徑,實時性和動態(tài)適應性逐漸提升,但多數算法仍存在路徑質量差、未考慮動力學約束等問題。

      而曲線插值擬合算法正好與之配合,能夠容易生成連續(xù)性好的軌跡曲線。

      多數仿生智能算法處理動態(tài)環(huán)境下的規(guī)劃問題時存在實時性、收斂性均不穩(wěn)定等問題,實際應用較少。

      從目前研究思路來看,多是先采用圖規(guī)劃算法、空間采樣算法生成全局路徑或初始路徑,再使用曲線插值擬合算法,綜合考慮系統(tǒng)軟硬約束,優(yōu)化生成質量好的軌跡。





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