为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法...为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT^(*)算法产生的危险节点,来确保全局路径的安全性;使用贪婪算法去除路径中的冗余节点,以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT^(*)算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时,通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线;当环境中出现移动障碍物时,通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明:该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小,与障碍物始终保持安全距离,确保在安全避开动态障碍物的同时,跟踪最优路径。展开更多
文摘为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT^(*)算法产生的危险节点,来确保全局路径的安全性;使用贪婪算法去除路径中的冗余节点,以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT^(*)算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时,通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线;当环境中出现移动障碍物时,通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明:该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小,与障碍物始终保持安全距离,确保在安全避开动态障碍物的同时,跟踪最优路径。
