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🔥 内容介绍
摘要
本文提出了一种基于人工势场结合快速搜索树（APF+RRT）的机器人避障规划算法。该算法将人工势场法和快速搜索树法相结合，利用人工势场法生成目标点周围的势场分布，并利用快速搜索树法在势场分布中搜索最优路径。该算法能够有效地避免机器人与障碍物发生碰撞，并且能够生成平滑、短距离的路径。
1. 引言
机器人避障规划是机器人学领域中的一个重要研究课题。机器人避障规划是指在已知环境模型的情况下，为机器人生成一条从起始点到目标点的安全路径，使得机器人能够在不与障碍物发生碰撞的情况下到达目标点。
机器人避障规划算法有很多种，其中人工势场法和快速搜索树法是两种常用的算法。人工势场法是一种基于势场理论的算法，它将机器人周围的环境视为一个势场，并根据势场分布生成机器人的运动路径。快速搜索树法是一种基于随机采样的算法，它通过随机采样和贪心搜索来生成机器人的运动路径。
2. 人工势场法
人工势场法是一种基于势场理论的机器人避障规划算法。它将机器人周围的环境视为一个势场，并根据势场分布生成机器人的运动路径。势场分布通常由目标点和障碍物生成，目标点产生引力势场，障碍物产生斥力势场。机器人在势场中的运动方向由势场梯度决定，机器人会沿着势场梯度方向运动，直到到达目标点。
人工势场法的优点是算法简单、易于实现，并且能够生成平滑、短距离的路径。但是，人工势场法也存在一些缺点，例如，它容易陷入局部最优解，并且在障碍物密集的环境中，人工势场法可能会生成不安全的路径。
3. 快速搜索树法
快速搜索树法是一种基于随机采样的机器人避障规划算法。它通过随机采样和贪心搜索来生成机器人的运动路径。快速搜索树法首先从起始点随机采样一个点，然后从该点出发，沿着随机方向前进，直到遇到障碍物或目标点。如果遇到障碍物，则回退到上一个采样点，并重新生成一个随机方向。如果遇到目标点，则停止搜索。
快速搜索树法的优点是算法简单、易于实现，并且能够快速生成路径。但是，快速搜索树法也存在一些缺点，例如，它可能会生成不平滑、不短距离的路径，并且在障碍物密集的环境中，快速搜索树法可能会生成不安全的路径。
4. APF+RRT算法
APF+RRT算法是一种基于人工势场结合快速搜索树的机器人避障规划算法。该算法将人工势场法和快速搜索树法相结合，利用人工势场法生成目标点周围的势场分布，并利用快速搜索树法在势场分布中搜索最优路径。
APF+RRT算法的具体步骤如下：
-
初始化：将机器人当前位置设为起始点，目标点设为终点，并初始化快速搜索树。
-
生成势场分布：利用人工势场法生成目标点周围的势场分布。
-
搜索最优路径：利用快速搜索树法在势场分布中搜索最优路径。
-
执行路径：机器人按照最优路径运动，直到到达目标点。
APF+RRT算法的优点是能够有效地避免机器人与障碍物发生碰撞，并且能够生成平滑、短距离的路径。
📣 部分代码
%% 主函数function result = RRTstar(mapLimit, start, target, obs, step, countMax)%RRTSTAR RRTstar路径规划% args:% mapLimit 地图大小[minx, maxx, miny, maxy],% start 起始点[x, y],% target 目标点[x, y],% obs 圆形障碍物 [x1, y1, r1; x2, y2, r2; ....; xn, yn, rn],% 点在圆内if norm(center - p1) < radio || norm(center - p2) < radioreval = false;return;end% 直线 Ax + By + C = 0; (y1 - y2) x + (x2 - x1) y + x1y2 - y1x2 = 0;if p1(1) == p2(1)A = 1;B = 0;C = -p1(1);elseif p1(2) == p2(2)A = 0;B = 1;C = -p1(2);elseA = p1(2) - p2(2);B = p2(1) - p1(1);C = p1(1) * p2(2) - p1(2) * p2(1);enddist1 = (A * center(1) + B * center(2) + C) ^ 2;dist2 = (A * A + B * B) * radio * radio;if dist1 > dist2continue;endangle1 = (center(1) - p1(1)) * (p2(1) - p1(1)) + (center(2) - p1(2)) * (p2(2) - p1(2));angle2 = (center(1) - p2(1)) * (p1(1) - p2(1)) + (center(2) - p2(2)) * (p1(2) - p2(2));if angle1 > 0 && angle2 > 0reval = false;return;endendreval = true;end
⛳️ 运行结果
5. 仿真实验
为了验证APF+RRT算法的有效性，我们进行了仿真实验。仿真环境是一个二维平面，其中包含多个障碍物。机器人从起始点出发，需要到达目标点。
我们使用APF+RRT算法和人工势场法、快速搜索树法对仿真环境进行了仿真实验。实验结果表明，APF+RRT算法能够有效地避免机器人与障碍物发生碰撞，并且能够生成平滑、短距离的路径。
6. 结论
本文提出了一种基于人工势场结合快速搜索树（APF+RRT）的机器人避障规划算法。该算法将人工势场法和快速搜索树法相结合，利用人工势场法生成目标点周围的势场分布，并利用快速搜索树法在势场分布中搜索最优路径。该算法能够有效地避免机器人与障碍物发生碰撞，并且能够生成平滑、短距离的路径。
🔗 参考文献
[1] 岳旭,周海波,邵艳朋,et al.改进人工势场法的机械手关节空间避障规划[J].机械传动, 2023, 47(10):23-30.
[2] 仵宇博.自主装配机器人路径规划及力位跟踪控制研究[D].西安理工大学[2024-01-11].文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-798697.html
[3] 彭湘.基于势场-蚁群融合算法的移动机器人避障与路径规划研究[J].[2024-01-11].文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-798697.html
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