基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划.pdf

:基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划 【摘要】:本文主要探讨了一种基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划方法，旨在解决传统路径规划方法中存在的问题，如局部路径与全局路径的连接处的运动微分约束问题以及路径规划的近似结果。通过引入微分约束，提出了一种三层规划策略，包括全局规划、局部规划和路径跟踪，以确保机器人在复杂环境中安全、高效地避开障碍物。 :机器人, 机器学习, 深度学习, 参考文献, 专业指导 【详细内容】: 机器人路径规划是机器人导航技术的核心，涉及如何在有障碍物的环境中找到从起点到终点的安全路径。传统路径规划方法通常存在缺陷，例如在局部规划与路径跟踪之间的连接处未充分考虑运动微分约束，导致路径规划的质量受到影响。此外，局部规划中的路径可能是近似解，这可能会影响规划的完整性和精确性。 针对这些问题，作者赵澄东提出了一种创新的基于运动微分约束的机器人路径规划方法。该方法利用微分约束设计了一个纵横向协同的三层规划模型。全局规划确定大致路径，然后局部规划根据机器人的实时情况生成一段时期内的可行路径，这有助于避免摆动过大。接着，在运动微分约束下，通过计算机器人与障碍物的相对距离和速度来规划纵向路径，以确保安全避障。同时，横向规划则采用预瞄思想，提前规划机器人的转向，以提高路径的平滑度。 为了将这些规划转化为实际运动，作者设计了纵横向综合控制器，它依据规划的纵横向路径和全局路径曲率调整机器人的运动，使得实际运行路径尽可能接近规划路径。实验结果显示，这种方法能有效地规避障碍，规划出较短的路径，并保持较小的路径偏差，提高了机器人在复杂环境中的导航性能。 这项工作结合了运动微分约束理论，不仅考虑了机器人的位置，还考虑了速度限制，提高了路径规划的精度和适应性。这种方法适用于机器人路径规划领域，尤其是在需要高度精确和动态避障的环境中，如自动驾驶、服务机器人等。同时，对于机器学习和深度学习的研究者来说，也可以借鉴其中的优化策略，以提升智能系统的路径规划能力。