基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划1
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第 31卷 第 1期
2011年 01月
西 安 科 技 大 学 学 报
311
2011
文章编号167 2 9315201101 008105
基于一种改进 算法的足球机器人路径规划
郝利波 侯媛彬
西安科技大学 电气与控制工程学院 陕西 西安 710054
摘 要 针对足球机器人运用传统快速扩展随机树 算法进行路径规划时随机性大的问题
提出了一种目标引力式的 路径规划算法 该算法在 算法的基础上引入了一个目标引
力函数 避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长 改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问
题 提高了足球机器人在路径规划方面的效率 仿真实验结果表明 该算法能够得到最佳路径
同时可以有效提高路径的规划速度
关键词 快速扩展随机树 路径规划 足球机器人 目标引力函数
中图分类号 24文献标志码
0引言
足球机器人路径规划特指在规定的场地中 规划出一条从场中起始点到目标点的运动路径 能够让
足球机器人在运动过程中安全 无碰撞地绕过所有的敌我机器人及障碍物
1
足球机器人在得到全局场
地环境信息后 采用一次性的全局规划来得到一条自起点到终点的安全路径 这属于在已知环境中进行
路径规划
传统的路径规划方法主要有 人工势场法 遗传算法 人工神经网络 蚊群优化算法 粒子群算法等
近年来各国在机器人路径规划算法方面的研究都有很大的改进和创新 如日本学者 和
在其论文 中提出
一种基于快速扩展随机树 算法的多机器人有效搜索算法 改进了多机器人运动中的避障效果 提
高了多机器人协作运动的实际应用
2
上海交通大学机器人研究所的黄彦文和曹其新在其论文
比赛环境下足球机器人路径规划研究 中 将相对速度矢量引入人工势场法 对传统的势场函数进行了改
进 优化了其在路径规划方面的应用
3
路径规划直接影响到足球机器人的实时性准确性和高效性 是足球机器人的核心和关键所在
4
对足球机器人的路径规划进行深入研究 找到一种全新的或者比原基础上更加优化的方法 对足球机器
人的改进和发展有着非常重要的作用 对整个机器人的发展也是一个很大的促进
快速搜索随机树 是一种数据结构和算法 其独特的优点在于
可以直接应用于非完整性规划和运动力学规划中 因而用于机器人路径规划具有快速高效等特点 但是
算法所具有的采样随机性 又产生了规划路径实时性不高和很难规划出最优路径等问题 文中将人
工势场法中的目标引力思想引入 算法 进而改进传统 算法在路径规划方面的不足
1快速扩展随机树 算法分析
快速扩展随机树算法由 于 1998年首次提出 这种算法是以状态空间中的一个初始点
收稿日期 2010 04 22
基金项目 陕西省自然科学基金 20098002
AshleyK
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