基于分层边界与可视图的移动机器人自主探索算法研究

作     者：曹路阳 周乐来 戴骁蒙 张文鹤 李贻斌 

作者机构：山东大学控制科学与工程学院 中铁建大桥工程局集团建筑装配科技有限公司 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62373221) 山东省杰出青年基金(ZR2022JQ28) 企业项目(DQJ-2022-A03) 天津市科技计划项目(23ZGCXQY00030) 

主　　题：自主探索 未知环境 边界检测 代价评价 可视图 ROS(机器人操作系统) 

摘      要：为了减少机器人在探索过程中容易忽视局部狭小区域,路径重复度高,探索效率低下的问题,提出一种基于分层边界与可视图的自主探索算法.首先,根据三维地图中状态变化的体素,实时提取局部边界并增量构建全局边界,对边界聚类得到候选目标点；其次,基于增量更新的可视图对候选目标点进行综合指标的评价,采用一种指数衰减形式的评估函数；再次,将可视图与D*Lite算法结合,基于动态规划的思想,引导机器人快速的完成对未知环境的探索,避免重复路径.最后,在不同环境下进行仿真实验,数据证明本文方法在移动距离、运行时间、探索效率方面都优于NBVP、GBP2和DSVP算法.结果表明,该算法可以有效解决机器人在探索时忽视局部狭小区域、路径重复度高的问题,提高了机器人自主探索的效率.