二维静态环境下路径规划算法研究

作     者：尤越 

作者单位：齐鲁工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：李庆华

授予年度：2021年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：路径规划 A*算法 改进人工势场法 组合导航算法 快速搜索随机树算法 

摘      要：有关于移动机器人的研究一直是控制领域的热门问题,而路径规划算法对于移动机器人而言也尤为重要。本文主要对移动机器人在二维静态环境下的路径规划进行了研究,本文主要针对完善人工势场法和RRT算法的缺陷提出了三种优化算法。本文针对人工势场法面对大型凹形障碍物时极易产生局部极小点问题进行了讨论,本文引入了A*算法,将其和人工势场法组合起来,依据特定的切换方式在二者之间进行切换以满足不同的路径状态,以此来解决移动机器人在局部极小点震荡的问题,提高了路径规划的成功率,减少了路径规划所用的时间,缩短了路径距离。此外,本文还对RRT算法进行了改良,针对该算法随机性过大、路径冗长等问题,本文提出了黏菌生物模型的思想,在传统快速搜索随机树算法的基础上加入了黏菌生物模型的理念,加快了算法的收敛速度,降低了算法的随机性,缩短了路径距离。本文还对RRT的渐进最优性进行了研究,并提出了基于多次规划的路径重构RRT优化算法,将路径规划问题视为信息滤波问题,将数据通过贝叶斯滤波后进行数据处理,从而得到较优路径,优化路径结果,减小了生成路径的曲率,增加了路径平滑度。本文还对以上三种算法分别进行了正确性、完备性和复杂度分析,以此来保证以上三种算法在数学上的合理性,并将分析结果和原算法进行了对比,以此来说明改良后的算法更优。针对以上三种方案,本文均用MATLAB软件进行了路径仿真,并将仿真数据与原始算法和其他研究者提出的改进算法进行了对比,实验结果证明,本文提出的三种算法均有效且稳定。实验结果表明,本论文算法在减少运算时间、提高运算效率、缩短所得路径和提高路径质量方面均有效,以此说明了本论文研究的价值意义和实用性。