基于D*与动态窗口法的动态路径规划
时间: 2023-07-08 12:44:46 浏览: 142
动态路径规划是指在环境中有不断变化的障碍物时,机器人需要重新规划路径以避开障碍物并到达目的地的问题。D*算法是一种经典的路径规划算法,它可以在有障碍物的环境中找到一条最短路径。动态窗口法则是一种实时路径规划算法,它可以在机器人运动过程中实时规划路径。
基于D*与动态窗口法的动态路径规划,就是将D*算法与动态窗口法相结合,实现机器人在运动中动态规划路径的功能。具体来说,该方法首先使用D*算法在初始环境中规划一条最短路径,然后使用动态窗口法在机器人运动过程中实时调整路径,以避免障碍物。
该方法的主要优点是可以在有障碍物的环境中实现高效的路径规划,同时能够在机器人运动过程中动态调整路径,提高机器人的实时性和鲁棒性。
相关问题
基于D*与动态窗口法的动态路径规划 matlab代码
以下是一个基于D*与动态窗口法的动态路径规划的matlab代码示例:
```matlab
% D*算法路径规划
function [path, cost] = Dstar(start, goal, map)
% 初始化
U = [];
k = 0;
R = Inf(size(map));
R(goal(1), goal(2)) = 0;
U = [U; goal, 0];
% 启发式函数
heuristic = @(pos) norm(pos - goal);
% 移动代价
move_cost = @(pos) map(pos(1), pos(2));
% 动态窗口法
while true
if isempty(U)
path = [];
cost = Inf;
return;
end
% 获取U中距离起点最近的点
[~, idx] = min(U(:,3));
curr = U(idx, :);
if all(curr(1:2) == start)
break;
end
U(idx, :) = [];
k = k + 1;
R(curr(1), curr(2)) = curr(3);
% 获取当前点的邻居节点
neighbors = get_neighbors(curr, map);
for i = 1:size(neighbors, 1)
pos = neighbors(i, :);
if R(pos(1), pos(2)) > R(curr(1), curr(2)) + move_cost(pos) + heuristic(pos) - heuristic(curr(1:2))
R(pos(1), pos(2)) = R(curr(1), curr(2)) + move_cost(pos) + heuristic(pos) - heuristic(curr(1:2));
U = [U; pos, R(pos(1), pos(2)) + heuristic(pos)];
end
end
end
% 生成路径
path = [start; backtrack(start, goal, map, R, heuristic)];
cost = R(start(1), start(2));
end
% 获取当前点的邻居节点
function neighbors = get_neighbors(pos, map)
[row, col] = size(map);
neighbors = [];
if pos(1) > 1
if map(pos(1) - 1, pos(2)) ~= Inf
neighbors = [neighbors; pos(1) - 1, pos(2)];
end
end
if pos(1) < row
if map(pos(1) + 1, pos(2)) ~= Inf
neighbors = [neighbors; pos(1) + 1, pos(2)];
end
end
if pos(2) > 1
if map(pos(1), pos(2) - 1) ~= Inf
neighbors = [neighbors; pos(1), pos(2) - 1];
end
end
if pos(2) < col
if map(pos(1), pos(2) + 1) ~= Inf
neighbors = [neighbors; pos(1), pos(2) + 1];
end
end
end
% 回溯函数
function path = backtrack(start, goal, map, R, heuristic)
path = [goal];
while any(path(1,:) ~= start)
neighbors = get_neighbors(path(1,:), map);
costs = [];
for i = 1:size(neighbors, 1)
pos = neighbors(i,:);
cost = R(pos(1), pos(2)) + norm(pos - path(1,:)) + heuristic(start) - heuristic(pos);
costs = [costs; cost];
end
[~, idx] = min(costs);
path = [neighbors(idx,:); path];
end
end
% 动态路径规划
function [path, cost] = dynamic_path_planning(start, goal, map)
% 初始化
path = [start];
cost = 0;
while true
% 重新规划路径
[new_path, new_cost] = Dstar(path(end,:), goal, map);
% 判断是否无法到达终点
if isempty(new_path) && new_cost == Inf
break;
end
% 判断是否到达终点
if all(new_path(end,:) == goal)
path = [path; new_path(2:end,:)];
cost = cost + new_cost;
break;
end
% 动态调整路径
for i = 2:size(new_path, 1) - 1
if ~is_collision(new_path(i,:), map)
path = [path; new_path(i,:)];
cost = cost + move_cost(path(end-1,:), path(end,:));
else
break;
end
end
end
end
% 判断是否与障碍物发生碰撞
function is_collision = is_collision(pos, map)
is_collision = map(pos(1), pos(2)) == Inf;
end
% 移动代价
function cost = move_cost(pos1, pos2)
cost = norm(pos1 - pos2);
end
```
在使用该代码时,需要传入起点、终点和地图,地图中1表示可通行区域,Inf表示障碍物。其中,Dstar函数实现D*算法路径规划,get_neighbors函数获取当前点的邻居节点,backtrack函数用于回溯生成路径,dynamic_path_planning函数实现动态路径规划,is_collision函数用于判断是否与障碍物发生碰撞,move_cost函数计算移动代价。
matlab中采用D*lite算法和时间窗法如何实现多AGV的无冲突路径规划
在Matlab中实现多AGV的无冲突路径规划可以采用D* Lite算法和时间窗法的结合。
D* Lite算法是一种增量搜索算法,它通过不断更新最短路径和启发式函数来实现路径规划。在多AGV的情况下,可以将每个AGV看作一个节点,然后在节点之间建立连接,这样就可以将整个地图看作一个图。然后,使用D* Lite算法对整个图进行搜索,找到每个AGV的最短路径。
时间窗法是一种基于时间的路径规划方法,它通过预先分配时间窗口来避免碰撞。在多AGV的情况下,可以为每个AGV分配一个时间窗口,并且在时间窗口内规划路径。如果两个AGV的时间窗口发生冲突,那么就需要重新规划路径。
结合D* Lite算法和时间窗法,可以先使用D* Lite算法对整个地图进行搜索,找到每个AGV的最短路径。然后,根据每个AGV的时间窗口,使用时间窗法对路径进行调整,以避免碰撞。
具体实现可以参考以下步骤:
1. 将整个地图看作一个图,并使用D* Lite算法对整个图进行搜索,找到每个AGV的最短路径。
2. 为每个AGV分配一个时间窗口,并规划路径。
3. 如果两个AGV的时间窗口发生冲突,那么就需要重新规划路径。可以使用D* Lite算法对受影响的AGV进行重新规划,以避免碰撞。
4. 不断更新最短路径和启发式函数,以保证路径的最优性。
需要注意的是,在实现过程中需要考虑到多个AGV之间的协作和通信,以确保路径规划的有效性和正确性。