煤矿井下移动机器人运动规划优化方法

"煤矿井下移动机器人运动规划方法研究" 本文主要探讨了煤矿井下移动机器人运动规划中的关键问题，提出了一个完整的运动规划方法，包括路径规划、轨迹生成和轨迹优化三个核心部分，以解决现有方法中可能出现的超调、碰撞、不连续和不光滑等问题。 在路径规划阶段，论文采用了基于图搜索的A*算法。A*算法以其高效性和准确性而著名，通过开始搜索、路径排序和继续搜索的循环迭代过程，能够快速找到一条从起点到终点的全局最优路径，为后续的轨迹生成提供基础。 轨迹生成部分，研究者构建了一个基于Minimum Snap的目标函数，并施加等式约束。Minimum Snap方法旨在生成平滑且无突变的轨迹，通过最小化高阶导数的平方和来实现，从而避免轨迹的尖锐转折。同时，等式约束确保轨迹满足特定的几何条件。 在轨迹优化环节，研究者采取了两步策略。首先，通过对时间分配进行调整并构建基于Corridor轨迹规划的不等式约束，解决了Minimum Snap轨迹生成可能导致的超调问题，确保轨迹的可执行性。其次，引入了调和函数Bezier Curve，构建了基于Bezier Curve的Minimum Snap轨迹优化问题。Bezier Curve的引入简化了高阶目标函数的求解，使得优化过程更为高效，进一步确保了生成的轨迹连续、光滑且能量损失最小。 为了验证这种方法的有效性，研究者在Matlab仿真环境中创建了随机地图，并进行了包含时间分配、位置规划、速度规划和加速度规划的最优轨迹规划实验。实验结果显示，所提出的运动规划方法能够成功地生成满足要求的轨迹，避免碰撞，并实现了低能量损失，证明了其正确性和实用性。 该研究对于提高煤矿井下移动机器人的自主导航能力，以及在复杂环境下的安全高效运动具有重要意义，为井下作业的安全性和效率提供了有力的技术支持。同时，这种运动规划方法也为其他领域的移动机器人提供了有价值的参考和借鉴。