混合路径规划方法在轮式机器人避障中的应用

"本文介绍了一种混合路径规划方法在轮式机器人中的应用，该方法旨在解决机器人局部和全局路径规划中的挑战。通过构建机器人运动模型和障碍物扩展模型，机器人能够在移动过程中实时调整路径，避开障碍物。这种方法已经在Pioneer 3-DX双轮差速驱动机器人实验平台上得到验证，证明了其时间收敛性和有效性。" 本文探讨的是机器人路径规划领域的创新方法，主要关注如何有效地结合局部和全局规划策略。传统的路径规划方法往往难以同时处理这两方面的问题，而提出的混合路径规划方法则试图克服这些局限。首先，该方法构建了一个详尽的机器人运动模型，这允许机器人准确地预测和控制其运动状态。同时，为了应对复杂的环境，还建立了一个障碍物扩展模型，这个模型能够动态地更新和表示环境中的障碍物信息。 在实际操作中，机器人会在一个由栅格表示的地图上沿着全局规划路径行进，但当遇到障碍物时，它能在线实时规划出局部临时目标点以改变行进方向，确保避开障碍。这种方法的关键优势在于它的实时性和灵活性，使得机器人能在不断变化的环境中快速做出反应。 为了证明这种方法的可行性，作者进行了理论上的时间收敛性分析，即证明了算法在有限时间内能够找到有效的解决方案。此外，他们还在Pioneer 3-DX机器人实验平台上进行了实地测试，结果显示，该方法能够成功地帮助机器人避开障碍并有效到达目标位置，从而验证了其实际应用的价值。 论文的作者团队来自广东石油化工学院和哈尔滨工业大学，他们在计算机系统结构、机器人学、人工智能等领域有着丰富的研究背景。他们的工作为未来机器人路径规划的研究提供了新的思路，对于提高自主导航机器人的性能具有重要意义。 关键词包括“机器人”、“路径规划”、“障碍物”和“收敛”，这些词汇揭示了研究的核心内容，即在机器人路径规划中如何有效地处理障碍物，以及确保规划算法的收敛性。中图分类号和文献标志码则标识了这篇论文在科技文献中的分类和质量等级。doi编号则为后续的引用和追踪提供了便利。