MILP路径规划：解决City-Climber爬壁机器人3D避障问题

本文主要探讨了"基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划"这一主题，发表于2013年6月的《北京航空航天大学学报》。研究者岳荣刚和王少萍针对City-Climber这款爬壁机器人在复杂三维建筑物环境中的导航问题，提出了创新性的解决方案。他们利用混合整数线性规划（MILP）这一优化技术来解决路径规划和避障难题。 在实现路径规划的过程中，作者首先对City-Climber的数学模型进行了关键步骤的处理。他们通过限制机器人控制输入的方式，实现了模型的解耦和线性化，这有助于将原本可能存在的非线性关系转化为易于处理的线性形式。这样做不仅简化了问题，还提高了计算效率。 接着，他们详细介绍了如何运用MILP方法来表述控制输入，这种方法能够有效地将路径规划问题转化为一组线性约束条件，使得算法可以精确地寻找最优解。同时，他们还设计了一种新的代价函数，它考虑了爬壁机器人的特性和环境因素，旨在寻求最有效的行动路径。 实验部分，作者选择了一个方形房间作为测试场景，借助AMPL和CPLEX优化软件以及Matlab等工具进行路径规划的求解。结果显示，MILP方法在处理City-Climber在三维空间中的路径规划和避障问题时表现出色，能够找到既安全又高效的路径。 该论文的关键术语包括爬壁机器人、混合整数线性规划、路径规划和避障，研究结果对于提升爬壁机器人在实际建筑环境中自主导航的能力具有重要意义。整个研究过程体现了理论与实践的结合，对于推动机器人技术，特别是空间机器人在复杂环境下的导航研究具有很高的学术价值。中图分类号 TP242.6 表明了其在自动化技术领域的定位，文献标识码 A 也确认了该研究的高质量。