室内环境下基于层次改进D*算法的移动机器人路径规划

本文主要探讨了"基于分层改进的D*算法在室内移动机器人路径规划中的应用"。论文针对传统的D*算法在处理复杂室内环境时搜索空间较大、效率较低的问题，提出了一种创新的方法。首先，通过引入抽象分层的思想，将室内环境建模为层次图，这有助于组织和管理庞大的搜索空间。在这个层次结构中，关键节点被设定为局部目标，使得路径搜索能够更聚焦和高效进行。 为了进一步提高在线路径规划的效率，作者利用Voronoi图理论进行离线计算，生成关键节点之间的预设安全路径。Voronoi图是一种空间分割技术，可以提供一种简洁的方式来确定节点之间的最短路径，从而减少实时规划过程中的计算负担。这种方法确保了路径规划的实时性和安全性。 在路径扩展阶段，论文着重考虑了方向性，即在选择扩展节点时优先考虑那些能够更直接导向目标的节点，这有助于减少不必要的搜索步骤，缩短路径长度。此外，作者还对D*算法的路径代价函数进行了对角函数改进，这种改进旨在更准确地评估路径的成本，包括时间成本和碰撞风险。 仿真结果显示，该方法在复杂的室内环境中表现出色，能够在短时间内规划出优化路径，并且能够有效避免碰撞。这对于移动机器人在实际应用中，如物流配送、家庭服务等，具有很高的实用价值。 本文的研究成果为移动机器人在部分已知室内环境中的路径规划提供了一个有效的解决方案，通过结合分层策略、Voronoi图和改进的D*算法，实现了路径规划的高效性和安全性，对提高移动机器人在动态环境中的自主导航能力具有重要意义。