滚动约束下轮移式机器人动态避障规划算法

"带滚动约束轮移式机器人动态规划的研究" 本文主要探讨了在动态环境中，受到滚动约束的轮移式机器人如何进行有效的运动规划。轮移式机器人是一种具有非完整约束（非霍尔洛莫尼克约束）的移动平台，其运动学模型限制了它的平移和旋转方式，特别是滚动约束对机器人的运动产生了显著影响。在实际应用中，这种约束可能导致机器人在规避障碍物时面临挑战。 为了应对这一问题，研究者提出了一种结合快速随机搜索树（Rapidly-Exploring Random Tree, RRT）算法和优化方法的新策略。RRT算法是一种常用的路径规划算法，能够在复杂的环境中快速生成近似最优路径。然而，原版的RRT并不考虑物理约束，因此，研究者将其扩展以适应滚动约束的限制，形成了扩展快速随机搜索树。通过这种扩展，算法不仅能够寻找避障路径，还能确保所规划的路径符合机器人的滚动约束条件。 在动态环境下，即环境中障碍物位置不断变化的情况下，该算法能够实时调整机器人的运动规划。通过仿真测试，证明了新算法能够在动态环境中有效地引导机器人找到一条既能避开障碍物又能满足滚动约束的路径。这表明，这种结合了优化方法的扩展RRT算法对于解决有滚动约束的轮移式机器人动态避障问题具有较高的实用价值和潜力。 关键词涉及的领域包括轮移式机器人技术、滚动约束的处理、扩展快速随机搜索树的运用以及动态避障策略。这些关键技术对于提升机器人在复杂、不确定环境下的自主导航能力至关重要，尤其是在服务机器人、自动驾驶车辆和其他自动化系统的应用中。通过对这些技术的深入理解和应用，可以提高机器人的智能水平，使其更好地适应并应对不断变化的现实世界。