移动机器人最短路径搜索策略

"这篇论文探讨了移动机器人的运动路径搜索策略，主要关注如何实现全局最优路径的快速查找。作者利用Hough变换处理立体障碍物的边缘信息，构建二维的栅格地图，以此为基础进行路径规划。通过赋予自由栅格目标距离信息来简化状态空间的构建和搜索策略的设计。论文中提出的方法是基于路径链表在状态空间中的相对最短路径搜索，避免了复杂的计算，同时在完备性、时间复杂性、空间复杂性和路径优化方面表现优秀。该研究受到国家“863”计划项目的资助。" 移动机器人在执行任务时，路径规划是一项关键任务。本文提出了一种基于模型的搜索策略，以解决移动机器人运动路径的全局最优问题。首先，通过Hough变换技术从三维环境中提取障碍物的边缘信息，这些信息被映射到一个二维的栅格地图上。栅格地图是一种常见的路径规划表示方式，它将环境划分为小的网格单元，每个单元代表机器人可以占据或不能占据的空间。 在构建栅格地图后，为了简化状态空间的构建和搜索策略，研究者采用了目标距离信息来为自由网格赋值。这种方法有助于减少计算复杂度，使得机器人能够更快地找到从起点到终点的最优路径。此外，他们还利用路径链表这一数据结构，在状态空间中执行相对最短路径的搜索。路径链表允许有效地存储和更新可能的路径，同时在搜索过程中保持较低的时间和空间复杂性。 论文中提到的搜索策略具有几个重要的优点：首先，它保证了搜索的完备性，即对于任何无障碍的环境，都能找到一条从起点到终点的路径；其次，由于避免了复杂的运算，其时间复杂性得到了控制，意味着搜索速度较快；再次，由于简化了状态空间，空间复杂性也得到降低，减少了内存需求；最后，搜索策略能够找到相对最优的路径，尽管不是绝对最优，但足以满足实际应用的需求。 这项研究为移动机器人的路径规划提供了一个实用而高效的解决方案，尤其适用于实时性和计算资源有限的场合。通过结合Hough变换、栅格地图、目标距离信息以及路径链表，提出的搜索策略在理论和实践上都有显著的价值，对于未来移动机器人领域的路径规划研究有着积极的参考意义。