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关于扫地机器人的路径规划算法的概括,为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点,并对路径规划技术进行概述;其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角度出发,将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类,然后对全局规划和局部规划的相关算法进行综述,同时对相关算法发展现状及优缺点进行总结。
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扫地机器人的路径规划算法综述
路径规划是移动机器人技术研发的关键技术之一。机器人的路径规划技术,其实是参照某一个参数的指标 ( 如工作代价值最低,
选择路径最短,运算时间消耗最短等) ,在任务区域选择出一条可从起点连接到终点的最优或次优的避障路径。其本质是在几个约束
条件下得到最优或可行解的问题。路径规划结果的优劣,将直观地对机器人完成任务的实时性及结果优劣造成影响。机器人路径规划
的研究始于 20 世纪 70 年代,至今各机器人研发大国仍对其进行研究,而成果同样显著。根据所研究环境的信息特点,路径规划可
分为离散域范围路径规划和连续域范围路径规划。根据路径规划算法发现先后,可分为传统算法路径规划和现代智能算法路径规划。
笔者根据移动机器人对其工作区域信息的理解层次,将机器人路径规划分为两类: 基于部分区域信息理解的路径规划( 又称局部路径
规划) 和基于完整区域信息理解的路径规划( 又称全局路径规划) 。局部路径规划是在机器人执行任务过程中根据自身携带传感器采集
到的局部环境信息进行的实时动态路径规划,具有较高的灵活性和实时性。但由于依靠的是局部环境特征,其获得的路径可能只是局
部最优而非全局最优,甚至是目标不可达路径。全局路径规划首先需要根据已知的全局环境信息,建立抽象的全区域环境地图模型,
然后在全区域地图模型上使用寻优搜索算法获取全局最优或较优路径,最终引导移动机器人在真实情况下向目标点安全的移动。其主
要涉及两部分内容: 一是环境信息理解及地图模型构建,二是全局路径搜索及机器人引导。在移动机器人路径规划中,需要融合兼用
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