PRM算法在路径规划中的应用——李钰19335112作业解析

"这篇资源是关于使用概率道路地图（PRM）算法进行机器人路径规划的实验作业，由学生李钰完成。实验目的是在已知地图全局信息的条件下，规划一条从绿色起点到红色目标点的最短路径。地图信息通过读取maze.png图像获取，实验包括图像处理和机器人实际巡线两部分。" 在机器人路径规划中，PRM算法是一种常用的方法，它在复杂的环境中寻找无障碍的路径。在这个实验中，PRM算法的执行流程如下： 1. **初始化**: 创建一个无向图，其中顶点集合表示无碰撞的机器人构型，边集合表示这些构型之间的无碰撞路径。初始时，图是空的。 2. **构型采样**: 在构型空间中随机选择无碰撞点，将其添加到顶点集合中。构型通常指的是机器人的位置和姿态。 3. **领域计算**: 定义一个邻域距离阈值，如果已存在的顶点与新采样的点距离小于这个阈值，那么该顶点被视为新点的邻域点。 4. **边线连接**: 连接新点与其邻域点，生成边，添加到边集合中。 5. **碰撞检测**: 检查新生成的边是否与障碍物相交。如果无碰撞，边被保留；否则，被忽略。 6. **结束条件**: 当达到预设的采样数量或者所有采样点都完成上述步骤后，算法结束。 实验的第一步是**图像处理**，通过读取maze.png图像，将地图转换为二维矩阵，黑色表示障碍，白色表示可通行区域。为了减少阴影影响，对图像进行了膨胀处理，将特定条件下的"WHITE"值更改为"BORDER"。这个过程可以通过Python的图像处理库如PIL来实现。 第二步是**PRM算法的实施**，创建一个DrawMap()类来处理图像数据，并提供计算距离等操作。在PRM算法的执行过程中，会根据处理后的地图信息生成机器人可以行驶的路径。 最后，**机器人巡线**阶段，将规划出的路径应用到实际的机器人小车上，利用上一次实验中开发的视觉巡线技术进行调整，使得机器人能够沿着规划的路径行驶。 这个实验综合了图像处理、路径规划算法和机器人控制系统的设计，是机器人自主导航的基础，对于理解机器人在复杂环境中的运动规划具有重要意义。通过PRM算法，可以有效地在未知或动态环境中找到可行的路径，这对于无人驾驶车辆、服务机器人等领域具有广泛的应用前景。