服务机器人局部环境增量采样路径规划算法

"局部环境增量采样的服务机器人路径规划_陈彦杰1" 本文主要探讨了在室内服务机器人在未知动态环境中进行路径规划的问题。作者陈彦杰等人提出了一种基于局部环境增量采样的高效路径规划算法，旨在解决机器人在复杂且不断变化的环境中如何有效地规避障碍并找到最优路径。 首先，算法的核心是构建一个基于障碍物碰撞风险的评估概率模型。这一模型考虑了当前环境中的障碍物分布，通过对环境的实时感知，计算出各个区域的碰撞可能性，以便在规划路径时能更好地规避风险。 其次，为了提高算法的效率，他们在搜索树扩展过程中引入了一个结合碰撞风险评估概率和欧氏距离的代价函数。这样的设计允许算法在扩展节点和边时，不必每次都进行碰撞检测，从而减少了计算量。同时，算法借鉴了快速随机扩展图（RRT*）算法的扩展策略，保证在当前搜索树结构下选择最优的扩展方向，优化路径的质量。 此外，文章还对算法的性能进行了分析，包括计算时间、平均迭代次数等关键指标，以验证其在实时路径规划中的适用性。通过仿真和实际实验，结果显示该算法能有效规划出高质量的路径，而且所需计算时间较少，平均迭代次数较低，完全能满足室内服务机器人的实时路径规划需求。 关键词涵盖了移动机器人、复杂动态环境、路径规划和避碰等多个核心概念，强调了该算法在应对室内服务机器人在动态环境中避障和规划路径问题上的重要性和实用性。中图分类号和国家标准学科分类代码则将该研究定位在自动化技术的范畴，特别是机器人技术的子领域。 这篇文章介绍的局部环境增量采样路径规划算法为服务机器人在未知动态环境中的导航提供了一种有效解决方案，有助于提升机器人的自主性和适应性。