移动机器人节能最优路径规划技术

"移动机器人低能耗最优路径规划方法_张浩杰1" 移动机器人的路径规划是其自主导航的关键环节，特别是在需要长时间运行或能量有限的环境中。本文针对这一问题，提出了一个结合距离约束和时间约束的低能耗最优路径规划方法。作者张浩杰等人首先建立了一个详细的机器人动力学模型，该模型能够模拟机器人的运动特性并计算出在不同路径上的能耗情况。这是通过考虑机器人的动力系统、负载以及环境因素来实现的。 接着，他们引入了基于采样的模型预测算法（Sample-based Model Predictive Optimization, SBMPO），用于生成优化轨迹簇。这种方法利用采样策略预测机器人的未来运动，并在一组可能的轨迹中寻找能耗最低的路径。SBMPO允许机器人在面对不确定性时做出动态调整，提高了路径规划的灵活性。 在路径规划阶段，研究者改进了经典的AD*(Anytime Dynamic A*)算法。在原算法的基础上，他们不仅考虑了距离成本，还将能耗成本纳入到搜索节点的评估函数中。这样，算法在搜索过程中会优先选择能耗较低的路径，同时保持路径的效率。通过与环境地图相结合，改进的AD*算法能在线生成能耗最优的路径。 为了验证所提方法的有效性，研究人员设计了一系列仿真测试场景，将提出的能耗最优路径规划方法与传统的距离最优规划方法进行了对比。实验结果表明，改进的AD*算法能够有效地找到能耗最低的路径，从而提高机器人的工作时间和任务执行效率。 总结来说，这篇论文关注的是移动机器人的能源效率问题，通过结合动力学模型、SBMPO算法和优化的AD*搜索策略，实现了在满足距离和时间限制下的低能耗路径规划。这对于在野外、远程或者资源有限的环境中运行的移动机器人具有重要的实际应用价值。