势场栅格法在机器人路径规划中的应用与改进

"基于势场栅格法的机器人路径规划-基恩士图像讲座" 移动机器人路径规划是一个关键的挑战，特别是在动态和非结构化的环境中。该领域的目标是找到一种能够根据预设的优化标准（例如最低能耗、最短路径、最快时间等）从起点到终点并避开障碍物的最佳或近似最佳路径。路径规划方法通常根据机器人对环境信息的了解程度分为静态和动态两类。文献中提到的路径规划算法包括人工势场法、栅格法、神经网络法、模糊逻辑法、遗传算法和蚁群算法等。 人工势场法是一种直观的方法，它利用正向力（引导机器人朝目标移动）和负向力（避免障碍物）来构建一个势场，然而这种方法存在局部最小点、无法在相近障碍物间找到路径、在狭窄通道中摆动、在障碍物前振荡以及目标点不可达等问题。栅格法则将环境划分为小的网格，以便机器人在这些网格中移动，但其计算时间和路径精度取决于栅格的大小。 为了克服这些局限，曲道奎等人提出了一种结合全局和局部路径规划的策略，利用A*算法生成子目标节点序列，并采用改进的人工势场法对路径进行平滑和优化。这种方法虽然能规划出较好的路径并规避动态障碍，但在策略构建和计算量上仍存在复杂性。 王醒策等人进一步提出了势场栅格法，该方法结合了人工势场法和栅格法的优势，自动调整栅格大小以适应环境，减少了局部最小点的问题。尽管这种方法初步展示了有效性和可行性，但在具体实现细节和局部最小点解决方案上仍有待完善。 在此基础上，雷艳敏对势场栅格法进行了改进，通过设定栅格的特定属性来克服人工势场法的缺陷，并在静态环境中进行了验证，显示出较好的性能和有效性。这些方法通常会在不同类型的环境中进行仿真测试，以证明其适用性和准确性。 移动机器人路径规划与运动控制的研究还包括了路径跟踪控制。通过建立运动学模型和运用滑模变结构控制方法，可以实现对规划路径的精确跟踪。例如，李春书指导的硕士研究生路海峰在论文中探讨了这些问题，并在MATLAB中进行了实验仿真。 基于势场栅格法的路径规划策略旨在融合不同的规划方法，优化路径规划性能，减少计算复杂性，并提高在复杂环境中的避障能力。这些研究对于移动机器人的自主导航和智能决策具有重要意义。