机器人路径规划:逃逸局部极值点的策略
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更新于2024-08-06
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"逃逸局部极值点的方法-rocketmq技术内幕"
在机器人路径规划领域,人工势场法是一种常用的方法,由Khatib提出。它将机器人的运动视为虚拟受力场中的运动,通过引力势场(目标)和排斥势场(障碍物)的合力来引导机器人避开障碍并趋向目标。引力随距离减小,斥力随距离增加,这种局部方法适合动态环境和多关节机械手的路径规划,但存在一些挑战:
1. 局部极值点问题:机器人可能被困在局部极值点,即受多个势函数影响的区域,导致无法达到目标。障碍物越密集,局部极值点越多。
2. 障碍物近似描述:通常用规则几何体简化描述,需要合理分解和组合多面体,避免浪费自由空间。
3. N试点的选择:控制点随机器人状态变化,求解总势函数时需动态调整。
逃逸局部极值点的方法包括:
- Barraquand和Lat0llmbel提出的随机路径规划器,通过位图和“骨架”图避免局部极值,采用BFP或RPP算法寻找路径。RPP是一种蒙特卡洛随机模型,通过布朗运动逃离局部极值点。
- 势谷跟踪方法:在势谷路标图上应用启发式搜索策略。
- Hwang和Ahuja提出的最小势谷方法,使用MPV图进行全局规划,再用局部规划器优化路径。
这些方法虽然有效,但也存在缺点,如概率完备解可能导致无限求解,以及可能产生多个解。未来的研究重点可能在于提高路径规划的效率,避免局部极值,以及在复杂环境中确保路径的可行性和安全性。
2021-07-08 上传
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Yu-Demon321
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