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路徑規(guī)劃算法應(yīng)用（路徑規(guī)劃算法應(yīng)用實例）

發(fā)布時間：2023-04-13 23:59:59 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 91

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本文目錄:

1、路徑規(guī)劃有幾種方法？
2、A*算法用于路徑規(guī)劃，有什么缺點？
3、新的局部路徑規(guī)劃和控制框架
4、番茄采摘機器人路徑算法

路徑規(guī)劃算法應(yīng)用（路徑規(guī)劃算法應(yīng)用實例）

一、路徑規(guī)劃有幾種方法？

路徑規(guī)劃模塊需要根據(jù)局部環(huán)境感知、可用的全局車道級路徑、相關(guān)交通規(guī)則，提供能夠?qū)④囕v引導(dǎo)向目的地（或目的點）的路徑。路徑規(guī)劃可分為全局路徑規(guī)劃方法、局部路徑規(guī)劃方法和混合路徑規(guī)劃方法三種。

二、A*算法用于路徑規(guī)劃，有什么缺點？

缺點：A*算法通過比較當(dāng)前路徑柵格的8個鄰居的啟發(fā)式函數(shù)值F來逐步確定下一個路徑柵格，當(dāng)存在多個最小值時A*算法不能保證搜索的路徑最優(yōu)。

A*算法；A*（A-Star)算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法。估價值與實際值越接近，估價函數(shù)取得就越好。A*[1] （A-Star)算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路最有效的直接搜索方法。注意是最有效的直接搜索算法。之后涌現(xiàn)了很多預(yù)處理算法（ALT，CH，HL等等），在線查詢效率是A*算法的數(shù)千甚至上萬倍。公式表示為： f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是從初始點經(jīng)由節(jié)點n到目標(biāo)點的估價函數(shù)，g(n) 是在狀態(tài)空間中從初始節(jié)點到n節(jié)點的實際代價，h(n) 是從n到目標(biāo)節(jié)點最佳路徑的估計代價。保證找到最短路徑（最優(yōu)解的）條件，關(guān)鍵在于估價函數(shù)f(n)的選?。汗纼r值h(n)<= n到目標(biāo)節(jié)點的距離實際值，這種情況下，搜索的點數(shù)多，搜索范圍大，效率低。但能得到最優(yōu)解。并且如果h(n)=d(n)，即距離估計h(n)等于最短距離，那么搜索將嚴格沿著最短路徑進行，此時的搜索效率是最高的。如果估價值>實際值,搜索的點數(shù)少，搜索范圍小，效率高，但不能保證得到最優(yōu)解。

三、新的局部路徑規(guī)劃和控制框架

參考

（ILTPTC）自動駕駛車輛的框架，沿著參考路徑行駛，避開障礙物。對于該ILTPTC框架，采用有效的基于狀態(tài)空間采樣的軌跡規(guī)劃方案來平滑地遵循參考路徑?；谀Ｐ偷念A(yù)測路徑生成算法應(yīng)用于生成一組平滑和連接初始狀態(tài)和采樣終端狀態(tài)的運動學(xué)可行路徑。然后設(shè)計速度控制定律以在每個點處分配速度值生成的路徑?？紤]安全性和舒適性的目標(biāo)函數(shù)經(jīng)過精心設(shè)計，用于評估生成的軌跡并選擇最佳的。在克服外部的同時準確跟蹤最佳軌跡干擾和模型不確定性，組合的前饋和反饋控制器發(fā)達。

實際上，可以應(yīng)用預(yù)先計算的查找表來獲得在線使用的良好初始猜測。如圖6所示，基于在車體中心坐標(biāo)框架下，我們統(tǒng)一采樣終端狀態(tài)并生成相應(yīng)的路徑（為清楚起見，忽略曲率狀態(tài)并且采樣分辨率稀疏）。這些參數(shù)產(chǎn)生了路徑存儲在查找表中。

如圖7所示，使用上述相應(yīng)的空間路徑生成方法生成路徑候選

對于圖4中的統(tǒng)一狀態(tài)空間采樣方案，如果規(guī)劃時間有限，則優(yōu)先生成沿著參考路徑具有較長預(yù)覽距離的路徑候選者，以避免由于過度反應(yīng)的動作太近視了。如圖7所示，軌跡生成序列是從第1層到第6層。如果是規(guī)劃時間允許，采樣密度可以逐步提高。由于所有這些軌跡都可以并行計算，可以采用并行計算硬件來提高采樣密度，進一步改善軌跡規(guī)劃結(jié)果。

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使用環(huán)境感知信息進行碰撞測試，其可以表示為占用網(wǎng)格圖。如圖10所示，為了降低碰撞測試的計算復(fù)雜度，矩形車輛的形狀可以通過一組具有相同半徑的圓來近似[32]。為了確保安全，所有障礙物和圓心之間的距離需要大于圓半徑。戰(zhàn)略還可以使用基于時空碰撞測試策略來擴展以處理動態(tài)避障關(guān)于動態(tài)環(huán)境中運動物體的預(yù)測信息。

四、番茄采摘機器人路徑算法

作者：張?zhí)斐?李奇林裴天朔

Zhang Tiancheng;Li Qilin;Pei Tianshuo

作者機構(gòu)：江蘇理工學(xué)院機械工程學(xué)院

出版物：《機電工程技術(shù)》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年卷期：2022年第51卷第9期

頁面：127-131+177

中圖分類：S225[農(nóng)業(yè)科學(xué)-農(nóng)業(yè)工程] TP18[工業(yè)技術(shù)-自動化技術(shù)、計算機技術(shù)] TP241[工業(yè)技術(shù)-自動化技術(shù)、計算機技術(shù)]

學(xué)科分類：08[工學(xué)] 0828[工學(xué)-農(nóng)業(yè)工程] 0811[工學(xué)-控制科學(xué)與工程] 081104[工學(xué)-模式識別與智能系統(tǒng)] 0802[工學(xué)-機械工程] 080202[工學(xué)-機械電子工程]

基金：江蘇理工學(xué)院研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目（編號：XSJCX20＿45）

主題：采摘機器人運動規(guī)劃改進人工勢場法 RRT*算法仿真

摘要：在農(nóng)業(yè)采摘機器人作業(yè)過程中，機械臂能否避開作業(yè)環(huán)境中的障礙物完成采摘對于保證農(nóng)戶收入有著至關(guān)重要的作用。研究對象為串番茄采摘環(huán)境中的機械臂避障路徑規(guī)劃算法，提出一種基于機械臂避障路徑規(guī)劃的將人工勢場法進行改進，然后與RRT*算法結(jié)合的路徑規(guī)劃算法。該算法改進了人工勢場法的斥力勢場函數(shù)，并根據(jù)人工勢場法易陷入極值的局限性，結(jié)合RRT*算法引導(dǎo)采摘機械臂去逃離極值狀態(tài)。最后為驗證算法在串番茄采摘環(huán)境下的魯棒性和相對于改進前人工勢場法的優(yōu)越性，在MATLAB軟件中模擬串番茄采摘環(huán)境進行機械臂避障路徑規(guī)劃的仿真實驗，實驗結(jié)果證明該算法在不同串番茄采摘環(huán)境下具備魯棒性，且相比于人工勢場法，能夠以自適應(yīng)的方法引導(dǎo)采摘機械臂成功逃離極值，完成避障路徑規(guī)劃，驗證了其優(yōu)越性。

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