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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(shí)例）

發(fā)布時(shí)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(diǎn)？
3、新的局部路徑規(guī)劃和控制框架
4、番茄采摘機(jī)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(shí)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(jí)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(diǎn)）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(diǎn)？

缺點(diǎn)：A*算法通過比較當(dāng)前路徑柵格的8個(gè)鄰居的啟發(fā)式函數(shù)值F來逐步確定下一個(gè)路徑柵格，當(dāng)存在多個(gè)最小值時(shí)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(jià)值與實(shí)際值越接近，估價(jià)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(diǎn)經(jīng)由節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)點(diǎn)的估價(jià)函數(shù)，g(n) 是在狀態(tài)空間中從初始節(jié)點(diǎn)到n節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)，h(n) 是從n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)最佳路徑的估計(jì)代價(jià)。保證找到最短路徑（最優(yōu)解的）條件，關(guān)鍵在于估價(jià)函數(shù)f(n)的選?。汗纼r(jià)值h(n)<= n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離實(shí)際值，這種情況下，搜索的點(diǎn)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(jì)h(n)等于最短距離，那么搜索將嚴(yán)格沿著最短路徑進(jìn)行，此時(shí)的搜索效率是最高的。如果估價(jià)值>實(shí)際值,搜索的點(diǎn)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(dòng)駕駛車輛的框架，沿著參考路徑行駛，避開障礙物。對(duì)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。基于模型的預(yù)測(cè)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(yùn)動(dòng)學(xué)可行路徑。然后設(shè)計(jì)速度控制定律以在每個(gè)點(diǎn)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(jì)，用于評(píng)估生成的軌跡并選擇最佳的。在克服外部的同時(shí)準(zhǔn)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(dá)。

實(shí)際上，可以應(yīng)用預(yù)先計(jì)算的查找表來獲得在線使用的良好初始猜測(cè)。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(chǔ)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(duì)于圖4中的統(tǒng)一狀態(tài)空間采樣方案，如果規(guī)劃時(shí)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(dòng)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(shí)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(jì)算，可以采用并行計(jì)算硬件來提高采樣密度，進(jìn)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(jìn)行碰撞測(cè)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(cè)試的計(jì)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(shí)空碰撞測(cè)試策略來擴(kuò)展以處理動(dòng)態(tài)避障關(guān)于動(dòng)態(tài)環(huán)境中運(yùn)動(dòng)物體的預(yù)測(cè)信息。

四、番茄采摘機(jī)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(jī)構(gòu)：江蘇理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院

出版物：《機(jī)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(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)] TP241[工業(yè)技術(shù)-自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)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(shí)別與智能系統(tǒng)] 0802[工學(xué)-機(jī)械工程] 080202[工學(xué)-機(jī)械電子工程]

基金：江蘇理工學(xué)院研究生科研與實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（編號(hào)：XSJCX20＿45）

主題：采摘機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法 RRT*算法仿真

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

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