机器人路径规划方法综述

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1、机器人原理与应用论文题目：机器人路径规划方法综述学院:信息科学与工程学院专业:控制科学与工程班级:研132班学号:201304703039学生姓名:张梁日期:二○一四年五月机器人路径规划方法综述摘 要:路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。全局规划方法主要是以基于构形空间的几何法和拓扑法为主；而局部规划方法主要是以基于直角坐标空间的人工势场法为主。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析，指出了各种方法的优点及不足，并对其发展方向进行了展望。关键词:机器人；路径规划；人工势场；组合曲线；全局规划；局部规划1 引 言路径

2、规划在自主移动机器人导航中起着重要作用，是指在有障碍物的环境中规划一条从机器人的起始位置到目标位置的路径。移动机器人的路径规划是机器人智能控制应用中的一项重要技术，是移动机器人导航技术中不可缺少的重要组成部分[1]，路径规划是移动机器人完成任务的安全保障，同时也是移动机器人智能化程度的重要标志[2]。机器人路径规划的研究起始于20世纪70年代，目前对这一问题的研究仍然十分活跃，国内外学者作了大量工作[3]，提出了很多种路径规划的方法。比较经典的方法有可视图法、切线图法、Voronoi图法、人工势场法、极坐标直方图法、矢量场法、基于碰撞传感器的沿墙走法等。近十几年来，一些智能的方法

3、如模糊逻辑算法、神经网络、遗传算法等也用于路径规划。路径规划可分为：(1)全局路径规划：环境信息完全已知，根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径，规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度；(2)局部路径规划：环境信息完全未知或部分未知，根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息，从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况，并在此基础上，规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。2整体方法分析多项式类型和三角函数类型的轨迹规划曲线是机器人系统常用的最基本，最普遍曲线。但是随着生产技术的发展，对机器运动特性的要求不断提高，对于

4、轨迹规划曲线的要求也就越来越严格。机器人系统在一些场合下，对其轨迹规划曲线不仅要求高阶导数连续，同时也要求具有良好的综合特性指标。单一型的轨迹规划曲线已经不能满足要求。因此，这就需要综合几种不同轨迹规划曲线的特点，设计出一种具有良好综合特性的轨迹规划曲线，以便发扬各自的优点和克服其缺点。通过几种不同函数组合在一起而设计出的轨迹规划曲线，就是组合型的轨迹规划曲线。组合型的轨迹规划曲线是由分段函数组成的。在各段函数的连接点处，需要建立临界条件，以便保证各分段函数在临界点处具有相同的位移、速度、加速度。3路径规划3.1全局路径规划3.1.1栅格分解法栅格分解法是目前广泛研究的路径规划方

5、法之一。是由W.E.Hovcden在1968年提出的。栅格法将机器人的工作空间分解成一系列具有二值信息的网格单元，多数情况下采用四叉树或八叉树来表示，通过启发式优化算法搜索安全路径。在栅格法中，栅格大小的选取将直接影响算法的性能。栅格选的小，环境的分辨率就高，在密集障碍物或狭窄通道中发现路径的能力强，但环境信息的储存量大，规划时间长，降低了系统的实时性；栅格选的大了，环境信息储存量小，决策速度快，抗干扰能力强，但环境的分辨率低，在相应环境中发现路径的能力变差。栅格法用栅格记录规划空间信息，其一致性和规范性使得空间中邻接关系简单化，在赋予环境中每个栅格一个通行因子后，路径规划问题就

6、变成寻求两个栅格间最优路径问题。3.1.2拓扑法拓扑法是由清华大学研究者提出的一种路径规划算法。其基本思想是先将规划空间分为自由空间、半自由空间和障碍空间的子空间，然后搜索每个子空间及与其相连的子空间，计算彼此之间的连通性，如此则建立了拓扑网络。路径规划是在拓扑网络上搜索从起始点到目标点的最短的路径，从而大大减小了高维空间路径规划的难度。用拓扑法进行路径规划，一般不需要移动机器人的准确位置，这对于机器人移动过程中产生的位姿误差有很好的包容能力，但建立拓扑网略的过程非常复杂，特别是当空间中障碍物发生改变时，拓扑网的重构问题有待解决。3.1.3罚函数法在机器人运行环境中因为有障碍物，

7、使得机器人的路径规划成为一个有约束的问题，惩罚函数法将这个有约束的问题转化为一系列无约束极小化问题，再通过解决这些无约束问题获得原约束问题的最优解[4]。3.2局部路径规划3.2.1人工势场法人工势场法最早由Khatib提出[5]，该方法的基本思想是构造目标位置引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场，搜索势函数的下降方向来寻找无碰路径。具体方法是首先在机器人的运动空间中创建一个势场。该势场有引力场和斥力场两部分组成，引力场方向指向目标点，斥力场方向指向远离障碍物方向。整个势场