第4讲路径规划和避障 -

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无人驾驶技术中的避障算法

无人驾驶技术中的避障算法随着科技的不断发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。

无人驾驶技术能够使汽车从人工驾驶转向自动驾驶，通过各种传感器和算法，实现车辆在道路上的行驶。

而在无人驾驶技术中，避障算法是至关重要的一部分，它能够帮助车辆识别和回避障碍物，确保行驶的安全与顺利。

一、避障算法的基本原理避障算法的基本原理是通过车辆上的传感器获取周围环境的信息，结合事先建立的地图和目标路径，判断车辆前方是否存在障碍物，并通过算法进行实时处理，以找到最佳的避障路径。

在避障过程中，常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等，它们能够提供车辆周围环境的视觉、距离等数据，为避障算法提供必要的输入。

二、常用的避障算法1. 基于传感器数据的物体检测与识别算法在车辆行驶过程中，摄像头常用于获取道路上的图像信息。

利用计算机视觉技术，避障算法可以对图像进行分析和处理，从而识别并区分道路上的障碍物。

例如，通过物体检测算法，可以实时检测出前方的车辆、行人、信号灯等障碍物，从而确定避障策略。

2. 基于激光雷达的环境建模与路径规划算法激光雷达可以提供精确的距离和方向信息，它通过向周围发射激光束，并接收激光束反射回来的信号，从而构建车辆周围的三维环境模型。

在避障算法中，通过对激光测量数据进行处理和分析，可以实现对障碍物的检测和跟踪，为路径规划提供准确的输入。

3. 基于机器学习的避障算法随着机器学习技术的快速发展，越来越多的无人驾驶车辆开始采用深度学习算法进行避障。

通过对大量数据进行训练，深度学习模型可以自动学习和识别各种障碍物，并根据学习到的规律做出预测和决策。

这种算法在行人检测、车辆检测等方面取得了显著的成果，提高了车辆的避障能力。

三、避障算法的挑战与问题尽管避障算法在无人驾驶技术中起着重要的作用，但在实际应用中仍然面临着一些挑战和问题。

例如，避障算法需要在不断变化的环境中运行，对于不同类型的障碍物和道路情况，算法的适应性和鲁棒性是关键。

机器人导航技术的路径规划与运动控制方法

机器人导航技术的路径规划与运动控制方法机器人导航技术的路径规划与运动控制方法是指通过算法和控制方法使机器人能够准确地规划路径并实现运动控制。

随着机器人技术的快速发展，路径规划和运动控制成为实现机器人自主导航和工作的重要技术。

本文将介绍机器人导航技术的路径规划与运动控制方法，并探讨其在不同领域的应用。

路径规划是机器人导航技术的核心问题之一，它涉及到如何选择最优的路径，使机器人能够避免障碍物并快速到达目标位置。

常见的路径规划方法包括基于图搜索的方法、基于规则的方法、基于学习的方法等。

基于图搜索的方法是指将环境建模成一个图，利用图搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法）从起始点到目标点寻找最短路径。

这种方法的优点是能够找到全局最优路径，但计算量较大且对环境变化敏感。

基于规则的方法是指根据一些规则和启发性信息来制定导航策略。

比如，机器人在导航过程中遵循避让障碍物和尽量选择直线路径的规则。

这种方法相对简单且计算量较小，适用于一些简单的环境。

但是，它不能应对复杂和动态的环境。

基于学习的方法是指利用机器学习算法建立机器人的导航模型，通过学习和优化得到最优的路径规划策略。

这种方法的优点是适应性强，能够处理复杂和动态的环境。

像深度强化学习算法、遗传算法等都可以用来实现机器人的路径规划。

然而，由于机器学习算法的复杂性和需大量的训练数据，这种方法的实现相对较困难。

除了路径规划，机器人导航技术还需要运动控制方法来实现机器人的运动。

运动控制是指机器人根据规划好的路径，在实际环境中实时感知并控制自身的运动。

在机器人导航技术中，常见的运动控制方法包括轨迹跟踪控制、动态避障控制和运动估计方法等。

轨迹跟踪控制是指机器人根据路径规划结果，在运动过程中实时调整自身的运动轨迹，使其尽量贴近规划好的路径。

通常采用的控制方法有PID控制、模糊控制和自适应控制等。

这些控制方法通过不断调整机器人的速度、角度和位置等参数，来实现轨迹的精确跟踪。

自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与优化

自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与优化自动化焊接已经成为现代工业生产中普遍采用的焊接方法之一。

焊接机器人在自动化焊接过程中发挥着重要的作用。

为了提高焊接效率和质量，焊接机器人的路径规划和优化变得至关重要。

本文将讨论自动化焊接培训中焊接机器人的路径规划与优化的相关问题。

一、路径规划技术在焊接机器人中的应用路径规划是指在给定的工作空间中，通过选择合适的运动路径，使焊接机器人能够按照要求完成焊接任务。

路径规划技术可以分为离线规划和在线规划两种。

1. 离线规划离线规划是在计算机上预先计算机器人的工作路径，并将计算结果保存在机器人的控制系统中。

离线规划可以基于各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，寻找最优的路径。

离线规划的优点是计算效率高，可以在没有机器人实际操作时进行路径计算。

然而，由于离线规划无法考虑到实际工作环境中的障碍物和干扰，因此路径规划结果可能不够准确。

2. 在线规划在线规划是在机器人进行实际焊接任务时，实时计算机器人的工作路径。

在线规划可以根据实际的工作环境，动态调整机器人的路径。

在线规划的优点是可以根据实际情况进行实时调整，路径更加准确。

然而，由于在线计算需要占用机器人的计算资源，因此计算效率相对较低。

二、焊接机器人路径规划的优化方法为了提高焊接机器人路径规划的效果，可以采用以下优化方法：1. 最短路径算法在路径规划中，最短路径算法是常用的优化方法之一。

最短路径算法可以根据不同的约束条件，如路径长度、运动时间等，计算机器人的最短路径。

常用的最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等。

2. 避障算法避障算法可以帮助机器人在焊接过程中避免碰撞障碍物。

常用的避障算法包括障碍物检测和避障路径规划。

障碍物检测可以通过传感器等设备实现，避障路径规划则需要计算机算法来确定避障路径。

3. 运动平滑算法运动平滑算法可以使机器人的运动更加平滑和连续。

运动平滑算法可以通过对机器人的加速度和速度进行限制来实现。

基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计

基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计导语：移动机器人作为一种重要的机器人形态，广泛应用于Warehouse，医院，工业等领域。

为了使移动机器人能够自主导航并安全运行，基于机器视觉的导航与控制系统设计显得尤为重要。

本文将基于机器视觉的导航与控制系统设计进行详细讨论，包括系统架构、关键技术和实现方法。

一、系统架构基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统可以分为四个主要组成部分：感知模块、定位与建图模块、导航规划模块和控制执行模块。

1. 感知模块感知模块是导航与控制系统的基础，用于实时获取环境信息。

主要包括相机传感器、激光雷达、深度相机等传感器技术。

通过感知模块，机器人能够获取到场景中的物体位置、障碍物信息等重要数据，为后续的导航决策提供依据。

2. 定位与建图模块定位与建图模块利用感知模块获取到的传感器数据进行地图建立和机器人定位。

常用的定位与建图算法包括概率定位、滤波算法、SLAM技术等。

通过该模块，机器人能够实时更新自身位置和建立环境地图，为导航规划提供准确的位置信息。

3. 导航规划模块导航规划模块根据定位与建图模块提供的环境地图和机器人位置信息，确定机器人的路径规划。

常用的导航规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、模糊逻辑等。

通过该模块，机器人能够快速且安全地规划出到达目标位置的最优路径。

4. 控制执行模块控制执行模块将导航规划模块输出的路径转化为机器人的控制指令，控制机器人执行相应的动作。

常用的控制执行技术包括PID控制、路径跟踪算法、动态阻抗控制等。

通过该模块，机器人能够实现精准的位置控制和运动控制。

二、关键技术基于机器视觉的移动机器人导航与控制系统设计涉及到多个关键技术，以下是其中几个重要技术的介绍：1. 视觉目标识别与跟踪视觉目标识别与跟踪是感知模块的核心。

通过使用深度学习算法，将机器人所需感知的目标进行分类和定位。

常用的目标识别算法包括卷积神经网络（CNN）、特征匹配等。

通过目标跟踪算法，机器人能够实时追踪目标的位置信息，为导航规划提供准确的参考数据。

无人机导航系统中的避障算法教程

无人机导航系统中的避障算法教程随着科技的发展和应用的推广，无人机已经成为了各个领域中非常重要的工具之一。

然而，无人机在运行过程中需要避免与障碍物碰撞，以确保其安全性和任务的顺利完成。

因此，无人机导航系统中的避障算法就显得十分关键。

避障算法的目标是通过利用传感器和数据处理技术，帮助无人机在飞行过程中高效地检测和回避障碍物。

避免碰撞不仅仅意味着操控无人机不撞到障碍物，还包括了规避不可见的障碍物或者在复杂动态环境中航行。

以下是几种常见的无人机避障算法：1. 基于传感器的避障算法：这种算法利用传感器（如超声波、激光、红外线等）来检测周围环境中的障碍物。

通过在无人机上安装传感器，可以实时获取环境信息，并计算避障路径。

例如，超声波传感器可以测量距离和速度，从而帮助无人机规避静止的和移动的障碍物。

2. 视觉感知避障算法：这种算法主要依赖于无人机搭载的摄像头或者其他视觉设备来捕捉环境图像。

利用计算机视觉技术，可以实时识别和分析图像中的障碍物，并采取相应的措施进行避障。

例如，可以使用图像识别算法来检测路标、障碍物等。

3. 路径规划算法：路径规划算法通过计算无人机从起点到目标点的最优路径，以实现避障。

通过将环境信息和目标位置作为输入，该算法可以计算出一条不与障碍物相交的路径。

常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。

4. 强化学习算法：强化学习算法是一种机器学习算法，它可以通过与环境进行交互，学习到如何做出最佳决策。

在无人机避障中，强化学习算法可以通过采集感知数据和执行动作来优化无人机的飞行策略，以最大程度地避免碰撞。

当然，以上只是一些常见的无人机避障算法，实际应用中还有很多其他算法和技术。

在使用这些算法时，还需要考虑以下几点：1. 精准地感知环境：避障算法的成功与否很大程度上取决于传感器和感知设备的精确度，因此在选择和使用传感器时，应该考虑其测量精度和响应速度。

2. 处理复杂环境：无人机在城市环境或者树林中飞行时，会面临更加复杂的障碍物和环境。

无人机导航系统中的路径规划算法技术解析

无人机导航系统中的路径规划算法技术解析路径规划算法是无人机导航系统中的核心技术，它的作用是为无人机选择合适的路径以实现自主飞行。

在无人机导航系统中，路径规划算法能够帮助无人机避开障碍物、规避风险，并确保无人机按照任务要求高效地完成飞行任务。

本文将对无人机导航系统中的路径规划算法技术进行详细解析。

1. 介绍无人机导航系统：无人机导航系统是指通过计算机和传感器技术，使无人机能够自主地进行路径规划和飞行控制。

无人机导航系统通常由导航主控系统、传感器系统和控制执行系统等组成。

路径规划算法是导航系统中最关键的部分之一，它在无人机的规划飞行路径方面发挥着重要的作用。

2. 路径规划算法的分类：路径规划算法可以分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。

全局路径规划算法主要考虑整体路径的优化，以指定起点和终点之间的最佳路径。

全局路径规划算法的主要思想是通过对环境的建模，根据知道的信息确定无人机的整体路径。

常见的全局路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和最小生成树算法。

局部路径规划算法则更加关注实时性，它通过实时感知环境的变化情况，及时修正无人机的路径，以保证无人机的安全飞行。

一些常见的局部路径规划算法包括避障算法、运动优化算法和模糊逻辑控制算法等。

3. 常用的路径规划算法：（1）A*算法：A*算法是一种常用的全局路径规划算法，它通过综合考虑启发式评估函数和已经走过的路径质量，找到从起点到终点的最佳路径。

A*算法的优势在于可以在较短的时间内找到较优的路径。

在无人机导航系统中，A*算法常用于低障碍物密度的环境。

（2）Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种经典的全局路径规划算法，它基于图论和搜索技术，在权重非负的有向图中寻找最短路径。

Dijkstra算法的优点是能够保证找到最短路径，但缺点是其时间复杂度较高。

在无人机导航系统中，Dijkstra算法常用于路径规划要求不高的场景。

（3）避障算法：避障算法是局部路径规划中常用的技术，其目标是使无人机在遇到障碍物时及时避开而不发生碰撞。

智能机器人的路径规划技巧

智能机器人的路径规划技巧智能机器人在实现自主导航和路径规划方面起到了至关重要的作用。

路径规划是指机器人在确定目标位置后，通过分析环境信息和考虑机器人自身的能力，选择一条最优路径来达到目标位置。

为了实现高效、安全的路径规划，智能机器人需要掌握一些关键技巧。

1. 环境感知与地图构建在路径规划过程中，机器人需要准确感知周围环境，并构建一个地图。

为了实现准确的环境感知，智能机器人通常使用多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。

通过这些传感器获取到的环境信息，可以生成基于格网的地图或者拓扑地图。

这些地图为机器人路径规划提供了重要的基础数据。

2. 路径搜索算法路径搜索是路径规划的核心问题之一，常见的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和广度优先搜索算法等。

A*算法是一种广泛应用的启发式搜索算法，通过估算每个节点到目标节点的代价，并考虑已走过的路径代价，确定最优路径。

Dijkstra算法是一种贪婪算法，通过不断选择最短路径的节点来实现路径搜索。

广度优先搜索算法则按照层次逐层扩展，以找到最短路径。

机器人需要根据实际情况选择适合的路径搜索算法，以获得最佳路径规划效果。

3. 避障与路径优化在实际导航中，机器人需要避免障碍物，以确保路径的安全性和有效性。

为了实现避障功能，智能机器人通常使用障碍物检测和避障算法。

障碍物检测包括基于传感器的实时障碍物检测和预测障碍物检测等技术。

机器人根据检测到的障碍物信息，通过路径重规划或调整运动轨迹来避免碰撞。

路径优化则可以通过改变路径的选择或调整运动速度等方式，以实现更高效的路径规划。

4. 动态环境适应动态环境下的路径规划是一项具有挑战性的任务。

在人流密集的环境中，机器人需要及时调整路径，以避免与行人发生碰撞。

为了实现动态环境适应，智能机器人可以采用实时感知技术，并结合机器学习算法进行路径规划。

机器人通过实时感知周围的环境变化，并根据已有的经验或学习到的规律，迅速做出决策，以避免碰撞和实现高效路径规划。

基于遗传算法和B样条曲线的平滑避障路径规划

计算机系统应用
则导致路径在规划时可能会碰到障碍物，即当障碍物（出现在机器人前进的路径中会阻碍其前进；而当障碍
最后一个步骤的分析是判断两个三角形是否有重叠。
若有重叠，则表示产生出的路径必定发生碰撞，若无
物出现在机器人的后退的路径中，就不会阻碍其前
个三角形有机会发生碰撞，需进一步分析。接下来计算两个三角形各个线段之间是否会相交。如果回复是
６研究开发Ｒｓｒｈａｄｅｅｐｅｔ６ｅｅｃｖｌｍｎａｎＤｏ
图２使用２期１
ｈｔ：ｗ．Ｓａｒ．ｔ／ｗｗｃ－．ｇｎｐ／ — ｏｃ
连续平滑的曲线，往往会造成应用上的困扰。本文结
合遗传算法和Ｂ样条曲线生成算法，产生出连续、平
虑时间、距离、或者最少的能源消耗等原则，从而找
出最优解或次优解。在国外的路径规划研究中，在配
滑的避障曲线，以供机器人路径规划之用，从而避免
因为运动方向突变，对减速齿轮的伤害和减速打滑而带来的位置误差。
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［ｆ
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三角形的包覆矩形（ｏｎｉｇｏ）Ｂｕｄｘ；同理求出红色三ｎＢ角形Ｂ的包覆矩形。接着判断这两个三角形产生的包
覆矩形（ｏｎｉｇＢｘＢｕｄｏ）是否有重叠的关系，若发生ｎ重叠，则表示两个矩阵中间的三角形可能会有重叠，
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基于ROS系统自主路径规划与避障小车的研究

基于ROS系统自主路径规划与避障小车的研究作者：李阳卢健何耀帧来源：《科技风》2018年第04期摘要：自主导航与避障是目前移动小车的发展趋势，本文采用的Fast-SLAM算法，导航和避障阶段采用的全局路径规划A*算法和局部路径规划DWA算法。

Arduino支持ROS主题的发送和接收，并执行算法所发下来的指令，间接驱动电机的运转速度。

关键词：自主避障与导航；路径规划；Arduino；ROS一、研究意义和目的随着机器人领域的快速发展，自主导航与避障技术发展越来越快，迫切需要一個通用的平台来让研究人员进行二次开发。

基于ROS系统的小车易于二次开发，研究人员可以在上面根据自己的需求来做各种各样的开发，但是很多研究人员只是基于ROS系统来研究各种SLAM 算法，但是却没有一个平台来实现，本课题研究的就是如何利用开源的算法来搭建自己的小车。

有了自己的ROS小车，我们就可以在上面来做很多的后续研究。

二、SLAM技术介绍SLAM（即同时定位与地图创建）是移动机器人实现自主行走与避障的前提技术。

要实现机器人的行走的自主化就必须满足三个基本条件，第一是需要知道自己的实时位置，第二预先建立地图，第三就是路径规划。

定位和制图一般是同时进行的。

移动机器人在一个未知的环境中开始移动，通过自身携带的传感器和里程计数据生成实时的状态估计从而完成自身的定位。

在定位的同时增量式完成地图的构建，为下面的路径规划提供依据。

接下来就是路径规划，让机器能在在已建好的地图上快速地规划出一条最优路径，并实时避开动态的障碍物。

本文主要利用基于粒子滤波的Fast-tslam，粒子滤波是结合了蒙特卡洛定位贝叶斯估计的滤波算法，Fast-SLAM算法主要是将每个粒子看成是对当前状态的真实估计，在任何时刻，它都会更新采样的K个样本粒子，保证实时的更新机器人的当前位姿。

Fast-SLAM算法可以用在非高斯分布的非线性随机系统，而且计算量需求小，能够很容易的计算出观测值的重要性权重和运动模型的采样，Fast-SLAM完全可以满足机器人导航和定位的实时性，在移动机器人领域应用很广泛。

无人机避障算法工作原理

无人机避障算法工作原理无人机避障算法是无人机自主飞行和避免与障碍物发生碰撞的核心技术之一。

本文将介绍无人机避障算法的工作原理，并探讨其在无人机飞行安全中的重要性。

一、无人机避障算法的概述无人机避障算法是指通过传感器获取周围环境信息，然后通过处理和分析这些信息，以决策无人机飞行路径，并避免与障碍物发生碰撞的一种算法。

该算法主要基于无人机与周围环境之间的感知与决策过程，并通过计算机视觉、激光雷达、超声波传感器等多种技术手段进行实现。

二、无人机避障算法的工作原理1. 传感器数据获取无人机通过其搭载的传感器获取周围环境的数据，包括但不限于激光雷达测距数据、相机图像信息、姿态传感器数据等。

这些数据将为后续的避障决策提供基础。

2. 障碍物检测和跟踪通过计算机视觉等技术，无人机将对获取的图像信息进行处理，识别出可能存在的障碍物，并对其进行跟踪。

这一步骤可以通过目标检测、图像分割、目标追踪等算法实现。

3. 障碍物距离估计利用激光雷达等传感器的测距数据，无人机可以对障碍物与自身的距离进行估计。

这一步骤有助于评估与障碍物之间的安全间距，为后续的规避行动提供依据。

4. 避障路径规划根据获取的环境信息，无人机避障算法将对飞行路径进行规划，以避免与障碍物发生碰撞。

这一步骤可以通过路径搜索算法（如A*算法、RRT算法等）、轨迹优化算法等方法来实现。

5. 飞行控制与避障决策在飞行过程中，无人机将根据避障路径规划结果做出相应的飞行控制和决策。

这包括调节姿态、速度和航点等参数，以确保无人机安全避开障碍物。

三、无人机避障算法的应用和挑战无人机避障算法广泛应用于航拍摄影、物流配送、灾害勘察等领域。

然而，无人机避障算法仍然面临一些挑战。

首先，复杂的环境中的快速决策。

在复杂多变的环境中，无人机需要在极短的时间内做出决策，才能有效避开障碍物，这对算法的实时性和鲁棒性提出了挑战。

其次，避障路径规划的效率和准确性。

高效且准确的路径规划是保证无人机避障性能的关键。

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移动机器人的完整性
• 可以基于机器人的微分自由度和工作空间维度之间的关系来描述完整机器人：一个机器人是完整的，当且仅当其可移动度等于工作空间维度。
• 分析以下机器人系统是否为完整系统
– 差分驱动移动机器人 – 自行车底盘 – 全方位移动机器人
导航规划
• 导航规划：在给定环境的全局或局部知识以及一个或者一系列目标位置的条件下，使机器人能够根据知识和传感器感知信息高效可靠地到达目标位置
• 导航方式：
路径导航
自主导航
路径导航
• 在路径上连续敷设电缆、反射条带等引导标记，或采用用电波、光等连续引导信号，或设置磁铁、路标等断续的引导标记
用于短距离定位传感器
单元分解路径规划
• 基本思想
– 首先，将姿态空间中的自由空间地分为若干的小区域，每一个区域作为一个单元，以单元为顶点、以单元之间的相邻关系为边构成一张连通图；
– 其次，在连通图中寻找包含初始姿态和目标姿态的单元，搜索连接初始单元和目标单元的路径；
– 最后，根据所得路径的单元序列生成单元内部的路径
– 可见指顶点之间无障碍物 – 初始位置和目标位置也作为顶点
可视图法
• 优点：
– 非常简单，特别是当环境表示用多边形描述物体时 – 基于可视图的路径规划可得到在路径长度上最优的解
• 缺点：
– 所得路径过于靠近障碍物，不够安全。 – 常用的解决方法：以远远大于机器人半径的尺寸扩大
• 完整运动学约束：可明确表示为仅包含位置变量的函数
• 非完整运动学约束：需要微分关系，并且无法通过积分得到一个只包含位置变量的约束
固定标准轮无侧滑约束
⎡⎣
cos(α + β )
sin(α + β )
l sin β ⎤⎦ R(θ )X I = 0
• 完整机器人：没有任何非完整运动学约束 • 非完整机器人：存在至少一个非完整运动学约束
• 优点：简单
• 缺点
– 将机器人人的移动自自由度限制在一一维 – 降低了机器人人环境适应的能力力 – 预设路标定无无法适应灵活多变的作业要求 – 给机器人人的应用用增加了额外的硬件开销
4
自主导航的主要问题
• 路径规划：根据所给定的地图和目标位置，规划一条使机器人到达目标位置的路径（只考虑工作空间的几何约束，不考虑机器人的运动学模型和约束）
• 避障：根据所得到的实时传感器测量信息，调整路径/轨迹以避免发生碰撞
• 轨迹生成：根据机器人的运动学模型和约束，寻找适当的控制命令，将可行路径转化为可行轨迹。
路径规划和避障规划
路径规划
根据所给定的地图和目标位置，规划一条使机器人到达目标位置的路径
对互避障规划立补
根据所得到的实时传感器测量信息，调整轨迹以避免发生碰撞
行车图路径规划
• 基本思想：基于障碍物几何形状分解姿态空间，将自由空间的连通性用一维曲线的网格表示，在加入起始点和目标点后，在该一维无向连通图中寻找一条无碰路径
• 构建行车图的典型方法：
可视图（Visibility graph）
Voronoi diagram
可视图法
• 可视图由所有连接可见顶点对的边组成
路径规划方法
• 路径规划方法应确保完备性，即当存在一条从初始姿态到目标姿态的路径时，系统总能够到达目标姿态
• 达到近似完备性的方法：将姿态空间离散化，构成分辨率完备的路径规划算法
不同的空间离散策略
1. 行车图法：在自由空间中构建连通网络 2. 单元分解法：区分空闲单元和被占单元 3. 势场法：对空间施加虚拟力
示该点到障碍物的距离； – 当某个点到两个或多个障碍
物距离相等时，其距离点处出现尖峰，Voronoi diagram 就由连接这些尖峰点的边组成。
Voronoi diagram
• 优点：安全性高 • 缺点：计算复杂、路径长度较可视图法长、不适
第四讲路径规划与避障
熊蓉控制系智能系统与控制研究所
参考书目
• Roland Siegwart and Illah R. Nourbakhsh. Introduc8on to Autonomous Mobile Robots. The MIT Press, 2004.
姿态空间
• 一个机器人所有可能的姿态集合 • 障碍物空间：不可行的姿态集合
– 在该空间中，机器人会与障碍物发生碰撞
• 自由空间：可行的姿态集合
– 在该空间中，机器人将无碰地安全移动
路径规划：在自由姿态空间中为机器人寻找一条路径，使其从初始姿态发展到目标姿态
路径规划
姿态空间(Conﬁgura8on space)
• 将工作空间降为二维物理空间 • 两个重要假设：
– 机器人是一个点，障碍物按机器人半径进行膨胀 – 机器人是完整的，忽略非完整约束对姿态的限制
移动机器人的完整性
• 完整性：对于移动机器人，特指机器人底盘的运动学约束
面向长期目标的战略方法
解决当前问题的战术方法
路径规划和轨迹规划
• 路径不包含时间轴，轨迹包含时间轴 • 路径规划只考虑工作空间的几何约束，不考虑
机器人的运动学模型和约束。 • 轨迹规划则需要根据机器பைடு நூலகம்的运动学模型和
约束，寻找适当的控制命令，将可行路径转化为可行轨迹，使机器人鲁棒地跟随期望路径。
障碍物，或者在路径规划后修改所得路径，使其与障碍物保持一定的距离
Voronoi diagram
• 基本思想：取障碍物之间的中间点，以最大化机器人和障碍物之间的距离
Voronoi diagram
• 构建方法：
– 对于自由空间中的每一点，计算它到最近障碍物的距离； – 类似于画直方图，在垂直于二维空间平面的轴上用高度表