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🔥 内容介绍
路径规划作为机器人学和自动驾驶领域的核心问题，旨在为运动物体找到一条从起始点到目标点的可行路径，同时满足一定的约束条件，如避开障碍物、最小化路径长度等。在实际应用中，复杂环境给路径规划带来了巨大挑战，尤其是狭窄通道环境，要求算法不仅能够有效搜索空间，还需在有限空间内精确规划路径，避免碰撞并提高通过效率。
本文提出一种新型基于采样的运动规划算法，该算法集成了 ADD - RRT、RRV 和改进型 Bridge Test 等技术，并针对复杂环境特别是狭窄通道进行了优化改进。这种集成与优化有望显著提升复杂环境下路径规划的效率与成功率，为实际应用提供更可靠的解决方案。
基础算法原理
ADD - RRT 算法原理ADD - RRT 算法主要用于动态环境下的路径规划。其核心是构建一棵快速扩展的随机搜索树。算法开始时，在起始点初始化树的根节点。然后，通过在搜索空间中随机采样得到新的点，将其作为候选节点。接着，在树中找到距离候选节点最近的节点，尝试从该最近节点向候选节点扩展。如果扩展路径不与障碍物碰撞，则将候选节点添加到树中，形成新的分支。
ADD - RRT 的优势在于它能够快速探索动态变化的环境空间，通过不断更新搜索树来适应环境变化。然而，由于其随机采样的特性，在复杂环境中可能会陷入局部最优，导致找到的路径并非全局最优，且搜索效率可能受到影响。2. RRV 算法原理RRV 算法侧重于风险感知的路径规划。它首先对环境进行风险评估，将环境中的障碍物等因素量化为风险值。例如，靠近高速移动的障碍物或危险区域会赋予较高风险值。然后，基于这些风险评估构建路线图，路线图中的节点代表可能的路径点，边则表示节点之间的连接关系，且边的权重与风险值相关。
在路径搜索过程中，RRV 优先选择风险较低的路径。通过这种方式，RRV 能够在保证安全性的前提下规划路径。但 RRV 算法对风险评估的准确性依赖较高，如果风险评估不准确，可能导致路径规划偏差，且构建路线图的计算成本较高。3. Bridge Test 算法原理传统 Bridge Test 用于检测路径是否跨越两个不相连的区域。在路径规划搜索树扩展过程中，当考虑从一个节点扩展到另一个节点时，Bridge Test 检查这两个节点是否位于两个在拓扑结构上不相连的区域。如果是，且当前路径有可能连接这两个区域，那么该路径可能是突破局部最优的关键。
然而，在复杂环境中，传统 Bridge Test 存在一些不足。其判断标准相对简单，可能无法准确识别复杂的不相连区域，导致误判或漏判。而且，在狭窄通道环境下，由于空间限制，传统的检测方式效率较低。
改进型 Bridge Test 及其他优化改进
改进型 Bridge Test针对复杂环境特别是狭窄通道，对 Bridge Test 进行了改进。在判断两个区域是否相连时，改进型 Bridge Test 不再仅仅依赖简单的拓扑结构分析，而是结合狭窄通道的几何特征。例如，考虑通道的宽度、长度以及通道两端的连接情况等因素。通过更精确的空间分析，提高检测的准确性。
在搜索策略上，改进型 Bridge Test 采用分层搜索的方式。首先在较大尺度上对环境进行粗略划分，快速排除明显不相连的区域。然后，在可能相连的区域内进行精细搜索，进一步确定是否存在跨越通道的可行路径。这种分层搜索策略有效提高了检测效率，减少了计算资源的浪费。2. 针对狭窄通道的其他优化
通道内搜索策略调整：在狭窄通道内，传统的随机采样可能导致大量无效搜索。因此，根据通道的几何特征调整搜索策略。例如，在通道宽度较窄的区域，优先沿着通道的中心线方向进行采样和路径扩展，以减少与通道壁碰撞的可能性。同时，利用通道的长度信息，合理控制采样范围，避免在通道内盲目扩展路径。
碰撞检测优化：在狭窄空间内，对碰撞检测算法进行优化。采用更精确的碰撞检测模型，如基于几何图形的精确碰撞检测，提高检测精度。同时，通过并行计算或空间划分等技术，提高碰撞检测的速度，确保在复杂狭窄环境下能够快速判断路径是否可行。
新型算法集成与流程
新型基于采样的运动规划算法将 ADD - RRT、RRV 和改进型 Bridge Test 等技术有机集成。算法流程如下：
初始化：输入环境信息，包括障碍物分布、狭窄通道位置和几何特征等。初始化 ADD - RRT 的搜索树，将起始点作为根节点。同时，根据环境信息，RRV 对环境进行风险评估并构建初始路线图。
随机采样与节点扩展：ADD - RRT 在搜索空间中随机采样得到新的点作为候选节点。在树中找到距离候选节点最近的节点，尝试向候选节点扩展。在扩展过程中，RRV 根据风险评估结果，对扩展方向进行调整，优先选择风险较低的方向。
风险评估与路径检测：扩展路径后，RRV 对新路径段进行风险评估。同时，改进型 Bridge Test 检测新路径是否有可能跨越不相连区域，避免算法陷入局部最优。如果新路径通过风险评估且未陷入局部最优，则将候选节点添加到搜索树中。
迭代与终止：重复上述步骤，不断扩展搜索树。当搜索树扩展到目标点或者达到预设的迭代次数时，算法终止。如果找到目标点，则根据搜索树生成从起始点到目标点的路径；否则，输出路径规划失败信息。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function Option_robot_state = StateSection(Xe, Ye, Boundary, Robot_parameter, RobotData, ObstacleData)
dq = deg2rad(8); %分辨率
Option_robot_state = zeros(6, 1);
i = 1;
kk = 0;
q1 = Boundary.q1(1);
while q1 <= Boundary.q1(2)
q2 = Boundary.q2(1);
while q2 <= Boundary.q2(2)
q3 = Boundary.q3(1);
while q3 <= Boundary.q3(2)
theta_e = -pi;
while theta_e <= pi
End_state = [Xe, Ye, theta_e]';
Base_state = GetIK(End_state, [q1, q2, q3]', Robot_parameter);
Robot_state = [ Base_state
q1
q2
q3];
if IsCollision(Robot_state, Boundary, RobotData, ObstacleData, Robot_parameter) == 0
Option_robot_state(:, i) = Robot_state;
i = i + 1
end
theta_e = theta_e + dq;
kk = kk +1;
end
q3 = q3 + dq;
end
q2 = q2 + dq;
end
q1 = q1 + dq;
end
save 'Option_robot_state.mat' Option_robot_state;
end
🔗 参考文献
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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
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