路径规划之实现全局路径(改进的RRT算法)加局部重规划(DWA)进行实时避障(內附详细注释)

上传者: BBeymax | 上传时间: 2025-06-23 10:28:03 | 文件大小: 14KB | 文件类型: ZIP
很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹,下面就是实现的思路。 1、首先,我们的代码主体还是DWA三维的代码; 2、我们生成一条全局的参考代码(也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹); 3、给机器人一个感知范围,当感知到全局路径上有障碍物时,则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点,这两个分别是全局路径上的路径点;(切出点就是从全局路径点出来的点,切入点就是回到全局路径上的点); 在现代机器人技术中,路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中,避开障碍物,保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的,路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标,研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中,快速随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法,特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始,随机地在空间中扩展树状结构,并逐步逼近目标状态,最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点,再使用贪心策略选择最佳扩展方向,直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而,全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹,但在实际操作过程中,环境信息的实时变化(如动态障碍物的出现)往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法(Dynamic Window Approach, DWA)就是局部路径规划中的一种常用算法,其主要思想是根据机器人的动态模型,考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态,并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应,实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来,可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率,又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是:首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径,然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动,以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时,局部路径规划算法将被激活,计算出一条避开障碍物的切入点和切出点,切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点,而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点,可以实现机器人的高效、安全导航。例如,在实现代码中,尽管代码主体基于DWA算法,但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法,文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理,同时也能够促进相关技术的交流和创新。

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