2015 机器人技术 第5讲 路径规划和避障
机器人自主导航技术的路径规划和避障策略
机器人自主导航技术的路径规划和避障策略机器人自主导航是指机器人能够在无人干预的情况下，根据外部环境和自身感知信息，自主地决策和规划路径，以达到预定目标的能力。
路径规划和避障是机器人自主导航中两个重要的技术环节，下面将对这两个方面的技术进行全面的介绍和探讨。
路径规划是指机器人通过一系列算法和决策机制，在环境中找到一条最优或次优的路径，以达到目标点。
路径规划主要有两种方法，一种是基于图算法的方法，另一种是基于采样的方法。
基于图算法的路径规划方法主要有最短路径算法和搜索算法。
其中最常使用的最短路径算法是A*算法和Dijkstra算法。
A*算法是一种适用于有向图的寻路算法，通过综合考虑启发式评估函数和实际路程代价，能够在保证最佳路径的同时，有效地减少搜索空间。
Dijkstra算法则主要用于无向图的单源最短路径求解，通过不断更新路径的距离估计值，可以找到起点到各个顶点的最短路径。
这两种算法结合启发式评估函数等方法，可以在复杂的环境中高效地规划路径。
另一种基于采样的路径规划方法是通过对环境进行采样，然后利用采样数据进行路径搜索。
常见的算法有RRT算法和PRM算法。
RRT算法通过随机采样和迭代生成一棵树形结构，再根据目标点进行路径搜索。
PRM算法则是先进行采样，然后建立一个具有连接关系的节点集合，最后根据环境中的障碍物信息进行检查和优化。
这两种采样算法具有较强的鲁棒性和适应性，对于不确定的环境可以依然能够找到一条较为合适的路径。
除了路径规划，避障也是机器人导航中一个非常关键的环节。
机器人在移动过程中需要不断对周围环境进行感知，以避免碰撞和采取必要的规避动作。
避障主要有两种策略：基于传感器的避障和基于模型的避障。
基于传感器的避障策略是依靠机器人的传感器获取周围环境的信息，并基于这些信息做出避障决策。
常用的传感器有激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过扫描环境，获取障碍物的距离和形状信息，从而判断机器人行进的安全路径。
机器人路径规划与避障算法设计与实现
机器人路径规划与避障算法设计与实现随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
机器人路径规划与避障是机器人导航和定位中的核心问题，对于机器人能否正常完成任务具有关键性的影响。
本文将介绍机器人路径规划与避障算法的设计与实现方法。
1. 问题描述机器人路径规划与避障是指在给定环境下，机器人需要找到从起点到目标点的最优路径，并且在路径上避开障碍物。
在实际应用中，机器人所处的环境通常是复杂且动态变化的，因此路径规划与避障算法需要具备高效、稳定、实时的特点。
2. 基本概念与方法2.1 基本概念在路径规划与避障中，需要明确几个基本概念：- 机器人自身状态：包括位置、朝向等参数，用于确定机器人当前所处的位置和姿态。
- 环境地图：用于描述机器人所处环境的信息，包括障碍物的位置、大小等。
- 目标点：机器人需要到达的目标位置。
2.2 基本方法路径规划与避障算法的基本方法可以分为离散方法与连续方法。
- 离散方法：将环境分割为离散的网格，采用搜索算法，如A*算法、Dijkstra算法等，通过遍历网格来搜索最优路径。
- 连续方法：将环境表示为连续的空间，采用优化算法，如启发式搜索算法、遗传算法等，通过优化目标函数来寻找最优路径。
3. 常见的路径规划与避障算法3.1 A*算法A*算法是一种经典的路径规划算法，它基于图搜索的思想，通过计算启发式函数来评估下一步移动的优先级。
A*算法综合考虑了路径长度和启发式函数的信息，能够找到最优路径。
3.2 Dijkstra算法Dijkstra算法也是一种常用的路径规划算法，它通过计算距离来选择下一步移动的优先级。
Dijkstra算法适用于无权图的路径规划，可以找到最短路径。
3.3 动态规划算法动态规划算法是一种优化计算的方法，可以求解具有重叠子问题性质的问题。
在路径规划与避障中，动态规划算法可以用来求解最优路径问题。
4. 避障算法设计与实现避障算法需要根据实际环境中的障碍物来确定机器人的行动策略。
机器人导航技术中的路径规划算法与避障机制优化
机器人导航技术中的路径规划算法与避障机制优化机器人导航技术是人工智能与机器人技术的重要领域之一，它的目标是使机器人能够自主地在环境中规划路径，完成任务并避免障碍物。
路径规划算法和避障机制是实现机器人导航的关键技术，本文将讨论这两个方面的优化方法。
路径规划算法是机器人导航技术中的核心，它决定了机器人如何选择最优路径以达到目标位置。
常见的路径规划算法包括最短路径算法、A*算法和D*算法等。
最短路径算法是一种常用的路径规划算法，它通过计算地图中各个节点之间的距离，找到两点之间最短的节点路径。
然而，在实际应用中，地图往往是动态变化的，例如出现了新的障碍物或者特定区域需要避障。
因此，需要对最短路径算法进行优化，使其能够应对动态环境的变化。
一种优化最短路径算法的方法是引入启发式信息，例如通过地图上的特定节点的评估函数来估计到目标点的距离。
启发式搜索算法，如A*算法就是一种典型的通过引入启发信息综合评估节点的路径规划算法。
通过将启发式评估函数与节点的真实代价函数结合，A*算法能够保证找到最小代价的路径，并且具有较高的搜索效率。
D*算法是另一种优化路径规划的算法，它基于增量式搜索，通过按需更新路径规划结果，动态地适应环境的变化。
D*算法通过不断地重新评估节点之间的代价，实现在动态环境中实时规划路径的能力。
除了路径规划算法的优化，机器人导航还需要考虑避障机制。
避障机制决定了机器人如何避开动态的和静态的障碍物，以确保安全地到达指定位置。
传统的避障机制主要使用的是基于传感器的反应式方法。
机器人通过感知环境中的障碍物，采取相应的行动来避免碰撞。
然而，这种反应式的方法在复杂的环境中可能会出现错误判断和避障不灵活的问题。
为了优化避障机制，研究人员提出了基于学习和规划的方法。
这些方法结合了机器学习和路径规划算法，使机器人能够从经验中学习并规划最优的避障路径。
例如，深度强化学习算法可以让机器人通过与环境的交互，自主学习出合适的避障策略。
机器人技术中的路径规划与避障策略研究
机器人技术中的路径规划与避障策略研究路径规划与避障策略是机器人技术中非常重要的研究领域。
在机器人的自主导航和智能行动中，能够准确规划路径并避免障碍物的能力至关重要。
本文将探讨机器人路径规划与避障策略研究的发展现状、相关技术方法和应用场景。
一、发展现状随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，机器人技术在各个领域中得到了广泛应用。
路径规划与避障策略作为机器人技术的基础，也取得了显著的进展。
目前的研究主要集中在以下几个方面：1. 传统路径规划算法传统路径规划算法广泛应用于机器人导航中，如最短路径算法、A*算法和迪杰斯特拉算法。
这些算法可以通过建立地图，并利用图论中的相关算法，计算出到达目标点的最优路径。
2. 全局路径规划全局路径规划是指在考虑机器人周围环境的情况下，规划出一条从初始位置到目标位置的路径。
常用的方法有基于图搜索的方法和基于采样的方法。
前者通过搜索算法（如A*算法）在已知地图上进行路径规划，而后者则通过随机采样来寻找可行路径。
3. 局部路径规划局部路径规划是指机器人在行进过程中对遇到的障碍物进行实时避障。
常用的方法有基于激光雷达的方法和基于视觉感知的方法。
前者通过激光雷达获取周围障碍物的信息，并采用避障算法（如人工势场法）进行实时规避；后者则利用计算机视觉技术对周围环境进行感知，进而进行避障决策。
二、相关技术方法为了实现机器人的路径规划与避障，研究者们提出了许多相关的技术方法。
以下是一些常用的技术方法：1. 人工势场法人工势场法是一种广泛应用于机器人避障中的方法。
它通过在环境中构建势场，将机器人视为一个带电粒子，利用电磁力的作用使机器人避开障碍物。
该方法简单高效，但存在局部最小值和振荡等问题。
2. 蚁群算法蚁群算法源于对蚁群觅食行为的仿真，可以用于路径规划和避障。
通过模拟蚂蚁的觅食行为，通过信息素的传递和蒸发，在搜索空间中寻找最优路径。
蚁群算法具有优秀的全局搜索能力，但也存在收敛速度慢的问题。
机器人路径规划与避障算法研究
机器人路径规划与避障算法研究引言：随着人工智能的快速发展和机器人技术的日益成熟，机器人在各个领域广泛应用。
而在机器人的运动控制中，路径规划和避障算法是非常关键的一部分。
本文将探讨机器人路径规划与避障算法的研究现状和发展趋势，旨在为相关研究和应用提供参考。
一、路径规划的基本原理在机器人的运动中，路径规划是指根据起点和终点的位置以及环境等因素，确定机器人行进的最佳路径。
路径规划主要有两种基本原理：全局路径规划和局部路径规划。
1. 全局路径规划全局路径规划主要针对的是静态环境，即环境的地图是已知的情况下。
常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。
A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估当前位置到目标位置的代价，选择最优路径。
Dijkstra算法则是基于图的最短路径算法。
这些算法在规划全局路径时，可以在较短时间内得出较优路径。
缺点是当环境非常复杂时，全局路径规划往往需要大量的计算资源，执行效率低下。
2. 局部路径规划局部路径规划是指面对动态环境中的障碍物和实时变化的条件，机器人能够实时调整运动轨迹以避免碰撞。
常用的算法有最近点算法、弗洛伊德算法等。
通过对机器人周围环境进行实时感知和分析，可以得出避障的策略。
局部路径规划主要考虑机器人的实时性和动态碰撞的问题，运算效率要求较高。
二、避障算法的研究与发展在机器人的行动中，避障是一项重要的任务。
通过合理选择避障算法，可以确保机器人的运动安全和稳定。
1. 基于传感器的避障算法基于传感器的避障算法是利用机器人的传感器对环境进行实时感知和分析，从而确定避障策略。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头和红外传感器等。
通过收集传感器数据，机器人可以识别和跟踪障碍物，并避免与其碰撞。
这种算法的优点是实时性强，但受限于传感器的精度和范围。
2. 基于规划的避障算法基于规划的避障算法是通过路径规划的方法，在规划路径的同时考虑环境中的障碍物。
常用的方法包括速度阈值法、人工势场法等。
速度阈值法将机器人的速度限制为低于碰撞阈值，从而使机器人避开障碍物。
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术
机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，它们不仅在工业自动化中发挥着巨大作用，还在日常生活中提供服务。
为了更好地完成任务，机器人需要具备智能控制系统，并能够进行路径规划与避障。
本文将介绍机器人智能控制系统中的路径规划与避障技术。
路径规划是机器人在给定环境中找到从起点到目标点的最佳路径的过程。
在路径规划中，机器人需要考虑多个因素，包括地图信息、机器人的动力学、环境中的障碍物等。
最常见的路径规划算法是A*算法，它通过综合考虑路径的代价和启发式信息来选择下一步的行动。
此外，Dijkstra算法、最小生成树算法和深度优先搜索算法等也经常被用于路径规划。
这些算法可以帮助机器人在复杂环境中避免碰撞并快速到达目标位置。
避障技术是机器人智能控制系统中的另一个重要组成部分。
机器人在执行任务的过程中可能会遇到各种障碍物，如墙壁、家具、人群等。
为了确保机器人的安全，并能够顺利完成任务，机器人需要能够实时感知障碍物并做出相应的避让行为。
机器人避障技术的实现离不开传感器技术的支持。
常见的传感器包括激光雷达、超声波传感器和红外传感器等。
这些传感器能够感知周围环境中的障碍物，并向智能控制系统提供相应的信息。
智能控制系统根据传感器的反馈信息，对机器人的行动进行实时调整，以避免与障碍物发生碰撞。
除了传感器技术，机器人避障还可以借助于机器视觉技术。
通过摄像头采集环境图像，并对图像进行处理和分析，机器人可以更加准确地感知到障碍物的位置和形状。
利用机器学习算法，机器人可以通过大量的训练数据学习到识别不同类型的障碍物，并根据识别结果做出相应的避让决策。
还有一种常见的避障技术是躲避行为。
机器人可以通过编程实现一些基本的躲避行为，如避让方向的调整、速度的调整等。
当机器人检测到障碍物时，它可以根据障碍物的位置和运动方向，做出相应的躲避决策，从而避免与障碍物碰撞。
除了单个机器人的路径规划和避障，还有一些研究将多个机器人的路径规划和避障进行了集成。
机器人控制系统中的路径规划与动态避障技术
机器人控制系统中的路径规划与动态避障技术路径规划和动态避障技术在机器人控制系统中起着重要的作用。
机器人的移动轨迹和障碍物的检测与避免是机器人系统设计中的关键方面。
本文将深入探讨机器人控制系统中的路径规划和动态避障技术，并介绍一些常用的方法和算法。
路径规划是指通过规划和选择适当的路径来使机器人从起始点到达目标点。
在路径规划中，机器人需要考虑地图信息、环境障碍物以及移动约束等因素。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和最小时间算法等。
A*算法是一种基于搜索的最短路径规划算法。
它通过估计函数来评估路径的代价，并选择具有最小代价的路径。
该算法在机器人路径规划中具有广泛的应用，因为它不仅可以找到最短路径，还可以适应动态环境的变化。
Dijkstra算法是一种通过不断扩展最小代价路径的搜索算法。
在机器人控制系统中，Dijkstra算法通常用于静态环境下的路径规划。
它可以找到最短路径，但在处理动态环境时效率较低。
最小时间算法是一种通过考虑障碍物和机器人的速度来规划路径的算法。
它优先考虑时间效率，以满足机器人快速到达目标的需求。
这种算法在需要迅速响应变化环境的场景中表现优秀。
与路径规划密切相关的是动态避障技术。
动态避障是指机器人在移动过程中实时感知并避免与障碍物的碰撞。
常用的动态避障方法包括传感器感知、虚拟势场方法和模型预测控制等。
传感器感知是一种机器人动态避障的基础方法。
机器人通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，并根据这些信息调整移动轨迹。
传感器感知技术可以实时检测障碍物，但对于复杂的环境可能存在识别错误的问题。
虚拟势场方法是一种模拟真实物体之间相互作用力的方法。
在机器人控制系统中，虚拟势场方法将机器人视为一个带电荷的粒子，障碍物视为带电的物体。
机器人会受到这些虚拟势场的作用力而改变运动轨迹。
模型预测控制是一种通过预测未来状态来做出决策的控制方法。
在动态避障中，机器人通过建立数学模型来预测未来可能发生的碰撞，并相应地调整移动轨迹。
机器人的路径规划和避障技术是怎样的
机器人的路径规划和避障技术是怎样的机器人在现代社会中扮演着越来越重要的角色，其路径规划和避障技术更是其关键的核心。
随着科技的不断进步，机器人的智能水平不断提高，其在不同领域的应用也越来越广泛。
路径规划和避障技术作为机器人的核心功能之一，对于机器人的安全运行和任务完成至关重要。
机器人的路径规划首先要解决的问题就是在复杂环境中找到一条最优路径来达到目标位置。
这涉及到对环境的感知、地图构建和路径搜索等方面。
在传统的路径规划算法中，常用的方法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
这些算法在简单的环境中能够取得不错的效果，但在复杂的实际场景中往往面临着挑战。
为了解决复杂环境下的路径规划问题，研究人员提出了一系列新的算法和技术。
例如，基于人工神经网络的路径规划方法能够更好地适应不同环境下的路径规划需求。
通过深度学习技术，机器人可以从大量的数据中学习并优化路径规划过程，提高路径规划的准确性和效率。
除了路径规划，避障技术也是机器人不可或缺的功能之一。
避障技术可以帮助机器人在不熟悉的环境中避开障碍物，确保其安全运行。
传统的避障方法通常基于传感器数据和障碍物检测算法，通过对环境的感知和分析来实现避障功能。
然而，由于环境的复杂性和障碍物的多样性，传统的方法往往难以满足实际需求。
为了提高机器人的避障能力，研究人员提出了一些新的技术和方法。
例如，基于深度学习的避障技术能够更好地识别障碍物并做出适当的反应。
通过深度神经网络，机器人可以从数据中学习障碍物的特征，快速准确地做出避障决策，提高其在复杂环境中的适应能力。
除了算法和技术方面的研究，路径规划和避障技术的发展还离不开硬件设备的支持。
激光雷达、摄像头、超声波传感器等传感器设备在机器人的路径规划和避障中发挥着关键作用。
传感器设备能够为机器人提供准确的环境信息，帮助其感知和理解周围环境，从而更好地规划路径和避开障碍物。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，机器人的路径规划和避障技术也在不断进步。
机器人路径规划与避障方法研究与设计
机器人路径规划与避障方法研究与设计随着科技的不断进步，机器人技术在日常生活中的应用越来越广泛。
机器人路径规划与避障是机器人导航和行动的关键问题。
本文将对机器人路径规划与避障方法进行研究与设计。
1. 引言机器人路径规划与避障是指在给定环境中，机器人根据自身的状态和目标位置，找到一条安全、高效的路径，并且在行进过程中避免与障碍物发生碰撞。
这是机器人导航和行动中最基础、关键的问题之一。
2. 路径规划方法路径规划是机器人导航中最重要的一部分。
常见的路径规划方法有以下几种：- 图搜索算法：如A*算法和Dijkstra算法，这些算法可以基于离散的格子或图来进行路径搜索，通过评估各个路径的代价，找到最优路径。
- 连续空间规划方法：如采用代数算法或采样算法，通过搜索连续的状态空间来规划路径。
这些方法可以应用于具有连续运动能力的机器人。
- 计划图方法：通过将环境划分为不同的区域，并将每个区域表示为状态，通过在状态之间进行转换来规划路径。
这些方法比较适用于复杂环境。
3. 避障方法避障是机器人路径规划中的关键问题。
常见的避障方法包括：- 静态避障方法：通过对环境进行建模，识别并规避静态障碍物。
这些方法通常使用传感器（如激光雷达）实时检测环境中的障碍物。
- 动态避障方法：针对动态障碍物（如移动的人或车辆），需要使用更高级的算法进行识别和规避。
这些算法通常使用机器学习或视觉技术。
- 概率避障方法：通过将环境的不确定性建模为概率密度函数，利用贝叶斯滤波器进行路径规划和避障。
这种方法适用于具有不确定性的环境。
4. 综合应用综合应用是机器人路径规划与避障方法研究的重要方向之一。
通过结合多种算法和传感器，可以实现更精确、鲁棒的路径规划和避障。
例如，可以将图搜索算法与激光雷达传感器相结合，实现在复杂环境中的准确避障。
同时，机器学习和深度学习的发展也为机器人路径规划与避障带来了新的可能性。
5. 实验与验证对于机器人路径规划与避障方法的研究与设计，实验与验证是不可或缺的一部分。
机器人导航技术中的路径规划与避障策略
机器人导航技术中的路径规划与避障策略路径规划与避障策略是机器人导航技术中至关重要的一部分。
随着机器人技术的不断进步和应用场景的不断拓展，路径规划和避障能力的优化对于机器人的智能化和自主性发展起到了至关重要的作用。
本文将重点讨论机器人导航技术中的路径规划与避障策略，并探讨其在现实世界中的应用情况。
在机器人导航中，路径规划是指机器人在给定地图和起点终点位置的情况下，通过算法确定一条最优路径以达到目的地的过程。
路径规划算法的设计直接影响着机器人的导航能力和效率。
常见的路径规划算法包括最短路径算法（如Dijkstra算法和A*算法）、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法可以根据机器人的具体应用场景和导航需求进行选择和优化。
路径规划算法的核心思想是通过在地图上搜索最短路径或最优路径的方式来实现机器人的导航。
其中，最短路径算法通过计算地图上所有可能路径的长度，然后选择最短路径作为机器人的导航路线。
而遗传算法和模拟退火算法等启发式算法则通过模拟生物进化和物质的退火过程来寻找最优路径。
这些算法不仅可以高效地找到路径规划问题的解决方案，还可以应对实时环境变化和多个目标点导航等复杂情况。
在路径规划的同时，机器人还需要具备避障能力，以应对遇到障碍物时的情况。
避障策略的主要目标是确保机器人能够安全、快速地绕过障碍物并继续前进。
常见的避障策略包括感知-规划-控制三大模块的集成、激光雷达、视觉传感器等技术的应用。
感知-规划-控制是一种常用的避障策略，其思想是通过传感器感知环境中的障碍物，并结合路径规划算法生成可行的绕障路径，最后根据控制算法实现机器人的精确运动。
这种策略能够在保证机器人安全的前提下，有效地避开障碍物，但对于复杂环境和障碍物密集的情况，也需要进一步的算法优化和传感器技术升级。
激光雷达在机器人导航中的避障中起到了至关重要的作用。
激光雷达能够通过向周围环境发射激光束，并利用接收到的反射信号来获取周围障碍物的信息。
机器人可以根据激光雷达传感器提供的数据，实时感知并绕过障碍物。
机器人导航系统中的路径规划与避障策略优化
机器人导航系统中的路径规划与避障策略优化在机器人导航系统中，路径规划和避障策略的优化是至关重要的。
路径规划涉及确定机器人在给定环境中的最佳路径，而避障策略则是为了确保机器人在遇到障碍物时能够安全绕过障碍物。
本文将讨论机器人导航系统中路径规划和避障策略的优化方法和挑战。
路径规划是机器人导航系统中的一个关键问题，它的目标是找到机器人从当前位置到目标位置的最优路径。
最常用的路径规划算法是A*算法，它利用启发式函数来估计从当前位置到目标位置的代价，并根据这个估计选择下一步的行动。
A*算法具有高效的计算速度和较好的路径质量，因此被广泛应用于导航系统中。
然而，在某些情况下，A*算法可能会在处理大规模或复杂的环境时出现性能问题。
这是因为A*算法需要维护一个开放列表和一个关闭列表来存储已经访问过的节点，而这两个列表的大小会随着环境的增大而增加。
为了解决这个问题，研究人员提出了一些优化策略。
一种常见的优化策略是使用空间分解技术，将环境分解为多个小区域，每个区域只与其邻近区域相连。
这样，可以更加高效地搜索最优路径，因为机器人可以通过局部搜索来避免搜索整个环境。
另外，还可以使用网格方法来将环境表示为一个二维矩阵，其中每个单元格表示一个离散的位置。
在避障策略方面，机器人需要能够在导航过程中及时检测和避免障碍物。
传统的避障方法包括使用传感器来检测周围环境，并利用反射定位系统（SLAM）来构建环境地图。
然后，机器人可以使用这些地图来规划避障路径。
然而，传统的避障方法往往存在一些问题。
首先，传感器可能会受到噪声或故障的影响，导致障碍物的检测不准确。
其次，使用SLAM技术构建地图需要额外的计算资源。
因此，研究人员提出了一些优化策略来改善避障性能。
一种常见的优化策略是使用激光雷达传感器进行环境感知。
激光雷达可以提供高精度的距离和方向信息，从而准确地检测障碍物。
此外，激光雷达还可以提供连续的数据流，使机器人能够更加及时地避开障碍物。
路径规划和避障算法PPT学习教案
RRT算法
图4 RRT路径扩展图
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RRT算法
图5 RRT障碍物情况
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RRT算法
算法步骤： 1) 初始点作为树的根节点开始 2) 随机选择一个目标点扩展（p的概率向goal扩展，1-p的概率向未知空间扩展） 3) 在树中找到最近的节点 4) 向目标方向扩展最近的节点 5) 重复步骤2
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避障控制
算法优点
算法相对简单，计算速度快
算法缺陷
在一些拥挤复杂的障碍物和目标点分布环境下, 仍然可能存在机器人走不出障 碍物群的可能
每一步规划只是根据当前虚拟力合力方向计算速度方向，规划不连续，当合 力方向变化较大时，速度不平滑，经常会出现停顿下来调整方向的情况。
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人工势场法
人工势场法突出的优点是系统的路径生成与控制直接与环 境实现了闭环，从而大大加强了系统的适应性与避障性能。 但一般的势场法通常存在几个缺陷： • 在相近障碍物间不能发现路径； • 在狭窄通道中摆动； • 在障碍物前振荡； • 存在陷阱区域(局部极小)； • 当目标附近有障碍物时无法达到目标点
3.保存路径。从目标格开始，沿着每一格的父节点移动直到回到起始格。这就是你的路径。
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基于A*的路径搜索算法
图2 是基于网格的A*搜索的示意图，绿色代表起点、 红色代表终点、红点是搜索得到的路径。
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基于A*的路径搜索算法
路径优化 通过以上方式得到的路径是通过连接已有随机点生成的, 因此往往较为曲折, 不够优化; 需要对
图5 VFF局部陷阱
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避障控制
解决方法(沿墙走) 在此时应用”沿墙走”法解决: 检测到合力方向与目标点朝向大于90°时, 即机器人以走向离
机器人路径规划与避障算法设计
机器人路径规划与避障算法设计随着人工智能技术的不断发展，机器人在日常生活、工业生产等领域的应用越来越广泛。
机器人的路径规划与避障算法设计是机器人导航和避障能力的关键，对机器人的性能和安全性有着重要影响。
本文将介绍机器人路径规划和避障算法的基本概念和设计方法，并探讨其在实际应用中的一些关键问题。
1. 机器人路径规划的基本概念机器人路径规划是指在已知环境中确定机器人从起点到目标位置的路径。
机器人路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两个阶段。
全局路径规划是在静态地图中进行的，目标是找到机器人从起点到目标位置的最优路径。
而局部路径规划是在动态环境中进行的，主要用来调整机器人在当前位置附近的移动。
2. 机器人路径规划的方法机器人路径规划的方法可以分为基于搜索的方法和基于优化的方法两大类。
基于搜索的方法主要有A*算法、Dijkstra算法和广度优先搜索算法等。
这些算法通过遍历地图搜索最短路径，可以有效地解决机器人在静态环境中的路径规划问题。
而基于优化的方法则是通过建立数学模型和优化算法，来寻找机器人的最优路径。
其中最著名的方法是动态规划和贪心算法。
3. 机器人避障算法的基本概念机器人避障算法是指在未知或动态环境中，根据机器人传感器获取的信息来规避障碍物，以保证机器人的安全运行。
机器人避障算法可以分为基于机器人模型和基于传感器的方法两大类。
基于机器人模型的方法通过构建机器人的碰撞模型和环境模型，来判断机器人与障碍物之间的关系，并进行路径规划。
而基于传感器的方法则是通过机器人的传感器获取障碍物信息，以决策机器人的移动方向。
4. 机器人避障算法的方法机器人避障算法的方法可以分为静态避障和动态避障两类。
静态避障是指处理静止障碍物，如墙壁、家具等。
常用的方法有基于几何模型的避障算法和基于图像处理的避障算法。
动态避障是指处理运动障碍物，如人、其他机器人等。
常用的方法有基于激光雷达的避障算法和基于视觉跟踪的避障算法。
移动机器人的路径规划和避障控制
2、1基于物理模型的避障方法
基于物理模型的避障方法利用机器人和障碍物的物理特性，通过计算力和运动 状态的变化来避免碰撞。例如，可以使用速度控制、力控制或基于模型的预测 控制等方法来避开障碍物利用传感器获取环境信息，通过识别和分类障碍物来实现 避障。这类方法包括基于视觉的避障、基于超声波的避障和基于激光雷达的避 障等。
深入研究机器人的感知技术，提高其对环境的感知能力；2）研究更为高效的 机器学习方法，优化避障策略；3）结合强化学习技术，使机器人能够在复杂 环境中自主决策和行动。
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2、基于行为的算法：如反应式算法、基于行为的控制等，通过机器人自身的 感知和反应能力，实时地规划出可行路径。
3、混合方法：将上述两种方法结合起来，以提高路径规划的效率和鲁棒性。
避障控制：
避障控制是在路径规划的基础上，确保机器人能够安全地避开障碍物。避障控 制的意义在于，避免机器人因碰撞障碍物而造成的损坏，提高机器人的生存能 力和任务完成效率。避障控制的方法主要包括以下几种：
总结：
移动机器人的路径规划和避障控制是实现其在复杂环境中自主导航的关键问题。 本次演示介绍了路径规划和避障控制的意义、目的和方法，并分析了实际应用 中的挑战和解决方案。未来的研究方向可以包括以下几个方面：提高路径规划 和避障控制的精度和效率；研究更加智能的路径规划和避障控制方
法；结合和机器学习技术，实现机器人的自适应导航；拓展移动机器人在更多 领域的应用，如农业、医疗、航空等。
问题陈述
针对室内清洁机器人的全区域路径规划及避障问题，本次演示旨在研究一种更 为高效和可靠的方法。具体目标包括：1）确保机器人能够全面覆盖所有区域； 2）寻找一种避障方法，使机器人在行进过程中能够安全地避开障碍物；3）提 高路径规划的效率和精度；4）降低机器人的能耗，延长其使用寿命。
机器人的路径规划和避障算法
机器人的路径规划和避障算法随着科技的不断进步和发展，人们对机器人的依赖度也越来越高。
机器人的应用领域也越来越广泛，从工业生产到家庭服务，从医疗护理到助力行动，无所不包。
而对于机器人来说，路线规划和避障算法是至关重要的一部分，它们能够决定机器人的行动轨迹，保证机器人的运转效率和安全性。
一、机器人路径规划机器人在实际运作中，需要根据任务或者需求规划出一条合理的路径，以便在任务执行中达到舒适度和效率的最优化。
机器人路径规划的主要任务，就是要求根据机器人自身的姿态、传感器信息、局部地图，以及各类未知环境因素，综合而成的一种路径规划算法。
1. 基于全局路径的规划方法全局路径规划方法根据预设的全局目标，分析其所在区域内的各种信息，通过建立或搜索可行走路径，得到全局路径。
这种方法可以保证机器人快速、高效的到达目标地点，缺点是该算法的全局路径一般无法考虑到周边动态环境的影响因素，需要基于预设的固定环境参数进行决策。
常见的全局路径规划方法包括A*算法、D*算法等。
2. 基于局部路径的规划方法局部路径规划方法根据机器人所在局部环境的实时信息，依靠局部规划模型构建出一条可行路径，以完成机器人在局部环境内的导航和控制。
该方法可以实现灵活、快速的路径调整，因为它依靠机器人传感器获得的信息，可以自主地探测障碍物的变化，及时做出路径调整。
常见的局部路径规划方法包括障碍物避难规划、人机协同导航规划等。
二、机器人避障算法机器人在运动过程中会遇到各种各样的障碍物，如墙壁、柱子、植物、人等，如果没有有效的避障措施，机器人就有可能会撞上障碍物，导致机器损毁或者任务失败。
因此对机器人进行避障算法研究是十分必要的。
1. 静态避障算法静态障碍物指的是位置不会变化的障碍物，这些障碍物的空间坐标可以预先映射到一个静态地图上，机器人可以利用静态地图的信息进行避障。
静态避障算法主要通过建立地图模型来实现对障碍物的探测和避免，常见的静态避障算法包括代价地图法、虚拟障碍物法等。
机器人导航中的路径规划与障碍避免策略
机器人导航中的路径规划与障碍避免策略在机器人技术领域，路径规划与障碍避免是实现自主导航和避免碰撞的关键任务。
机器人导航中的路径规划涉及到如何选择最佳路径从起点到终点，而障碍避免则是在移动过程中如何避开障碍物。
这两个任务的准确执行对于机器人的安全性、效率和性能至关重要。
路径规划是通过在环境中搜索最佳路径的过程，其目标是找到最短路径或最优路径以满足特定的约束条件。
在机器人导航中，路径规划常常使用图论算法，如Dijkstra算法、A*算法和D*算法等。
这些算法根据特定的启发式函数评估路径的成本，并根据最小化成本选择路径。
Dijkstra算法是一种广度优先搜索算法，它以节点到节点的距离作为路径成本的度量。
该算法通过计算从起点到每个节点的最短路径来确定最佳路径。
然而，由于Dijkstra算法需要考虑所有节点，因此在实时路径规划中可能不适用。
A*算法是一种启发式搜索算法，它使用估计值来评估节点到目标的距离。
A*算法通过综合考虑路径成本和启发式估计值选择最佳路径。
这使得A*算法在路径规划中更高效，并且在动态环境下可以处理。
D*算法是一种增量路径规划算法，它可以在动态环境中实时计算最佳路径。
该算法通过不断更新路径信息来适应环境的变化，从而避免全局重新规划的需求。
D*算法在机器人实时导航中具有很大的应用潜力。
在路径规划的过程中，机器人需要考虑到环境中的障碍物，并采取相应的避障策略。
障碍避免算法有多种不同的方法，如感知与避让、速度调整和动态规划等。
感知与避让是一种基于传感器数据的障碍避免策略。
机器人通过感知周围环境中的障碍物，如墙壁、家具和其他障碍物，并避开它们。
这种策略的关键是准确感知和识别障碍物，并调整路径以绕开障碍物。
速度调整是一种基于速度控制的障碍避免策略。
机器人根据障碍物的距离和速度来调整自身的速度，以避免与障碍物发生碰撞。
该策略的关键是准确判断障碍物的速度和距离，并进行实时的速度调整。
动态规划是一种基于环境模型的障碍避免策略。
机器人操作中的路径规划和避障技巧研究
机器人操作中的路径规划和避障技巧研究路径规划和避障技巧是机器人操作中至关重要的研究领域。
在不同的环境中，机器人需要根据给定的任务，在未知或已知的地图上规划路径并避免碰撞。
本文将探讨机器人操作中的路径规划和避障技巧的研究现状和应用。
路径规划是指为机器人或自主系统找到可行的路线，从而使其能够在不同位置之间移动或完成特定任务。
路径规划的目标是找到一条最优路径，并且需要考虑到机器人的动力学约束、环境的变化以及各种约束条件。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、最短路径算法等。
在路径规划中，地图的建立是关键一步。
机器人可以使用传感器从环境中获取信息，然后将其映射到虚拟地图上。
这些信息可以包括障碍物的位置、地形的特征等。
基于这些信息，机器人可以进行路径规划，并通过判断避开障碍物或其他困难的路径。
除了路径规划，避障技巧也是机器人操作中的重要问题。
避障是指机器人在移动过程中避开障碍物或其他障碍的能力。
为了实现避障，机器人通常需要使用传感器，如激光雷达、摄像头等，来感知环境中的障碍物。
在避障技巧的研究中，有两种常见的方法：基于规则和基于学习。
基于规则的方法是人工设计一系列规则，例如避让障碍物时保持一定的距离或选择离机器人当前位置更近的路径。
这种方法可以快速实施，但往往需要较多的领域知识和经验。
基于学习的方法则是从数据中学习并优化避障策略。
通过使用机器学习或深度学习算法，机器人可以从一系列示例中学习如何避免碰撞。
这些示例可以是机器人自己在仿真环境或真实环境中采集到的数据。
在实际应用中，路径规划和避障技巧被广泛应用于无人车、无人机等自主导航系统中。
例如，无人车在城市道路上行驶时需要规划路径并避开其他车辆和行人。
无人机在进行航拍或无人货运时，也需要规划路径并避开建筑物等障碍物。
此外，路径规划和避障技巧还在工业自动化和服务机器人领域得到应用。
例如，在工厂生产线上，机器人需要规划最优路径并避开其他机器人或障碍物，以便高效地完成任务。
机器人技术 第5讲 路径规划和避障
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PRM(Probabilis8c!Roadmap) Probabilistic Roadmap (PRM)
保留无碰路径为图的边 Each milestone is linked by straight paths to its nearest neighbors
机器人学中的路径规划与避障方法探究
机器人学中的路径规划与避障方法探究随着科技的不断发展，机器人已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
从家庭助理机器人到工业自动化生产，从智能客服到无人驾驶汽车，机器人的应用场景越来越广泛。
而在机器人设计与开发的过程中，路径规划与避障是一项非常重要的技术。
本文将简要介绍机器人学中的路径规划与避障方法探究。
一、路径规划路径规划可以简单地定义为在环境中找到机器人从当前位置到目标位置的最佳路径的过程。
在机器人学中，路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划在机器人到达目标位置前就会规划好整个路径。
它需要对整个地图进行建模，用完整的地图信息来计算最佳路径。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法、Theta*算法等。
其中，A*算法是应用比较广泛的一种算法，它通过启发函数来对搜索队列中的路径进行排序，将当前最短的路径放在队列的前面，从而优化搜索效率。
Dijkstra算法是一种贪心算法，它计算出从起始点到各个顶点的最短路径。
Theta*算法则是一种结合了A*算法和直线启发法的算法，它比A*算法更快速。
相对于全局路径规划，局部路径规划则更加快速和实时。
它只考虑局部环境，即机器人当前所在位置附近的地形、障碍物等信息。
这种方法时间短、效果好，从而在实际应用中更为广泛。
局部路径规划的算法中，较常用的有DWA算法（Dynamic Window Approach）和VFH算法（Vector Field Histogram）等。
二、避障方法机器人在进行路径规划时，需要避开环境中的障碍物，以免与之碰撞发生意外。
避障方法就是解决机器人如何选择路径以避开障碍物的问题。
避障方法包括传统的与障碍物直接对撞避障，以及现代的视觉避障方法。
在传统的避障方法中，机器人与障碍物直接对撞，将碰撞力反馈给机器人控制系统，进而调整机器人的运动方向和速度，以避免与障碍物发生碰撞。
但这种方法会对机器人造成一定损伤，且操作精度较低，难以应对复杂环境。
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28
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第五讲 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.
人工势场法
• 步骤2：根据人工势场计算力
– 对势场求偏导数
Fatt
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(x)
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⎧ ⎪⎨Kr ⎪⎩
• 精确算法：生成精确的最优解
– 深度优先法、广度优先法（也称为Dijkstra算法）
• 近似算法
– 启发式搜索算法：
• A*, D*, Focused D*等
– 准启发式搜索算法：
• 退火、进化和蚁群优化等
A*
自主移动的三个关键问题
• Where am I ? (在哪里?)
自定位
环
• Where am I going ? (到哪里?)
目标规划
境
地
• How do I get there ? (怎么去?)
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人工势场法 ⠽䯈ᡒϡࠄ䏃ᕘˈϡ㛑ࠡ䖯ˈབ 5-4᠔冫DŽѢℸˈヨ㗙ᦤߎњջ⒥ⱘ
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• 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
7
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）
– 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
• 主要方法
– 精确单元分解 – 近似单元分解
精确单元分解
• 单元边界严格基于环境几何形状分解，所得单元 完全空闲
精确单元分解
• 优点：
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
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
– 机器人不需要考虑它在每个空闲单元中的具体位置， 只需要考虑如何从一个单元移动到相邻的空闲单元
– 单元数与环境大小无关
• 缺点：
– 计算效率极大地依赖于环境中物体的复杂度
近似单元分解
• 栅格表示法，将环境分解成若干个大小相同的栅格
– 并不是每个单元都是完全被占或者完全空闲的，因此分 解后的单元集合是对实际地图的一种近似
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，使机器人鲁棒地跟随期望路径。
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
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；
任务指令
⺫目目标规划 导航规划
参考点运动轨迹
控 运动控制 制
驱动指令
执行行
环境
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
人工势场法 ৺߭ᴎ఼Ҏ߽⫼䱰⠽㰮ᢳջ⒥ⱘᣛᇐ䖯㸠䙓䱰DŽ㒣䖛Ϟ䗄㾘ߦৢˈᴎ఼Ҏ
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• 缺点：存在局部最小，容易产生振荡和死锁
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最优搜索算法
• 在连通图中寻找最优路径是一个组合最优问题， 属于NP-‐complete问题
31
人工势场法
• 机器人是受人工势场影响的一个点，沿着势场方 向就可以避开障碍物达到目标点
人工势场法
• 不仅是一种路径规划方法，所构建的势场也构 成了机器人的控制律，能够较好地适应目标的 变化和环境中的动态障碍物
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– 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
导航规划
图
?
地图表示
未知环境地图构建
自主移动必须具备的四要素
• 环境模型/地图（预先已知或者自主构建） • 感知和分析环境 • 确定自己在环境中的位置 • 规划并执行移动
自主移动的一般软件体系结构
知识、数据库
自自定位 地图构建
位置 全局地图
局部观测/地图
感 知 信息处理
测量数据
感知
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
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。
近似单元分解
• 优点
– 非常简单，与环境的疏密和物体形状的复杂度无关
• 缺点：
– 对存储空间有要求
可变大小的近似单元分解
四叉树表示法：递归地把环境分为4个大小相等的子区域。 直到每个区域中所包含的基本元素全为0或全为1。
ᓩ Ft ߭⬅ᴎ఼ҎᣛⳂᷛ⚍ˈϸϾⱘড়⫼ϟᴎ఼Ҏ֓㒩ᓔњ䱰㗠
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5-3 Ӵ㒳㰮ᢳഎ
人工势场法
• 步骤1：构建人工势场(Ar8ficial Poten8al Field)
ificial Potential Fi–el d目s 标点：吸引势场
to navibstacles ynamic. pproach itly. Inment are flexibly ugh the ms easy, y movennecting
• 根据评估函数在静态连通图中寻找最优路径的经 典启发式搜索算法
– 当前搜索结点往下选择下一步结点时，通过启发式函 数进行选择，选择代价最少的结点作为下一步搜索结 点而跳转其上
评估函数 f (n) = g(n) + h(n)
flexibly ough the ms easy, ry movennecting
人工势场法
• 步骤1：构建人工势场(Ar8ficial Poten8al Field)
– 目标点：吸引势场 – 障Fig碍ure物1: ：Att推ract斥ive势line场ar apf
Field
⎛ ⎜⎝
1
ρ
−
1
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0
⎞ ⎟⎠
1
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∂ρ