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路径规划算法应用（路径规划算法应用实例）

发布时间：2023-04-13 23:59:59 稿源：创意岭阅读： 91

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本文目录:

1、路径规划有几种方法？
2、A*算法用于路径规划，有什么缺点？
3、新的局部路径规划和控制框架
4、番茄采摘机器人路径算法

路径规划算法应用（路径规划算法应用实例）

一、路径规划有几种方法？

路径规划模块需要根据局部环境感知、可用的全局车道级路径、相关交通规则，提供能够将车辆引导向目的地（或目的点）的路径。路径规划可分为全局路径规划方法、局部路径规划方法和混合路径规划方法三种。

二、A*算法用于路径规划，有什么缺点？

缺点：A*算法通过比较当前路径栅格的8个邻居的启发式函数值F来逐步确定下一个路径栅格，当存在多个最小值时A*算法不能保证搜索的路径最优。

A*算法；A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法。估价值与实际值越接近，估价函数取得就越好。A*[1] （A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。注意是最有效的直接搜索算法。之后涌现了很多预处理算法（ALT，CH，HL等等），在线查询效率是A*算法的数千甚至上万倍。公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行，此时的搜索效率是最高的。如果估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。

三、新的局部路径规划和控制框架

参考

（ILTPTC）自动驾驶车辆的框架，沿着参考路径行驶，避开障碍物。对于该ILTPTC框架，采用有效的基于状态空间采样的轨迹规划方案来平滑地遵循参考路径。基于模型的预测路径生成算法应用于生成一组平滑和连接初始状态和采样终端状态的运动学可行路径。然后设计速度控制定律以在每个点处分配速度值生成的路径。考虑安全性和舒适性的目标函数经过精心设计，用于评估生成的轨迹并选择最佳的。在克服外部的同时准确跟踪最佳轨迹干扰和模型不确定性，组合的前馈和反馈控制器发达。

实际上，可以应用预先计算的查找表来获得在线使用的良好初始猜测。如图6所示，基于在车体中心坐标框架下，我们统一采样终端状态并生成相应的路径（为清楚起见，忽略曲率状态并且采样分辨率稀疏）。这些参数产生了路径存储在查找表中。

如图7所示，使用上述相应的空间路径生成方法生成路径候选

对于图4中的统一状态空间采样方案，如果规划时间有限，则优先生成沿着参考路径具有较长预览距离的路径候选者，以避免由于过度反应的动作太近视了。如图7所示，轨迹生成序列是从第1层到第6层。如果是规划时间允许，采样密度可以逐步提高。由于所有这些轨迹都可以并行计算，可以采用并行计算硬件来提高采样密度，进一步改善轨迹规划结果。

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使用环境感知信息进行碰撞测试，其可以表示为占用网格图。如图10所示，为了降低碰撞测试的计算复杂度，矩形车辆的形状可以通过一组具有相同半径的圆来近似[32]。为了确保安全，所有障碍物和圆心之间的距离需要大于圆半径。战略还可以使用基于时空碰撞测试策略来扩展以处理动态避障关于动态环境中运动物体的预测信息。

四、番茄采摘机器人路径算法

作者：张天成李奇林裴天朔

Zhang Tiancheng;Li Qilin;Pei Tianshuo

作者机构：江苏理工学院机械工程学院

出版物：《机电工程技术》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年卷期：2022年第51卷第9期

页面：127-131+177

中图分类：S225[农业科学-农业工程] TP18[工业技术-自动化技术、计算机技术] TP241[工业技术-自动化技术、计算机技术]

学科分类：08[工学] 0828[工学-农业工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 080202[工学-机械电子工程]

基金：江苏理工学院研究生科研与实践创新计划项目（编号：XSJCX20＿45）

主题：采摘机器人运动规划改进人工势场法 RRT*算法仿真

摘要：在农业采摘机器人作业过程中，机械臂能否避开作业环境中的障碍物完成采摘对于保证农户收入有着至关重要的作用。研究对象为串番茄采摘环境中的机械臂避障路径规划算法，提出一种基于机械臂避障路径规划的将人工势场法进行改进，然后与RRT*算法结合的路径规划算法。该算法改进了人工势场法的斥力势场函数，并根据人工势场法易陷入极值的局限性，结合RRT*算法引导采摘机械臂去逃离极值状态。最后为验证算法在串番茄采摘环境下的鲁棒性和相对于改进前人工势场法的优越性，在MATLAB软件中模拟串番茄采摘环境进行机械臂避障路径规划的仿真实验，实验结果证明该算法在不同串番茄采摘环境下具备鲁棒性，且相比于人工势场法，能够以自适应的方法引导采摘机械臂成功逃离极值，完成避障路径规划，验证了其优越性。

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