

机器人避障规划算法(五)避障算法
source link: https://mronne.github.io/2020/03/27/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA%E8%B7%AF%E5%BE%84%E8%A7%84%E5%88%92%E7%AE%97%E6%B3%95-%E4%BA%94-%E9%81%BF%E9%9A%9C%E7%AE%97%E6%B3%95.html
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根据获得的实时传感器测量信息,调整路径,避免发生碰撞
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- Bug算法
- 人工势场法
- 向量场直方图法
- 动态窗口法
Bug算法
让机器人朝着目标前进,当路径上出现障碍时,让机器人绕着障碍物的轮廓移动,然后绕离它,继续驶向目标
- 机器人沿着障碍物做完整绕行,找出障碍物上最靠近目标点的点,为离开点。再次绕行到该点,从该点离开障碍物。沿直线向目标点移动
- 如果离开点到目标的直线与当前障碍物相交,则不存在到达目标的路径

- 优点:可确保机器人到达任意目标
- 缺点:计算效率低
- 根据起始点和终止点定义路径L
- 当遇到障碍物时,进入障碍物轮廓跟踪模式
- 当到达L上一个接近目标点的位置时,如果该位置比碰到障碍物时的位置更接近目标点,则继续沿着L移向目标点,否则继续绕行

- 如果在跟踪模式下再次到达进入障碍物轮廓跟踪模式的点,则可以判断不存在到达目标点的路径

- 优点:具有较短的移动路径
- 贪婪搜索,某些情况下移动低效
向量势直方图(VFH)
- 基本思想:根据环境详细栅格地图构建机器人坐标系下障碍物概率直方图,根据概率直方图评估最优运动方向
以机器人当前位置为中心,构建栅格地图(Active Window),对Active Window中的单元,根据实时传感器的检测信息建立障碍物的可信度概率,评估机器人每个方向上障碍物的密度,构成直方图,选择小于threshold的通道进行规划。
- 构建并维护机器人周围环境的局部栅格地图

- 为每个栅格计算其障碍物向量,距离机器人越近向量越大

- 转换为极坐标下的障碍物概率直方图

- 根据直方图,识别所有可以让机器人通过的通道。对每个通道计算成本,选择最低成本通道,得到导航方向。
成本计算:
G=a⋅targetdirection+b⋅ wheel orientation + c⋅ previous_direction(1)(1)G=a⋅targetdirection+b⋅ wheel orientation + c⋅ previous_direction
- target direction:路径与目标之间的对齐量
- wheel orientation:新方向和当前机器人方向的差异量 避免机器人大幅转弯
- Previous direction:原来选择方向和新方向之间的差异量 避免机器人扭来扭去
- 通过a,b,c进行权重调节
动态窗口法(DWA)
- 基本思想:在速度空间中搜索适当的平移速度和旋转速度指令(v,w)
- 从几何空间搜索转化为速度空间搜索
- 基于速度控制运动模型,构建可行的速度空间


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考虑到机器人在运动过程中最大加速度的约束,在当前速度配置处以固定的小时间间隔开一个速度窗口空间
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结合机器人速度约束,获得可行的速度空间
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在可行速度空间中选择最优的速度控制指令
- 存在问题
- 根据单步信息数据计算期望速度,在评估选择速度时不考虑速度和路径平滑,容易导致机器人运动存在震动和轨迹扭动问题
- 参数较多,难以适应各自情况
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