涡流人工势场引导下的RRT*移动机器人路径规划

作者：曹凯; 陈阳泉^*; 高嵩; 高佳佳

来源：计算机科学与探索, 2021, 15(04): 723-732.

• 路径规划
• 快速扩展随机树(RRT)
• 人工势场法(APF)
• 移动机器人
• 涡流

为了解决快速扩展随机树(RRT)在障碍物密集、通道狭窄的环境中收敛速度缓慢、采样节点密集、路径曲折复杂等问题,围绕RRT的一种常见的变体算法RRT*,设计了一种由人工势场(APF)引导RRT*进行路径规划的方法。首先,使用涡流约束向外发散的斥力场,沿着切向梯度方向形成涡流场,并利用涡流人工势场(VAPF)在RRT*偏向区域中引导采样节点进行偏向采样,以减少执行时间,加快收敛速度;同时,利用节点拒绝技术去除高成本节点和无效节点,生成节点更为集中的轨迹树,降低内存需求;最后,通过修剪路径中的多余节点,并利用涡流势场的特性对路径进行平滑处理,达到路径优化的效果。考虑到RRT类算法具有概率随机性,对RRT算法、改进RRT*算法和VAPF-RRT*算法分别进行了32次对比实验。仿真结果表明,提出的VAPFRRT*算法明显降低了迭代次数,以更少的采样节点和执行时间收敛到更短更平滑的路径,提高了内存利用率,加快了收敛速度。

• 单位
  电子信息工程学院; 西安工业大学; 机电工程学院