【路徑規(guī)劃-二維路徑規(guī)劃】基于人工勢場結(jié)合快速搜索樹APF+RRT實現(xiàn)機器人避障規(guī)劃附matlab代碼

文章介紹

在機器人路徑規(guī)劃領(lǐng)域，人工勢場方法（Artificial Potential Field，APF）和快速搜索樹（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）是兩種常用的算法，用于實現(xiàn)機器人避障規(guī)劃。這兩種方法可以結(jié)合使用，以在復雜環(huán)境中生成安全有效的路徑。

人工勢場方法是一種基于力的路徑規(guī)劃方法，通過將機器人視為一個物體，在其周圍建立虛擬的勢場來指導機器人的移動。勢場由兩部分組成：引力場和斥力場。

引力場使機器人朝著目標位置移動。它根據(jù)機器人當前位置和目標位置之間的距離計算一個引力向量，指向目標位置。引力越大，機器人受到的吸引力就越強，移動速度就越快。

斥力場使機器人遠離障礙物。它通過計算機器人與障礙物之間的距離和方向，生成一個斥力向量，指向遠離障礙物的方向。斥力越大，機器人受到的排斥力就越強，避開障礙物的能力就越強。

人工勢場方法的優(yōu)點是簡單直觀，并且在簡單環(huán)境中表現(xiàn)良好。但是，在復雜環(huán)境中，由于勢場的設(shè)計可能存在局部最小值和振蕩現(xiàn)象，導致機器人陷入困境，無法找到全局最優(yōu)路徑。

為了克服人工勢場方法的局限性，可以將其與快速搜索樹（RRT）算法相結(jié)合。RRT是一種基于隨機采樣的樹形結(jié)構(gòu)算法，通過隨機生成節(jié)點并向目標位置前進，逐步生成一棵樹，直到達到目標位置。

RRT算法通過隨機性和探索性，能夠在復雜環(huán)境中快速生成路徑。它通過隨機采樣和節(jié)點擴展的方式，不斷在搜索空間中探索，直到找到目標位置。

將人工勢場方法與RRT算法結(jié)合使用時，可以使用人工勢場方法來指導RRT算法的節(jié)點擴展方向。在RRT的節(jié)點選擇階段，根據(jù)引力場的梯度方向選擇下一個節(jié)點，然后通過斥力場避開障礙物。這樣可以在保持RRT的隨機性和探索性的同時，引導機器人朝著目標位置移動并避開障礙物。

這種結(jié)合人工勢場方法和RRT算法的方法被稱為APF+RRT，它在復雜環(huán)境中具有較好的路徑規(guī)劃性能。

在實際實現(xiàn)中，需要根據(jù)具體的機器人和環(huán)境進行參數(shù)調(diào)整和算法改進，以獲得最佳的性能和效果。

總結(jié)起來，人工勢場方法和快速搜索樹APF+RRT結(jié)合的機器人避障規(guī)劃方法通過引力場和斥力場指導機器人的移動，并利用RRT算法的隨機探索能力生成安全有效的路徑。這種方法在機器人路徑規(guī)劃領(lǐng)域具有廣泛的應用前景。

基本步驟

以下是基于人工勢場結(jié)合快速搜索樹APF+RRT實現(xiàn)機器人避障規(guī)劃的基本步驟：

1. 定義機器人的起始位置和目標位置。

2. 定義障礙物的位置和形狀。

3. 初始化RRT樹，將起始位置作為根節(jié)點。

4. 迭代執(zhí)行以下步驟：

   • a. 生成一個隨機點，作為探索目標。
   • b. 在RRT樹中找到最近鄰節(jié)點，即距離隨機點最近的節(jié)點。
   • c. 從最近鄰節(jié)點向隨機點前進一步，生成新的節(jié)點。
   • d. 檢查新節(jié)點是否與障礙物發(fā)生碰撞。如果發(fā)生碰撞，忽略該節(jié)點，返回步驟a。
   • e. 將新節(jié)點添加到RRT樹中，并記錄其父節(jié)點。
   • f. 檢查新節(jié)點是否接近目標位置。如果是，則跳轉(zhuǎn)到步驟5。

5. 回溯路徑：

   • a. 從目標節(jié)點開始，依次找到父節(jié)點，直到達到起始節(jié)點。
   • b. 記錄路徑上的所有節(jié)點。

6. 輸出生成的路徑。

在這個過程中，人工勢場方法用于引導機器人在搜索空間中移動。它通過計算引力和斥力來生成機器人的運動方向。引力使機器人朝著目標位置移動，斥力使機器人遠離障礙物。根據(jù)具體的勢場設(shè)計，可以調(diào)整引力系數(shù)和斥力系數(shù)來平衡機器人的運動。

快速搜索樹RRT用于隨機探索搜索空間，并生成樹形結(jié)構(gòu)。它通過隨機采樣和節(jié)點擴展的方式逐步生成一棵樹，直到達到目標位置。在節(jié)點選擇階段，可以利用人工勢場方法的引力場指導節(jié)點的選擇方向，并利用斥力場避開障礙物。

最后，通過回溯路徑，可以從目標節(jié)點開始，沿著父節(jié)點一直追溯到起始節(jié)點，形成最終的路徑。

需要注意的是，實際實現(xiàn)中還需要根據(jù)具體問題進行參數(shù)調(diào)整、碰撞檢測、路徑平滑等處理，以適應不同的機器人和環(huán)境。

代碼示例

下面是一個基于人工勢場（Artificial Potential Field，APF）結(jié)合快速搜索樹（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）的機器人避障規(guī)劃的簡單示例 MATLAB 代碼。請注意，這只是一個簡化的示例，用于說明基本思想和概念，并可能需要根據(jù)您的具體問題進行修改和擴展。

% 機器人避障規(guī)劃 - APF+RRT

% 定義機器人起始位置
start = [0, 0];

% 定義機器人目標位置
goal = [5, 5];

% 定義障礙物位置
obstacles = [2, 2; 3, 3; 4, 4];

% 定義APF參數(shù)
alpha = 1; % 引力系數(shù)
beta = 1; % 斥力系數(shù)
epsilon = 0.1; % 安全距離

% 定義RRT參數(shù)
maxIterations = 1000; % 最大迭代次數(shù)
stepSize = 0.5; % 步長

% 初始化RRT樹
tree = [start, 0];

for i = 1:maxIterations
    % 生成隨機點
    qRand = [rand(1)*goal(1), rand(1)*goal(2)];
    
    % 在RRT樹中找到最近鄰節(jié)點
    distances = vecnorm(tree(:, 1:2) - qRand, 2, 2);
    [~, nearestIdx] = min(distances);
    qNearest = tree(nearestIdx, 1:2);
    
    % 從最近鄰節(jié)點向隨機點前進一步
    qNew = qNearest + stepSize * (qRand - qNearest) / norm(qRand - qNearest);
    
    % 判斷是否與障礙物碰撞
    if checkCollision(qNew, obstacles)
        continue; % 忽略碰撞的節(jié)點
    end
    
    % 添加新節(jié)點到RRT樹
    tree = [tree; qNew, nearestIdx];
    
    % 檢查是否到達目標位置
    if norm(qNew - goal) < stepSize
        break;
    end
end

% 回溯路徑
path = goal;
currentIdx = size(tree, 1);
while currentIdx ~= 1
    parentIdx = tree(currentIdx, 3);
    path = [tree(parentIdx, 1:2); path];
    currentIdx = parentIdx;
end

% 繪制結(jié)果
figure;
hold on;
plot(start(1), start(2), 'ro', 'MarkerSize', 10);
plot(goal(1), goal(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
plot(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), 'kx', 'MarkerSize', 10);
plot(tree(:, 1), tree(:, 2), 'b.-', 'LineWidth', 1);
plot(path(:, 1), path(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('起始位置', '目標位置', '障礙物', 'RRT樹', '路徑');
axis equal;

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參考資料

1.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135353020?spm=1001.2014.3001.5502
2.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135353020?spm=1001.2014.3001.5502
3.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135352275?spm=1001.2014.3001.5502
4.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135134819?spm=1001.2014.3001.5502
5.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135133256?spm=1001.2014.3001.5502文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-805214.html

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