【摘 要】
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随着科学技术的高速发展,机器人已经应用到工业生产、生活服务、太空探测等领域。路径规划作为实现自主移动的关键技术,已成为机器人领域的重要研究方向。提高机器人在复杂多变环境下的导航效率和避障性能成为研究热点,研究室内环境下的路径规划具有极其重要的理论意义和应用价值。搭建机器人软硬件实验平台,选用机器人操作系统ROS作为软件系统,Turtlebot2和Kinect分别作为硬件平台和环境信息采集设备,并在
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随着科学技术的高速发展,机器人已经应用到工业生产、生活服务、太空探测等领域。路径规划作为实现自主移动的关键技术,已成为机器人领域的重要研究方向。提高机器人在复杂多变环境下的导航效率和避障性能成为研究热点,研究室内环境下的路径规划具有极其重要的理论意义和应用价值。搭建机器人软硬件实验平台,选用机器人操作系统ROS作为软件系统,Turtlebot2和Kinect分别作为硬件平台和环境信息采集设备,并在实验平台上采用Gmapping算法构建二维地图。针对快速扩展随机树RRT全局路径规划算法存在采样效率低、路径质量差的缺陷,在原算法框架中引入目标偏向策略和气味扩散法来优化节点扩展方式,使随机树朝向目标点生长,提出一种基于3次B样条曲线的路径平滑方法对路径进行优化处理。实验结果表明改进算法能显著提高搜索效率和路径质量,路径长度缩短了约22.1%,尤其在复杂环境下表现出优良的性能。针对移动机器人在复杂场景下的避障问题,提出一种改进的局部路径规划算法,将动态窗口法DWA与改进RRT相结合,设计一种跟随全局最优路径的目标函数,使DWA依据改进RRT算法规划的路径和环境实时信息输出局部路径,可实现实时规划和动态避障。实验结果表明,改进算法在室内环境下导航效率高,平均行驶速度比A*-DWA提高了约10.7%,具有较高可靠性和实用性。
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