未知环境下室内轮式机器人路径规划算法

摘要

针对轮式机器人在室内环境未知情况下的路径规划问题,提出一种静态和动态路径规划相结合的混合算法.通过对环境信息进行聚类处理,判断障碍物的类型.当环境中不存在动态障碍物时,采用基于R-QRRT算法的静态路径规划,通过区域量化和方向引导,改善了RRT算法的随机性和效率.环境中存在动态障碍物时,采用D-APF算法的动态路径规划,采用评估障碍物对机器人的影响程度,选择性忽略某一障碍物,以解决APF算法易陷入局部最小值的问题.最后通过MATLAB仿真验证了R-QRRT算法和D-APF算法的可行性,在真实环境下进行轮式机器人路径规划实验,实验结果表明所提出的混合路径规划算法在室内环境未知情况下具有良好的路径规划效果.