基于PG-RRT算法的移动机器人路径规划

摘要：

路径规划问题是移动机器人领域的重点问题,也是发展移动式机器人智能工厂的基础.快速扩展随机树算法(RRT算法)由于其良好的求解性,广泛应用于移动机器人路径规划.针对RRT算法面对复杂地图时随机采样效率低、路径重复性差的问题,提出一种基于模拟植物生长引导的RRT移动机器人路径规划算法(PG-RRT算法),提升了路径寻优的稳定性和效率.利用植物生长遵循的三大原则(向光性原则、遮挡物影响原则、负向地性原则),结合变步长技术、膨胀技术快速得到用于RRT算法采样的PG膨胀引导域,并得到最终路径.多组不同障碍物地图的仿真实验表明:相比于传统RRT算法和单一PG算法,PG-RRT算法减少了迭代次数,获得了更优的路径距离,而相比于A*算法,该算法则大大缩短了计算时间.最后通过基于ROS系统机器人平台的实车测试,验证了PG-RRT算法的实用性.

关键词：路径规划、植物生长、快速扩展随机树算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51875526 ,浙江省自然科学基金LY18E050023 ,浙江省大学生科技创新活动计划新苗人才计划2017R403079 ,2018年度浙江省科协育才工程项目2018YCGC016

在线出版日期：2019-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：247-253