期望时间下的移动机器人目标搜索路径规划

摘要：

不确定环境下移动机器人目标搜索问题中,目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布,其路径优化指标通常为最短距离,但最短距离路径不等同于最优期望时间路径.针对此问题,本文提出了一种以期望时间为优化指标的概率多目标搜索算法.针对观测点的访问顺序不同会导致期望时间不同的现象,采用分层式路径优化策略.首先,构造一个新的非均匀目标分布概率测算模型;然后,在上层序列规划中,采用改进的改良圈算法生成期望观测点序列;最后,在下层特征地图的观测点间可行路径规划中,采用改进的快速随机生成树算法(GBC–RRT).实验结果表明:本文所提方法可显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间,且能在目标不确定、非均匀分布的工作空间中得到最优期望时间的搜索路径.

关键词：移动机器人、运动规划、期望时间优化、RRT、多目标搜索

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资助基金：浙江省重点研发计划项目;国家自然科学基金项目;东莞市引进创新科技团队计划项目

在线出版日期：2020-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1451-1460