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目录
💥1 概述
📚2运行结果
🎉3 参考文献
👨💻4 Matlab代码实现
💥1 概述
移动机器人路径规划[1] 是实现机器人自主导航的关键技术之一,其目的是使机器人在障碍物约束环境中,通过路径长度、搜索时间,平滑度以及避障能力等性能指标,求解出一条从起始点到目标点的最优或近似最优路径。
传统的移动机器人路径规划算法包括 dijkstra 算法、遗传算法、A∗算法[4]、粒子群算法等,然而面对复杂约束的机器人应用场景,这些算法往往需要大量的计算力。而Lavalle 提出的快速扩展随机树(Rapidly -Exploring RandomTree, RRT)算法,在状态空间中进行随机碰撞检测（Tree，RRT)算法,在状态空间中进行随机碰撞检测,将搜索空间逐渐扩展至可通行区域,进而搜索出一条从起始点到目标点的可行路径,避免了对规划空间建模,运行速度快，被广泛应用于移动机器人路径规划中。本文基于拓展随机树（RRT）算法的路径规划，用Matlab代码实现。
📚2运行结果
RRT_Continous：
RRT_Discrete：
部分代码：
y = 5;
x = 12;
world_offset_x = 150/y;
world_offset_y = 250/y;
empty_world = ones(int32(world_offset_x),int32(world_offset_y));
% obstacle 1
for i = int32(world_offset_x*0.25):int32(world_offset_x*0.32)
for j = int32(world_offset_y*0.2):int32(world_offset_y*0.27)
empty_world(i,j) = 0;
end
end
% obstacle 2
for i = int32(world_offset_x*0.3):int32(world_offset_x*0.4)
for j = int32(world_offset_y*0.35):int32(world_offset_y*0.45)
empty_world(i,j) = 0;
end
end
% obstacle 3
for i = int32(world_offset_x*0.25):int32(world_offset_x*0.45)
for j = int32(world_offset_y*0.55):int32(world_offset_y*0.65)
empty_world(i,j) = 0;
end
end
% obstacle 4
for i = int32(world_offset_x*0.57):int32(world_offset_x*0.78)
for j = int32(world_offset_y*0.58):int32(world_offset_y*0.65)
empty_world(i,j) = 0;
end
end
% obstacle 5
for i = int32(world_offset_x*0.25):int32(world_offset_x*0.78)
for j = int32(world_offset_y*0.75):int32(world_offset_y*0.82)
empty_world(i,j) = 0;
end
end
save environment
imshow(empty_world)
axis on
grid on
grid minor
🎉3 参考文献
[1]张志威,贾云伟,王永霞,付邦鹏.基于改进的快速扩展随机树的快速路径规划算法[J].天津理工大学学报,,38(03):14-19.
[2]侯宇翔,高焕兵,汪子健,杜传胜.改进RRT的移动机器人路径规划算法[J].电子测量技术,,45(16):47-52.DOI:10.19651/ki.emt.2209355.
