移动机器人路径规划

8.1 机器人路径规划定义

路径规划是机器人研究领域的一个重要的分支，它指的是在存在障碍物的环境当中，机器人根据自身的任务，能够按照一定的评价标准（时间最短、路径最短、耗能最少等），寻找出一条从起始状态（包括位置及姿态）到目标状态（包括位置及姿态）的无碰撞最优或次优路径。

注意

1. 机器人典型的路径规划方法有哪些？请分别论述它们各自的优缺点。
2. 当机器人处于已知的环境或是未知的环境中时，应当分别采取何种路径规划方法？
3. 当机器人所处的环境中出现动态障碍物时，机器人应当采取怎样的路径规划策略？
4. 除了本章所述的路径规划的改进方法外，你是否还有其它的改进策略？请简要论述并画出流程图。
5. 若机器人的工作环境如图6-9所示。机器人的起始点在0，目标点在99，试用遗传算法规划出机器人的运动路径。

参考答案

1. 栅格建模法、人工势场法、遗传算法等。栅格建模法利用相同尺寸的栅格对机器人的工作空间进行划分并记录有关环境的信息，较为简单，使用方便，但是栅格尺寸划分的大小对机器人的路径规划影响较大，栅格划分较小意味着对环境的分辨率越高，但是会降低机器人的抗干扰能力及决策速度。较大会提高机器人抗干扰能力及决策速度，但是相应对环境的分辨率降低。

2. 已知：栅格、自由空间法、可视图法；未知：人工势场法、遗传算法。

3. 依靠自身环境传感器获得障碍物的数据信息，并以此进行实时的在线路径规划，从而实现避障。

4. 在基本遗传算法的基础上引入多个种群的概念形成多种群遗传算法；可以在基本遗传算法的基础上引入多个种群的概念形成多种群遗传算法。多种群遗传算法的基本思想是在相同的搜索空间上生成多个子种群，并为不同的种群设置不同的控制参数，即设置不同的控制参数，以模拟出不同的外界环境，使不同的种群具有不同的进化机制，以实现不同的搜索目的。它用多个子种群代替原有的单一种群，并且每个子种群按照不同的进化策略和遗传算子进行并行进化，使用多个种群代替原始种群在可行解域内进行搜索。同时当各种群进化到若干代的时候，将此时当前总体中的最优个体传播到其他的种群中去，即执行移民操作，可以加强不同种群中个体之间的相互交流，实现协同进化。这样不仅可以显著提高算法的局部搜索能力和全局搜索能力，同时也可以增加种群中个体的多样性。如此循环往复一直到满足终止条件为止，可以在保证最优个体稳定进化的同时，又能提高进化速度，并且有效避免单个种群在进化过程中出现的过早收敛等现象的发生。其流程图如下图所示。