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针对传统路径规划算法在复杂环境中路径冗长、转折点多等问题,提出基于栅格地图膨胀后的边界,先构建特征地图,再进行路径搜索与优化的路径规划算法。以机器人半径与安全距离确定膨胀半径,对栅格地图进行膨胀处理,通过方向阈值将膨胀后的边界按延伸方向进行线段分割;设计基于斜率差、中点连线夹角和中点距离阈值的线段合并策略,构建封闭特征地图;利用特征地图中障碍物外轮廓的方向性,沿障碍物轮廓搜索可行路径,避免盲目采样;引入线段分割原理动态调整节点分布,通过变分割参数优化路径,提升路径平滑度与计算效率。该算法在简单与复杂两种不同环境地图中与A
*算法和快速扩展随机树(RRT)算法进行仿真对比实验。结果表明,该算法相比A
*算法路径长度平均降低2%,节点数目平均降低22%,计算效率平均提升74%;相比RRT算法,路径长度平均降低17%,计算效率平均提升80%,节点数目有较大改善;在密集障碍物区域的通过性较好。同时在ROS仿真环境下验证了其在实际场景中的有效性。… …
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