未知环境下一种移动机器人实时最优路径规划方法研究.docx

未知环境下一种移动机器人实时最优路径规划方法研究
摘要：
路径规划是移动机器人的重要研究领域之一，通常分为静态路径规划和动态路径规划。静态路径规划是指在固定环境下进行路径规划，而动态路径规划是指在不明确或未知环境下进行路径规划。本文介绍了一种针对未知环境下的移动机器人实时最优路径规划方法。首先，通过使用激光雷达进行环境建图和定位，得到机器人当前的位置信息。其次，使用遗传算法和A*搜索算法相结合的方式进行路径规划，得到最优路径。实验结果表明，本方法能够在未知环境下高效地进行路径规划，为移动机器人的导航提供了一种良好的解决方案。
关键词：移动机器人；路径规划；遗传算法；A*算法；激光雷达
1.介绍
随着现代科技的迅速发展，移动机器人已经被广泛应用于各种场景，如室内清洁服务、医院病房输送等。路径规划是移动机器人体系结构中的核心问题之一，在现实应用中需要及时确定机器人的合适的下一步移动方向。静态路径规划，通常是基于已知的地图，包括从一个起点到一个目标点或多个目标点的路径规划。然而，在真实的环境中，环境常常是未知的，即移动机器人必须在未知环境下规划路径，使其能够到达目标，这就是动态路径规划。
动态路径规划问题受到许多思想的启发，如图搜索算法、马尔可夫过程等。本文将使用遗传算法和A*搜索算法结合的方式进行路径规划。
2.方法
2.1.系统框架
在本文中，对移动机器人进行实时最优路径规划采用的框架如图1所示。
图1移动机器人实时最优路径规划框架
在这个框架中，移动机器人的环境建图和定位模块采用激光雷达技术，可得到机器人的当前位置信息，包括环境中的障碍物信息。路径规划模块使用遗传算法和A*搜索算法结合的方式，确定最优路径，并将其输出到机器人控制模块。在机器人控制模块中运动控制得到执行的最优路径以完成下一步的移动。因此，移动机器人具有自主决策和执行的能力。
2.2.环境建图和定位
激光雷达是移动机器人建图和定位的常用技术之一。它通过发射激光束来探测环境，将返回的反射信号转换为机器人当前环境的三维点云数据。可以用这些数据来重构出机器人周围环境的三维模型。基于激光雷达得到的数据，使用SLAM算法对机器人的实时位置进行估计。
2.3.路径规划
遗传算法常见的优点是不会陷入局部最小值，因此在未知环境下的路径规划是非常有用的。此外，A*搜索算法以较低的计算成本实现了全局最优解的路径规划。因此，将遗传算法和A*算法结合使用可以解决路径规划问题。
（1）遗传算法
遗传算法是一种优化算法，它通过模拟自然选择和进化规律寻找问题的最优解。基本的遗传算法包含以下几个步骤：
1)初始化群体：随机生成一组基因，表示搜索空间。
2)评价适应度：通过计算每个个体基因的适应度得分。
3)选择：利用适应度得分选择下一代个体。
4)交叉：执行基因的交叉操作，其操作方式是基于父代框架中的基因。
5)变异：执行变异操作，以形成新的变体。
6)终止：重复执行上述步骤，则达到终止条件，通常是达到预定迭代次数或者是当前最优解达到某一个目标。
在本文中，我们使用遗传算法来生成初始路径，并通过选择、交叉和变异操作搜索最优路径。
（2）A*搜索算法
A*搜索算法是一种常用的路径规划算法。与遗传算法相比，A*算法具有简单、快速的优点。A*算法不仅可以找到一条从起点到终点的最短路径，而且可以在较短时间内搜索整个空间甚至是未来的事件，这使其成为一种来实时动态路径规划的优秀方法。
A*算法的基本思想是在搜索过程中选择一条路径，它包含了一些代价函数，旨在提供从当前起点到终点可能的最佳路径。A*算法用一个函数f(x)表示代价函数，在一个搜索过程中，f(x)等于当前节点到终点的代价和从起点到当前节点的代价和。
启发函数h(x)，也称为估价函数，用于估计从当前节点到终点的代价。因此，f(x)=g(x)+h(x)。其中g(x)代表到达当前节点的路程，h(x)代表从当前节点到达目标节点的预计代价。A*搜索使用f(x)函数对搜索空间的每一个节点排序，然后根据排序结果决定节点的扩展方向。
2.4.路径评估
对于给定的起点和终点，本文使用遗传算法和A*算法结合的方式得到最优路径，但是在路径评估的过程中，也要确保相邻节点相互连接，以保证路径的连续性和光顺度。
3.实验结果
为了验证提出的算法的有效性，在实验中采用了真实场景下的移动机器人进行验证。通过使用遗传算法和A*算法相结合的方式进行路径规划，得到了机器人的最优轨迹。实验结果表明，在未知环境下，本方法能够快速而准确地构建地图和规划路径。下图展示了未知环境中移动机器人的规划路径。
图2移动机器人实时最优路径规划实验
4.结论
本文提出了一种针对未知环境下移动机器人实时最优路径规划方法，该方法将遗传算法和A*搜索算法结合，通过激光雷达进行环境建图和定位，得到当前机器人的位置