【路径规划-二维路径规划】基于人工势场结合快速搜索树APF+RRT实现机器人避障规划附matlab代码

文章介绍

在机器人路径规划领域，人工势场方法（Artificial Potential Field，APF）和快速搜索树（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）是两种常用的算法，用于实现机器人避障规划。这两种方法可以结合使用，以在复杂环境中生成安全有效的路径。

人工势场方法是一种基于力的路径规划方法，通过将机器人视为一个物体，在其周围建立虚拟的势场来指导机器人的移动。势场由两部分组成：引力场和斥力场。

引力场使机器人朝着目标位置移动。它根据机器人当前位置和目标位置之间的距离计算一个引力向量，指向目标位置。引力越大，机器人受到的吸引力就越强，移动速度就越快。

斥力场使机器人远离障碍物。它通过计算机器人与障碍物之间的距离和方向，生成一个斥力向量，指向远离障碍物的方向。斥力越大，机器人受到的排斥力就越强，避开障碍物的能力就越强。

人工势场方法的优点是简单直观，并且在简单环境中表现良好。但是，在复杂环境中，由于势场的设计可能存在局部最小值和振荡现象，导致机器人陷入困境，无法找到全局最优路径。

为了克服人工势场方法的局限性，可以将其与快速搜索树（RRT）算法相结合。RRT是一种基于随机采样的树形结构算法，通过随机生成节点并向目标位置前进，逐步生成一棵树，直到达到目标位置。

RRT算法通过随机性和探索性，能够在复杂环境中快速生成路径。它通过随机采样和节点扩展的方式，不断在搜索空间中探索，直到找到目标位置。

将人工势场方法与RRT算法结合使用时，可以使用人工势场方法来指导RRT算法的节点扩展方向。在RRT的节点选择阶段，根据引力场的梯度方向选择下一个节点，然后通过斥力场避开障碍物。这样可以在保持RRT的随机性和探索性的同时，引导机器人朝着目标位置移动并避开障碍物。

这种结合人工势场方法和RRT算法的方法被称为APF+RRT，它在复杂环境中具有较好的路径规划性能。

在实际实现中，需要根据具体的机器人和环境进行参数调整和算法改进，以获得最佳的性能和效果。

总结起来，人工势场方法和快速搜索树APF+RRT结合的机器人避障规划方法通过引力场和斥力场指导机器人的移动，并利用RRT算法的随机探索能力生成安全有效的路径。这种方法在机器人路径规划领域具有广泛的应用前景。

基本步骤

以下是基于人工势场结合快速搜索树APF+RRT实现机器人避障规划的基本步骤：

1. 定义机器人的起始位置和目标位置。

2. 定义障碍物的位置和形状。

3. 初始化RRT树，将起始位置作为根节点。

4. 迭代执行以下步骤：

   • a. 生成一个随机点，作为探索目标。
   • b. 在RRT树中找到最近邻节点，即距离随机点最近的节点。
   • c. 从最近邻节点向随机点前进一步，生成新的节点。
   • d. 检查新节点是否与障碍物发生碰撞。如果发生碰撞，忽略该节点，返回步骤a。
   • e. 将新节点添加到RRT树中，并记录其父节点。
   • f. 检查新节点是否接近目标位置。如果是，则跳转到步骤5。

5. 回溯路径：

   • a. 从目标节点开始，依次找到父节点，直到达到起始节点。
   • b. 记录路径上的所有节点。

6. 输出生成的路径。

在这个过程中，人工势场方法用于引导机器人在搜索空间中移动。它通过计算引力和斥力来生成机器人的运动方向。引力使机器人朝着目标位置移动，斥力使机器人远离障碍物。根据具体的势场设计，可以调整引力系数和斥力系数来平衡机器人的运动。

快速搜索树RRT用于随机探索搜索空间，并生成树形结构。它通过随机采样和节点扩展的方式逐步生成一棵树，直到达到目标位置。在节点选择阶段，可以利用人工势场方法的引力场指导节点的选择方向，并利用斥力场避开障碍物。

最后，通过回溯路径，可以从目标节点开始，沿着父节点一直追溯到起始节点，形成最终的路径。

需要注意的是，实际实现中还需要根据具体问题进行参数调整、碰撞检测、路径平滑等处理，以适应不同的机器人和环境。

代码示例

下面是一个基于人工势场（Artificial Potential Field，APF）结合快速搜索树（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）的机器人避障规划的简单示例 MATLAB 代码。请注意，这只是一个简化的示例，用于说明基本思想和概念，并可能需要根据您的具体问题进行修改和扩展。

% 机器人避障规划 - APF+RRT

% 定义机器人起始位置
start = [0, 0];

% 定义机器人目标位置
goal = [5, 5];

% 定义障碍物位置
obstacles = [2, 2; 3, 3; 4, 4];

% 定义APF参数
alpha = 1; % 引力系数
beta = 1; % 斥力系数
epsilon = 0.1; % 安全距离

% 定义RRT参数
maxIterations = 1000; % 最大迭代次数
stepSize = 0.5; % 步长

% 初始化RRT树
tree = [start, 0];

for i = 1:maxIterations
    % 生成随机点
    qRand = [rand(1)*goal(1), rand(1)*goal(2)];
    
    % 在RRT树中找到最近邻节点
    distances = vecnorm(tree(:, 1:2) - qRand, 2, 2);
    [~, nearestIdx] = min(distances);
    qNearest = tree(nearestIdx, 1:2);
    
    % 从最近邻节点向随机点前进一步
    qNew = qNearest + stepSize * (qRand - qNearest) / norm(qRand - qNearest);
    
    % 判断是否与障碍物碰撞
    if checkCollision(qNew, obstacles)
        continue; % 忽略碰撞的节点
    end
    
    % 添加新节点到RRT树
    tree = [tree; qNew, nearestIdx];
    
    % 检查是否到达目标位置
    if norm(qNew - goal) < stepSize
        break;
    end
end

% 回溯路径
path = goal;
currentIdx = size(tree, 1);
while currentIdx ~= 1
    parentIdx = tree(currentIdx, 3);
    path = [tree(parentIdx, 1:2); path];
    currentIdx = parentIdx;
end

% 绘制结果
figure;
hold on;
plot(start(1), start(2), 'ro', 'MarkerSize', 10);
plot(goal(1), goal(2), 'go', 'MarkerSize', 10);
plot(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), 'kx', 'MarkerSize', 10);
plot(tree(:, 1), tree(:, 2), 'b.-', 'LineWidth', 1);
plot(path(:, 1), path(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);
legend('起始位置', '目标位置', '障碍物', 'RRT树', '路径');
axis equal;

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参考资料

1.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135353020?spm=1001.2014.3001.5502
2.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135353020?spm=1001.2014.3001.5502
3.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135352275?spm=1001.2014.3001.5502
4.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135134819?spm=1001.2014.3001.5502
5.https://blog.csdn.net/k8291121/article/details/135133256?spm=1001.2014.3001.5502

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