文档介绍：移动机器人路径规划ppt课件
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定义-----how should I go there？
依据某种最优准则，移动机器人路径规划ppt课件
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定义-----how should I go there？
依据某种最优准则，在工作空间中寻找一条从起始状态到目标状态的避开障碍物的最优路径。
需要解决的问题：
1. 始于初始点止于目标点。
2. 避障。
3. 尽可能优化的路径。
1 .什么是路径规划
2 . 机器人路径规划常用方法
人工势场法
基于几何构造的方法
栅格法
智能化路径规划方法
（自由空间法）
基本步骤：
，适当扩大障碍物的大小。
。
。
可视图法
Voronoi法
（1）
图中灰色区域为障碍物
（2）
图中黄色的路线表示该算法得到的最优路径
*（dynamic A*)算法（3）
美国火星探测器核心的寻路算法就是采用的D*算法
适合于动态路径规划
D*算法的思路可以推广到改造自由空间法使其具有动态规划功能
（2）
优化目标：
约束：
（xi， yi ）必须在障碍物外部。
采用惩罚函数法转化为无约束优化问题进行处理：
(EC为惩罚项）
（3）
遗传算法具有全局寻优性能，对上述无约束优化问题可以得到全局最优解。
当然，其他的优化算法同样可以用于路径规划。
，转化为优化问题。
。
3根据E递减推导出相应的反向传播算法用于神经网络的训练.
优势：
神经元可以并行计算
障碍物对机器人施加排斥力，目标点对机器人施加吸引力合力形成势场，机器人移动就像球从山上滚下来一样
机器人在合力作用下向目标点移动
（）
普通的障碍物的形状不是一个点，如何确定一个障碍物对机器人的排斥力呢？
方案1：计算障碍物内所有点斥力的合力。
方案2：用离障碍物最近的点进行计算。
方案3：
（dead lock）现象（1）
如何克服死锁现象：
死锁现象的实质是落入局部极值，全局优化算法可以避免落入局部极值。
（dead lock）现象（2）
避免死锁的改进算法：
APF与随机采样相结合如RPP算法
APF与遗传算法（GA）相结合
APF与其他全局优化算法相结合：
如：粒群算法，蚁群算法，模拟退火法，附加动量法等。
：
障碍物与目标点过于接近引起斥力场和引力场同时存在而阻碍到达目标点的现象。
解决方案：
方案1：一般情况下，可以将机器人作为点，适当扩大障碍物来进行研究。
方案2：对多面体每个顶点计算排斥力和吸引力，障碍物对机器人的排斥力是对所有顶点排斥力的合力。
（1）
主要是针对死锁问题进行改进
RPP算法(APF与随机采样相结合）
的原理：
，否则执行Escape模式
，执行Backtrack模式
（2）
一种APF与GA相结合的算法：
在基于GA的路径规划算法（）中介绍了GA如何用于路径规划，但是这种算法存在着计算量(n) 与路径规划的质量之间的矛盾。采用APF与GA结合的算法可以取较小的n获得满意的效果并且避免死锁。
（2）
APF与GA相结合的算法原理：
，每个种群中具有n-2个参数{（xi， yi ）} （）。
2. 每一个种群中,在相邻两个点（xi， yi ）和（x