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1、第uy卷第v期∂²¯quyo²qv机器人×ussw年x月¤¼oussw文章编号}tssu2swwykusswlsv2st
2、v2sxΞ一种新的基于切线的路径规划方法吴峰光o奚宏生k中国科学技术大学自动化系o安徽合肥uvssuzl摘要}提出了一种崭新的基于切线的路径规划方法q它在二维离散姿态空间中o用障碍物的边界线建立环境模型o用凸壳和切线构造局部最短路径o复杂地形能被主干线结构有效地分解q跳跃式扫描技术和按需扩展搜索图的策略使它优于切线图法q它能非常有效地利用稀疏环境和处理较大的规划空间o并且能适应未知和动态的环境o这使它成为远距离漫游的理想导
3、航方法q仿真表明o本文算法通常都能得到全局最优路径o并且规划速度快!内存需求小o非常适合于实时应用q关键词}路径规划~切线图~动态环境~远距离漫游中图分类号}×°uw文献标识码}ΑΝεωΤανγεντΒασεδΠατηΠλαννερ•ƒ¨±ª2ª∏¤±ªo÷²±ª2¶«¨±ª(ΔεπαρτμεντοφΑυτοματιον,ΥνιϖερσιτψοφΣχιενχεανδΤεχηνολογψοφΧηινα,Ηεφειuvssuz,Χηινα)Αβστραχτ:׫¬¶³¤³¨µ³µ¨¶¨±·¶¤±²√¨¯·¤±ª¨±·¥¤¶¨§³¤·«³¯¤±±¬
4、±ª°¨·«²§q׫¨³¯¤±±¨µ°¤®¨¶∏¶¨²©·«¨²¥¶·¤¦¯¨¦²±2·²∏µ¶·²°²§¨¯·«¨¨±√¬µ²±°¨±·¬±¤§¬¶¦µ¨·¨u¦²±©¬ª∏µ¤·¬²±¶³¤¦¨q²¦¤¯¯¼¶«²µ·¨¶·³¤·«¶¤µ¨¦²±¶·µ∏¦·¨§¥¼¦²±√¨¬«∏¯¯¶¤±§·¤±ª¨±·¶q≤²°³¯¨¬·¨µµ¤¬±¬¶¨©©¨¦·¬√¨¯¼§¨¦²°³²¶¨§¥¼·«¨×µ∏±®≥·µ∏¦·∏µ¨q·°¤®¨¶¤°¤²µ¬°³µ²√¨°¨±·²√¨µ·«¨·¤±ª¨±·ªµ¤³«¤³³µ²¤¦«¥¼¨¬³¤±§¬
5、±ª²±¯¼±¨¦¨¶¶¤µ¼³¤µ·¶²©·«¨·¤±ª¨±·ªµ¤³«¤±§∏¶¬±ª·«¨²∏±¦¬±ª≥¦¤±·¨¦«±¬´∏¨q·¬¶¦¤³¤¥¯¨²©¯¤µª¨¶³¤¦¨o¦¤±·¤®¨©∏¯¯¤§√¤±·¤ª¨²©¶³¤µ¶¨¨±√¬µ²±°¨±·¶¤±§§¨¤¯º¬·«∏±®±²º±¤±§§¼±¤°¬¦¨±√¬µ²±2°¨±·¶oº«¬¦«°¤®¨¬·¤±¬§¨¤¯³¯¤±±¨µ©²µ¯²±ªµ¤±ª¨±¤√¬ª¤·¬²±q≥¬°∏¯¤·¬²±µ¨¶∏¯·¶¶«²º·«¤·¬·ª¨±¨µ¤·¨¶ª¯²¥¤¯²³·¬°¤¯³¤·
6、«¬±°²¶·¶¬·∏¤·¬²±¶o¤±§¬¶√¨µ¼·¬°¨¤±§¶³¤¦¨¨©©¬¦¬¨±··«∏¶¶∏¬·¤¥¯¨©²µµ¨¤¯·¬°¨¤³³¯¬¦¤·¬²±¶qΚεψωορδσ:³¤·«³¯¤±±¬±ª~·¤±ª¨±·ªµ¤³«~§¼±¤°¬¦¨±√¬µ²±°¨±·~¯²±ªµ¤±ª¨±¤√¬ª¤·¬²±1引言(Ιντροδυχτιον)而能有效地应用于未知和动态环境q≈tou 本文在切线图法的基础上o提出了一个崭新2路径构造(Πατηχονστρυχτιον)的基于切线的路径规划算法o它有效地解决了切线2.1凸壳和切线图法中存在的一
7、些重要问题q切线图法以多边形障文献[v]引入了局部最短路径的概念,并且证明碍物模型为基础o任意形状的障碍物只能用近似的了对一个平面上的质点机器人,任何局部最短路径多边形来代替q由于需要预先构造完整的切线图o所都是由凸的障碍物边界线段和它们之间的公切线所以必须拥有所在环境的完全知识o并且在障碍物或组成.因为一条全局最短路径的每一个部分也必然凸边界线段较多的环境下存在组合爆炸的问题q是局部最短路径,所以可以用凸边界线段和公切线本文在离散的二维姿态空间中用障碍物的边界来构造全局最短路径.线建立起了精确!紧凑并且高效的环境模型q借助于直接寻找和判定障
8、碍物的凸边界线段代价很主干线结构对地形进行有效分解o使算法能处理任大,本文引入边界线段的凸壳的概念来有效解决这3意复杂的地形q切线图是动态生成的}在搜索中一问题.对一条边界线段Χ,如果存在一条折线Η,≈v 进行节点扩展时o根据实际需要作相应的切线o这满足:Η是凸的;Η的顶点顺序取自Χ;Η不与Χ交能有效减小图的规模q算法能根据传感器的输入o动叉,则称Η是Χ的凸壳.凸壳由一系列凸边界线段态地调整内部环境模型o并进行最好信息规划~切和公切线组成,如果不与任何障碍物碰撞的话,它就线!凸壳!节点!边等很多知识都可以被重复利用o因是一条能绕过对应边界线段
9、的局部最短路径.Ξ收稿日期}ussvpszpust
10、w机器人ussw年x月设一条线段ΑΒ与障碍物Ο的边界相交于Α3路径选择(Πατησελεχτιον)(Β)点,从
