✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、狭窄通道场景路径规划的挑战狭窄通道场景在实际应用中较为常见如在室内环境中的走廊、工业厂房的狭窄过道、城市街道的小巷等。在这些场景下进行路径规划面临诸多挑战空间受限狭窄通道的空间限制使得机器人或移动对象可活动的范围极小传统路径规划算法容易因空间不足而难以找到可行路径。例如在狭窄的走廊中机器人必须精确地在有限的宽度内移动避免碰撞墙壁。障碍物密集狭窄通道内可能存在各种障碍物如堆放的物品、设备等进一步压缩了可行空间增加了路径搜索的复杂性。实时性要求在一些应用场景中如物流配送机器人在仓库狭窄通道中作业需要实时规划路径以应对动态变化的环境这对路径规划算法的计算效率提出了很高的要求。二、ADD - RRT 算法原理RRT 算法基础快速探索随机树RRT算法是一种常用于路径规划的采样 - 基于搜索的算法。它通过在状态空间中随机采样点并将新采样点连接到树中已有的节点逐步构建一棵搜索树。从起始点开始树不断向目标点生长直到找到一条从起始点到目标点的路径或达到预设的迭代次数。ADD - RRT 改进思路针对狭窄通道场景ADD - RRTAnchored Decomposition - based RRT算法引入了锚定分解的概念。首先将狭窄通道场景进行分解识别出关键的狭窄区域和相对开阔的区域。在开阔区域RRT 算法可以较为快速地进行搜索而在狭窄区域通过设置锚定点来引导搜索。锚定点是狭窄通道中的特定位置算法优先尝试将树的节点连接到这些锚定点从而更有针对性地在狭窄空间中寻找路径。例如在狭窄的走廊中将走廊的两端或一些关键的转折点设置为锚定点引导搜索树朝着这些点生长提高找到可行路径的概率。三、RRV 算法原理基于风险评估的策略RRVRisk - aware Rapidly - exploring Randomized Roadmap with Variance reduction算法是在 RRT 基础上结合风险评估和方差减少技术。在狭窄通道场景中由于空间有限碰撞风险较高RRV 算法通过评估每个采样点的碰撞风险来指导路径搜索。它不仅考虑采样点与障碍物的距离还考虑该点周围区域的可通过性。例如一个靠近障碍物但周围空间相对开阔的点其风险可能低于一个距离障碍物稍远但周围空间受限的点。方差减少技术为了提高搜索效率RRV 引入方差减少技术。在 RRT 算法中随机采样点的分布可能存在较大的随机性导致搜索效率低下。RRV 通过对采样点的分布进行调整使其更集中在可能存在可行路径的区域减少无效采样。例如利用重要性采样技术根据风险评估结果对风险较低的区域进行更密集的采样从而加快搜索速度在狭窄通道场景中更快地找到安全可行的路径。四、改进型 Bridge Test 算法原理Bridge Test 算法核心Bridge Test 算法旨在解决高维空间中路径规划的连通性问题。它通过在状态空间中构建桥梁来连接不同的区域以克服搜索空间中的不连通性。在狭窄通道场景中这种不连通性可能由复杂的障碍物布局导致。改进思路改进型 Bridge Test 算法针对狭窄通道场景的特点进行了优化。它更精细地分析狭窄通道内的空间结构识别出那些可能导致路径中断的关键区域。然后通过构建虚拟桥梁跨越这些关键区域确保搜索树能够顺利通过。例如在狭窄通道中如果有一段区域被多个障碍物严重阻塞改进型 Bridge Test 算法会在该区域两端构建虚拟桥梁使得搜索树可以直接跨越该区域继续搜索而无需在复杂的障碍物中寻找迂回路径从而提高路径规划的效率和成功率。基于 ADD - RRT、RRV 和改进型 Bridge Test 算法的路径规划方法针对狭窄通道场景的特点从不同角度对传统的基于采样的路径规划算法进行改进提高了在狭窄、复杂环境中找到可行路径的能力和效率。⛳️ 运行结果 部分代码%表示齐次坐标系下,绕X轴旋转%旋转角度为theta,单位是radfunction Rx RotX(theta)Cx [ 1 0 0;0 cos(theta) -sin(theta);0 sin(theta) cos(theta) ];O zeros(3, 1);Rx [ Cx, O;O, 1];end 参考文献[1]聂若翀.基于机器学习的指数增强量化策略设计[D].商务部国际贸易经济合作研究院,2022.往期回顾扫扫下方二维码
【路径规划】基于ADD-RRT、RRV和改进型Bridge Test运动规划算法实现狭窄通道场景路径规划附matlab代码
✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、狭窄通道场景路径规划的挑战狭窄通道场景在实际应用中较为常见如在室内环境中的走廊、工业厂房的狭窄过道、城市街道的小巷等。在这些场景下进行路径规划面临诸多挑战空间受限狭窄通道的空间限制使得机器人或移动对象可活动的范围极小传统路径规划算法容易因空间不足而难以找到可行路径。例如在狭窄的走廊中机器人必须精确地在有限的宽度内移动避免碰撞墙壁。障碍物密集狭窄通道内可能存在各种障碍物如堆放的物品、设备等进一步压缩了可行空间增加了路径搜索的复杂性。实时性要求在一些应用场景中如物流配送机器人在仓库狭窄通道中作业需要实时规划路径以应对动态变化的环境这对路径规划算法的计算效率提出了很高的要求。二、ADD - RRT 算法原理RRT 算法基础快速探索随机树RRT算法是一种常用于路径规划的采样 - 基于搜索的算法。它通过在状态空间中随机采样点并将新采样点连接到树中已有的节点逐步构建一棵搜索树。从起始点开始树不断向目标点生长直到找到一条从起始点到目标点的路径或达到预设的迭代次数。ADD - RRT 改进思路针对狭窄通道场景ADD - RRTAnchored Decomposition - based RRT算法引入了锚定分解的概念。首先将狭窄通道场景进行分解识别出关键的狭窄区域和相对开阔的区域。在开阔区域RRT 算法可以较为快速地进行搜索而在狭窄区域通过设置锚定点来引导搜索。锚定点是狭窄通道中的特定位置算法优先尝试将树的节点连接到这些锚定点从而更有针对性地在狭窄空间中寻找路径。例如在狭窄的走廊中将走廊的两端或一些关键的转折点设置为锚定点引导搜索树朝着这些点生长提高找到可行路径的概率。三、RRV 算法原理基于风险评估的策略RRVRisk - aware Rapidly - exploring Randomized Roadmap with Variance reduction算法是在 RRT 基础上结合风险评估和方差减少技术。在狭窄通道场景中由于空间有限碰撞风险较高RRV 算法通过评估每个采样点的碰撞风险来指导路径搜索。它不仅考虑采样点与障碍物的距离还考虑该点周围区域的可通过性。例如一个靠近障碍物但周围空间相对开阔的点其风险可能低于一个距离障碍物稍远但周围空间受限的点。方差减少技术为了提高搜索效率RRV 引入方差减少技术。在 RRT 算法中随机采样点的分布可能存在较大的随机性导致搜索效率低下。RRV 通过对采样点的分布进行调整使其更集中在可能存在可行路径的区域减少无效采样。例如利用重要性采样技术根据风险评估结果对风险较低的区域进行更密集的采样从而加快搜索速度在狭窄通道场景中更快地找到安全可行的路径。四、改进型 Bridge Test 算法原理Bridge Test 算法核心Bridge Test 算法旨在解决高维空间中路径规划的连通性问题。它通过在状态空间中构建桥梁来连接不同的区域以克服搜索空间中的不连通性。在狭窄通道场景中这种不连通性可能由复杂的障碍物布局导致。改进思路改进型 Bridge Test 算法针对狭窄通道场景的特点进行了优化。它更精细地分析狭窄通道内的空间结构识别出那些可能导致路径中断的关键区域。然后通过构建虚拟桥梁跨越这些关键区域确保搜索树能够顺利通过。例如在狭窄通道中如果有一段区域被多个障碍物严重阻塞改进型 Bridge Test 算法会在该区域两端构建虚拟桥梁使得搜索树可以直接跨越该区域继续搜索而无需在复杂的障碍物中寻找迂回路径从而提高路径规划的效率和成功率。基于 ADD - RRT、RRV 和改进型 Bridge Test 算法的路径规划方法针对狭窄通道场景的特点从不同角度对传统的基于采样的路径规划算法进行改进提高了在狭窄、复杂环境中找到可行路径的能力和效率。⛳️ 运行结果 部分代码%表示齐次坐标系下,绕X轴旋转%旋转角度为theta,单位是radfunction Rx RotX(theta)Cx [ 1 0 0;0 cos(theta) -sin(theta);0 sin(theta) cos(theta) ];O zeros(3, 1);Rx [ Cx, O;O, 1];end 参考文献[1]聂若翀.基于机器学习的指数增强量化策略设计[D].商务部国际贸易经济合作研究院,2022.往期回顾扫扫下方二维码
