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        融合改進(jìn)A*算法與動(dòng)態(tài)窗口法的煤礦足式機(jī)器人路徑規(guī)劃

        2024-08-22 00:00:00王利民孫瑞峰翟國棟張佳偉徐弘趙杰化一行
        工礦自動(dòng)化 2024年6期
        關(guān)鍵詞:規(guī)劃融合

        摘要:為提高煤礦足式機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的運(yùn)行效率、搜索精度及避障靈活性,提出了一種融合改進(jìn)A*算法與動(dòng)態(tài)窗口法(DWA)的煤礦足式機(jī)器人路徑規(guī)劃方法。首先對A*算法進(jìn)行改進(jìn),通過去冗余節(jié)點(diǎn)策略減短規(guī)劃路徑的長度,通過改進(jìn)鄰域搜索方式和代價(jià)函數(shù)提高路徑規(guī)劃速度,采用分段二階貝塞爾曲線進(jìn)行路徑平滑。將改進(jìn)A*算法規(guī)劃出的路徑節(jié)點(diǎn)依次作為局部路徑規(guī)劃DWA 的局部目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行算法融合,篩選鄰近的障礙物節(jié)點(diǎn),從而再次縮短路徑長度,并通過調(diào)整DWA 代價(jià)函數(shù)中的權(quán)值比例提升避障性能。針對機(jī)器人遇到無法避開的障礙物而陷入“假死”狀態(tài)的問題,以當(dāng)前初始點(diǎn)為起點(diǎn),重新調(diào)用融合算法,即重新進(jìn)行全局路徑規(guī)劃,將得到的新節(jié)點(diǎn)代替原有的局部目標(biāo)點(diǎn),按照新路徑進(jìn)行后續(xù)工作。仿真結(jié)果表明:在保證機(jī)器人行走安全穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,改進(jìn)A*算法較傳統(tǒng)A*算法的計(jì)算時(shí)間縮短了65%,路徑長度縮短了24.1%,路徑節(jié)點(diǎn)數(shù)量減少了27.65%,最終得出的路徑更為平滑;融合算法進(jìn)一步提升了全局路徑規(guī)劃能力,在多障礙物環(huán)境下能夠繞開新增的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)障礙物;機(jī)器人遇到“L”型障礙物進(jìn)入“假死”狀態(tài)時(shí),在“假死”位置重新進(jìn)行全局路徑規(guī)劃,更新行走路徑,成功到達(dá)了最終目標(biāo)點(diǎn)?;谌诤纤惴ǖ腏etHexa 六足機(jī)器人路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了融合算法的有效性和優(yōu)越性。

        關(guān)鍵詞:煤礦足式機(jī)器人;路徑規(guī)劃;A*算法;動(dòng)態(tài)窗口法;復(fù)雜環(huán)境避障;全局路徑規(guī)劃;局部路徑規(guī)劃

        中圖分類號:TD67 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        0 引言

        煤礦井下作業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變,存在各種障礙物和危險(xiǎn)因素,傳統(tǒng)的人工巡檢存在各種安全危險(xiǎn)問題,應(yīng)用煤礦足式機(jī)器人進(jìn)行巡檢不僅能保障礦工生命安全,還能提高井下作業(yè)效率。其中機(jī)器人路徑規(guī)劃是煤礦足式機(jī)器人自主導(dǎo)航的核心模塊,也是技術(shù)難點(diǎn)之一。

        機(jī)器人路徑規(guī)劃算法是尋找機(jī)器人抵達(dá)某一目的地所需要行走的最優(yōu)路徑,其評價(jià)指標(biāo)包括尋路速度、路徑長短等。機(jī)器人路徑規(guī)劃算法包括全局路徑規(guī)劃算法和局部路徑規(guī)劃算法。全局路徑規(guī)劃算法又稱離線算法, 包括Dijkstra 算法[1]、A*算法[2]、快速搜索隨機(jī)樹(Rapidly-exploring RandomTree,RRT) [3]、概率路圖法[4]、遺傳算法[5]、蟻群算法等[6]。全局路徑規(guī)劃算法在給定的起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)之間尋找出最短路徑,但規(guī)劃完路徑后無法對路徑上后續(xù)新增障礙物及時(shí)進(jìn)行再次路徑尋優(yōu)。局部路徑規(guī)劃算法又稱在線算法, 包括人工勢場法[7](Artificial Potential Field, APF) 、時(shí)間彈性帶法[8](Timed Elastic Band, TEB) 以及動(dòng)態(tài)窗口法[9](Dynamic Windows Approach, DWA) 等。局部路徑規(guī)劃算法可實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)器人自身的方向、速度等參數(shù)并及時(shí)對機(jī)器人進(jìn)行控制,可避開路徑上新增的障礙物,但一般無法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下的避障工作,特別是機(jī)器人在遇到某些障礙物密集環(huán)境、“L”型和“U”型障礙物時(shí)會出現(xiàn)“假死”狀態(tài)。

        目前大多路徑規(guī)劃算法都是全局路徑規(guī)劃算法和局部路徑規(guī)劃算法結(jié)合使用[10-11]。A*算法原理簡單、計(jì)算效率高、易于改進(jìn)與優(yōu)化,因此得到廣泛研究和應(yīng)用[12-14]。文獻(xiàn)[15-16]對A*算法進(jìn)行改進(jìn),通過融合轉(zhuǎn)折點(diǎn)的方式減少路徑上的拐點(diǎn)數(shù)量,所得路線更平滑,但尋路性能提升有限。文獻(xiàn)[17-18]對A*算法進(jìn)行改進(jìn),并結(jié)合其他算法加快收斂速度,大幅提高了計(jì)算效率,然而避障性能仍有提升空間。

        文獻(xiàn)[19]提出了一種改進(jìn)A*算法與增強(qiáng)型DWA 相結(jié)合的機(jī)器人路徑規(guī)劃方案,對搜索點(diǎn)選擇策略和代價(jià)函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,提高了路徑規(guī)劃效率,但對DWA 在密集障礙物環(huán)境下出現(xiàn)“假死”的問題缺少討論。文獻(xiàn)[20]引入柵格環(huán)境下的障礙物占比作為修改權(quán)值的變量,對A*算法的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)結(jié)合DWA 實(shí)現(xiàn)了簡單環(huán)境下的實(shí)時(shí)避障,算法性能較單一算法提升較大,但實(shí)驗(yàn)環(huán)境較為簡單,只優(yōu)化了A*算法的代價(jià)函數(shù),全局路徑規(guī)劃能力提升較小,未考慮A*算法計(jì)算得出的節(jié)點(diǎn)可能被遮擋等特殊情況。文獻(xiàn)[21]提出了一種基于改進(jìn)A*算法與DWA 相融合的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航算法,實(shí)現(xiàn)了基于全局最優(yōu)的未知障礙物規(guī)避,算法邏輯清晰,但只通過引入安全距離和路徑平滑處理對A*算法進(jìn)行改進(jìn),全局路徑搜索能力提升較小,且未能解決局部路徑規(guī)劃算法丟失節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致的“假死”問題。

        針對上述問題,通過去冗余節(jié)點(diǎn)策略、鄰域搜索方式改進(jìn)、代價(jià)函數(shù)改進(jìn)和路徑平滑對A*算法進(jìn)行改進(jìn),將DWA 與改進(jìn)A*算法融合,對路徑長度、避障性能等進(jìn)行優(yōu)化,最后對機(jī)器人“假死”問題提出解決方案。

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