基于图优化DWA算法的智能分拣机器局部运动轨迹最优规划

来源：计算机测量与控制杂志2024年第9期北京时间：

作者：张宇璇,骈璐璐,张楠

单位：中北大学仪器与电子学院

摘要：智能分拣机器人最优运动轨迹规划对于分拣效率和自动化程度息息相关。研究将以智能分拣机器人为例,创新性对图优化动态窗口方法的局部运动轨迹规划算法进行了分析。该方法首先利用动态窗口方法获取多条轨迹,然后引入避障和增加全局路径、点间距、非完整动力学、加速度、速度等约束到每条运动轨迹,进而创建超图。最后,采用C++软件开源的一般图优化采样生成的运动轨迹,并完成运动轨迹评价,找到最优运动路径。图优化前后DWA的局部运动轨迹规划算法在竖向方向位置的估计误差值较大,最小差值和最大差值分别为0.02m和3.25m,对应的时间为345s和697s。图优化前后DWA的局部运动轨迹规划算法的估计误差稍微偏大,差值约为0.02m/s。改进人工势场法的局部路径规划算法、改进时间弹性带的局部路径规划算法的目标运动轨迹重合度依次为72.68%和68.25%。研究设计的图优化DWA的局部运动轨迹规划算法能够更好地实现对障碍物的合理避让,与目标运动轨迹重合度为89.25%。研究成果有效解决了智能分拣机器人最优运动轨迹规划存在的规划效率低等问题,为实际移动机器人的移动控制技术的开发提供新的可能。

关键词：智能分拣机器人;移动数据;运动轨迹;DWA;超图;G2O