非完整约束移动机器人 CRAB-RRT 轨迹规划

来源：机械与电子杂志2023年第04期北京时间：

作者：宋云云;杨盛毅;朱力

单位：1. 贵州民族大学数据科学与信息工程学院,贵州 贵阳 550025 ; 2. 贵州民族大学模式识别与智能系统重点实验室,贵州 贵阳 550025 ; 3. 贵州民族大学机械电子工程学院,贵州 贵阳 550025

摘要：针对快速扩展树算法在多障碍环境搜索效率低、冗余节点多的问题,提出一种 CRAB-RRT 算法。该算法采用圆域概率偏向采样策略进行随机采样;将扩展树上节点分为 2 类,通过度量邻近点间对角线距离、历史路径成本和扩展角度的加权和,在有效邻近点集中选出高质量最近点;在新节点扩展中添加了目标引力分量,并根据环境障碍信息实现扩展步长自适应变化;经过对非完整约束移动机器人运动学模型的分析,提出了极限角约束,通过考虑受极限角约束的路径裁剪策略剔除冗余节点,利用三次 B 样条平滑方法平滑轨迹。通过数值仿真分析和实车实验,验证了 CRAB-RRT 算法的可行性、实用性与优越性,平滑后的路径更利于机器人跟踪,且适用于多障碍环境。

关键词：非完整约束; CRAB-RRT ;目标偏向性;自适应步长; B 样条平滑

基金资助：贵州省科学技术基金项目(黔科合基础[ 2017 ] 1088 )