基于多传感器的长廊环境全局路径规划研究

摘要：

针对在长距离、等宽度、环境特征相似的长廊环境中规划路径时存在特征匹配错误、误差累积等问题,对现阶段全局路径规划算法进行了分析研究.基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)设计搭建了以四轮驱动小车为载体,以单线激光雷达、深度相机和超声波传感器为环境检测传感器的轮式机器人平台.该平台在室内长廊环境下对现阶段四种改进的全局路径规划算法进行了仿真研究,仿真结果表明,相比其他三种算法,基于静态网络改进的A★算法规划的轨迹含7个拐点轨迹相对平滑、规划时间为49.8 s耗时最短.最后静态网络的A★算法的路径规划实验和对于动态障碍物与静态障碍物的自主避障实验,实验结果表明长廊环境中路径规划总耗时178.6 s含8个拐点路径平滑且能够有效地实现动态及静态障碍物的自主避障,躲避静态障碍物耗时7.18 s且无拐点,躲避动态障碍物的平均反应时间为52 ms,相比原A★算法缩短了22.3％.

关键词：ROS;轮式机器人;多传感器融合;路径规划;室内长廊环境

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：企业委托开发项目;济南市自主创新团队项目

在线出版日期：2022-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：13-19