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路径规划和避障算法 徐海军 2009-12-15 大纲 路径规划算法 A*路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 RRT算法 人工势场法 实时避障算法 VFF算法 路径规划算法 路径规划是移动机器人导航控制中的一个重要问题，它主要是指在存在障碍物的情况下，找到一条从起点到终点的最优(无碰撞、最短)路径。 主要的路径规划算法： (1)基于启发式的路径有哪些信誉好的足球投注网站，如A*算法 (2)快速随即生成树算法 Rapidly-exploring Random Tree (3)人工势场法 Artificial Potential Field Method 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 A*有哪些信誉好的足球投注网站是基于启发函数的有哪些信誉好的足球投注网站，也称有信息有哪些信誉好的足球投注网站，是人工智能的一个典型算法。我们采用的基于A*的路径规划算法，主要有以下三个步骤： (1)根据栅格地图生成图 (2)在图上有哪些信誉好的足球投注网站最优路径 (3)对路径进行优化 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 根据栅格地图生成拓扑图 我们的路径规划算法都是基于确定障碍物信息的，也就是根据地图信息要得到一张拓扑图。主要思想是，在栅格地图的自由空间上随机产生一定数量的种子点，通过这些点，判断连线是否碰撞，再根据起点和终点，就可以确定需要有哪些信誉好的足球投注网站的拓扑图。 这里的关键是拓扑图顶点的生成。如果选的点少有可能找不到路径，点多又会增加计算量。 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 拓扑图点生成方法 (1)在障碍物周围随机生成一定数量的点，在离初始或目标点近的区域多撒点，远的区域少撒点，可避免在弯折狭窄的的通道里找不到路径。 (2)四分树法生成点，思想是对栅格地图不断四分，对每一块不全是障碍物的区域继续四分，否则记录，逐步得到全部的点。 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 A*有哪些信誉好的足球投注网站算法 A*有哪些信誉好的足球投注网站的评价函数为f(n)=g(h)+h(n) g(n)是从初始节点到该节点n的路径耗散； h(n)是从节点n到目标节点的最低耗散路径的估计耗散值，称为 启发式或启发函数； 因此，f(n)=经过节点n、具有最低耗散值的解的估计耗散 有哪些信誉好的足球投注网站的过程就是找到g(n)+h(n)值最小的节点。 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 A*算法步骤： 1，把起始格添加到开启列表。? ?2，重复如下的工作：? ?? ?a) 寻找开启列表中F值最低的格子。我们称它为当前格。? ?? ?b) 把它切换到关闭列表。? ?? ?c) 对相邻的8格中的每一个? ?? ?? ? * 如果它不可通过或者已经在关闭列表中，略过它。反之如下。? ?? ?? ? * 如果它不在开启列表中，把它添加进去。把当前格作为这一格的父节点。记录这一格的F,G,和H值。? ?? ?? ? * 如果它已经在开启列表中，用G值为参考检查新的路径是否更好。更低的G值意味着更好的路径。如果是这样，就把这一格的父节点改成当前格，并且重新计算这一格的G和F值。如果你保持你的开启列表按F值排序，改变之后你可能需要重新对开启列表排序。? ?? ?d) 停止，当你? ?? ?? ? * 把目标格添加进了关闭列表，这时候路径被找到，或者? ?? ?? ? * 没有找到目标格，开启列表已经空了。这时候，路径不存在。? ?3.保存路径。从目标格开始，沿着每一格的父节点移动直到回到起始格。这就是你的路径。 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 路径优化 通过以上方式得到的路径是通过连接已有随机点生成的, 因此往往较为曲折, 不够优化; 需要对已有路径进行近一步优化. 基于A*的路径有哪些信誉好的足球投注网站算法 RRT算法 RRT是快速随机扩展树算法，主要分三中，基本RRT，扩展RRT，双向RRT，这里介绍最基本的RRT。算法包含以下这些元素： Cfree 可选点集 Cobs 障碍点集 Root 或 q-init 起始点 Step 步长 Target扩增目标点 Nearset树上距离target取近的点 RRT算法 将空间点集C分成可选点集Cfree和障碍点集Cobs；起始点称作根root或q-init，rrt这棵树每节树枝的长度称作步长step； 当RRT在空间内没有目标随机扩展时，首先在空间全集C中随机选取一点，作为这一轮扩增的目标点target；之后在已有的“树”的节点中，找到距离target的最近点nearest；在nearest与target的连线上，找到与nearest距离为step的点作为待选新节点new，如果new属于可选点集Cfree，则把new点，作为新节点加入树中。否则放弃本轮，开始下一轮扩增。如图4、图5。 RRT算法 RRT算法 RRT算法 算法步骤： 1) 初始点作为树的根节点开始 2) 随机选择一个目标点扩展（p的概率向goal扩展，1-p的概率向未知空间扩展） 3) 在树中找到最近的节点