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基于改进RRT算法的RoboCup机器人动态路径规划

发布时间:2018-08-02 13:11
【摘要】:针对足球机器人在场上采用反应式方法避障时存在的速度慢、效果差的问题,采用改进的快速扩展随机树(RRT)算法设计了一种能够适应机器人足球赛场动态移动障碍环境的路径规划器.首先,引入基本的快速扩展随机树算法,针对其随机性强、路径过长的缺点,提出了以一定概率选择目标点、增加引力分量以及路径平滑处理等改进方式;引入路径缓存区以及动态扩展随机树的方法来解决移动障碍物环境中的路径规划问题.复杂障碍物环境中的仿真实验表明,改进的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%.最终将策略移植到实体NAO机器人上参加RoboCup比赛,取得世界八强的成绩.
[Abstract]:In view of the problems of slow speed and poor effect when soccer robot adopts reactive method to avoid obstacles on the field, An improved fast extended random tree (RRT) algorithm is used to design a path planner which can adapt to the dynamic moving obstacle environment of robot soccer field. Firstly, the basic fast extended random tree algorithm is introduced. Aiming at the disadvantages of strong randomness and long path, an improved method of selecting target points with certain probability, increasing gravitational component and path smoothing is proposed. The path buffer and dynamic extended random tree are introduced to solve the path planning problem in moving obstacle environment. The simulation results in complex obstacle environment show that the improved path length is about 20% shorter than that of the basic extended random tree algorithm. Finally, the strategy was transplanted to the entity NAO robot to participate in the RoboCup competition, and achieved the results of the world's top eight.
【作者单位】: 同济大学电子与信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(61673300,61573260) 中央高校基本科研业务费专项
【分类号】:TP242

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本文编号:2159545

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