下载文档原格式
explore_lite算法Explore Lite算法是一种用于自主导航的路径规划算法，可以在复杂环境中帮助机器人快速找到最优路径。
本文将介绍Explore Lite 算法的原理、应用场景以及其优势。
一、Explore Lite算法原理Explore Lite算法是基于经典的D* Lite算法进行改进的，主要用于解决自主导航中的路径规划问题。
该算法的核心思想是通过有效的搜索策略，将已探索区域与未探索区域合理划分，以及实时更新路径权重。
具体而言，Explore Lite算法包括以下几个关键步骤：1. 地图建模：首先，需要对环境进行建模，将其抽象为一个二维网格图。
每个网格单元可以表示一个空间位置，其中包括障碍物和可通行区域。
2. 探索策略：为了高效地探索未知区域，Explore Lite算法采用了一种启发式的探索策略。
该策略基于当前已知的环境信息，通过估计每个未探索网格单元的探索优先级，来决定下一个探索的目标位置。
3. 路径搜索：在探索过程中，机器人需要根据当前位置和目标位置之间的路径进行导航。
Explore Lite算法使用D* Lite算法来搜索最优路径。
该算法通过逐步更新路径权重，以适应环境的动态变化。
4. 动态更新：为了应对环境变化，Explore Lite算法具有动态更新路径权重的能力。
当遇到新的障碍物或者已探索区域发生变化时，算法会重新计算路径权重，并实时调整机器人的导航策略。
二、Explore Lite算法应用场景Explore Lite算法在许多自主导航应用中具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用场景：1. 仓储物流：在大型仓库中，机器人可以利用Explore Lite算法来规划最短路径，从而高效地完成货物的搬运任务。
2. 室内导航：在办公楼、医院等室内环境中，机器人可以利用Explore Lite算法帮助人们进行导航，提供定位和路径规划服务。
3. 巡检任务：在工业生产线或者电力设备巡检中，机器人可以利用Explore Lite算法来规划巡检路线，提高巡检效率和准确性。
2020年第39卷第12期传感器与微系统（Transducer and Microsystem Technologies)71DOI：10.13873/J. 1000-9787(2020)12-0071-03基于D* Lite算法的三维路径规划研究*程志，张志安，乐伟扬，牛坤(南京理工大学机械工程学院，江苏南京210094)摘要：为实现三维地形环境下的路径规划，建立地面栅格高程地图，并对二维平面的IT Lite算法进行扩展;在传统IT Lite算法的代价函数中引人相邻节点间高程差，通过最大爬坡坡度和最大侧倾坡度限制路径扩展方向，同时设立爬坡因子和侧倾因子来平衡路径的长度与安全性，避免规划路径经过大坡度危险区域。
在仿真环境中对相关参数进行整定，同时进行了路径的对比验证和遇到临时障碍物时的路径重规划测试，结果表明:该算法可以有效均衡三维地形下路径长度和安全性问题。
关键词：三维路径规划；Lite算法；栅格高程图；路径安全性中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1000~9787(2020) 12-0071-03Research on path planning in 3D terrain based onD* Lite algorithm*CHENG Zhi, ZHANG Zhian, YUE Weiyang, NIU Kun(School of Mechanical Engineering,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)Abstract：In order to realize the path planning in 3D terrain, the gridmap based on elevation information isestablished,and the D* Lite algorithm based on two-dimensional is improved； the elevation difference betweenadjacent nodes is introduced into the cost function of the traditional D* Lite algorithm, and the maximum slope ofclimbing and the maximum slope of rolling limit the extension direction of path,while the climbing coefficient andthe rolling coefficient are set up to balance the length and safety of the path, and to avoid the planning path passingthrough dangerous areas with large slope. In the simulation environment, the relevant parameters are adjusted,andthe comparison of the planning path and the re-planning when obstacles encountered show that the improvedalgorithm can effectively balance the path length and safety in three-dimensional terrain.Keywords：path planning in 3D terrain；D* Lite algorithm；gridmap based on elevation information；safety of path〇引言三维地面路径规划主要针对起伏的地形环境，综合考 虑障碍物情况和地形坡度等情况进行的路径规划，相比于 空间规划，其受环境制约的程度更大，对算法要求也越高。
摘要: 为了让移动机器人在一个障碍已知的仓库内顺利进行移动，给出了改进 D*算法的路径规划。
使用拓展 Moore 型元胞邻居结构来改进路径长度，使用跳点搜索算法来减少搜索时间，使得移动机器人较原D*算法规划的路径更为快捷避障。
仿真实验结果表明其距离缩短2.59% ，遍历节点减少 85.71% ，具有较好的可操作性和实用性，使得原来复杂的遍历节点工作更便捷，同时使路径更为平滑。
可移动机器人的路径规划在当下具有重要的意义。
智能算法有 D*算法［1］、蚁群算法［2］、F*算法［3］、强化学习［4］等，依据具体问题具体分析的原则，本文采用栅格法［5］对仓库进行建模，使用改进的 D*算法对路径进行规划。
采用 D*算法的主要原因是由于本文的路障存在动态路障，且能综合算法搜索时间和路径长度统筹规划，而不是单一的形成最优路径或最快算法。
本文提出了一种优化路径的方法，即拓展 Moore 型元胞邻居结构［6，7］，使得路径较原 D*算法进一步优化。
在搜索时间上本文提出一种较为简捷的办法，即跳点法，使得搜索过程较原 D*算法进一步加快。
能更符合、更贴切当下的快捷物流标准。
但本文提供了更快的搜索时间的同时，由于加大了路径建模的空间复杂度，对于计算机内存的占用也成比例提高。
使用 D*算法进行规划时，只有当移动机器人遇到障碍时才会重新生成可行线路，因此当下对于 D*算法的改进，主要发生在路径长度和运算时间上。
就 D*算法的路径长度问题，本文提出了拓展Moore 型元胞结构，对原 D*算法的路径进一步缩短，将八点拓展到十六点，进行进一步的路径缩短。
与此同时，采用跳点搜索算法对原 D*算法的运算速度进行一定幅度的提高。
算法不仅有更快的速度，同时具有更高的空间复杂度。
跳点搜索算法可以大量节约内存，有效提高运算效率。
1 相关算法本文采用拓展 Moore 型元胞邻居结构［8］和跳点搜索算法［9］来改进D*算法进行动态路径规划。
1.1 元胞自动机元胞自动机由元胞、元胞空间、邻居和规则四个部分组成。
机器人导航中的路径规划算法研究综述导语：随着人工智能技术的快速发展，机器人导航成为了一个重要的研究领域。
在机器人导航过程中，路径规划算法的设计和优化对于机器人能否高效地完成任务起着关键作用。
本文综述了机器人导航中常用的路径规划算法，并在此基础上讨论了其优缺点以及未来的研究方向。
一、问题定义机器人导航中的路径规划算法旨在寻找最佳路径，使得机器人可以在给定的环境中自主导航，并避免障碍物的干扰。
这就要求路径规划算法在考虑到机器人的动力学约束的前提下，尽可能地找到一条最短、最安全、最节能的路径。
二、常用路径规划算法1. A*算法A*算法是一种基于图搜索的启发式算法。
它通过计算每个节点的启发式函数值，综合考虑节点到目标的代价和节点到起点的代价来选择最优路径。
A*算法在路径计算过程中进行启发式搜索，可以高效地找到近似最佳路径。
然而，A*算法存在无法应对复杂环境和高维空间的问题。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种无向图最短路径算法，用于计算从起点到其他所有节点的最短路径。
它通过不断更新起点到各节点的最短路径估计值，并选择当前路径估计最小的节点进行下一次搜索。
Dijkstra算法的时间复杂度较高，无法应对大规模问题。
3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于随机采样的路径搜索算法。
它通过在环境中随机采样节点，不断生长出一棵树，并寻找树中节点到目标节点的路径。
由于随机采样的特性，RRT算法能够有效应对复杂环境，并适用于高维空间。
然而，在路径搜索过程中，RRT算法无法保证找到全局最优解。
4. D*算法D*算法是一种增量路径规划算法，可以在局部变化时，有效地更新路径。
它通过使用局部代价地图和启发式信息，动态调整路径规划结果。
D*算法能够适应动态环境的变化，并且能够在不完全探索环境的情况下进行路径规划。
然而，D*算法对环境表示的精确度要求较高。
三、算法的优劣比较1. 算法性能A*算法因其高效的启发式搜索能力而被广泛应用。
移动机器人论文：移动机器人路径规划技术研究【中文摘要】移动机器人在工业、军事、医疗、娱乐等领域显示出极大优越性,已受到高度关注。
路径规划作为移动机器人研究领域的重要组成部分,一直是其研究热点,即依据特定的指标,为机器人在其作业环境中搜索出一条从起始位置到终点位置的最优(或者近似最优)无碰撞路径。
在二维静态环境下,为降低敌方勘察的成功率,减少机器人侦察作业的危险性,本论文建立了虚拟半包围障碍模型(VSS,Virtual Semi-Siege),系统研究了地面侦察型移动机器人进入观测区域角度的问题。
仿真结果表明,此模型的建立可使移动机器人以人为拟定的角度进入观测区域,从而提高移动机器人作业的安全性。
随后,基于D*算法和波阵面规划器的理论基础,提出了波阵面D*算法,简称WFD*(Wave-Front D* Algorithm)算法,解决了动态环境中移动机器人的路径规划问题。
仿真表明,无论是对于全局路径规划还是局部路径重规划,该算法都能够迅速为机器人计算出一条最优路径。
与传统的D*算法相比,它在保证全局最优性的同时具有更好的实时性。
【英文摘要】Mobile robot has many great advantages in the areas of industry, military, medical treatment, entertainment, and so on. Therefore, the research on mobile robot has astracted extensive attention. In the field of robot research, path planning is a very important component, and is a hot researchpoint. That is, according to the certain performance indicators, path planning is employed to search an optimal (or near optimal) path without collision in workspace area for the robot, here the optimal path is from st...【关键词】移动机器人路径规划 D*算法 WFD*算法波阵面规划器【英文关键词】mobile robot path planning D*algorithm WFD*algorithm wave-front planner【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848【目录】移动机器人路径规划技术研究摘要2-3ABSTRACT3第1章绪论6-14 1.1 机器人定义及应用价值6-8 1.2 机器人发展简史8-11 1.3 移动机器人的关键技术11-12 1.4 论文工作安排12-14第2章移动机器人路径规划技术14-30 2.1 环境表示14-17 2.2 路径规划算法17-28 2.2.1 Dijkstra 路径规划算法20-22 2.2.2 A*算法22-25 2.2.3 D*路径规划算法25-27 2.2.4 波阵面传播法27-28 2.3 小结28-30第3章机器人路径规划器设计30-53 3.1 路径规划器模块设计32-34 3.1.1 输入输出模块32 3.1.2威胁数据加载32-33 3.1.3 数字地图预处理33-34 3.1.4 威胁变更信息处理34 3.1.5 路径规划算法功能模块34 3.2 环境建模34-35 3.3 路径规划器设计35-52 3.3.1 基于改进A*算法的路径规划器设计35-39 3.3.2 基于WFD*算法的路径规划器设计39-45 3.3.3 相关通用化处理模型设计45-52 3.4 小结52-53第4章路径规划器数字仿真53-66 4.1 改进的A*路径规划器数字仿真53-61 4.1.1 软件设计信息53 4.1.2 数字仿真结果及分析53-59 4.1.3 改进的A*路径规划技术研究结论 (Conclusion)59-61 4.2 WFD*路径规划器数字仿真61-65 4.2.1 软件设计信息61 4.2.2 数字仿真结果及分析61-64 4.2.3 WFD*路径规划器研究结论(Conclusion)64-65 4.3 小结65-66第5章总结与展望66-68参考文献68-72致谢72-73攻读硕士学位期间的研究成果73。
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人路径规划算法是指以一定的目标或目标函数为指导，针对运动机器人在确定的空间环境内，通过基于传感器获取到的环境信息，自主地选择最优的行走路径，以达到特定任务目标的一种智能决策方法。
路径规划算法是有关机器人控制和智能化的研究领域之一，在机器人控制和智能化过程中，路径规划算法的设计和实现是非常重要的，本文就移动机器人路径规划算法研究进行综述。
一、基本概念路径规划是指通过在环境中搜索可行路径来指导机器人动作的技术，其中包括四个基本要素：机器人的出发点，机器人的终点，机器人在环境中的运动方式和环境中的障碍物分布情况。
根据路径规划问题的性质和要求，可以将机器人路径规划问题分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是指指导机器人跨越整个环境，从初始点到达目标点的总体路径规划；局部路径规划是指在环境的局部区域内指导机器人移动的路径规划。
在实际应用中，通常采用的方法是全局路径规划和局部路径规划的结合。
二、经典算法1. A*算法A*算法是经典的启发式搜索算法之一。
它通过计算当前节点到目标节点的估计代价值和当前节点到起始点的实际代价值的和，来确定下一步要扩展的节点。
A*算法通过最小化代价的估计值，从而有效地解决了路径规划问题，它被广泛应用于机器人路径规划，图像处理等问题领域。
D*算法是另一种基于启发式搜索的路径规划算法，它具有比A*算法更快的路径修正速度和更好的效果。
D*算法通过依次计算每个样本点到目标的代价，从而找到最优路径。
它的基本思想是在计算当前位置的路径时，不断更新路径代价，以达到最优路径的目的。
3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种采用随机性探索来构建可行路径的路径规划算法。
RRT算法通过随机地从机器人的当前位置出发，在环境中扩展树结构，并将树的节点作为机器人的目标点，以探索可行路径。
RRT算法是一种高效的路径规划算法，它能够在较短的时间内找到较优路径，广泛应用于机器人路径规划系统。
移动机器人路径规划算法研究综述移动机器人是一种能够自主移动、具备感知能力并能根据环境情况做出决策的智能机器人。
路径规划是移动机器人的关键技术之一，它是指根据机器人当前的位置、目标位置和环境信息，确定机器人在移动过程中所应采取的路径。
路径规划算法的好坏直接影响到移动机器人的导航效果和工作效率。
本文将对移动机器人路径规划算法进行综述。
移动机器人路径规划算法可以分为经典算法和进化算法两大类。
经典算法是指基于图论和搜索算法的路径规划算法，如Dijkstra算法、A*算法和D*算法等。
这些算法主要通过构建一个代表环境的图，然后利用搜索算法在图上搜索最优路径。
Dijkstra算法是一种基于图的单源最短路径算法，它通过计算图中各个节点到起始节点的最短距离来确定最优路径。
A*算法是一种启发式搜索算法，它在搜索过程中综合考虑节点的实际距离和启发函数的估计值，从而能够更快地找到最优路径。
D*算法则是一种增量路径规划算法，它能够在运动过程中动态修正机器人的路径。
这些经典算法在路径规划领域得到了广泛应用，具有较高的实时性和准确性。
进化算法是指基于种群模型和优化策略的路径规划算法，如遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
这些算法主要通过模拟生物进化、群体行为或颗粒运动等方式，在搜索空间中寻找最优解。
遗传算法是一种基于进化论思想的优化算法，它通过模拟遗传、变异和选择等过程，不断迭代更新种群中的个体，从而逐步寻找出最优解。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法，它通过模拟蚂蚁释放信息素和选择路径等行为，从而在搜索空间中找到最短路径。
粒子群算法则是一种模拟群体行为的算法，它通过模拟颗粒在搜索空间中的移动和信息交流等过程，从而找到最优解。
这些进化算法可以克服经典算法的局限性，具有全局性和鲁棒性较好的特点。
除了经典算法和进化算法，还有一些其他的路径规划算法也得到了广泛应用。
免疫算法是一种基于免疫系统的优化算法，它通过模拟抗体的克隆、突变和选择等过程，从而找到最优解。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法是指在机器人移动过程中，通过算法得出最优路径的过程。
近年来，随着机器人技术的发展，移动机器人成为了研究的热点之一，而路径规划算法也成为了研究的重点之一。
本文将针对移动机器人路径规划算法做一个综述。
1. 最短路径算法
最短路径算法是指在给定的起点和终点中，找到其之间最短的路径。
最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等。
Dijkstra算法的本质是一种广度遍历算法，每次将当前节点的相邻节点加入到访问队列中，并计算当前节点与相邻节点之间的距离，最终得到起点到终点的最短路径。
A*算法则是一种启发式搜索算法，通过优先级队列将每个节点加入访问队列中，并通过估价函数来对当前节点的相邻节点进行评价和选择。
2. 全局路径规划算法
全局路径规划算法是指在机器人运动区域中，找到起点和终点之间的一个安全路径，以避免机器人和环境发生碰撞的算法。
常见的全局路径规划算法包括D*算法、FMT算法、Grid-based图搜索算法等。
D*算法是一种在线规划算法，其可以在机器人进行实时运动路径规划的过程中，调整运动路径以适应动态环境。
FMT算法则是一种快速重规划算法，其可以在毫秒级别内找到最优路径，同时保证找到的路径满足安全性要求。
Grid-based图搜索算法则是一种基于栅格地图的路径规划算法，通过将机器人移动区域划分成方格，将环境信息转换成栅格信息，以便机器人规划出最优路径。
移动机器人路径规划算法综述一、本文概述随着科技的飞速发展和的广泛应用，移动机器人在工业、医疗、军事、服务等领域扮演着越来越重要的角色。
移动机器人的路径规划问题，即如何在复杂多变的环境中为机器人找到一条从起始点到目标点的最优或次优路径，已成为机器人技术中的核心问题之一。
本文旨在对移动机器人的路径规划算法进行全面、深入的综述，以期为相关研究者提供有价值的参考和启示。
本文将首先介绍移动机器人路径规划的基本概念和分类，包括全局路径规划和局部路径规划、已知环境路径规划和未知环境路径规划等。
接着，我们将重点介绍和分析几种主流的路径规划算法，如基于搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法等）、基于采样的算法（如快速随机树RRT算法、概率路线图PRM算法等）、基于优化的算法（如人工势场法、遗传算法等）以及基于学习的算法（如深度强化学习、神经网络等）。
这些算法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
本文还将讨论路径规划算法在实际应用中面临的挑战，如动态环境、障碍物、计算复杂度等问题，并探讨未来路径规划算法的发展趋势和方向。
我们希望通过本文的综述，能够帮助读者更深入地理解移动机器人路径规划算法的原理和应用，并为推动该领域的发展做出一定的贡献。
二、路径规划问题的分类路径规划问题是移动机器人研究领域中的一个核心问题，它涉及到如何使机器人在复杂的环境中安全、有效地找到从起始点到目标点的路径。
根据不同的分类标准，路径规划问题可以分为多种类型。
根据环境信息的已知程度，路径规划问题可以分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在环境信息完全已知的情况下进行的，通常需要预先建立环境模型，然后利用搜索算法、优化算法等寻找最优或次优路径。
而局部路径规划则是在环境信息部分已知或完全未知的情况下进行的，机器人需要依靠传感器实时感知环境，并在线进行路径规划和调整。
根据路径规划的策略，可以分为静态路径规划和动态路径规划。
静态路径规划是在静态环境中进行的，即环境中没有动态障碍物或变化因素。
机器人路径规划算法研究与实践随着科技的不断进步，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
而对于机器人来说，路径规划是至关重要的一部分。
机器人路径规划算法可以确保机器人能够安全、高效地在环境中移动，并避开障碍物。
本文将重点研究机器人路径规划算法，并进行实践探讨。
路径规划是指在给定环境中，机器人通过选择合适的路径到达目标位置。
在这个过程中，机器人需要考虑环境中的障碍物、机器人的运动能力以及路径的最优性等因素。
因此，机器人路径规划算法需要具备以下几个方面的能力：首先，机器人路径规划算法需要具备全局搜索的能力。
这意味着机器人需要考虑整个环境，而不仅仅是当前位置附近的情况。
通过全局搜索，机器人可以找到一条最优路径来达到目标位置。
其次，机器人路径规划算法需要具备障碍物避障的能力。
机器人在移动过程中，需要避开环境中的障碍物，以免发生碰撞或者卡住的情况。
因此，路径规划算法需要能够检测到障碍物，并找到绕过障碍物的最短路径。
同时，机器人路径规划算法还需要具备动态路径规划的能力。
在实际应用中，环境会不断发生变化，比如有障碍物的位置发生变化，甚至有新的障碍物出现。
因此，路径规划算法需要能够根据环境变化及时调整机器人的路径，以确保机器人能够安全到达目标位置。
为了实现上述能力，研究者们提出了许多机器人路径规划算法。
其中，最经典的算法之一是A*算法。
A*算法是一种启发式搜索算法，它通过估计从当前位置到目标位置的代价来选择下一步的移动方向。
A*算法的优点是在保证路径最短的同时，具备较高的搜索效率。
因此，A*算法广泛应用于各个领域的路径规划问题。
除了A*算法，还有其他一些常用的路径规划算法。
比如，Dijkstra算法是一种常用的单源最短路径算法，它能够找到机器人到目标位置的最短路径。
然而，Dijkstra算法在搜索过程中会遍历整个图，因此在复杂环境中的运算速度较慢。
为了克服这个问题，人们发展出了改进的Dijkstra算法，如D*算法和D* Lite算法，它们采用增量式的方式更新路径，以提高搜索效率。
