机器人路径规划及躲避算法

资 源 简 介

机器人路径规划及躲避算法

详 情 说 明

机器人路径规划及躲避算法是自主移动机器人领域的核心技术之一，它使机器人能够在复杂环境中高效导航并避开障碍物。路径规划的核心目标是为机器人找到从起点到目标点的最优或可行路径，而躲避算法则负责实时处理动态障碍物。

常见的路径规划算法包括： A*算法：结合了Dijkstra算法的最短路径思想和启发式搜索，通过代价函数评估路径优劣，适合已知环境下的全局规划。 Dijkstra算法：计算图中所有节点到起点的最短路径，适用于无动态障碍的场景，但计算量较大。 RRT（快速随机树）：通过随机采样构建路径树，适合高维空间或复杂障碍环境，常用于机械臂或无人机规划。

躲避算法通常依赖传感器（如激光雷达、视觉摄像头）实时检测障碍物，并通过局部调整路径实现避障。例如： 动态窗口法（DWA）：在速度空间内评估可行轨迹，选择兼顾距离和速度的临时路径。 人工势场法：将目标点设为引力源，障碍物设为斥力源，引导机器人沿合力方向移动。

实际应用中，常采用分层架构：全局规划器生成粗略路径，局部规划器处理实时避障。算法选择需权衡环境复杂度、实时性要求及机器人算力限制。