控制理论与应用

作者：汪琴,张波涛,宋士吉

单位：杭州电子科技大学,杭州电子科技大学,清华大学

关键词：移动机器人; 运动规划; 期望时间优化; RRT; 多目标搜索

基金：浙江省重点研发计划项目(2019C04018), 国家自然科学基金项目(61503108), 东莞市引进创新科技团队计划项目(2018607202007)资助.

不确定环境下移动机器人目标搜索问题中, 目标在观测点被发现的概率常被设为理想的均匀分布, 其路径优化指标通常为最短距离, 但最短距离路径不等同于最优期望时间路径. 针对此问题, 本文提出了一种以期望时间为优化指标的概率多目标搜索算法. 针对观测点的访问顺序不同会导致期望时间不同的现象, 采用分层式路径优化策略. 首先, 构造一个新的非均匀目标分布概率测算模型; 然后, 在上层序列规划中, 采用改进的改良圈算法生成期望观测点序列; 最后, 在下层特征地图的观测点间可行路径规划中, 采用改进的快速随机生成树算法(GBC–RRT).实验结果表明: 本文所提方法可显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间, 且能在目标不确定、非均匀分布的工作空间中得到最优期望时间的搜索路径.

来源：2020年第7期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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