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🔥 内容介绍

一、引言

在机器人技术不断发展的当下，自主导航能力是机器人实现复杂任务的关键。无论是在工业生产中的物料搬运、服务领域的导览接待，还是在危险环境下的探测救援，机器人都需要能够在未知环境中自主规划路径，避开障碍物，高效地到达目标位置。快速扩展随机搜索树（Rapid - exploring Random Tree，RRT）算法因其能够快速探索高维空间且适用于复杂环境的特点，成为自主机器人导航路径规划的常用方法。本文将详细介绍基于 RRT 算法模拟自主机器人导航的原理、实现过程以及相关的分析与优化。

二、RRT 算法原理

1. 基本概念RRT 算法是一种基于采样的路径搜索算法，它通过在状态空间中随机采样点，并逐步构建一棵搜索树来寻找从起始点到目标点的可行路径。这棵搜索树由一系列的节点和连接这些节点的边组成，每个节点代表机器人在空间中的一个状态，边则表示机器人从一个状态转移到另一个状态的动作。

2. 算法流程

   • 初始化：首先确定机器人的起始状态 qstart 和目标状态 qgoal，创建一棵只包含起始节点 qstart 的搜索树 T。

   • 随机采样：在机器人的状态空间中随机生成一个采样点 qrand。状态空间可以是二维平面空间（对于平面移动机器人），也可能是包含更多维度的空间，如机器人的关节角度空间（对于多关节机器人）。

   • 寻找最近节点：在搜索树 T 中找到距离采样点 qrand 最近的节点 qnear。通常使用欧几里得距离或其他合适的距离度量来衡量节点间的距离。

   • 扩展：从 qnear 向 qrand 扩展，生成一个新的节点 qnew。扩展的方式可以是沿着从 qnear 到 qrand 的直线方向，按照一定的步长前进，直到遇到障碍物或者达到最大扩展距离。如果 qnew 没有与障碍物碰撞，则将 qnew 添加到搜索树 T 中，并将 qnear 作为 qnew 的父节点，建立连接两者的边。

   • 检查目标：检查新生成的节点 qnew 是否足够接近目标状态 qgoal。如果是，则找到了一条从起始点到目标点的可行路径，可以通过回溯搜索树从 qnew 到 qstart 来获取这条路径；如果否，则返回随机采样步骤，继续扩展搜索树，直到找到路径或者达到预设的迭代次数。

三、基于 RRT 算法的自主机器人导航模拟实现

1. 环境建模

   • 地图表示：为了模拟机器人在环境中的导航，需要对环境进行建模。常见的方法是使用二维栅格地图，将环境划分为一个个大小相等的栅格单元。每个栅格单元可以标记为空闲（表示机器人可以通过）、障碍物（表示机器人不能通过）或目标区域。例如，在一个简单的室内环境模拟中，墙壁所在的栅格单元标记为障碍物，而机器人要到达的目的地所在栅格单元标记为目标区域。

   • 障碍物表示：除了栅格地图，也可以使用几何图形（如圆形、矩形等）来表示障碍物。对于每个障碍物，定义其几何形状、位置和尺寸等参数。在检测节点与障碍物的碰撞时，根据节点的位置和障碍物的几何信息进行判断。例如，对于圆形障碍物，判断节点到圆心的距离是否小于圆的半径，以此确定是否发生碰撞。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function data = robot_sim_server(command)

%robot can achieve this succesfully

% obstacle = [12 13 14 15];

% obstacle = [1 5 6 10];

% obstacle = [9 5 6 3];

 % obstacle = [14 10  6 2];

% obstacle = [9 10 5 3];

% obstacle = [1 12 15 3];

% obstacle = [1 2 3 15];

% obstacle = [12 9 10 15];

% obstacle = [12 13 14 3];

 obstacle = [1,5,6,11];

% obstacle = [4 6 10 15];

% persistent obstacle;

% if isempty(obstacle)

%     obstacle = randperm(15,4);

% end

persistent num_moves; 

persistent pos;

persistent dir; 

if isempty(pos)||isempty(dir)

    pos = 0;

    dir = 0;

    num_moves = 0; 

end 

switch command

    

    case "sensor_read"

         data=sensor_read(pos,dir,obstacle); 

         

    case "move 0"

        

        data = move(pos,dir,0);

        pos = data(1);

        dir = data(2);

        num_moves = num_moves + 1; 

        

    case "move 1"

        

        data = move(pos,dir,1);

        pos = data(1);

        dir = data(2);

        num_moves = num_moves + 1; 

        

        

    case "move 2"

        data = move(pos,dir,2);

        pos = data(1);

        dir = data(2);

        num_moves = num_moves + 1; 

        

    case "status"

        data = [pos dir num_moves];

        

    

end 

return

🔗 参考文献

[1]冯楠.自主移动机器人路径规划的RRT算法研究[D].大连理工大学,2014.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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