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    基于改進(jìn)漸進(jìn)最優(yōu)的雙向快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法

    2019-08-01 19:53:00王坤曾國(guó)輝魯敦科黃勃李曉斌
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2019年5期
    關(guān)鍵詞:移動(dòng)機(jī)器人障礙物雙向

    王坤 曾國(guó)輝 魯敦科 黃勃 李曉斌

    摘 要:針對(duì)帶啟發(fā)式的快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(RRTConnect)算法路徑生成的隨機(jī)性以及漸進(jìn)最優(yōu)的雙向快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(BRRT*)算法收斂速度的緩慢性,提出了一種基于BRRT*改進(jìn)的高效路徑規(guī)劃算法(EBRRT*)。首先引入一種智能采樣函數(shù),使隨機(jī)樹(shù)的擴(kuò)展更具方向性,從而減少尋路時(shí)間,并提高路徑的平滑性;其次在BRRT*算法的基礎(chǔ)上,在EBRRT*算法中加入了一種快速擴(kuò)展策略,使改進(jìn)后的算法在自由空間中使用RRTConnect算法的擴(kuò)展方式進(jìn)行快速擴(kuò)展,而在障礙物空間則使用改進(jìn)的漸進(jìn)最優(yōu)的快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(RRT*)算法進(jìn)行擴(kuò)展,在提高擴(kuò)展效率的同時(shí)避免算法陷入局部最優(yōu)。將EBRRT*算法分別與快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(RRT)、RRTConnect、RRT* 和BRRT*算法進(jìn)行仿真對(duì)比,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法在路徑規(guī)劃效率及路徑平滑性方面均明顯優(yōu)于其他算法;且相對(duì)于BRRT*算法,其在路徑規(guī)劃時(shí)間上降低了68.3%,在迭代次數(shù)上減少了48.6%。

    關(guān)鍵詞:移動(dòng)機(jī)器人;路徑規(guī)劃;快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù);帶啟發(fā)式的快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)算法;漸進(jìn)最優(yōu)的雙向快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)算法

    中圖分類號(hào):TP242.6

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    Abstract: To overcome the randomness of RRTConnect and slow convergence of BRRT*(asymptoticallyoptimal Bidirectional Rapidlyexploring Random Tree) in path generation, an efficient path planning algorithm based on BRRT*, abbreviated as EBRRT*, was proposed. Firstly, an intelligent sampling function was intriduced to achieve more directional expansion of random tree, which could improve the smoothness of path and reduce the seek time. A rapidlyexploring strategy was also added in EBRRT* by which RRTConnect exploration mode was adopted to ensure rapidly expanding in the free space and improved asymptoticallyoptimal Rapidlyexploring Random Tree (RRT*) algorithm was adopted to prevent trapped in local optimum in the obstacle space. Finally, EBRRT* algorithm was compared with Rapidlyexploring Random Tree (RRT), RRTConnect, RRT* and BRRT* algorithms. The simulation results show that the improved algorithm is superior to other algorithms in the efficiency and smoothness of path planning. It reduced the path planning time by 68.3% and the number of iterations by 48.6% compared with BRRT* algorithm.

    英文關(guān)鍵詞Key words: mobile robot; path planning; Rapidlyexploring Random Tree (RRT); RRTConnect algorithm; asymptoticallyoptimal Bidirectional Rapidlyexploring Random Tree (BRRT*) algorithm

    0 引言

    隨著人工智能等新興領(lǐng)域的不斷崛起,移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展速度也獲得飛速提升。目前,諸如家庭、工廠以及醫(yī)院等公共場(chǎng)所對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的需求正在不斷增加,而移動(dòng)機(jī)器人作為生產(chǎn)工具,需要經(jīng)常從一個(gè)位置移動(dòng)至另一個(gè)位置,所以如何規(guī)劃出一條即無(wú)障礙物又可以最小化消耗的路徑成為了該領(lǐng)域的一項(xiàng)熱門(mén)研究。國(guó)內(nèi)外的學(xué)者紛紛對(duì)此進(jìn)行了相關(guān)的研究,并提出了許多可行的路徑規(guī)劃理論及方法, 其中包括蟻群算法[1]、粒子群優(yōu)化算法[2]、遺傳算法[3]、人工勢(shì)場(chǎng)法[4]和A*[5]算法等。這些算法在簡(jiǎn)單環(huán)境下可以實(shí)現(xiàn)快速收斂到最優(yōu)路徑,但在處理復(fù)雜環(huán)境及高維空間時(shí)一方面收斂速度會(huì)急劇下降,另一方面其所生成的路徑并未考慮移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)約束,導(dǎo)致規(guī)劃出的路徑并不能被機(jī)器人所執(zhí)行。

    為解決高維環(huán)境下路徑規(guī)劃問(wèn)題,基于采樣的路徑規(guī)劃算法被提出, 其中包括概率路圖法(Probability Roadmap Method, PRM)[6]和快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(Rapidlyexploring Random Tree, RRT)算法[7]。PRM算法作為最早的基于采樣的路徑規(guī)劃算法,其在路徑搜索的實(shí)時(shí)性與最優(yōu)性上可以滿足要求,但仍未考慮到移動(dòng)機(jī)器人的非完整約束[8],且當(dāng)環(huán)境中存在未知障礙物時(shí)會(huì)嚴(yán)重影響其規(guī)劃效率。由于PRM算法存在的不足,LaValle等提出了一種基于采樣的RRT算法,該算法具有概率完備且收斂速度快,可應(yīng)用在未知障礙物等優(yōu)點(diǎn),但其也存在一些缺陷[9-10]:1)由于算法采用隨機(jī)采樣狀態(tài)空間進(jìn)行擴(kuò)展的方式,使得隨機(jī)樹(shù)的擴(kuò)展沒(méi)有方向性,導(dǎo)致最終生成的路徑并非最優(yōu)路徑;2)由于算法需要探索整個(gè)未知空間,并進(jìn)行反復(fù)迭代以找到一條可行路徑,使得算法在運(yùn)行中需要消耗大量的內(nèi)存;3)由于算法的隨機(jī)性,導(dǎo)致最終生成的路徑較為粗糙,不適合移動(dòng)機(jī)器人直接采用。

    對(duì)于RRT算法存在的不足,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其作了一定程度的改進(jìn),其中國(guó)外較為典型的改進(jìn)有帶啟發(fā)式的快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(RRTConnect)算法[11]、漸進(jìn)最優(yōu)的快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(asymptoticallyoptimal Rapidlyexploring Random Tree, RRT*)算法[12]、漸進(jìn)最優(yōu)的雙向快速擴(kuò)展隨機(jī)樹(shù)(asymptoticallyoptimal Bidirectional Rapidlyexploring Random Tree, BRRT*)算法[13]和IBRRT*(Intelligent Bidirectional RRT*)算法[14]。RRTConnect算法由Kuffner等[11]于2000年提出,該算法通過(guò)并行生成兩棵隨機(jī)樹(shù)的方式來(lái)提高尋找路徑的速度。RRT*算法由Karaman等于2010年提出,該算法的提出很好地解決了RRT算法生成路徑非最優(yōu)問(wèn)題,但由于在探索中計(jì)算量的增加,使其路徑生成效率大幅降低[15]。Jordan等通過(guò)借鑒RRTConnect算法思想,于2013年提出了雙向擴(kuò)展的RRT*算法,即BRRT*,同時(shí)通過(guò)改進(jìn)RRTConnect算法的連接函數(shù),從而保證算法所連接的兩棵樹(shù)可以生成一條最優(yōu)路徑。Qureshi等[14]于2015年提出了IBRRT*算法,在BRRT*算法中引入一種智能樣本插入函數(shù),從而提高算法收斂到最優(yōu)路徑的速度。國(guó)內(nèi)對(duì)RRT算法的研究較少,目前較早的研究為康亮等[16]于2010年提出了一種將RRT算法與滾動(dòng)窗口相結(jié)合的改進(jìn)算法,該算法克服了RRT算法只能在環(huán)境已知的條件下進(jìn)行路徑規(guī)劃的限制;馮楠[17]于2014年提出一種改進(jìn)RRTConCon的算法,提高了RRT算法的穩(wěn)定性,使其更易朝著目標(biāo)點(diǎn)擴(kuò)展;潘思宇等[18]于2017年提出一種RRT*的改進(jìn)算法,引入一種節(jié)點(diǎn)啟發(fā)式采樣函數(shù),提高路徑規(guī)劃的速度與質(zhì)量。

    本文主要針對(duì)BRRT*算法采樣的隨機(jī)性和擴(kuò)展方式的緩慢性,提出一種基于BRRT*的改進(jìn)算法EBRRT*(Efficient Bidirectional RRT*),該算法引入智能采樣函數(shù)代替原始算法中的隨機(jī)采樣函數(shù),通過(guò)在起始點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)之間采樣最優(yōu)固定點(diǎn)作為兩棵樹(shù)的目標(biāo)點(diǎn),使隨機(jī)樹(shù)在擴(kuò)展中具有方向性,同時(shí)使用快速擴(kuò)展策略,將隨機(jī)樹(shù)的擴(kuò)展分成兩個(gè)階段:當(dāng)探索無(wú)障礙物空間時(shí),算法采用RRTConnect算法的策略進(jìn)行快速擴(kuò)展;當(dāng)檢測(cè)到擴(kuò)展方向有障礙物時(shí),算法啟動(dòng)改進(jìn)后的RRT*進(jìn)行擴(kuò)展,從而保證算法不會(huì)陷入局部最優(yōu)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)后的算法在有效性、實(shí)時(shí)性和優(yōu)越性上具有明顯優(yōu)勢(shì)。

    4 結(jié)語(yǔ)

    本文以BRRT*算法為基礎(chǔ),通過(guò)將原始算法中的隨機(jī)采樣函數(shù)替換為智能采樣函數(shù),并考慮RRTConnect算法的擴(kuò)展方式從而引入快速擴(kuò)展策略,使算法的擴(kuò)展更高效,生成路徑更平滑。通過(guò)對(duì)改進(jìn)后的算法在不同地圖中進(jìn)行仿真,其結(jié)果表明改進(jìn)后的算法在路徑生成速度、迭代次數(shù)及平滑性上相較于其他算法具有明顯優(yōu)勢(shì)。不過(guò)改進(jìn)后的算法仍存在一些不足之處,比如在擴(kuò)展方式切換時(shí)路徑會(huì)出現(xiàn)較大彎曲,下一步將嘗試在擴(kuò)展中加入平滑處理函數(shù),使擴(kuò)展方式改變時(shí)路徑銜接更平滑。

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