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    融合改進A*和DWA算法的物流機器人自主導(dǎo)航及路徑規(guī)劃研究

    2024-08-14 00:00:00黃以成
    互聯(lián)網(wǎng)周刊 2024年15期

    摘要:本文提出了一種融合改進A*算法和DWA算法的物流機器人自主導(dǎo)航及路徑規(guī)劃方法。改進A*算法引入航向角策略和Floyd算法優(yōu)化,生成平滑高效的全局路徑;改進DWA算法引入全局路徑因素和自適應(yīng)窗口機制,實現(xiàn)實時避障與全局引導(dǎo)。實驗結(jié)果表明,這種融合改進算法相比傳統(tǒng)A*和DWA算法,任務(wù)完成率提高8.2%,平均用時縮短14.4%,平均能耗降低21.7%,顯著提升了物流機器人在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中的導(dǎo)航性能。

    關(guān)鍵詞:物流機器人;A*算法;DWA算法;自主導(dǎo)航;路徑規(guī)劃

    引言

    隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展,物流機器人在倉儲、配送等環(huán)節(jié)發(fā)揮著越來越重要的作用。然而,復(fù)雜多變的物流環(huán)境對物流機器人的自主導(dǎo)航和路徑規(guī)劃能力提出了更高要求。傳統(tǒng)算法在動態(tài)未知環(huán)境中適應(yīng)性不足,智能優(yōu)化算法的實時性和收斂性有待提高。本文旨在解決上述問題,提出一種融合改進A*和DWA算法的路徑規(guī)劃方法,以提高物流機器人導(dǎo)航的安全性和效率。

    1. 現(xiàn)階段物流機器人自主導(dǎo)航與路徑規(guī)劃算法存在的問題

    物流機器人需要在復(fù)雜、動態(tài)的環(huán)境中實現(xiàn)高效、安全的導(dǎo)航與路徑規(guī)劃,相關(guān)要求對其自主性和智能化水平提出了一些挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)算法和采樣算法對動態(tài)未知環(huán)境的適應(yīng)性不強,實時避障能力有限;智能優(yōu)化算法的實時性和收斂性還有待提高,參數(shù)調(diào)試較為復(fù)雜;大部分研究對算法改進后的計算效率和路徑質(zhì)量缺乏定量分析與對比[1]。針對上述問題,本文從提高物流機器人導(dǎo)航規(guī)劃的安全性與高效性出發(fā),提出了改進A*和DWA算法相結(jié)合的路徑規(guī)劃策略。

    2. 融合改進A*與DWA算法的路徑規(guī)劃方法

    2.1 A*算法改進

    2.1.1 引入航向角策略

    傳統(tǒng)A*算法在搜索最優(yōu)路徑時,只考慮了當(dāng)前節(jié)點到目標節(jié)點的估計代價,而忽略了節(jié)點間連接路徑的方向變化,導(dǎo)致生成的路徑往往存在大量冗余節(jié)點,路徑平滑度差。針對上述問題,研究在A*算法中引入航向角的概念,通過評估相鄰節(jié)點間的夾角來優(yōu)化路徑的生成過程。

    設(shè)當(dāng)前節(jié)點為ni,其父節(jié)點為ni-1,可擴展的子節(jié)點為。定義航向角為連接和的夾角,如圖1所示。

    航向角可通過計算得到公式1:

    (1)

    引入航向角后,子節(jié)點的估計代價可表示為公式2:

    (2)

    其中,為起點到的實際代價,為到目標點的估計代價,w為航向角權(quán)重因子。通過合理設(shè)置權(quán)重因子w,可以控制航向角對節(jié)點擴展的影響程度。w值越大,算法越傾向于選擇與當(dāng)前運動方向一致的節(jié)點,生成的路徑越平滑;w值越小,算法越傾向于選擇距離目標點最近的節(jié)點,生成的路徑越短。因此,w值的選取需要在路徑長度和平滑度之間進行權(quán)衡[2]。

    2.1.2 Floyd算法優(yōu)化路徑

    盡管引入航向角策略后,A*算法生成的路徑得到了一定程度的平滑,但仍然存在一些冗余節(jié)點,導(dǎo)致路徑長度不夠理想。為了進一步優(yōu)化路徑,研究在A*算法的基礎(chǔ)上,采用Floyd算法對生成的路徑進行二次處理。

    Floyd算法是一種基于動態(tài)規(guī)劃的多源最短路徑算法,可以在O(n3)的時間復(fù)雜度內(nèi)求出任意兩點之間的最短路徑。設(shè)改進A*算法生成的初始路徑為P0={n0,n1,…,nm},其中n0為起點,nm為終點,m為路徑節(jié)點數(shù)。首先,根據(jù)路徑P0構(gòu)建一個(m+1)×(m+1)的鄰接矩陣D,矩陣元素dij表示路徑節(jié)點ni和nj之間的歐幾里得距離,當(dāng)ni和nj不直接相連時,dij=∞。

    Floyd算法對于路徑上的任意兩個節(jié)點ni和nj,如果經(jīng)過中間節(jié)點nk(i<k<j)使得路徑距離更短,即dij>dik+dkj,則更新dij=dik+dkj,同時記錄ni到nj到的最短路徑應(yīng)經(jīng)過nk。算法需初始化距離矩陣D和路徑矩陣P,然后循環(huán)遍歷中間節(jié)點nk={k=0,1…,m},在此基礎(chǔ)上循環(huán)遍歷節(jié)點對(ni,nj)(i,j=0,1…,m)。如果dij>dik+dkj,則更新dij=dik+dkj,并設(shè)pij=k,并根據(jù)矩陣P提取任意兩個節(jié)點間的最短路徑。Floyd算法處理后,便可得到路徑上任意兩個節(jié)點間的最短路徑,從而實現(xiàn)對原始路徑的壓縮與平滑[3]。

    2.2 DWA算法改進

    在動態(tài)環(huán)境下,單純依靠全局路徑規(guī)劃難以應(yīng)對突發(fā)障礙,容易導(dǎo)致機器人碰撞等危險情況。為了使機器人能夠在局部動態(tài)環(huán)境中靈活避障,同時兼顧全局路徑的引導(dǎo),研究在DWA算法的基礎(chǔ)上進行了針對性的改進和優(yōu)化。

    傳統(tǒng)DWA算法通過在機器人速度空間中采樣獲得一系列可行速度,并評價每個采樣速度的效用,從中選取最優(yōu)速度作為下一時刻的控制指令。評價函數(shù)通常包含方向、速度和距離三個因素,分別表示為(ν)、和,則采樣速度的效用如公式3所示:

    (3)

    其中,為三個因素的權(quán)重系數(shù)。然而,傳統(tǒng)DWA算法在評價速度時,只考慮了局部信息,容易使機器人偏離全局最優(yōu)路徑。為了增強DWA算法的全局引導(dǎo)能力,研究在評價函數(shù)中引入全局路徑因素,表示采樣速度下機器人預(yù)測位置距離全局路徑的偏離程度,偏離越小,該項得分越高[4]。同時為了提高避障的安全性,還對距離因素進行了細化,考慮了機器人與障礙物的相對速度,引入碰撞時間項Tc。改進后的DWA評價函數(shù)如公式4所示:

    (4)

    其中,為四個因素的權(quán)重系數(shù)。在速度采樣時,傳統(tǒng)DWA算法采用等間隔的網(wǎng)格采樣方式,采樣粒度較粗,導(dǎo)致控制輸出不夠平滑。研究采用了基于概率分布的非均勻采樣策略,在局部最優(yōu)速度附近進行細粒度采樣,在其他區(qū)域進行粗粒度采樣,從而在保證實時性的同時提高了速度選擇的精度。

    2.3 融合改進算法設(shè)計實現(xiàn)

    為實現(xiàn)物流機器人在復(fù)雜環(huán)境中的自主導(dǎo)航,本文提出了一種融合改進A*算法和改進DWA算法的路徑規(guī)劃方法。該方法以改進A*算法為核心,生成全局最優(yōu)路徑,并結(jié)合改進DWA算法進行局部動態(tài)避障,實現(xiàn)了全局路徑引導(dǎo)下的實時避障,算法融合策略如圖2所示。

    融合策略分為五個步驟:

    (1)離線階段,利用改進A*算法在靜態(tài)地圖中規(guī)劃出起點到目標點的全局最優(yōu)路徑。引入航向角因素,評估相鄰節(jié)點間的夾角,優(yōu)先選擇與當(dāng)前節(jié)點方向一致的節(jié)點,生成平滑路徑,然后采用Floyd算法對路徑進行二次優(yōu)化,壓縮冗余節(jié)點,縮短路徑長度。

    (2)機器人開始執(zhí)行任務(wù)后,進入在線導(dǎo)航階段。利用傳感器實時獲取周圍環(huán)境信息,并與靜態(tài)地圖進行融合,構(gòu)建局部代價地圖。代價地圖中包含靜態(tài)障礙物信息和動態(tài)障礙物信息,用于DWA算法的碰撞檢測。

    (3)根據(jù)當(dāng)前機器人位置和局部代價地圖,在改進DWA算法框架下進行速度采樣和評價。評價函數(shù)包括方向、速度、距離和全局路徑四個因素,其中全局路徑因素用于衡量采樣速度下機器人的預(yù)測位置與全局路徑的偏離程度。

    (4)評價函數(shù)為每個采樣速度賦予效用值,選取效用最高的速度作為下一控制周期的速度指令,輸出到機器人底層控制器執(zhí)行。機器人在局部路徑上運動的同時,實時進行障礙物檢測和避障決策。

    (5)隨著機器人不斷運動,更新當(dāng)前位置和局部代價地圖,重復(fù)步驟(3)和步驟(4,直到到達目標點或出現(xiàn)無法避障的情況。如果出現(xiàn)無法避障,則須返回步驟(1,重新規(guī)劃全局路徑。

    為加快算法的收斂速度,減少無效搜索,研究在改進DWA算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計了自適應(yīng)窗口調(diào)整機制[5]。根據(jù)機器人與最近障礙物的距離,動態(tài)調(diào)整速度空間的搜索范圍,距離障礙物越近,搜索窗口越小,反之則越大。同時,在窗口內(nèi)采用非均勻采樣,提高局部最優(yōu)速度附近的采樣密度,自適應(yīng)窗口示意如圖3所示。

    3. 融合改進算法的物流機器人導(dǎo)航規(guī)劃實驗分析

    為驗證融合改進A*和DWA算法的路徑規(guī)劃方法的有效性和優(yōu)越性,本文在物流機器人平臺上開展了導(dǎo)航規(guī)劃實驗。實驗在完整的物流場景中進行,包含多個揀貨點和配送站,機器人需要根據(jù)訂單依次經(jīng)過各個目標點,同時避開動態(tài)障礙。實驗對比了融合改進算法與傳統(tǒng)A*+DWA算法在任務(wù)完成率、平均用時和平均能耗三個指標上的差異。其中,平均用時反映了路徑的時間優(yōu)化程度,平均能耗反映了路徑的平滑度和速度變化的劇烈程度,兩種算法的綜合導(dǎo)航實驗結(jié)果對比如表1所示。

    從表1可以看出,融合改進算法相比傳統(tǒng)算法,任務(wù)完成率提高了8.2%,平均用時縮短了約14.4%,平均能耗降低了約21.7%,整體導(dǎo)航性能大幅提升。這得益于全局路徑的持續(xù)優(yōu)化和局部路徑的自適應(yīng)調(diào)整,使得機器人能夠在動態(tài)環(huán)境中高效、靈活地完成導(dǎo)航任務(wù)。結(jié)果證明,融合改進A*和DWA算法的路徑規(guī)劃方法在綜合導(dǎo)航性能上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)算法,該方法能夠使物流機器人在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)高效、平滑、安全的自主導(dǎo)航,顯著提高了物流作業(yè)效率和智能化水平。

    結(jié)語

    本文提出的融合改進A*和DWA算法的物流機器人自主導(dǎo)航及路徑規(guī)劃方法,有效解決了傳統(tǒng)算法在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中的局限性。未來研究可進一步探索算法在更復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性,如多機器人協(xié)同導(dǎo)航、動態(tài)目標追蹤等場景。此外,還可結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),提高算法的環(huán)境感知和決策能力。本研究為物流機器人在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)高效、安全、智能的自主導(dǎo)航提供了新的技術(shù)支持,對推動物流行業(yè)智能化升級具有重要意義。

    參考文獻:

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    作者簡介:黃以成,碩士研究生,工程師,研究方向:自動控制、項目管理。

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