四足机器人全向运动导航规划方法研究

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四足机器人是近年来机器人研究领域的热点。由于四足机器人具有复杂的机械电路结构和复杂的运动学动力学特性,目前大部分四足机器人的研究工作主要围绕运动控制展开,关于全向运动的导航规划仍处于起步阶段。本文基于四足机器人灵活的全向运动能力,根据其运动特性设计了一套完整的自主导航规划框架,并将框架分成了全局路径规划、全局轨迹优化和局部轨迹规划的三层结构。本文主要研究成果如下:1.针对目前四足机器人路径规划研究中未考虑机器人运动特性的问题,在全局路径规划方面,设计了基于运动学和动力学的A*(Kinodynamic A*)算法。该方法结合四足机器人的全向运动特性,解决了传统A*算法只规划位置而不包含机器人本身运动学信息的问题,从而规划一条满足运动学和动力学约束的,且时间最优的光滑、安全的可行路径。在此基础上,考虑到四足机器人矩形轮廓和各向运动能力差异,进一步对四足机器人模型进行改进,将机器人朝向角加入搜索,补足路径上的角度信息,使得后续局部轨迹规划在跟随的运动时间上提高了13.56%。2.针对全局路径规划改进算法降低了算法效率的问题,在全局轨迹优化采用B样条轨迹拟合全局路径的方法。采用准均匀B样条拟合位置信息,均匀B样条拟合角度信息,通过构造优化问题,将各项需求作为约束加入到优化问题,最后求解出一条安全无碰撞且包含角度信息的更为光滑的轨迹。同时,该方法相较于全局路径联合角度搜索改进算法,在计算时间上缩短了85.74%,确保在动态场景重规划的实时性。3.设计基于时间弹性带(Timed Elastic Band,TEB)算法的局部轨迹规划。TEB算法将机器人的位姿、时间、障碍物信息、以及相关的约束等,利用图优化的框架组成超图的节点与边,优化求解机器人执行所需下发的控制量。在此基础上结合机器人全向模型以及相关运动学和动力学分析,根据实际调试情况对算法约束进行改进,最后完成了自主导航及动态避障的任务,验证了算法的鲁棒性。
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