第6章 机器人导航（规划与导航）#

原始位置: 课程/AUTO545405-移动机器人/课件/第六章 规划与导航.pdf 教师: 吕娜

摘要#

导航 = 回答”How do I get there?”。本章介绍路径规划与避障的基本框架，以及四种经典路径规划算法。导航将定位结果转化为具体的运动路径。

关键要点#

1. 导航框架#

规划 vs 反应:

• 规划（离线）: 基于已知地图，计算全局最优路径
• 反应（在线）: 基于实时传感器，局部避障

两者结合 = 混合架构（全局规划器 + 局部反应层）

2. 四种路径规划算法#

3. 可视图法#

• 连接起点、终点与所有障碍物顶点
• 去除穿越障碍物的线段
• 在剩余图中搜索最短路径（Dijkstra）
• 特点：路径贴障碍物边缘，机器人需要精确控制

4. Voronoi 图#

• 构造与所有障碍物等距的线
• 路径在这些等距线上，最大化安全距离
• 适合狭窄通道导航

5. 单元格分解#

• 将自由空间分解为不重叠的单元格（梯形/矩形）
• 建立邻接图
• 图搜索找到目标（A*、Dijkstra）
• 可结合动态规划

6. 势场法#

U(q) = U_goal(q) + Σ U_obstacle(q)

• 引力势场: U_goal = ½·k_att·d²（距目标越远力越大）
• 斥力势场: U_obs（距障碍越近力越大）
• 问题: 局部极小值 — 合力为零的非目标点

7. 避障技术#

• Bug 算法: 沿障碍边界绕行
• VFH（向量场直方图）: 极坐标障碍密度
• 动态窗口法: 速度空间搜索

涉及的概念#

• 路径规划 — 核心任务
• 可视图法 — 最短路径
• Voronoi图 — 最安全路径
• 单元格分解 — 空间离散化
• 势场法 — 实时规划
• 避障 — 反应式控制

来源关联#

• 移动机器人-第5章 — 定位（输入位置信息）
• 移动机器人-第3章 — 运动学（路径执行的约束）