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⛄ 内容介绍
移动机器人运动规划技术是自主移动机器人导航的核心技术之一,而路径规划技术是导航技术研究的一个关键课题.路径规划的任务是:依据一定的评价准则(如距离最短,时间最短,工作代价最小等等),在一个存在障碍物的工作环境内,寻求一条从初始点开始到目标点结束的较优的无碰撞路径.本文旨在结合实际环境基于快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree, RRT)算法实现自主移动机器人的路径规划。
⛄ 部分代码
%***************************************
%% 流程初始化
clear all; close all;
x_I=1; y_I=1; % 设置初始点
x_G=700; y_G=700; % 设置目标点
Thr=50; %设置目标点阈值
Delta= 20; % 设置扩展步长
%% 建树初始化
T.v(1).x = x_I; % T是我们要做的树，v是节点，这里先把起始点加入到T里面来
T.v(1).y = y_I;
T.v(1).xPrev = x_I; % 起始节点的父节点仍然是其本身
T.v(1).yPrev = y_I;
T.v(1).dist=0; %从父节点到该节点的距离，这里可取欧氏距离
T.v(1).indPrev = 0; %
%% 开始构建树——作业部分
figure(1);
ImpRgb=imread('newmap.png');
Imp=rgb2gray(ImpRgb);
imshow(Imp)
xL=size(Imp,1);%地图x轴长度
yL=size(Imp,2);%地图y轴长度
hold on
plot(x_I, y_I, 'ro', 'MarkerSize',10, 'MarkerFaceColor','r');
plot(x_G, y_G, 'go', 'MarkerSize',10, 'MarkerFaceColor','g');% 绘制起点和目标点
count=1;
for iter = 1:3000
%Step 1: 在地图中随机采样一个点x_rand
%提示：用（x_rand(1),x_rand(2)）表示环境中采样点的坐标
x_rand=[xL, yL].*rand(1,2);
%Step 2: 遍历树，从树中找到最近邻近点x_near
%提示：x_near已经在树T里
x_near=[];
min_dis_toT = inf;
x_near_idx = -1;
for i = 1:length(T.v)
t_node = T.v(i);
t_nodexy = [t_node.x, t_node.y];
dis_toT = norm(t_nodexy - x_rand);
if dis_toT < min_dis_toT
min_dis_toT = dis_toT;
x_near = t_nodexy;
x_near_idx = i;
end
end
% disp(['x_near is ', mat2str(x_near)]);
%Step 3: 扩展得到x_new节点
%提示：注意使用扩展步长Delta
%检查节点是否是collision-free
dxy = x_rand - x_near;
dxynorm = dxy/norm(dxy);
x_new = x_near + dxynorm*Delta;
% disp(['x_new is ', mat2str(x_new)]);
if ~collisionChecking(x_near,x_new,Imp)
continue;
end
% disp(['x_new is collision free, add to Tree']);
count=count+1;
%Step 4: 将x_new插入树T
%提示：新节点x_new的父节点是x_near
T.v(count).x = x_new(1);
T.v(count).y = x_new(2);
T.v(count).xPrev = x_near(1);
T.v(count).yPrev = x_near(2);
T.v(count).dist=norm(x_new - x_near);
T.v(count).indPrev = x_near_idx;
%Step 5:检查是否到达目标点附近
%提示：注意使用目标点阈值Thr，若当前节点和终点的欧式距离小于Thr，则跳出当前for循环
if norm(x_new-[x_G,y_G]) < Thr
break;
end
%Step 6:将x_near和x_new之间的路径画出来
%提示 1：使用plot绘制，因为要多次在同一张图上绘制线段，所以每次使用plot后需要接上hold on命令
%提示 2：在判断终点条件弹出for循环前，记得把x_near和x_new之间的路径画出来
plot([x_near(1), x_new(1)],[x_near(2), x_new(2)], 'r');
drawnow;
% pause(0.1); %暂停0.1s，使得RRT扩展过程容易观察
end
%% 路径已经找到，反向查询
if iter < 2000
path.pos(1).x = x_G; path.pos(1).y = y_G;
path.pos(2).x = T.v(end).x; path.pos(2).y = T.v(end).y;
pathIndex = T.v(end).indPrev; % 终点加入路径
j=0;
while 1
path.pos(j+3).x = T.v(pathIndex).x;
path.pos(j+3).y = T.v(pathIndex).y;
pathIndex = T.v(pathIndex).indPrev;
if pathIndex == 1
break
end
j=j+1;
end % 沿终点回溯到起点
path.pos(end+1).x = x_I; path.pos(end).y = y_I; % 起点加入路径
for j = 2:length(path.pos)
plot([path.pos(j).x; path.pos(j-1).x;], [path.pos(j).y; path.pos(j-1).y], 'b', 'Linewidth', 3);
end
else
disp('Error, no path found!');
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]王滨, 金明河, 谢宗武,等. 基于启发式的快速扩展随机树路径规划算法[J]. 机械制造, 2007, 45(12):4.
