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🔥 内容介绍
一、狭窄通道场景路径规划的挑战
狭窄通道场景在实际应用中较为常见，如在室内环境中的走廊、工业厂房的狭窄过道、城市街道的小巷等。在这些场景下进行路径规划面临诸多挑战：
- 空间受限：狭窄通道的空间限制使得机器人或移动对象可活动的范围极小，传统路径规划算法容易因空间不足而难以找到可行路径。例如，在狭窄的走廊中，机器人必须精确地在有限的宽度内移动，避免碰撞墙壁。
- 障碍物密集：狭窄通道内可能存在各种障碍物，如堆放的物品、设备等，进一步压缩了可行空间，增加了路径搜索的复杂性。
- 实时性要求：在一些应用场景中，如物流配送机器人在仓库狭窄通道中作业，需要实时规划路径以应对动态变化的环境，这对路径规划算法的计算效率提出了很高的要求。
二、ADD - RRT 算法原理
- RRT 算法基础：快速探索随机树（RRT）算法是一种常用于路径规划的采样 - 基于搜索的算法。它通过在状态空间中随机采样点，并将新采样点连接到树中已有的节点，逐步构建一棵搜索树。从起始点开始，树不断向目标点生长，直到找到一条从起始点到目标点的路径或达到预设的迭代次数。
- ADD - RRT 改进思路：针对狭窄通道场景，ADD - RRT（Anchored Decomposition - based RRT）算法引入了锚定分解的概念。首先将狭窄通道场景进行分解，识别出关键的狭窄区域和相对开阔的区域。在开阔区域，RRT 算法可以较为快速地进行搜索；而在狭窄区域，通过设置锚定点来引导搜索。锚定点是狭窄通道中的特定位置，算法优先尝试将树的节点连接到这些锚定点，从而更有针对性地在狭窄空间中寻找路径。例如，在狭窄的走廊中，将走廊的两端或一些关键的转折点设置为锚定点，引导搜索树朝着这些点生长，提高找到可行路径的概率。
三、RRV 算法原理
- 基于风险评估的策略：RRV（Risk - aware Rapidly - exploring Randomized Roadmap with Variance reduction）算法是在 RRT 基础上，结合风险评估和方差减少技术。在狭窄通道场景中，由于空间有限，碰撞风险较高，RRV 算法通过评估每个采样点的碰撞风险来指导路径搜索。它不仅考虑采样点与障碍物的距离，还考虑该点周围区域的可通过性。例如，一个靠近障碍物但周围空间相对开阔的点，其风险可能低于一个距离障碍物稍远但周围空间受限的点。
- 方差减少技术：为了提高搜索效率，RRV 引入方差减少技术。在 RRT 算法中，随机采样点的分布可能存在较大的随机性，导致搜索效率低下。RRV 通过对采样点的分布进行调整，使其更集中在可能存在可行路径的区域，减少无效采样。例如，利用重要性采样技术，根据风险评估结果，对风险较低的区域进行更密集的采样，从而加快搜索速度，在狭窄通道场景中更快地找到安全可行的路径。
四、改进型 Bridge Test 算法原理
- Bridge Test 算法核心：Bridge Test 算法旨在解决高维空间中路径规划的连通性问题。它通过在状态空间中构建桥梁来连接不同的区域，以克服搜索空间中的不连通性。在狭窄通道场景中，这种不连通性可能由复杂的障碍物布局导致。
- 改进思路：改进型 Bridge Test 算法针对狭窄通道场景的特点进行了优化。它更精细地分析狭窄通道内的空间结构，识别出那些可能导致路径中断的关键区域。然后，通过构建虚拟桥梁跨越这些关键区域，确保搜索树能够顺利通过。例如，在狭窄通道中，如果有一段区域被多个障碍物严重阻塞，改进型 Bridge Test 算法会在该区域两端构建虚拟桥梁，使得搜索树可以直接跨越该区域继续搜索，而无需在复杂的障碍物中寻找迂回路径，从而提高路径规划的效率和成功率。
基于 ADD - RRT、RRV 和改进型 Bridge Test 算法的路径规划方法，针对狭窄通道场景的特点，从不同角度对传统的基于采样的路径规划算法进行改进，提高了在狭窄、复杂环境中找到可行路径的能力和效率。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%表示齐次坐标系下,绕X轴旋转
%旋转角度为theta,单位是rad
function Rx = RotX(theta)
Cx =[ 1 0 0;
0 cos(theta) -sin(theta);
0 sin(theta) cos(theta) ];
O = zeros(3, 1);
Rx = [ Cx, O;
O', 1];
end
