A*和DWA混合算法的移动机器人路径规划【附代码】

A*和DWA混合算法的移动机器人路径规划【附代码】

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142501038

移动机器人在现代社会中得到了广泛应用，其路径规划技术是确保移动机器人安全、平稳和高效到达目标位置的基础，成为机器人领域的重要研究热点。路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划两部分，本文将详细阐述这两者在移动机器人避障中的应用，并通过实验验证改进算法的可行性和有效性。

全局路径规划

在全局路径规划方面，首先构建了一个适用于路径规划的环境地图，选择传统的A算法作为移动机器人的全局路径规划算法。传统A算法是一种基于图搜索的算法，能够有效地找到从起点到目标点的最短路径。尽管A*算法在路径规划中表现出色，但其仍存在一些问题，如搜索方向的盲目性、路径转折点较多和曲率不连续等。这些问题在实际应用中可能导致路径不够平滑，增加了机器人行驶的复杂性。

针对这些问题，本文对传统A算法进行了改进。首先，通过分析扩展节点与目标点之间的连线夹角和坐标系差异，判断搜索方向，从而避免不必要的节点扩展。此举旨在提高搜索的效率，减少计算量。其次，从移动机器人的运动实际情况出发，考虑安全距离对路径的影响，对对角线路径进行了处理，以避免潜在的碰撞风险。最后，为了提升规划路径的平滑性，本文结合了贝塞尔曲线与改进A算法，对生成的路径进行了光滑化处理。

通过仿真实验，本文将改进后的A*算法与原始算法进行了对比，结果表明，改进算法在搜索方向的准确性、扩展节点数量的减少以及路径平滑性和安全性等方面均有所提升。这一系列的改进显著提高了全局路径规划的效果，为后续的局部路径规划打下了良好的基础。

局部路径规划

在局部路径规划中，本文选择传统的动态窗口方法（DWA）作为算法基础。DWA算法利用机器人当前的速度和加速度约束，在局部环境中动态地选择可行的速度和轨迹，以躲避障碍物。然而，DWA算法也存在一些不足之处，例如容易陷入局部最优解，以及一旦确定评价函数的权重，就无法自动调整。这些缺陷可能导致机器人在动态环境中的避障能力降低，影响其运行效率和安全性。

为了解决DWA算法中的局限性，本文提出了一种结合模糊控制器的改进DWA算法。通过动态调整评价函数中各项参数的权重，使得机器人能够根据实际情况灵活调整其路径选择。这一改进有效增强了DWA算法在动态环境中应对障碍物的能力，提高了避障的成功率。

在仿真实验中，本文通过与原始DWA算法进行对比，验证了改进算法在静态障碍物避让过程中的优势。实验结果表明，改进的DWA算法不仅能够更准确地判断障碍物位置，还能有效地规划出更安全的行驶路径，避免与障碍物发生碰撞。

实验验证

为了进一步验证改进算法的有效性，本文基于ROS机器人操作系统、Rviz三维可视化平台和Gazebo仿真软件搭建了实验环境，构建了环境地图并进行了仿真实验。这些实验不仅验证了算法在仿真中的效果，还为后续的实际应用提供了参考。此外，本文还在真实环境中进行了实验，使用四轮差速移动机器人进行实际测试。实验结果显示，改进路径规划算法显著提高了轨迹的平顺性，并提高了避障的成功率。

结论

综上所述，本文对移动机器人路径规划进行了系统的研究与改进。通过对A*算法和DWA算法的改进，提出了一种更为高效、安全的路径规划方法，适用于动态和复杂的环境。这些改进不仅增强了移动机器人的自主导航能力，也为未来的相关研究提供了新的思路和方法。

代码实现

以下是A*算法和DWA算法的Python实现示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import CubicSpline

class AStar:
    def __init__(self, start, goal, obstacles, grid_size):
        self.start = start
        self.goal = goal
        self.obstacles = obstacles
        self.grid_size = grid_size
        self.open_set = []
        self.closed_set = []
        self.path = []

    def heuristic(self, a, b):
        return np.linalg.norm(np.array(a) - np.array(b))

    def is_valid(self, point):
        if point in self.obstacles:
            return False
        return 0 <= point[0] < self.grid_size[0] and 0 <= point[1] < self.grid_size[1]

    def find_path(self):
        self.open_set.append(self.start)
        g_score = {self.start: 0}
        f_score = {self.start: self.heuristic(self.start, self.goal)}
        while self.open_set:
            current = min(self.open_set, key=lambda x: f_score.get(x, float('inf')))
            if current == self.goal:
                self.reconstruct_path(current)
                return self.path
            self.open_set.remove(current)
            self.closed_set.append(current)
            for dx in [-1, 0, 1]:
                for dy in [-1, 0, 1]:
                    neighbor = (current[0] + dx, current[1] + dy)
                    if neighbor in self.closed_set or not self.is_valid(neighbor):
                        continue
                    tentative_g_score = g_score[current] + 1
                    if neighbor not in self.open_set:
                        self.open_set.append(neighbor)
                    elif tentative_g_score >= g_score.get(neighbor, float('inf')):
                        continue
                    g_score[neighbor] = tentative_g_score
                    f_score[neighbor] = g_score[neighbor] + self.heuristic(neighbor, self.goal)
        return []

    def reconstruct_path(self, current):
        while current in self.closed_set:
            self.path.append(current)
            current = self.closed_set[current]  # Backtrack

class DWA:
    def __init__(self, robot, obstacles):
        self.robot = robot
        self.obstacles = obstacles

    def dynamic_window(self):
        # 计算动态窗口
        return [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]  # 示例速度方向

    def avoid_obstacles(self):
        # 计算避障路径
        for speed in self.dynamic_window():
            # 评估速度和路径
            pass

class Robot:
    def __init__(self, position):
        self.position = position

    def move(self, velocity):
        self.position = (self.position[0] + velocity[0], self.position[1] + velocity[1])

# 实例化并运行
start = (0, 0)
goal = (5, 5)
obstacles = [(2, 2), (3, 3), (1, 4)]
grid_size = (10, 10)

# A*路径规划
astar = AStar(start, goal, obstacles, grid_size)
path = astar.find_path()

# DWA避障
robot = Robot(start)
dwa = DWA(robot, obstacles)
for point in path:
    robot.move(point)  # 移动机器人到路径点

print("找到的路径:", path)