典型文献
基于已知地形信息的海底机器人路径规划
文献摘要：
路径规划是实现机器人智能化的重要组成部分,规划路径的优劣在很大程度上决定了机器人执行任务的效果.传统的路径规划算法,例如基于图搜索的dijkstra算法和其改进后的A?算法,以及基于采样的RRT(rapidly-exploring random tree)算法和其改进后的RRT?算法,仅仅考虑了避障问题;基于插值曲线的算法可以产生较为光滑的轨迹;基于数值优化的算法可以将机器人速度、加速度等加入损失函数,通过优化求解,产生动力学特性较好的轨迹.然而,面对当前越来越精确、丰富的先验地形信息,鲜有算法可以充分利用他们.对此,基于海底数字高程地图(digital elevation map,DEM),提出扩展A?算法及FM(fast marching)算法改进算法,能够利用先验地形信息提高路径规划的效果.通过仿真分析,对比3种算法:扩展A?算法、TC FM(terrian cared fast marching)和TC FM?算法,仿真结果表明,扩展A?算法求解速度更快、局部规划能力更强,TC FM和TC FM?算法所求得的路径更短、更光滑.
文献关键词：
海底机器人;路径规划;数字高程地图;扩展A*算法;TC FM和TC FM*算法
中图分类号：
作者姓名：
高存璋;谷海涛
作者机构：
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]高存璋;谷海涛-.基于已知地形信息的海底机器人路径规划)[J].控制与决策,2022(09):2296-2304
A类：
海底机器人,dijkstra,数字高程地图,terrian
B类：
地形信息,机器人路径规划,人智,规划路径,路径规划算法,图搜索,RRT,rapidly,exploring,random,tree,避障,数值优化,损失函数,优化求解,动力学特性,先验,底数,digital,elevation,map,DEM,FM,fast,marching,算法改进,改进算法,提高路径,cared,局部规划,所求
AB值：
0.330775
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