基于ROS的智能移动机器人路径规划算法研究.pdf

摘要

随着各种新兴技术的飞速发展，科学技术得到了迅猛推进，移动机器人在各行各

业的应用也得以迅速扩展。其中的路径规划技术是移动机器人发展的关键之一，也是

自主导航技术的核心所在。本文将改进的Informed-RRT*算法和改进的DWA算法进行

融合，提出了一种融合路径规划算法。并且通过ROS平台，对提出的融合算法进行现

实模拟场景实验证明算法的有效性和实际性。具体而言，主要研究内容如下：

（1）全局路径规划算法的改进。针对传统Informed-RRT*算法速率较差和缺少终

点导向性的缺点，引入双向贪婪搜索提高生成椭圆子集之前初始路径的质量。自适应

步长的优化提高了算法的搜索效率，懒惰采样方式加强了导向性同时也减下了算法运

行内存压力。最后通过仿真实验证明改进后算法找到的路径质量得到了大幅提升，搜

索速率也大大提高。

（2）融合改进的DWA算法。针对传统DWA算法全局路径质量较低和易陷入局部

最优的问题，通过添加终点距离评价函数来提升算法的性能。通过分析改进后DWA算

法的相关数据，包括角速度、线速度和姿态角的对比数据，能够发现算法的性能得到

了增强。然后将改进后的DWA算法融合进改进后的Informed-RRT*算法，通过仿真实

验可以看出融合算法最终找到的路径不仅保留的较高的全局性，同时局部曲线更加平

滑，移动机器人的运动损耗也随之减少。

（3）基于ROS的混合路径规划算法实验。为了证明融合算法的实际性，设计了基

于ROS平台的移动机器人自主导航实验。通过ROS平台搭建了两种不同情况的现实模

拟环境，再通过Gmapping算法进行全局地图的扫描和构建，最后利用平台提供的

AMCL定位算法进行移动机器人自主导航实验。最终实验结果表明，本文的融合算法

在实际模拟场景中的性能也是有由于单一的路径规划算法，找到的路径不仅整体质量

较高，局部避障的流畅性和曲线的平滑性也是得到了提升验证了本文算法的实际性和

应用性。

关键词：移动机器人，路径规划算法，Informed-RRT*算法，DWA算法，ROS

Abstract

Withtherapiddevelopmentofvariousemergingtechnologies,scienceandtechnology

havebeenrapidlyadvanced,andtheapplicationofmobilerobotsinvariousindustrieshasbeen

rapidlyexpanded.Amongthem,thepathplanningtechnologyisoneofthekeystothe

developmentofmobilerobotsandthecoreofautonomousnavigationtechnology.Inthispaper,

afusionpathplanningalgorithmisproposedbyintegratingtheimprovedInformed-RRT*

algorithmandtheimprovedDWAalgorithm.AndthroughtheROSplatform,theproposed

fusionalgorithmisexperimentedwithrealisticsimulationscenariostoprovetheeffectiveness

andpracticalityofthealgorithm.Specifically,themainresearchcontentsareasfollows:

(1)Improvementofglobalpathplanningalgorithms.Aimingattheshortcomingsofthe

traditionalInformed-RRT*algorithm,suchaspoorrateandlackofendpointorientation,atwo-

waygr