摘要
随着生产力与智能化技术的快速发展，移动机器人在生产制造、医疗服务、仓储物流等领域的应用日益普遍。路径规划作为移动机器人各领域应用的核心技术，在狭窄的室内环境下仍存在运行效率低和路径曲折的问题。因此，本文在室内工厂环境下基于全向自主移动机器人，对路径规划技术进行研究与应用，具体工作如下: 首先搭建了移动机器人路径规划系统。研究了移动机器人底盘运动模型、航迹推算模型以及激光雷达模型，介绍了基于ROS(Robot Operating System)的室内路径规划系统总体设计方案。 其次研究并改进了室内环境下全局路径规划算法。介绍了全局环境下，路径规划使用的栅格地图具有的优势及其构建方式，针对A*(A-Star)算法在全局规划时存在的问题进行改进。通过将A*算法中的节点搜索领域由3*3改为4*4、在A*算法的评价函数中考虑环境的复杂程度，提高算法的搜索效率。通过去除路径中存在的冗余节点、用Bezier曲线处理转折点，使得规划出的路径更为平滑。在Gazebo中进行对比实验，确保改进后全局路径算法具有高效性与准确性。 然后将动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)作为局部路径规划算法与A*算法进行融合，解决了 A*算法不符合移动机器人的运动规律、不能进行动态避障以及DWA算法全局性差的问题。针对融合算法存在绕路、陷入局部最优解、难以通过狭窄地形的问题进行了优化与仿真实验，仿真结果表明改进后的融合算法符合移动机器人的运动规律且轨迹平滑，可以通过狭窄地形。 最后搭建了 ROS移动机器人实验平台，对路径规划算法进行对比测试。在实际室内环境下摆放障碍物，通过控制ROS移动机器人移动，扫描环境数据构建地图，在该地图下对本文改进的算法与传统算法进行对比实验。实验结果表明，在实际室内环境下，改进后的A*算法更加高效和准确，改进后的融合算法通过狭窄地形的能力更强，规划后的轨迹更为平滑，能实时监测环境，躲避未知障碍物的同时保持轨迹的全局最优性。
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