摘要
针对传统运动规划的分层策略导致生成的轨迹被限制在同伦类和快速搜索随机树算法的采样效率较低等问题,提出一种基于矢量场指导采样的动力学规划算法.首先,采用势场函数的梯度定义的矢量场来构造圆锥体,并利用该圆锥体约束RRT*的采样;然后,通过求解最优控制问题生成运动基元来解决两点边值问题,并给出运动基元的最佳持续时间的显式解,以便最佳地连接任意一对状态;最后,通过MATLAB仿真环境下的四旋翼飞行器验证所提出的运动规划算法的可行性.实验结果表明,提出的算法与现有的技术相比在相同的迭代次数下以更短的运行时间探索了更多的状态,并且生成的轨迹具有更小的到达时间和控制花销.
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61461013)
广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA281179)
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