计算机工程与应用››2020,第56卷››发行(16): 118-123.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.1905-0442

模式识别与人工智能 • 上一篇   下一篇

关键节点和平滑处理的PRM公司

魏念巍,姜媛媛,刘延彬,辛元芳,洪炎  

  1. 安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001
  • 出版日期:2020-08-15 发布日期:2020-08-11

基于关键节点和平滑处理的PRM路径优化方法

魏念伟、姜元元、刘彦斌、辛元芳、洪燕  

  1. 安徽科技大学电气与信息工程学院,安徽淮南,安徽232001
  • 在线:2020-08-15 出版:2020-08-11

摘要:

针对移动机器人路径规划采用的概率路图(概率路线图,PRM)算法存在路径拐点过多以及部分转角过陡的问题,提出一种项目经理路径优化方法。项目经理算法在构建路径网络图时采用随机采样,路径并非最优,路径节点过多,使用Douglas Peucker(民主党)算法生成初始路径节点中的关键节点,用关键节点代替原来的初始路径节点,以减少路径中拐点的个数。使用布料曲线对新生成的路径进行平滑处理,达到路径优化的目的。仿真结果表明该优化方法能减少路径节点的个数,并使路径更加平滑。

关键词: 概率路图(PRM), 关键节点, 布料, 路径优化

摘要:

针对概率路线图(PRM)算法在移动机器人路径规划中存在路径拐点过多和局部转角过大的问题,提出了一种PRM路径优化方法。PRM算法在构建路径网络图时使用随机抽样,路径不是最优的,并且路径中节点过多。使用Douglas-Peucker(D-P)算法在PRM生成的初始路径节点中提取关键节点,然后用关键节点代替原始初始路径节点,以减少路径中的拐点数量。此外,使用Closoid曲线平滑关键节点生成的新路径。仿真结果表明,该优化方法可以减少路径节点的数量,使路径更加平滑。

关键词: 概率路线图(PRM), 关键节点, 回旋曲线, 路径优化