简介：为进一步提高路径规划算法的自主性及实用性,利用陪护机器人非质点模型,提出了基于双向区域RRT*(bidirectional regional RRT*,BR-RRT*)的自主路径规划(autonomous path planning,APP)算法.针对机器人平面中心(robot plane center,RPC)提出一种包括精英驻停点选择、高效搜索和路径优化的BR-RRT*自主高性能搜索(autonomous high-performance search,AHS)算法,实现对各RPC精英驻停点的路径规划;基于所得RPC精简平滑规划点集,提出最优行进区域获取(optimal travel area acquisition,OTAA)策略,为机器人提供最佳的行进区域.仿真结果表明,在指定机器人起始点和驻停点的前提下,所提BR-RRT*搜索算法在规划路径长度、迭代次数、规划时间和路径平滑度等方面均优于已报道算法;此外,在不同仿真环境及初始位置条件下,基于BR-RRT*的APP算法都能够自主选择合理的驻停点,实现机器人RPC规划路径优化并完成行进区域输出,体现出了较强鲁棒性.展开
