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学术论文改进人工势场与TASRRT融合优化算法,EditSprings,艾德思

网络 | 2019/01/16 17:10:27  | 129 次浏览



原标题:{学术文章}改进人工场与TAS-RRT融合优化算法

摘要:

针对人工势场法易陷入局部极小值的缺陷,提出旋转速度矢量角以精确定位逃离点,并将TAS-RRT算法与人工势场算法结合进行动态路径规划.采用人工势场法进行避障规划,当陷入局部最小值时,使用基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法调节扩张速度,自适应地寻找逃离点,对RRT算法的采样策略和局部规划器进行改进,使搜索过程快速跳出局部极小值,当采样点的旋转速度矢量角满足条件时,切换人工势场进行规划.仿真实验表明,TAS-RRT算法引导路径快速渐进逃离点,与人工势场结合进行运动规划,能适应环境的变化,控制精度和处理速度得到大大提高.

中文引用格式: 徐晓慧,张金龙. 改进人工势场与TAS-RRT融合优化算法[J].电子技术应用,2018,44(10):88-92.

英语引用格式: Xu Xiaohui,Zhang Jinlong. Hybrid optimization algorithm of improved artificial potential field and TAS-RRT[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(10):88-92.

0 引言

人工势场法是一种结构简单的运动规划算法,具有鲁棒性强/路径平滑/执行效率高的优点[1],但在实际应用中常在障碍物周围产生局部振荡.目前,国内外许多学者对此进行了探索研究,常见的改进思路有增加虚拟障碍物/建立虚拟目标点/改变势函数等[2-3],其适用面窄/通用性差,很难实现振荡区域边界点的精确定位.RRT算法在运动规划中具有良好的扩展性和搜索速度,与人工势场的结合可使路径快速跳出局值吸引区,但逃离点落在狭缝之中或其附近时RRT算法易陷入局部死循环[4-6].针对这些不足之处,本文提出一种基于旋转速度矢量角的人工势场和TAS-RRT融合优化算法,当陷入局部振荡时,以旋转速度矢量角分析运动趋势/精确定位逃离点,并使用速度矢量角度差引导RRT采样的分布/调节局部规划器的连接方法,使其采样的方向快速逼近逃离点,当采样点满足条件时,切换回人工势场算法进行运动规划.程序运行结果表明,该算法搜索效率高,复杂环境下依然有效.

1 改进人工势场

人工势场

传统人工势场是一种虚拟势场[7],包括吸引势场fa(x)和抵制势场ft(x):

 

旋转速度矢量角

针对人工势场易陷入局部振荡的问题,本文提出一种旋转速度矢量角方式,将其作为跳出极小值吸引区域的判断条件,如图1所示,其中点Root代表局部极小值点;current为当前访问节点,V1为位于点current位置时对应的速度矢量;Next1为下一个访问节点,V2为对应的速度矢量;Next2为机器人位于点Next1位置时下一个访问节点,V3为对应的速度矢量.

 

 

 

说明节点运动趋势为远离极值点,且其趋势不断增强,则当前节点current为局部极小值吸引区的跳出点,切换回人工势场算法进行运动规划.

2 基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树改进算法

2.1 RRT算法

RRT算法以构型空间中的初始状态xs为起始点构建随机扩展树,初始化后通过迭代的方法向外扩展,在环境范围内随机采样自由节点qrand,遍历树T的所有节点,选择其中离qrand最近的节点qnear,其后通过Extend(qrand,qnear)函数检验两节点的距离是否满足要求,若满足qrand即为qnew,否则沿着qnear至qrand取距离为δ的状态节点作为qnew,利用局部规划器对qnew和qnear之间的路径进行检测,若无障碍碰撞,将其作为新的节点添加到扩展树上,并更新父节点和新树枝长度.

重复上述过程,直到满足stopcondition:新状态节点与xg构建路径成功或者超过最大迭代次数,结束扩展.图形建立完毕后,利用搜索算法即可得到xs和xg间最短规划路径.具体搜索过程如图2所示.

 

2.2 TAS-RRT算法

RRT算法规划的路径质量不高且狭缝通道难以穿越,针对以上缺点,本文提出一种基于速度矢量角度差引导的快速随机扩展树算法,在采样的过程中引入速度矢量角度差,将其作为判断采样点有效性的条件,并根据潜在节点的状态调节树的规划器以改变扩张速度.

具体搜索过程如图3所示.将局部极小值点作为构建扩展树的起点,初始化后以迭代的方法向外扩展,在环境内随机采样自由点qrand后选择树中最近节点qnear,其后Expandcontrol(qrand,qnear,T)函数驱使规划器自适应地选择探索速度,选择依据为树的爬坡状态.若是细化节点爬坡失败,即潜在采样节点参数θ1减小,则转换为扩张状态,否则全部继续细化树枝.其中qnear和qrand的距离函数可以预估下一步是细化还是扩张,若距离比扩张步delta高,那么参与树的扩张,相反,距离小于delta,认为节点参与树的细化.沿qnear至qrand取点qnew使其满足距离条件,若qnew和qnear之间的路径无障碍碰撞,计算节点qnew的速度矢量角度差θ1,并通过函数Climbtransition(θ1,T)过滤节点,使其按照速度矢量角度差增长方向爬坡,以此引导节点采样,直到满足stopcondition2:到达目标状态节点附近或者满足转换条件,即式(8).

 

3 贪心细分后处理算法

采用TAS-RRT算法跳出局部极小值陷阱,可能导致路径绕行,且随机树的采样特性容易产生冗余采样,因此本文引入细分贪心方式对节点进行后处理,如图4所示,其中Root为局部极小值节点,Jump为采用旋转速度矢量分析定位的吸引区跳跃点,实线为初始规划路径,由于节点的冗余主要来自于跳出极值吸引区的过程,所以对Jump节点进行两次细分贪心后处理.

 

首先,对节点Jump和Goal之间的路径进行分段处理,初始化节点behind,即为节点Jump,节点current从Goal开始取点,循环过程为连接Jump和current,并判断是否与障碍物碰撞,若是front=current,继续循环直到判断结果为否,则behind=current,循环结束.其后取behind和front中间节点为current,连接节点Jump和current,判断节点Jump和current连线是否与障碍物碰撞,若是更新front=current,若否则更新behind=current.其后继续循环取中间节点直到满足stopcoditon3,最终取邻节点next1=behind,文中stopcoditon3为循环次数;图中从目标点Goal开始取值并与节点Jump连接,最终Jump的邻节点next1为behind=4.

其后,对Jump和Start之间的路径进行第二次细分贪心处理,取behind=Jump,current从Start取点,与第一次细分贪心处理不同之处在于,满足循环次数后,继续执行判断3:邻节点next2是否为TAS-RRT算法产生的采样节点,若是,继续对next2进行细分贪心后处理即初始化behind=next2,从Start取点current并判断next2与current是否碰撞,不断循环直到判断3结果为否,更新相应的邻节点.图4中Jump经过第二次细分贪心处理后next2为节点5′,由于5′不是扩展树采样节点因此循环结束,图中后处理路径采用粗虚线连接.

4 仿真实验

旋转速度矢量角法的适用性和有效性

结合目标位置和环境障碍信息,通过势场方程计算各个节点的势场强度,并根据计算的结果调节仿真图以验证融合算法的可行性,选择稀疏Djkstra算法/基于速度矢量角度差引导的稀疏A*算法/RRT算法与改进式人工势场进行混合,并选取具有有代表性的障碍环境以验证算法的性能.

首先,通过MATLAB建立具有开口凹槽障碍物的地图环境,如图5(a),并人为设定初始坐标[175,410]和目标点坐标[450,130],其后分别运用3种混合算法进行路径规划.

其中算法1/算法2和算法3分别表示稀疏Djkstra/稀疏AS-A*/RRT算法与改进人工势场混合优化算法.稀疏Djkstra算法和稀疏AS-A*算法相邻节点间隔均取4,由于RRT算法采样的随机性,算法3进行50次路径规划实验.3种算法失败率为0,结果证明了旋转速度矢量角法的有效性.

其次,变换地图为更加复杂的多正方形障碍环境,如图5(b)所示,由于障碍物形状和排布特点,始末节点间存在多个局部极小值吸引区域,通过多次实验得到的结果如图5(c)/图5(d)/图5(e),图中规划路径位于人工势场线中,障碍物附近斥力强/场力线密集.从图5可看出,虽然障碍物数量增加,工作环境更为复杂,但采用多种算法与改进人工势场进行混合优化,依然能够顺利完成避障,而且轨迹较为平滑.

 

两种地图环境下对混合算法进行对比,结果如表1所示,其中:算法3的参数取20次实验的平均值;nto表示生成路径包含的节点总数;t表示算法运行所需总时长;tes表示跳出局部极小值吸引区域耗费的时间;nes1表示算法跳出一局部极小值吸引区时采样的节点总数,图5(a)取局部极小值[272,233],图5(b)取局部极小值[175,325].

 

对比表1中参数可知,运行时间大部分用于跳出局部极小值吸引区域,且无论是简单的地图环境还是复杂的地图环境,改进式人工势场与RRT混合优化算法的参数皆数倍均优于其他算法.再对地图环境/初始坐标和目标点坐标进行多次变换,路径规划依然成功,说明改进人工势场能与多种算法融合并能适应环境的变化.

快速扩展随机树的优化改进

将地图环境设置为特殊状态,如图6(a),即起点附近存在局部极小值且始末点间存在长狭缝通道,运用MATLAB对算法3和算法4进行建模仿真,算法3为改进式人工势场与RRT混合优化算法,算法4为改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法,两种算法选用参数相同,最大采样次数取300,扩张步长取30,狭缝宽度L取10,结果如图6(b)/图6(c)/图6(d)/图6(e).从图6(b)/图6(c)可看出改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法可快速定位边界点,而改进人工势场与RRT混合优化算法在采样300次后失败.图6(d)为改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法的初步路径,图6(e)为其经贪心细分后处理的路径,从两图的对比可以,节点数目明显减少,路径更为平滑.

 

进行50次路径规划实验取参数平均值,如表2,表格中算法4取未经贪心细分后处理的数据,在狭缝环境下改进人工势场与RRT混合优化算法成功率为60%,改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法成功率为100%.由于算法的差异性主要取决于与人工势场混合的算法的选择,因此表格着重分析跳出极小值吸引区的过程,其中:跳跃过程中改进人工势场与RRT混合优化算法平均采样112个节点,改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法平均采样数为14,极大地减少了采样节点数目,且成功跳跃时采样节点平均数目nroute/成功跳跃路径长度Lroute/成功跳跃所耗时间tes的参数性能均优于算法3.

 

此时若将狭缝宽度调整为3,其他参数相同,改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法结果如图6(f)/图6(g)/图6(h),实验50次算法4成功率为100%,跳出极小值过程中采样节点数目约为14,与狭缝宽度为10时基本相同,但是采样时间增加了约2倍,而改进人工势场与RRT混合优化算法成功率为0.

5 结论

本文提出一种旋转速度矢量角方式,改进人工势场以解决局部极小值问题,并与多种搜索算法优化融合,通过分析计算以自适应定位逃离点,精确控制复杂环境下的运动规划,仿真结果验证了算法的有效性和通用性;其次针对RRT算法穿越狭缝通道成功几率小/运行效率低等问题,提出TAS-RRT算法跳出极小值吸引区域,以速度矢量角度差引导节点渐近逃离路径,并根据潜在节点的状态调节局部规划器从而改变扩展速度,最后对路径进行细分贪心后处理以过滤冗余节点/平滑路径.利用MATLAB建立特殊障碍环境以验证算法的优越性,实验结果表明,改进人工势场与TAS-RRT混合优化算法不仅成功实现了复杂环境下机器人运动规划的控制,而且与RRT混合优化算法相比,大大提高了收敛速度和运行效率.

参考文献

[1] 刘成菊,韩俊强,安康.基于改进RRT算法的RobotCup机器人动态路径规划[J].机器人,2017,39(1):8-15.

[2] 汪首坤,朱磊,王军政.基于导航势函数法的六自由度机械臂避障路径规划[J].北京理工大学学报,2015,35(2):186-191.

[3] 姬伟,程风仪,赵德安,等.基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方式[J].农业机械学报,2013,44(11):253-259.

[4] QURESHI A H,AYAZ Y.Potential functions based sampling heuristic for optimal path planning[J].Autonomous Robots,2016,40(6):1079-1093.

[5] WU D,SUN Y J,WANG X,et al.An improved RRT algorithm for crane path planning[J].International Journal of Robotics and Automation,2016,31(2):84-92.

[6] DU M B,CHEN J J,ZHAO P,et al.An improved RRT-based motion planner for autonomous vehicle in cluttered environments[C].IEEE International Conference on Robotics and Automation. Piscataway,USA:IEEE,2014:4674-4679.

[7] 何兆楚,何元烈,曾碧.RRT与人工势场法结合的机械臂避障规划[J].工业工程,2017,20(2):56-63.

作者信息:

徐晓慧1,张金龙2

(1.江苏城市职业学院 建筑工程学院,江苏 南京210000;2.南京师范大学 电气与自动化工程学院,江苏 南京210042)

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