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三水焊工培训学校

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本地规划模型设计前言在这里将本科和硕士阶段接触过的规划算法做一个总结。方便日后回顾～

目录1 自主机器人近距离操作运动规划体系

········1.1 单个自主机器人的规划体系

········1.2 多自主机器人协同规划体系

2 路径规划研究

········2.1 图搜索法

················2.1.1 可视图法

················2.1.2 Dijkstra算法

················2.1.3 A*算法

········2.2 RRT算法

················2.2.1 算法步骤

················2.2.2 改进算法

········2.3 滚动在线RRT算法

················2.3.1 滚动规划

················2.3.2 滚动在线RRT算法流程

········2.4 人工势场法

················2.4.1 基本人工势场法

················2.4.2 人工势场法算法改进

········2.5 BUG算法

················2.5.1 BUG1算法

················2.5.2 BUG2算法

················2.5.3 TangentBUG算法

········2.6 增量式启发算法

················2.6.1 LPA*算法

················2.6.2 D* Lite算法

········2.7 小结

1 自主机器人近距离操作运动规划体系在研究自主运动规划问题之前，首先需建立相对较为完整的自主运动规划体系，再由该体系作为指导，对自主运动规划的各项具体问题进行深入研究。本节将根据自主机器人的思维方式、运动形式、任务行为等特点，建立与之相适应的自主运动规划体系。并按照机器人的数量与规模，将自主运动规划分为单个机器人的运动规划与多机器人协同运动规划两类规划体系。

1.1 单个自主机器人的规划体系运动规划系统是自主控制系统中主控单元的核心部分，因此有必要先研究自主控制系统和其主控单元的体系结构问题。

自主控制技术研究至今，先后出现了多种体系结构形式，目前被广泛应用于实践的是分布式体系结构，其各个功能模块作为相对独立的单元参与整个体系。随着人工智能技术的不断发展，基于多Agent的分布式体系结构逐渐成为了主流，各功能模块作为独立的智能体参与整个自主控制过程，该体系结构应用的基本形式如图1所示。一方面，主控单元与测控介入处理、姿态控制系统、轨道控制系统、热控系统、能源系统、数传、有效载荷控制等功能子系统相互独立为智能体，由总线相连；另一方面，主控单元为整个系统提供整体规划，以及协调、管理各子系统Agent的行为。测控介入处理Agent保证地面系统对整个系统任意层面的控制介入能力，可接受上行的使命级任务、具体的飞行规划和底层的控制指令；各子系统Agent存储本分系统的各种知识和控制算法，自主完成主控单元发送的任务规划，并将执行和本身的健康等信息传回主控单元，作为主控单元Agent运行管理和调整计划的依据。

图1 基于多Agent的分布式自主控制系统体系结构基本形式示意图主控单元Agent采用主流的分层递阶式结构，这种结构层次鲜明，并且十分利于实现，其基本结构如图2所示。主控单元由任务生成与调度、运动行为规划和控制指令生成三层基本结构组成，由任务生成与调度层获得基本的飞行任务，经过运动行为规划层获得具体的行为规划，再由控制指令生成层得到 终的模块控制指令，发送给其它功能Agent。各功能Agent发送状态信息给主控单元的状态检测系统，状态检测系统将任务执行情况和子系统状态反馈回任务生成与调度层，以便根据具体情况对任务进行规划调整。当遇到突发情况时，还可启用重规划模块，它可根据当时情况迅速做出反应快速生成行为规划，用以指导控制指令生成层得到紧急情况的控制指令。此外，地面控制系统在三个层次上都分别具有介入能力。图2中，点划线内是主控单元全部模块，虚线内为运动规划系统，括运动行为规划模块和重规划模块，这也是运动规划系统的主要功能。

图2 主控单元基本结构示意图明确了自主控制系统与其主控单元的基本结构，以及运动规划系统在主控单元中的基本功能，便可建立运动规划系统的体系结构。运动规划系统的体系结构如图3所示，该系统由规划器和重规划器两大执行单元组成，分别承担对飞行任务的一般规划和对突发事件紧急处理的运动规划。当然，这两部分也可理解为离线规划与在线规划两种，离线规划一般解决平时按部就班的飞行任务，在线规划一般解决突然下达的飞行任务。除规划器以外，系统还配有知识域模块，用以利用特定语言描述相关知识。知识域括行为域和模型域两个部分，行为域用来存储服务系统一般的运动行为描述和紧急情况下的一些运动行为方面的处理方法（如急停、转向等），模型域用来存储规划所需模型知识，括环境模型、组装体模型、组装任务对象模型和任务模型等等。

图3 运动规划系统体系结构示意图1.2 多自主机器人协同规划体系多智能体系统的群体体系结构一般分为集中式、分散式两种基本结构，分散式结构又可以进一步分为分层式和分布式结构。集中式结构通常由一个主控单元掌握全部环境和受控机器人信息，运用规划算法对任务进行分解，并分配给各受控机器人，组织它们完成任务。其优点是理论条理清晰，实现较为直观；缺点是容错性、灵活性和对环境的适应性较差，与各受控机器人存在通讯瓶颈问题。相对于集中式结构，分散式结构无法得到全局 优解，但它凭借着可靠性、灵活性和较强的环境适应性越来越受到广泛的青睐。分散式结构中的分布式结构没有主控单元，各智能体地位平等，通过各智能体间的通讯和信息交流达到协商的目的，实现 终的决策，但该结构容易片面强调个体，导致占用资源过多，且难于得到磋商结果。分层式结构介乎于集中式和分布式之间，存在主控单元，但并不是由主控单元掌控一切，各智能体也具备一定的自主性，上下级之间按照一定的规则，通过信息流形成完整的整体，共同完成协同任务。

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