基于D* Lite算法的移动机器人路径优化规划

简介：
本研究提出了一种基于D* Lite算法的高效路径规划方法，专门针对移动机器人的复杂环境导航需求进行了优化，显著提升了其在动态障碍物中的路径适应性和实时性。 采用D*Lite算法规划出的路径不够平滑，并且与障碍物的距离较近。在动态环境下，通过D*Lite算法重新规划得到的路径同样非常接近障碍物，容易导致碰撞发生。为解决这些问题，本段落引入了一种懒惰视线算法和距离变换相结合的方法来改进D*Lite算法。 首先对地图进行距离变换处理，并且加入启发式代价计算方法以使得远离障碍物的节点优先被选取；其次，在扩展节点的过程中采用视线算法并定义了本地父亲节点与远程父亲节点的概念，使路径规划不再局限于八邻域内搜索，从而能够实现任意角度下的路径搜索。最后，在遇到未知障碍物时进行局部距离变换，并结合启发式距离信息重新规划路线以避开突然出现的障碍物。 通过仿真实验验证发现，在不同环境下使用改进后的算法所得到的路径更加平滑且安全。