面向未知环境探索的分层架构路径规划算法

为实现无人平台在未知环境下的高效路径探索,该文提出了一种以“感知-规划-控制”分层架构为基础的路径规划算法。在感知层通过Cartographer建图算法实时构建未知环境的二维栅格地图。在规划层,通过Canny边缘检测、基于密度的聚类算法、效能函数评估选择最佳探索目标点,并在规划的效能函数中引入探索方向延续性概念,克服了传统路径规划反复探索已知环境的难题。在控制层,通过概率路线图算法规划从当前位姿到目标点的最短路径,并通过纯跟踪算法和向量直方图算法实现了路径无碰撞跟踪。3种典型环境下的仿真实验表明,所提出的算法在不同环境下均具有较高的探索效率和完成度。