基于离散采样的多模态四足机器人路径规划

针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)在多模态四足机器人路径规划中存在不必要的跳跃和行走部分路径的地形起伏程度大及转向角度变化大的问题,提出了一种基于离散采样的解决方案。预处理路径去除不必要的跳跃,离散采样并动态规划获得粗解,使用B样条曲线拟合并二次规划得到最终路径。仿真结果表明,本文方法规划出的路径使得机器人对质心高度的调节平均减少了31.4%,途径地形的起伏程度减小13.4%,地形倾斜角度变化降低11.4%,转向角度变化减小62.7%,验证了本文方法的有效性。