ACDP-RRT全局规划算法

采样效率提升

通过凸多边形表示障碍物优化采样区域,显著提升复杂室内场景下的全局路径规划效率。

Yang, Yefeng · Huang, Tao · Wang, Tianqi · Wenyu, Yang · Chen, Han · Li, Boyang · Wen, Chihyung

Science China Information Sciences 2024

技术优势

采样更高效

通过几何特征识别障碍物并表示为顺序排列的凸多边形，优化了采样区域。

避障更可靠

采用网络解耦技术，相比传统演员-评论家方法提高了障碍规避成功率。

设计更简化

将规划与控制环路集成到单一神经网络，通过端到端无模型深度强化学习训练，简化了局部规划器设计。

应用场景

• 自主移动机器人：为自主移动机器人提供复杂室内环境下的高效全局路径规划。
• 室内服务机器人：使室内服务机器人在办公楼等场景中规划路径更快、避障更及时。
• AGV路径规划：为AGV提供高采样效率的全局规划，适应仓储等复杂环境。
• 智能仓储：提升智能仓储中移动机器人的路径规划效率与避障成功率。