采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

摘要

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题，提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social＿DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先，采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述；其次，在传统动态窗口法的基础上，采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让；改进距离评价函数，分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离；最后，提出速度权重自适应调整策略，优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性，在两种模拟社会场景下，先后开展了social＿DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明：采用social＿DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法，social＿DWA算法能保持有效的行人安全距离，并使运行轨迹更加合理。social＿DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

关键词

服务机器人 / 路径规划 / 动态窗口法 / 参数自适应 / 人性化

基金资助

国家自然科学基金资助项目(62063033)