一种基于ROS的四足机器人路径规划方法

摘要

为显著提升四足机器人对多源异构复杂环境（含崎岖地形、湿滑基面、密集障碍空间、极端温湿度工况等非结构化场景）的适配能力，以及对任务需求呈现的多元化（如融合巡检、物资运输、应急救援等多模态任务）、精度化（如微操作执行、毫米级路径规划）、动态化（如任务目标实时迭代、突发扰动响应）所引发的复杂化趋势的应对效能，为其在复杂实际工况中稳定、可靠且高效地达成预设任务目标奠定理论与技术基础，提出了一种基于机器人操作系统（robot operating system, ROS）架构的动态未知环境中实时路径规划的方法。主要思想是通过ROS节点实现全局与局部规划实时交互；用Gazebo引擎仿真验证运动稳定性；引入激光雷达与惯性测量单元（inertial measurement unit, IMU）传感器模型模拟障碍检测与姿态反馈。同时引入SLAM建图算法提升环境认知与定位精度，并融合路径规划A^*算法与DWA算法，使机器人能动态感知、更新位置并调整路径避障。基于Gazebo仿真实验表明，该系统建图与导航避障性能满足实际需求，在0.1 m时响应障碍物，并且避障反应接受时间约为0.2 s,避障角速度平均为0.393 rad/s,可完成简单室外空旷环境导航任务，算法可快速完成轨迹重规划，避障成功率高，且通过ROS节点实现全局与局部规划实时交互，遇突发障碍时自动触发全局重规划以保障导航连续性。

关键词

四足机器人 / 动态避障 / ROS仿真 / 路径规划 / SLAM建图 / IMU传感器

基金资助

四川省自然科学基金项目(2025ZNSFSC1276); 成都工业学院人才项目(2025RC052);成都工业学院大学生创新创业训练计划项目(202511116031)