改进PRM在特定复杂环境下的路径规划

摘要

针对传统概率路线图法（probabilistic roadmap methods,PRM）在特定复杂场景（场景中存在十字形的窄通道连通区域，且最终规划出来的路径必定会经过十字形的窄通道连通区域）下路径规划成功率低的问题，提出了一种改进的PRM方法.在学习阶段，首先使用Fast(features from accelerated segment test)角点检测算法来检测给定地图环境的角点；然后根据检测出来的角点计算地图的主要连接区域（十字形的窄通道连通区域中心的矩形），通过对这些主要连通区域额外随机采样一个点，从而增加了主要连通区域的采样点数量，提高了窄通道和自由区域的连通性.仿真结果表明，优化PRM路径规划的成功率比传统PRM的成功率高出70%，路径规划时间缩短了1.2 s，因此改进的方法大大提高了PRM算法的效率.

关键词

路径规划 / PRM算法 / Fast算法 / 特定复杂环境 / 主要连通区域