水下機器人路徑規劃人工勢場法和RRT算法

主講人：目錄01水下機器人路徑規劃概述02人工勢場法介紹03RRT算法介紹04算法優缺點分析05算法在水下機器人中的應用水下機器人路徑規劃概述01路徑規劃的重要性提高任務效率通過優化路徑規劃，水下機器人能更快速地完成探測、搜索等任務，提升作業效率。確保安全導航良好的路徑規劃能避免水下機器人遭遇障礙物或危險區域，保障其安全運行。水下環境的挑戰水下地形復雜，包括暗礁、海溝等，對機器人的導航和路徑規劃構成挑戰。復雜多變的地形水下環境中存在如魚類、船只等動態障礙物，機器人需實時調整路徑以避免碰撞。動態障礙物的應對水下信號衰減嚴重，影響機器人的通信和定位，增加了路徑規劃的難度。信號傳播的限制人工勢場法介紹02基本原理目標點產生吸引勢場，引導機器人朝向目標移動，類似于重力作用。目標吸引勢場障礙物周圍形成排斥勢場，使機器人能夠避開障礙，防止碰撞。障礙物排斥勢場吸引勢場和排斥勢場在空間中疊加，形成綜合勢場，指導機器人路徑規劃。勢場疊加原理機器人通過感知勢場梯度，沿勢場下降方向移動，實現路徑的優化。勢場梯度下降法算法流程人工勢場法通過設定目標點吸引力和障礙物斥力來引導機器人路徑規劃。定義目標和障礙物勢場機器人根據合力計算結果更新自身位置，逐步向目標點移動，避開障礙物。更新位置機器人根據當前位置，計算來自目標和障礙物的合力，以確定下一步移動方向。計算合力010203應用實例人工勢場法在水下考古中用于規劃探測路徑，幫助機器人避開障礙，高效搜尋沉船和遺跡。水下考古探測01、在海洋環境監測任務中，人工勢場法指導水下機器人在復雜海域中自主導航，收集水質和生物樣本。海洋環境監測02、優缺點分析人工勢場法通過構建虛擬力場簡化路徑規劃，計算速度快，適用于實時系統。優點：計算效率高01該方法原理直觀，算法實現簡單，便于工程人員快速部署和應用。優點：易于實現02在復雜環境中，人工勢場法可能導致機器人陷入局部最小，難以找到全局最優路徑。缺點：局部最小問題03RRT算法介紹03基本原理01隨機樹的構建RRT算法通過隨機采樣點并擴展樹狀結構來探索空間，逐步構建路徑。03目標導向性RRT算法傾向于向目標點方向生長，提高路徑規劃的效率。02碰撞檢測與避障算法在擴展過程中實時檢測障礙物，確保路徑的可行性。04動態重配置當環境發生變化時，RRT算法能夠動態調整路徑，適應新的環境條件。算法流程RRT算法通過隨機采樣點并擴展樹狀結構，逐步構建出從起點到終點的路徑。隨機樹的擴展01在樹的擴展過程中，算法會進行碰撞檢測，確保路徑避開障礙物，保證路徑的可行性。碰撞檢測與避障02應用實例NASA利用RRT算法規劃火星探測器的路徑，成功避開障礙，探索未知地形。RRT在空間探索中的應用在機器人輔助手術中，RRT算法幫助規劃手術路徑，提高手術精確度和安全性。RRT在機器人手術中的應用自動駕駛汽車使用RRT算法進行實時路徑規劃，有效應對復雜交通環境。RRT在自動駕駛中的應用優缺點分析RRT算法能在復雜環境中快速生成路徑，尤其適用于高維空間和動態障礙物場景。RRT算法的快速性算法的隨機采樣特性使得它能有效避免局部最優，但可能導致路徑不夠平滑。RRT算法的隨機性RRT算法在搜索過程中需要大量隨機采樣，因此計算量較大，實時性受限。RRT算法的計算開銷RRT算法適用于路徑規劃問題，但對路徑質量要求極高時可能需要結合其他優化方法。RRT算法的適用范圍算法優缺點分析04人工勢場法的局限性人工勢場法容易在復雜環境中陷入局部最小，導致機器人無法找到全局最優路徑。局部最小問題人工勢場法在處理動態變化的環境時，難以實時調整路徑，適應性較差。動態環境適應性差在障礙物密集或目標位置特殊的情況下，勢場法可能無法保證目標的可達性。目標可達性問題RRT算法的局限性RRT算法在高維空間中效率較低，計算量大，路徑規劃耗時可能較長。計算效率問題RRT算法容易陷入局部最優解，特別是在復雜或狹窄的環境中，難以找到全局最優路徑。局部最優問題算法在水下機器人中的應用05應用場景分析人工勢場法和RRT算法在深海探測中用于規避障礙，確保水下機器人安全高效地完成任務。在海洋考古中，水下機器人利用這些算法進行精確導航，探索沉船和遺跡。水下機器人通過路徑規劃算法對海底管線進行定期巡檢，及時發現并修復潛在問題。應用路徑規劃算法，水下機器人能夠高效地收集海洋環境數據，監測水質和生態變化。深海探測海洋考古海底管線巡檢海洋環境監測實際應用案例水下機器人利用人工勢場法在深海探測中避開障礙物，成功完成樣本采集任務。深海探測任務01應用RRT算法的水下機器人在沉船考古中精確導航，協助考古學家發現珍貴文物。海洋考古作業02效果評估與優化通過對比實驗，評估人工勢場法和RRT算法在不同環境下的路徑規劃效率。分析兩種算法在復雜水下環境中的避障能力，確保機器人安全導航。優化算法參數，減少水下機器人在執行任務時的能耗，提高行進速度。在多種水下場景中測試算法的適應性，確保在不同條件下都能穩定運行。路徑規劃效率避障能力分析能耗與速度優化算法適應性測試參考資料(一)

內容摘要01內容摘要

在海洋探索、漁業資源管理以及軍事偵察等領域，水下機器人（UUVs）因其高效、低成本的特性成為重要工具。然而在復雜多變的環境中，如何設計出最優路徑對水下機器人的任務執行至關重要。路徑規劃是解決這一問題的關鍵環節，而人工勢場法與RRT算法則在該領域中表現出色。人工勢場法概述02人工勢場法概述

實現步驟定義人工勢場法是一種基于物理原理的路徑規劃方法，它通過構建勢場模型來指導機器人尋找最優路徑。這種模型考慮了環境中的障礙物、目標位置以及其他因素的影響，使得機器人能夠在避免碰撞的同時找到最短或最優的路徑。1.勢場構建：首先根據地形數據和環境信息構建勢場模型，包括吸引力場和排斥力場等。2.路徑規劃：利用這些勢場信息計算出從起點到終點的最佳路徑。3.路徑優化：通過對路徑進行微調，確保機器人能夠避開潛在風險區域并盡可能接近目標。RRT算法簡介03RRT算法簡介

算法定義Rapidly-exploringRandomTree(RRT)是一種隨機樹生成算法，常用于路徑規劃和搜索問題。其核心思想是在不斷擴展樹的過程中逐漸逼近最優解，尤其適用于高維空間下的路徑規劃。實現步驟1.初始化：選擇一個起始點作為樹根節點，并隨機生成一組初始邊。2.擴展樹：每次增加一個新的節點時，將其連接到最近的已知節點上。3.采樣更新：通過采樣新的隨機點并與當前樹進行比較，決定是否應將新點加入樹中。4.終止條件：當滿足預設的停止條件時，結束算法。

結合應用實例04結合應用實例

假設我們有一個位于海底的水下機器人需要從A點到達B點，同時避開前方的障礙物C。我們可以使用人工勢場法構建一個勢場模型，其中吸引點為B，排斥點為C及周圍的障礙物；然后利用RRT算法生成一條從A到B的路徑。這樣機器人不僅能夠安全地到達目的地，還能有效避開障礙物。總結05總結

綜上所述人工勢場法與RRT算法分別提供了不同的路徑規劃策略，它們各自有其優勢和適用場景。結合這兩種方法，可以更有效地設計出滿足特定需求的水下機器人路徑。未來的研究可進一步探討如何集成更多先進的智能技術，提升路徑規劃的精確性和魯棒性。參考資料(二)

RRT算法01RRT算法

算法步驟優點缺點

●對于復雜的路徑規劃問題，搜索效率較低。●難以保證找到的路徑是最優的。1.構建樹結構：在起點附近構建一棵包含多個節點的樹結構。2.隨機采樣：在樹結構中隨機選擇一個節點作為新的擴展節點。3.判斷新節點是否在目標范圍內：如果新節點在目標范圍內，則將新節點添加到樹中；否則，根據新節點與已有節點的距離，以一定概率刪除原有節點或保留新節點。4.重復步驟2和3：直到樹中的節點數量達到預設的最大值或找到目標節點。●實時性好，適用于實時路徑規劃。●不需要調整參數，具有較強的通用性。●可以找到一條較優的路徑。案例分析02案例分析水下機器人需要在復雜的水下環境中從一個位置移動到另一個位置，避開障礙物。1.場景描述首先，根據水下環境的地理信息構建勢場網格，并計算每個位置對機器人的作用力。然后設定機器人的初始位置和目標位置，根據作用力計算機器人移動軌跡并進行優化。最后得到一條較為平滑、高效的路徑。2.人工勢場法應用首先，在起點附近構建一棵包含多個節點的樹結構。然后隨機選擇一個節點作為新的擴展節點，并判斷新節點是否在目標范圍內。如果新節點在目標范圍內，則將新節點添加到樹中；否則，根據新節點與已有節點的距離，以一定概率刪除原有節點或保留新節點。重復這個過程，直到找到目標節點或樹中的節點數量達到預設的最大值。3.RRT算法應用

參考資料(三)

概述01概述

RRT算法是一種基于隨機采樣的啟發式搜索算法，通過逐步擴展一棵樹來探索環境，最終找到從起點到目標點的路徑。該方法適用于高維復雜空間，但路徑平滑性較差。RRT算法人工勢場法將路徑規劃問題抽象為在勢場空間中的運動問題，將目標點和障礙物分別視為吸引源和排斥源，機器人通過受力運動到達目標點。該方法計算簡單、實時性好，但容易陷入局部最優解。人工勢場法

人工勢場法02人工勢場法

基本原理

數學模型

優點與缺點人工勢場法將路徑規劃問題轉化為一個能量場問題，其中機器人受到兩個力的作用：吸引力和排斥力。●吸引力：指向目標點的方向，力的大小與機器人到目標點的距離成正比。●排斥力：指向障礙物遠離的方向，力的大小與機器人到障礙物的距離成反比。機器人的運動方向由吸引力和排斥力的合力決定。假設機器人的位置為(mathbf{q})，目標點的位置為(mathbf{q}_g)，障礙物的位置為(mathbf{q}_o)，吸引力勢場和排斥力勢場分別為(U_a)和(U_r)，則總勢場(U)為：[U(mathbf{q})=U_a(mathbf{q})+U_r(mathbf{q})]吸引力勢場：[U_a(mathbf{q})=frac{1}{2}k_a|mathbf{q}-mathbf{q}_g|^2]排斥力勢場：[U_r(mathbf{q})=frac{1}{2}k_rfrac{1}{|mathbf{q}-mathbf{q}_o|}]其中(k_a)和(k_r)是控制參數。●優點●計算簡單，實時性好。●易于實現，適用于實時控制系統。●缺點●容易陷入局部最優解（LocalMinima）。●對參數敏感，需要仔細調整參數。人工勢場法●簡單環境下的路徑規劃。●實時性要求高的場景。應用場景

RRT算法03RRT算法

基本原理RRT算法通過隨機采樣點逐步擴展一棵樹，直到樹中的某個節點接近目標點。然后通過回溯路徑找到從起點到目標點的路徑。

數學模型RRT算法的基本步驟如下：1.初始化：設置起點(mathbf{q}_s)和目標點(mathbf{q}_g)，創建一棵空樹(T)。2.采樣：在配置空間中隨機采樣一個點(mathbf{q}_text{rand})。3.最近節點：在樹(T)中找到離(mathbf{q}_text{rand})最近的節點(mathbf{q}_text{near})。4.擴展：沿著(mathbf{q}_text{near})到(mathbf{q}_text{rand})的方向延伸一條線段，找到與障礙物無碰撞的最近點(mathbf{q}_text{new})。5.連接：將(mathbf{q}_text{near})和(mathbf{q}_text{new})連接，并將(mathbf{q}_text{new})添加到樹(T)中。6.重復：重復步驟2-5，直到樹中的某個節點接近目標點。7.路徑生成：通過回溯路徑找到從起點到目標點的路徑。優點與缺點●優點●適用于高維復雜空間。●計算效率高，收斂速度快。●缺點●路徑平滑性較差。●容易陷入局部最優解。RRT算法●高維復雜環境下的路徑規劃。●對路徑平滑性要求不高的場景。應用場景

對比分析04對比分析

人工勢場法vsRRT算法

應用場景對比

特性人工勢場法RRT算法計算復雜度低中實時性高中路徑平滑性一般較差局部最優解容易陷入可能陷入適用環境簡單環境高維復雜環境參數敏感度高低場景人工勢場法RRT算法簡單環境適合不適合實時控制適合不適合高維復雜環境不適合適合路徑平滑性要求高適合不適合結論05結論

人工勢場法和RRT算法是兩種常用的水下機器人路徑規劃方法，它們各有優缺點，適用于不同的場景。人工勢場法計算簡單、實時性好，但容易陷入局部最優解；RRT算法適用于高維復雜空間，但路徑平滑性較差。在實際應用中，可以根據具體需求選擇合適的方法，或者將兩種方法結合使用，以提高路徑規劃的魯棒性和效率。參考文獻06參考文獻

1.Khatib,O.(1986).Real-timeobstacleavoidanceformanipulatorsandmobilerobots.*InternationalJournalofRoboticsR