Local Path Planning with Dynamic Obstacle Avoidance in Unstructured Environments
Okan Arif Guvenkaya, Selim Ahmet Iz, Mustafa Unel
避免障碍和路径规划对于引导无人驾驶地面车辆(UGV)通过人口稠密的环境至关重要。 本文开发了一种新颖的方法,结合了基于切线的路径规划和外推方法,为本地路径规划创建了一个新的决策算法。 在假设的情景中,UGV在动态环境中对其初始和目标点有先验知识。 已经计算了一个全局路径,并且机器人沿着这条路径提供了航点。 当UGV在这些航点之间行进时,该算法旨在避免与动态障碍物的碰撞。 这些障碍物遵循多项式轨迹,它们的初始位置在本地地图中随机化,速度随机化在O和机器人允许的物理速度极限之间,以及一些随机加速度。 开发的算法在几个场景中进行测试,许多动态障碍在环境中随机移动。 模拟结果表明,拟议的本地路径规划策略的有效性,通过逐步生成无碰撞路径,使机器人能够在初始位置和目标位置之间安全导航。
Obstacle avoidance and path planning are essential for guiding unmanned ground vehicles (UGVs) through environments that are densely populated with dynamic obstacles. This paper develops a novel approach that combines tangentbased path planning and extrapolation methods to create a new decision-making algorithm for local path planning. In the assumed scenario, a UGV has a prior knowledge of its initial and target points within the dynamic environment. A global path has already been computed, and...