梁家海

（钦州学院 数学与计算机科学学院，广西 钦州535000）

0 引 言

移动机器人路径规划是指在有障碍物环境中规划出一条从指定起始位置到指定目标位置、安全、无碰撞、最短（或运行费用最低）的路径。移动机器人路径规划依据机器人对环境的认识分为环境已知的全局路径规划、环境未知的局部路径规划［1－2］。按环境的空间特征分为二维空间的路径规划、三维空间的路径规划［3－4］，对于二维空间的路径规划的主要方法有路线图法（roadmap）、单元分解法（cell decomposition）、 人 工 势 场 法（artificial potential field ，APF）、粒群算法等［5－7］，这些方法都能较好的解决二维空间的路径规划问题。对于三维空间的路径规划，文献 ［8］给出一种基于神经网络结构能量函数的移动机器人三维路径规划算法，但该方法主要是针对规则的障碍物。文献［9］提出了一种基于障碍物分类的通行性方法，但缺乏全局性规划。本文针对移动机器人在已知三维环境中的路径规划问题，对人工势场法进行改进，提出了一种新的路径规划的算法，该算法较好解决了移动机器人在已知的三维自然环境中的路径规划问题。

1 三维环境中路径规划的原理

1.1 传统人工势场的路径规划原理

传统的人工势场理论指出：对于目标导向的移动机器人，无论其身处的环境包含静止的障碍物还是动态移动障碍物，都可以定义并计算出一个人工势场。该人工势场中移动机器人的目标为一个吸引极，产生吸引力，每个障碍物为一个斥力极，产生排斥力，所有斥力和引力的合力决定了机器人的运动方向。……