【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人路径规划，更具体地，涉及一种基于藤蔓式搜索的狭窄通道探索方法。
技术介绍
1、在机器人路径规划领域，尤其是在狭窄或复杂的空间环境中，如何高效、准确地规划路径一直是一个挑战性的问题。传统的基于样本的路径规划器(sbp)由于在搜索算法和路径优化方面的局限性，在面对狭窄通道等特定环境时常常效率低下。
2、具体而言，在狭窄通道的场景中，传统sbp使用的搜索树扩展方式难以有效探索这些区域。由于这些环境的空间限制，传统的搜索树扩展策略往往无法精确地定位和有效地探索狭窄区域中的有效路径。而如果想要通过全局随机采样获取到狭窄通道中的采样，由于相较于全局空间，狭窄通道空间的占比非常小，因此往往难以获取狭窄通道内部的采样。
3、此外，传统方案的节点选择策略不足，在节点选择上往往缺乏针对性，不会区别已经探索和未探索的区域，导致在狭窄通道中随机或盲目地探索，这不仅增加了计算成本，也降低了找到最优路径的可能性。例如，有时传统的狭窄通道探索方法在探索狭窄通道进行到一半的时候，会向着入口方向而非出口方向进行探索。并且，在狭...
【技术保护点】
1.一种基于藤蔓式搜索的狭窄通道探索方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述探索节点通过评估节点的路径解质量的上界获得。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述探索节点向着与该探索节点匹配的障碍物采样的方向执行藤蔓式探索包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所匹配到的方向是靠近未探索区域的节点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个障碍物都维护在当前搜索树中距离自己最近的点。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理...
【技术特征摘要】
1.一种基于藤蔓式搜索的狭窄通道探索方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述探索节点通过评估节点的路径解质量的上界获得。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述探索节点向着与该探索节点匹配的障碍物采样的方向执行藤蔓式探索包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所匹配到的方向是靠近未探索区域的节点。
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵君峤，姜梓恒，叶晨，黄昌，周宏图，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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