一种基于Bezier曲线的移动机器人轨迹规划新方法

doi:10.16182/j.issn1004731x.joss.201803024

系统仿真学报 ›› 2018, Vol. 30 ›› Issue (3): 962-968.doi: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201803024

一种基于Bezier曲线的移动机器人轨迹规划新方法

孙雷, 张丽爽, 周璐, 张雪波

南开大学机器人与信息自动化研究所,天津 300353

收稿日期:2016-03-24 出版日期:2018-03-08 发布日期:2019-01-02
第一作者简介:孙雷(1977-), 男, 山东淄博, 博士, 副教授,研究方向为移动机器人、控制等;张丽爽(1991-), 女,哈尔滨, 硕士, 研究方向为移动机器人运动规划。
基金资助:
国家自然科学基金(61573198),天津市自然科学基金重点支撑项目(14ZCDZGX00798)

A New Method on Trajectory Planning for Mobile Robots Using Bezier Curves

Sun Lei, Zhang Lishuang, Zhou Lu, Zhang Xuebo

Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, Tianjin 300353, China

Received:2016-03-24 Online:2018-03-08 Published:2019-01-02

摘要/Abstract

摘要： 针对移动机器人的轨迹规划问题,提出了一种基于Bezier曲线的有效解决方法。相对于现有轨迹规划方法,此方法所产生的路径长度更短,轨迹所用时间更短。将轨迹规划问题分为路径规划和速度规划两步来解决。采用Bezier曲线光滑连接线段序列进行路径规划以减小路径长度;考虑整条路径的曲率连续性,证明了Bezier曲线的次数至少为5次。以差动轮式机器人为例,产生了满足其运动学和动力学约束的速度命令,使机器人能平稳光滑地跟踪所规划的路径。仿真结果证明了所提方法的有效性。

关键词: 轨迹规划, 路径规划, Bezier曲线, 速度规划

Abstract: In view ofthe trajectory planning for the mobile robots, an efficient method based on Bezier curves is proposed, which produces better solution with shorter path and faster trajectory, compared with the existing methods. The problem of trajectory planning is divided into path planning and velocity planning. A Bezier curve is used to connect each two line-segments to obtain shorter paths. It is proved that the order of the used Bezier curves is at least five to ensure the curvature continuity of the whole path. Taking a differential-driven wheeled mobile as an example, to follow the planned path steadily and smoothly, velocity profile satisfying the constraints of kinematics and dynamics is generated. The simulation results verify the feasibility of the method proposed in this paper.

Key words: trajectory planning, path planning, Bezier curves, velocity planning

中图分类号:

TP242.6

孙雷,张丽爽,周璐等 . 一种基于Bezier曲线的移动机器人轨迹规划新方法[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(3): 962-968.

Sun Lei,Zhang Lishuang,Zhou Lu,et al . A New Method on Trajectory Planning for Mobile Robots Using Bezier Curves[J]. Journal of System Simulation, 2018, 30(3): 962-968.

参考文献 10

[1]	Lau B, Sprunk C, Burgard W.Kinodynamic Motion Planning for Mobile Robots Using Splines[C] // International Conference on Intelligent Robots and Systems, St. Louis, USA, 2009: 2427-2433.
[2]	Zhu D, Yan M.Survey on technology of mobile robot path planning[J]. Control and Decision (S1001-0920), 2010, 25(7): 961-967.
[3]	Morales Y, Watanabe A.Including Human Factors for Planning Comfortable Paths[C]//International Conference on Robotics and Automation, Washington, USA, 2015: 6153-6159.
[4]	Dubins L.On Curves of Minimal Length with a Constraint on Average Curvature, and with Prescribed Initial and Terminal Positions and Tangents[J]. Amer. J. Math (S0002-9327), 1957, 79: 497-516.
[5]	Kjaergaard M, Andersen N A, Ravn O.Generic Trajectory Representation and Trajectory Following for Wheeled Robots[C]//International Conference on Robotics and Automation, Hong Kong, China, 2014: 4073-4080.
[6]	Chen C, He Y.Quartic Bezier Curve Based Trajectory Generation for Autonomous Vehicles with Curvature and Velocity Constraints[C] // International Conference on Robotics and Automation, Hong Kong, China, 2014: 6108-6113.
[7]	Piazzi A, BiancoC G L, Romano M. 3-splines for the Smooth Path Generation of Wheeled Mobile Robots[J], IEEE Trans. Robotics (S1552-3098), 2007, 23(5): 1089-1095.
[8]	Ghilardelli F, Lini G, Piazzi A.Path Generation Using-splines for a Truck and Trailer Vehicle[J]. IEEE Trans. On Automation Science and Engineering (S1545-5955), 2014, 11(1):187-203.
[9]	Duncan M.Applied Geometry for Computer Graphics and CAD[M]. Berlin: Springer, 2005.
[10]	Lepetic M, Klancar G, Skrjanc I.Time Optimal Path Planning Considering Acceleration Limits[J]. Robotics and Autonomous Systems (S0921-8890), 2003, 45(3): 199-210.

[1]	于逸然, 赖惠成, 高古学, 张过, 彭汪忆楠, 杨龙飞, 黄俊豪. 基于遗传算法和A^*算法的多农机协同作业优化方法[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(9): 2397-2408.
[2]	倪培龙, 毛鹏军, 王宁, 杨孟杰. 基于改进A-DDQN算法的机器人路径规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(9): 2420-2430.
[3]	张凯翔, 毛剑琳, 王妮娅, 徐志昊. 针对路径干扰的多机器人分层协作k鲁棒路径规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(8): 2074-2088.
[4]	江好胜, 武芳芳, 黄泽贤, 马子玥, 董春云, 平续斌. 动态障碍物环境下多四旋翼轨迹规划与跟踪[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(8): 2089-2102.
[5]	万宇航, 朱子璐, 钟春富, 刘永奎, 林廷宇, 张霖. 基于改进PPO算法的机械臂动态路径规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(6): 1462-1473.
[6]	叶晨, 邵鹏, 张少平, 李文婷, 周腾明. 面向移动机器人路径规划的增强型人工大猩猩算法[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(6): 1474-1485.
[7]	张艳, 李炳华, 霍涛, 刘榕. 融合改进A*算法与DWA算法的机器人动态避障方法研究[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(6): 1555-1564.
[8]	周晓晖, 李研强, 王勇, 赵德财, 杨逍瑶. 基于双启发式信息蚁群算法的机器人路径规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(5): 1280-1289.
[9]	喻蝶, 鲍柏仲, 司言, 段暕, 詹小斌, 史铁林. 基于搜索步优化A*算法的移动机器人路径规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(4): 1041-1050.
[10]	张森, 代强强. 改进型深度确定性策略梯度的无人机路径规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(4): 875-881.
[11]	李敏, 张森, 曾祥光, 王刚, 张童伟, 谢地杰, 任文哲, 张滔. 基于深度强化学习的四足机器人单腿越障轨迹规划[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(4): 895-909.
[12]	贺志刚, 李大焱, 王妮娅, 毛剑琳, 王宁. 一种含链式工作方式的多机器人协作路径规划算法[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(4): 953-967.
[13]	杨超, 郑瑞群, 李圳, 张鸿薇, 唐燕群, 李东泽. 面向无人机辅助车联网的并行任务传输与处理优化策略[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(3): 635-645.
[14]	林桂娟, 李子涵, 王宇. 基于全局关键点提取的改进A*算法全局路径规划研究[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(3): 667-678.
[15]	白宇鑫, 陈振亚, 石瑞涛, 苏蔚涛, 马卓强, 杨尚进. 基于改进哈里斯鹰算法的机器人路径规划研究[J]. 系统仿真学报, 2025, 37(3): 742-752.

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