在多边形环境中生成能量最优机器人轨迹的图方法

随着机器人系统不断应对物流、出行、制造和灾害响应等领域的新兴问题，快速生成安全且能量高效的轨迹变得日益重要。本文提出了一种在包含多边形障碍物的杂乱环境中规划能量最优轨迹的新方法。具体而言，我们开发了一种为双积分器系统快速生成最优轨迹的方法，并证明了最优路径规划可归约为整数规划。为了寻找高效的解，我们提出了一种距离先验的前缀搜索方法，以在大量类别的环境中高效生成最优轨迹。我们证明，我们的方法在路径长度上与 RRT* 和概率路线图（Probabilistic Road Maps）的性能相当，但在能量成本和计算时间上最多可超越它们一个数量级。我们还在 Crazyflie 四旋翼实验中证明，该方法能够生成可执行的轨迹。