四足机器人月球探测的多目标全局路径规划

在非结构化环境中，最佳路径并不总是最短的，而需要考虑多种目标，如能效、失败风险或科学成果。本文提出了一种基于A*算法的全局规划器，能够针对不同的成本目标单独考虑多层地图数据。我们引入了目标之间的权重，这些权重可以调整以实现多种最优路径。为了找到这些路径中的最佳路径，提出了一种用于统计路径分析的工具。我们的规划器在示例性的月球地形上进行了测试，为探索阿里斯塔克斯高原提出了两条轨迹。与同一区域手动规划的路径相比，优化后的路径显著降低了失败风险，同时产生了更多的科学价值。该规划器和分析工具已开源，以简化行星科学家的任务规划。