面向抗冲击移动机器人的基于在线搜索的含碰撞运动规划与控制

本文关注抗冲击移动机器人含碰撞运动规划与控制这一新兴范式转变，并开发了一个用于在未知且部分可观测杂乱空间中导航的统一分层框架。在底层，我们开发了一种形变恢复控制与轨迹重规划策略，用于在运行时局部处理可能发生的碰撞。底层系统主动检测碰撞（通过内置的霍尔效应传感器，搭载于自研移动机器人上），使机器人能够从中恢复，并局部调整碰撞后轨迹。随后，在高层，我们提出一种基于搜索的规划算法，以确定如何最佳利用潜在碰撞来改善某些指标，如控制能量与计算时间。我们的方法构建于带跳点的 A* 之上。我们生成了一种新颖的启发式函数，以及一种碰撞检测与调整技术，从而通过利用和借助可能的碰撞使 A* 算法更快收敛到达目标。将全局 A* 算法与局部形变恢复及重规划策略相结合所得到的整体分层框架，以及该框架的各组成部分，均在仿真与实验中进行了广泛测试。一项消融研究将整体框架联系到相关的 SOTA 基于搜索的避撞规划器，并将高层联系到基于搜索的避撞与基于采样的含碰撞全局规划器。结果表明，对于一类在二维空间中运行、处于带孤立障碍物的未知环境中的抗冲击机器人，我们的方法在含碰撞运动规划与控制方面是有效的。