结合角度差异启发式函数与人类运动能量近似实时A*自适应动作集步态规划

在各种环境中引导双足机器人导航至目标目的地的问题非常重要。然而，由于双足机器人具有高自由度的特性导致计算时间很长，实时解决导航问题非常困难。为了克服这一点，许多科学家提出了通过步态规划进行导航。通常，步态规划基于A*算法，使用最短距离或角度作为目标函数。最近，在人体动力学中被广泛使用的人类行走所需能量，通过多项式函数近似，被提出作为解释双足机器人运动的更好代价函数。此外，为了实现实时导航，提出了一种实用方法，即不使用固定的A*算法动作集，而是根据情况改变数量，从而不会大幅增加计算时间，并考虑了与外部环境的碰撞。在本文中，采用近似人类行走所需能量的多项式函数作为代价函数，并新提出并证明了考虑机器人与目的地之间角度差异的启发式函数，这在以往的研究中未曾出现。此外，提出了一种将自适应行为集与人类行走能量相结合的新方法。进一步地，在该框架中提出了有效的避碰方法和缓解局部极小值问题的方法。最后，将包含所有这些特征的步态规划算法集成到建图算法和行走算法中以解决导航问题，并通过仿真和实际机器人进行了验证。