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在机器人的每个位置,建立相应的向量场直方图,得到若干个初始候选方向,VFH将沿每个候选方向前进的后果考虑进去。对每个候选方向,首先估算出机器人沿该方向前进一段距离ds后的新位置,然后以该位置为中心,再建立新的向量场,对新的向量场继续分析得到若干候选方向,如此继续下去,重复ng次,就建立了一个深度为ng的搜索树。最后使用A算法,找出一条路径,使根结点到某一个叶子结点的代价最低,则这条路径上的初始候选方向即为我们选定的下一步前进方向。
实验证实,ds取为机器人的直径,ng取为INT(传感器量程/ds)时效果最好。由分析可知,当ds取为活动窗口大小,ng取为1的时候,VFH算法即退化为VFH+算法。VFH+算法是VFH算法的一种特殊情况。
搜索树上的每个结点都有一个代价值。代价值的定义为f©=g©+h©。相应的每个符号的定义如下:
对于初始候选方向c0
对于第i层结点的候选方向ci
启发函数h©定义如下:
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