Resumen

En los últimos años, la planificación de rutas de robots ha sido una dirección de investigación candente, y la formación de multirobots tiene perspectivas de aplicación práctica en nuestra vida. Este artículo propone un algoritmo híbrido de planificación de rutas aplicado a la formación de robots. Se utiliza el algoritmo PQ-RRT de Árboles Aleatorios de Exploración Rápida mejorado con una nueva función de evaluación de distancia como algoritmo de planificación global para generar la ruta global inicial. Los nodos padres y nodos hijos determinados se utilizan como puntos de inicio y puntos de destino del algoritmo de planificación local, respectivamente. Se emplea el enfoque de ventana dinámica como algoritmo de planificación local para evitar obstáculos dinámicos. Al mismo tiempo, el algoritmo restringe el movimiento de los robots dentro de la formación para evitar colisiones internas. La ruta óptima local se selecciona mediante la función de evaluación que contiene la posibilidad de colisión de formación. Por lo tanto, varios robots móviles pueden llegar rápidamente y de manera seg

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Planificación de rutas; Formación de robots; Algoritmo; Árboles Aleatorios de Exploración Rápida; Enfoque de ventana dinámica; Colisiones
• Keywords:Path planning; Robot formation; Algorithm; Rapidly Exploring Random Trees; Dynamic window approach; Collisions