移动机器人农田机器人全覆盖路径规划

鉴于目前网上对于全覆盖路径规划方面的资料比较少，本次博客内容主要分享下拖拉机在农田里面作业的路径规划，以及轨迹优化。

目录

1. 什么是全覆盖路径规划

2. 实用案例

3. 农田作业机器人

如何获取地图

如何规划出全覆盖的路径

如何确保规划出来的路径是符合车辆动力学要求的

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1. 什么是全覆盖路径规划

1. 遍历工作区域内的所有面积
2. 移动过程中要避开障碍物
3. 保证覆盖率，避免重复路径

2. 实用案例

1. 扫地机器人，割草机器人，排雷机器人，农田作业等。

3. 农田作业机器人

如何获取地图

        农田作业机器人和室内作业机器人的区别是，农田作业的面积是很大的，并且周边没有围墙，树木之类的，因此无法像扫地机器人那样通过SLAM建立农田的地图，农田的优势就是，环境比较单一，障碍物比较少或者无障碍物，这对于规划来说也是比较友善的，因此为了获取农田的地块，一般是采用GPS打点的形式，也就是拿着RTK模块，去农田边上走一圈，就可以获取得到农田在地球表面的坐标了。

如何规划出全覆盖的路径

        规划全覆盖路径，和一般的路径规划是不一样的，全覆盖规划不是点到点的规划，所以一般的图搜索算法例如A star, RRT等，都是用不上的。 

        在探讨如何规划全覆盖的作业路径之前，首先了解下，农业机器人在农田内是如何工作的，以及其工作的内容有哪些。举个例子，比如，深松，靶地，起垄，旋耕等，这些都是农机比较常见的作业，他们都有一些共同的特点，主要的路径都是直线+掉头+直线+掉头的形式。所以对于这种形式的全覆盖规划，使用高中学的几何知识就可以完成了，首先选择一个方向，然后找一条与该方向平行的直线，从地图的一边尽头往另一边平移，直线与边界的交点就是直线路线的两个端点，专业一点的话，这种直线段被称为垄，如下图1所示，直线段都称为垄， 掉头的地方，直接将直线段的端点相连接即可。这是简单的的全覆盖规划方法了，还有一些比较复杂的地图，比如图2，图3。

        从一下图中可以看到，掉头区域出现很多尖角，对于阿克曼形式的移动机器人来说，这是比较致命的，农业拖拉机多数也是阿克曼形式的底盘，转弯是有最大转弯角度约束的，这种尖角形式的轨迹是不适合拖拉机正常跟随的，因此还需要对下面的path作进一步的轨迹优化，是的path每一个点的曲率都满足车辆动力学要求。

图1

图2

图3（地图内有三个障碍物，分别是圆形和矩形障碍物）

如何确保规划出来的路径是符合车辆动力学要求的

对于使用差速轮作为底盘的移动机器人，规划出直线段轨迹后，还需要进一步平滑，平滑轨迹的方式可以采用b样条曲线，因为这种差速轮形式的机器人，在跟踪轨迹的时候是不会受到曲线的曲率影响的，因为当线速度无穷小的时候，差速轮的转弯能力无穷大，也就是原地转弯，但是如果采用B样条进行拟合直线的话，有可能会出现平滑后的轨迹是穿过障碍物的情况，这种情况的话，可能就要使用一些优化算法了，比如参考高飞老师的开源项目，ego planner,简介可以看下下面的知乎大佬写的内容。大体上可以知道是干嘛的。这个算法没有加入曲率的约束，所以对于车辆来说是不行的，应该车辆有方向盘打角约束。对于车辆的轨迹优化，我参考的是混合A*的轨迹优化部分算法， 先贴出优化后的结果图4， 图5，后续有人感兴趣的话，在更新实现部分内容。https://zhuanlan.zhihu.com/p/513312955https://zhuanlan.zhihu.com/p/513312955 

 图4   

 

 图5

        

待更！！！

REFERENCE       

Path Planning for Autonomous Vehicles in Unknown Semi-structured Environments