全局路劲规划和局部路径规划如何配合使用

<think>好的，我需要回答用户关于全局路径规划和局部路径规划如何结合使用的问题。首先，我应该回顾之前提供的引用内容，确保准确理解两者的定义和基本概念。根据引用[1]和[2]，全局路径规划负责在静态环境中生成整体路径，而局部路径规划处理动态障碍物和实时调整。 接下来，我需要组织回答的结构。用户要求结合使用方法和应用场景，因此应该分点说明。可能需要先概述两者的区别，再详细结合方法，比如分层式架构、动态重规划、代价函数融合等。同时，应用场景部分需要举例，如自动驾驶、机器人导航、无人机路径规划等。 需要注意的是，用户要求使用中文，数学公式要用$...$和$$...$$格式，并且生成相关问题。同时，要检查LaTeX语法是否正确，比如积分符号的正确使用。另外，引用标识要自然地添加在相关段落的末尾，例如在提到全局路径规划时引用[^2]，局部路径规划时引用[^1]。 在写作过程中，要确保技术术语准确，比如A*算法、Dijkstra、RRT属于全局规划，而动态窗口法、人工势场属于局部规划。同时，可能需要解释一些缩写，如DWA（动态窗口法），以确保读者理解。 最后，生成的相关问题需要与主题紧密相关，可能涉及具体算法选择、动态环境挑战、多传感器融合等。这些问题应帮助用户进一步探索该主题。</think>### 全局路径规划与局部路径规划的结合使用方法 #### 1. **分层式架构：全局主导 + 局部修正** - **全局路径生成**：使用$A^*$算法、Dijkstra算法或RRT（快速随机树）等生成全局最优路径，例如最小化路径长度$L = \int_{0}^{T} \sqrt{(\frac{dx}{dt})^2 + (\frac{dy}{dt})^2} dt$[^2]。 - **局部实时调整**：通过动态窗口法（DWA）或人工势场法实时避障，例如动态窗口法的速度选择约束为： $$v \in [v_{\text{min}}, v_{\text{max}}], \quad \omega \in [\omega_{\text{min}}, \omega_{\text{max}}]$$ 其中$\omega$为角速度[^1]。 #### 2. **动态重规划机制** - **触发条件**：当传感器检测到未在全局地图中标记的障碍物（如移动车辆或行人）时，局部规划模块触发路径修正。 - **路径平滑**：修正后的路径需满足连续性约束，例如曲率限制$\kappa \leq \kappa_{\text{max}}$，避免机器人急转弯。 #### 3. **代价函数融合** 将全局路径的代价（如路径长度）与局部代价（如避障风险、能耗）结合： $$C_{\text{total}} = \alpha \cdot C_{\text{global}} + \beta \cdot C_{\text{local}}$$ 其中$\alpha, \beta$为权重系数，用于平衡全局最优性与实时安全性[^1][^2]。 --- ### 典型应用场景 #### 1. **自动驾驶** - **全局层**：生成城市道路级别的导航路径（如高速优先）。 - **局部层**：处理突发障碍物（如行人横穿）、变道决策，利用模型预测控制（MPC）实时优化轨迹。 #### 2. **移动机器人仓储物流** - **全局层**：规划仓库货架间的通行序列。 - **局部层**：在狭窄通道中避让其他机器人，例如通过速度障碍法（VO）计算无碰撞速度。 #### 3. **无人机巡检** - **全局层**：规划覆盖全部检测点的飞行路径。 - **局部层**：应对风力扰动或鸟类靠近，采用滚动优化策略调整姿态和航向。 --- ### 技术挑战与解决方案 | 挑战 | 解决方案 | |---------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 全局与局部路径冲突 | 引入路径一致性校验，使用B样条曲线平滑过渡 | | 高频环境变化 | 提升局部规划频率（如100Hz），并采用轻量级算法（如改进人工势场法） | | 多传感器信息融合 | 通过卡尔曼滤波融合激光雷达、视觉与IMU数据，提高障碍物定位精度[^1] | ---