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首页> 外文期刊>Industrial Informatics, IEEE Transactions on >A Constraint-Aware Heuristic Path Planner for Finding Energy-Efficient Paths on Uneven Terrains
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A Constraint-Aware Heuristic Path Planner for Finding Energy-Efficient Paths on Uneven Terrains

机译：约束感知启发式路径规划器，用于在崎even不平的地形上查找节能路径

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Motions of mobile robots need to be optimized to minimize their energy consumption to ensure long periods of continuous operations. Shortest paths do not always guarantee the minimum energy consumption of mobile robots. Moreover, they are not always feasible due to climbing constraints of mobile robots, especially on steep terrains. We utilize a heuristic search algorithm to find energy-optimal paths on hilly terrains using an established energy-cost model for mobile robots. The terrains are represented using grid-based elevation maps. Similar to A*-like heuristic search algorithms, the energy-cost of traversing through a given location of the map depends on a heuristic energy-cost estimation from that particular location to the goal. Using zigzag-like path patterns, the proposed heuristic function can estimate heuristic energy-costs on steep terrains that cannot be estimated using traditional methods. We proved that the proposed heuristic energy-cost function is both admissible and consistent. Therefore, the proposed path planner can always find feasible energy-optimal paths on any given terrain without node revisits, provided that such paths exist. Results of tests on real-world terrain models presented in this paper demonstrate the promising computational performance of the proposed path planner in finding energy-efficient paths.
机译：需要优化移动机器人的运动，以最大程度地减少其能耗，以确保长时间连续运行。最短的路径并不能始终保证移动机器人的最低能耗。而且，由于移动机器人的攀爬限制，它们并不总是可行的，尤其是在陡峭的地形上。我们利用启发式搜索算法，使用已建立的移动机器人能源成本模型，在丘陵地形上找到能源最优路径。使用基于网格的高程图表示地形。与类似A *的启发式搜索算法类似，遍历地图给定位置的能源成本取决于从该特定位置到目标的启发式能源成本估算。使用类似之字形的路径模式，拟议的启发式函数可以估算在陡峭地形上的启发式能源成本，而传统方法无法估算出这种启发式能源成本。我们证明了所提出的启发式能源成本函数是可容许的并且是一致的。因此，提出的路径规划者可以始终在任何给定的地形上找到可行的能量最优路径，而无需重新访问节点，只要这些路径存在。本文提出的真实世界地形模型的测试结果证明了拟议中的路径规划器在寻找节能路径方面的有希望的计算性能。

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