Theta* アルゴリズムに基づくロボットの経路計画
シータアルゴリズムは、一般的に使用されるロボットの経路計画アルゴリズムであり、A アルゴリズムの考え方に基づいていますが、角度情報を導入することで経路の精度と効率が向上します。この記事では、Theta* アルゴリズムの基本原理を紹介し、Matlab で実装された簡単なサンプル コードを提供します。
- アルゴリズム原理
Thetaアルゴリズムの中心的なアイデアは、 A アルゴリズムに基づいて直線パスの実現可能性を考慮することで探索空間を削減することです。Aアルゴリズムでは、各ノードの周囲 8 方向が隣接ノードとなりますが、Thetaアルゴリズムでは、直線経路上に障害物があるかどうかをさらにチェックし、障害物がなければ、そのノードを直接隣接ノードとして使用できます。
具体的には、Theta* アルゴリズムの手順は次のとおりです。
- オープン リストとクローズド リストを作成します。オープン リストは探索するノードを格納するために使用され、クローズド リストは探索されたノードを格納するために使用されます。
- 開始ノードを開いているリストに追加します。
- 開いているリストが空でない場合は、次の手順を実行します。
- 推定コスト (ヒューリスティック関数と実際のコストを含む) に基づいて、開いたリストからノードを選択します。
- 選択したノードがターゲット ノードであれば、パスが見つかったことになり、検索は終了します。
- それ以外の場合は、隣接ノードを考慮して、選択したノードを開いているリストから閉じたリストに移動します。
- 隣接ノードの場合、その実際のコストとヒューリスティック関数の値を計算し、その親ノードを選択されたノードになるように更新します。
- 隣接ノードがオープン リストにない場合は、オープン リストに追加します。
- 隣接ノードが既にオープン リストに含まれている場合は、その新しい実際のコストと現在のコストを比較し、新しい実際のコストの方が小さい場合は、その親ノードを選択したノードに更新し、ヒューリスティック関数の値を再計算します。
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