摘要
路径规划是机器人在复杂环境中实现安全导航和任务执行的基本要求。本文提出了一种面向NAO仿人机器人的、基于本体支持的路径规划与实时导航方法。所提出的架构将全局路径规划与实时路径执行分离，同时通过基于本体的机器人和环境统一表示来整合这两个阶段。在机器人运动前，采用一种增强A*规划器，结合占用栅格表示、障碍物安全区域和安全接近目标选择，仅执行一次，以生成朝目标物体的全局航点路径。随后，由自定义机器人控制器执行该路径，同时本体在整个导航过程中维护和更新关于机器人和工作空间内物体的信息。路径执行辅以基于声纳的反应式避障，以处理无需触发全局重规划的障碍物，并在存在自由路径时直接朝目标移动。在仿真和真实环境中使用NAO仿人机器人的实验评估表明了所提方法的可行性和有效性。更具体而言，在仿真实验中，我们的增强A*与A*、Dijkstra和膨胀栅格A*的比较显示，其在任务成功率上明显优于次优方案（83.43%对36.71%），且平均执行时间非常接近（0.997毫秒对次优方案的0.707毫秒）。此外，在我们180 × 240厘米工作空间中，对多达四个障碍物的配置进行实时实验时，NAO机器人实现了100%的任务成功率。
