一种大型智能割草机器人p-d型路径规划方法技术

技术编号:16101203 阅读:29 留言:0更新日期:2017-08-29 22:15
一种大型智能割草机器人p‑d型路径规划方法,在转向区采用两圆相切方式代替传统直线转向方式,根据待割草区域的几何尺寸、割草机器人性能指标与割草覆盖率要求,设置与邻近路径相切的大圆半径R

【技术实现步骤摘要】
一种大型智能割草机器人p-d型路径规划算法
本专利技术涉及智能机器人
,尤其涉及一种大型智能割草机器人p-d型路径规划算法。
技术介绍
割草机器人的运行路径要实现基本区域全覆盖的规划方法主要有随机式规划、内向螺旋式规划和迂回式规划,其中迂回式规划是指割草机器人沿规划处的路径以直线方式行走,至草坪边界后掉头,然后沿反方向直线运行,如此反复迂回,直到整个区域被覆盖,其路径规划如图1所示,具有路径形式统一、简单,割草机器人运动易于控制,且能量消耗最少等特点,故对割草机器人来说迂回式规划是最优的路径规划方法;但是,对于大型草坪作业的智能割草机器人,其存在最小转弯半径,当最小转弯半径大于割台宽度的一半时,按照迂回式路径规划法必导致其在转向区易出现漏割。
技术实现思路
本专利技术所解决的技术问题在于提供一种大型智能割草机器人p-d型路径规划算法,以解决上述
技术介绍
中的缺点。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现:一种大型智能割草机器人p-d型路径规划算法,具体步骤如下:首先,根据待割草区域的几何尺寸、割草机器人性能指标与割草覆盖率要求,设置与邻近路径相切的大圆半径R1、与邻近路径相切的小圆半径R2和邻近路径车体中心线间距W尺寸,尺寸参数设置过程遵循如下原则:1)为了降低控制难度,增大割草覆盖率,选择小圆半径R2为割草机器人的最小转弯半径Rmin;2)为保证两次邻近路径之间无漏割,邻近路径车体中心线间距W小于割草机器人的割台割幅(D),并定义参数σ=D-W为邻近路径裕度;其次,建立识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′,在结合待割草区域的地平面坐标系O—XY,完成固定参考坐标系O′—X′Y′与待割草区域的地平面坐标系O—XY之间的坐标变换;γ为识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′的方位角,由坐标旋转变换公式可得:而后,将待割草区域的地平面划分为左待割区与右待割区,智能割草机器人从左待割区最左端进入后按照左待割区路径运行,直至运行到工作区域右端的左待割区与右待割区交界处,在按右待割区路径运行;左待割区路径与右待割区路径采取直线路径和标准圆路径结合;割草机器人从坐标点(X′min,Y′min)开始沿Y′轴方向在左待割区运动,割草机器人的往返次数为:其中,n为不超过的最大整数;第i条路径的直线路径方程为:与第i条路径相切的大圆、小圆路径方程分两种情况,第一种情况是当i为奇数时,其方程为:另一种情况是当i为偶数时,其方程为:右待割区路径割草机器人的往返次数为:其中,m为大于的最近整数;假设右待割区最右边路径为第1条路径,依次从右往左数,则第i条路径的直线路径方程为:与第i条路径相切的大圆和小圆路径方程分为两大类别,每个大类又分成两种情况:当n为奇数且j为奇数时,其方程为:当n为奇数且j为偶数时,其方程为:当n为偶数且j为奇数时,其方程为:当n为偶数且j为偶数时,其方程为:通过上述方程计算左待割区、右待割区的直线路径和与邻近路径相切的大圆、小圆路径,以生成p-d型路径。在本专利技术中,γ的角度通过设置在割草机器人上的GPS接收信息获得,在GPS接收信息中,γ∈[0°,360°]。在本专利技术中,大圆为运行3/4圆周的圆,小圆为运行1/4圆周的圆。有益效果:1)本专利技术采用以直线路径和标准圆路径为主的原则,具备路径规划算法复杂度低和路径易自动生成的特点;2)本专利技术在传统的迂回式路径规划算法基础上改进,既保持了迂回式路径规划算法的优点,又克服了迂回式路径算法在转向区易漏割的缺点。附图说明图1是现有迂回式路径规划示意图。图2是本专利技术的较佳实施例的路径规划示意图。图3是本专利技术的较佳实施例中的坐标变换示意图。具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体图示,进一步阐述本专利技术。参见图2所示的一种大型智能割草机器人p-d型路径规划算法,在转向区采用两圆相切方式代替传统直线转向方式,并在割草机器人工作过程中一直保持前进方向,有效降低割草机器人的控制难度,既保持了迂回式路径规划算法的优点,又克服了迂回式路径算法在转向区易漏割的缺点,具体步骤如下:首先,根据待割草区域的几何尺寸、割草机器人性能指标与割草覆盖率要求,设置与邻近路径相切的大圆半径R1、与邻近路径相切的小圆半径R2和邻近路径车体中心线间距W尺寸,尺寸参数设计过程遵循如下原则:1)为了降低控制难度,增大割草覆盖率,选择小圆半径R2为割草机器人的最小转弯半径Rmin;2)为保证两次邻近路径之间无漏割,邻近路径车体中心线间距W小于割草机器人的割台割幅(D),并定义参数σ=D-W为邻近路径裕度;其次,建立识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′,在结合待割草区域的地平面坐标系O—XY,完成固定参考坐标系O′—X′Y′与待割草区域的地平面坐标系O—XY之间的坐标变换;γ为识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′的方位角,同时γ可通过GPS的接收信息获得,在GPS接收信息中,γ∈[0°,360°],按顺时针方向定义,由坐标旋转变换公式可得:而后,将待割草区域的地平面划分为左待割区与右待割区,智能割草机器人从左待割区最左端进入后按照左待割区路径运行,直至运行到工作区域右端的左待割区与右待割区交界处,在按右待割区路径运行;左待割区路径与右待割区路径采取以直线路径和标准圆路径为主的原则,具备路径规划算法复杂度低和路径易自动生成的特点;割草机器人从图3的坐标点(X′min,Y′min)开始沿Y′轴方向按照图2所示在左待割区运动,割草机器人的往返次数为:其中,n为不超过的最大整数;第i条路径的直线路径方程为:与第i条路径相切的大圆(运行3/4圆)和小圆(运行1/4圆)路径方程分两种情况,第一种情况是当i为奇数时,其方程为:另一种情况是当i为偶数时,其方程为:另外,按照图2右待割区路径割草机器人的往返次数为:其中,m为大于的最近整数;假设图2所示的右待割区最右边路径为第1条路径,依次从右往左数,则第i条路径的直线路径方程为:与第i条路径相切的大圆(运行3/4圆)和小圆(运行1/4圆)路径方程分为两大类别,每个大类又分成两种情况:当n为奇数且j为奇数时,其方程分别为:当n为奇数且j为偶数时,其方程分别为:当n为偶数且j为奇数时,其方程分别为:当n为偶数且j为偶数时,其方程分别为:通过上述方程计算左待割区、右待割区的直线路径和与邻近路径相切的大圆、小圆路径,以此生成p-d型路径。以上显示和描述了本专利技术的基本原理和主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解,本专利技术不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理,在不脱离本专利技术精神和范围的前提下,本专利技术还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...
一种<a href="http://www.xjishu.com/zhuanli/54/201710463136.html" title="一种大型智能割草机器人p-d型路径规划方法原文来自X技术">大型智能割草机器人p-d型路径规划方法</a>

【技术保护点】
一种大型智能割草机器人p‑d型路径规划算法,其特征在于,具体步骤如下:首先,根据待割草区域的几何尺寸、割草机器人性能指标与割草覆盖率要求,设置与邻近路径相切的大圆半径R1、与邻近路径相切的小圆半径R2和邻近路径车体中心线间距W尺寸;其次,建立识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′,在结合待割草区域的地平面坐标系O—XY,完成固定参考坐标系O′—X′Y′与待割草区域的地平面坐标系O—XY之间的坐标变换;其中,γ为识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′的方位角,由坐标旋转变换公式可得:

【技术特征摘要】
1.一种大型智能割草机器人p-d型路径规划算法,其特征在于,具体步骤如下:首先,根据待割草区域的几何尺寸、割草机器人性能指标与割草覆盖率要求,设置与邻近路径相切的大圆半径R1、与邻近路径相切的小圆半径R2和邻近路径车体中心线间距W尺寸;其次,建立识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′,在结合待割草区域的地平面坐标系O—XY,完成固定参考坐标系O′—X′Y′与待割草区域的地平面坐标系O—XY之间的坐标变换;其中,γ为识别窗口的固定参考坐标系O′—X′Y′的方位角,由坐标旋转变换公式可得:而后,将待割草区域的地平面划分为左待割区与右待割区,智能割草机器人从左待割区最左端进入后按照左待割区路径运行,直至运行到工作区域右端的左待割区与右待割区交界处,在按右待割区路径运行;左待割区路径与右待割区路径采取直线路径和标准圆路径结合;割草机器人从坐标点(X′min,Y′min)开始沿Y′轴方向在左待割区运动,割草机器人的往返次数为:其中,n为不超过的最大整数;第i条路径的直线路径方程为:与第i条路径相切的大圆、小圆路径方程分两种情况,第一种情况是当i为奇数时,其方程为:另一种情况是当i为偶数时,其方程为:右待割区路径割草机器人的往返次数为:其中,m为大于的最近整数;假设右待割区最右边路径为第1条路径,依次从右往左数,则第i条路径的直线路径方程为:与第i条路径相切的大圆和...

【专利技术属性】
技术研发人员:周结华周继强江能辉郑友胜张孝勇刘斌陈寿辉吴文斌
申请(专利权)人:江西洪都航空工业集团有限责任公司
类型:发明
国别省市:江西,36

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