Finding the AFW algorithm with direction constraints and obstacle constraints involves the field of path planning for mobile robots. The implementation steps are as follows: firstly, the algorithm's topological rules are defined, including the principle of flow greed, the principle of downstream-advection-cut-off and the direction constraints of flow, and then the topographic map is generated according to the terrain rules; finally, the algorithm's topological rules and the rules of terrain generation are searched according to the algorithm's topological rules and the rules of ter The shortest path under direction constraints and obstacle constraints. According to the Enlightenment of natural water flow and the actual robot search process, the shortest path under direction constraint and obstacle constraint can be obtained. The prescribed topological rules reduce the complexity of the algorithm, avoid local optimization, complete the shortest path optimization without direction constraint, the shortest path optimization without direction constraint and obstacle constraint, and the shortest path optimization with direction constraint. Shortest path optimization with direction constraints and obstacle constraints and the shortest path optimization with simple three-dimensional obstacle constraints.
【技术实现步骤摘要】
求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径AFW算法
本专利技术涉及移动机器人领域,尤其是无人机等具有飞行方向约束和障碍限制的机器人路径规划领域。
技术介绍
按照数据模型,最短路径算法可分为矢量数据最短路径和栅格模型最短路径。TSP问题、地图软件寻找的最短路径等均为矢量最短路径,一般通过智能算法,贝尔曼原理等寻求最短路径,这种方法往往用于在固定的路径数和路径方向以及不精确路径精度要求。在矢量图中,这些路径对应于不同的矢量线段或弧度。而对于机器人路径规划,火灾的传播路径等大范围的精确路径寻优,则使用栅格路径模型更佳。目前栅格最短路径算法主要有Dijikstra算法、A*算法、势场法等,这些算法存在运行时间长、复杂度较大、易陷入局部最优路径、无方向约束、以及无法应对复杂障碍限制等缺陷。传统的栅格最短路径算法如A*算法,其旨在求取无航向角约束下的最短路径,然而增加航向角限制后,该算法得到的最优路径可能为无效路径,如图1所示,假设使用A*算法得到的最优点O,但是增加附加条件限制后,该点可能不在可行域内,此时为无效点。因此这类算法在求取带有方向约束下的最短路径时并不适用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有技术中的上述问题,提供求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径AFW算法。为达到上述目的,本专利技术采用如下技术方案:受自然界水流扩散现象的启发,结合图论知识,本专利技术提出一种AFW(ArtificialFlowingWater)最短路径算法。以图2为例,假设各线段代表一条水渠,A点代表高地势,B点代表低地势,不同的水渠代表水流从A流向B的不同路径。从A点到B ...
【技术保护点】
1.求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径AFW算法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、确定水流贪婪原则、水流方向约束和顺流—平流—断流原则;步骤2、根据地势生成规则生成地势图,包括起点、终点和障碍;步骤3、获取当前点的地势值和水流方向,并由步骤1的原则判断下一流向点;步骤4、循环步骤3,标记每个流向点,直至有一股水流最先流向终点,此时算法终止,该股水流流经的有向线段即为最短路径。
【技术特征摘要】
1.求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径AFW算法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、确定水流贪婪原则、水流方向约束和顺流—平流—断流原则;步骤2、根据地势生成规则生成地势图,包括起点、终点和障碍;步骤3、获取当前点的地势值和水流方向,并由步骤1的原则判断下一流向点;步骤4、循环步骤3,标记每个流向点,直至有一股水流最先流向终点,此时算法终止,该股水流流经的有向线段即为最短路径。2.如权利要求1所述的求取具有方向约束和障碍限制的栅格最短路径AFW算法,其特征在于:步骤1中,水流贪婪原则包括两个水流贪婪原则,水流贪婪原则1:水流每次在可流动的方向中选择地势最低的路径;水流贪婪原则2:若存在相同的地势差路径,则全部选择;水流方向约束:只能直流0°、左流45°、右流-45°;顺流—平流—断流原则,顺流:水流由高地势流向低地势栅格;平流:水流在两个地势相同的栅格流动;断流:水流由低地势流向高地势栅格,水流只会出现顺流—平流或逆流两种现象中的...
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