基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法和装置。方法包括：确定机器人的初始起点、最终目标点，以及机器人的决策时间窗口长度和窗口时长，并将时间针的初始值设置为第一个决策时间窗口期；在时间针的时间窗口内确定机器人的局部起点和要到达的局部目标点，基于改进型人工势场法生成周围环境的势场；根据周围环境的势场驱动机器人移动，在该时间针的时间窗口内从局部起点和到达局部目标点；判断该局部目标点是否为机器人要到达的最终目标点，若为是，则完成路径规划，若为否，则将时间针设置为机器人的下一个决策时间窗口期，继续执行下一轮循环。本发明专利技术提供的技术方案可驱动机器人有效避开障碍物位置，且快速到达目标位置。

Robot Path Planning Method and Device Based on Improved Artificial Potential Field Method

【技术实现步骤摘要】
基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法和装置
本专利技术涉及机器人路径规划
，特别涉及一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法和装置。
技术介绍
目前智能机器人技术得到快速的发展，实施路径规划与导航是移动机器人必备的功能。而在复杂的环境之中，让机器人使用一种简便、高效且实用的路径规划算法尤为重要。如何让机器人携带雷达等多种设备实现对周围环境的检测，并根据环境信息，规划出一条能够避开障碍物且最快到达目标位置的路径规划方法，是目前智能机器人技术研究的热点问题。现有技术中常用的动态窗口神经网络算法，其运算比较复杂，传统的人工势场方法在应用当中往往又容易陷入局部极小值的问题。因此，现有技术的路径规划的算法存在运算复杂，解决复杂环境内的路径规划的实效性差的问题。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法和装置，用以驱动机器人有效避开障碍物位置，且快速到达目标位置。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法，包括：S1、确定机器人的初始起点和最终目标点；S2、根据机器人的初始起点和最终目标点，确定机器人的决策时间窗口长度和窗口时长，并将时间针的初始值设置为第一个决策时间窗口期；S3、在时间针的时间窗口内确定机器人的局部起点和要到达的局部目标点，并获取周围环境信息；S4、根据获取的周围环境信息，基于改进型人工势场法生成周围环境的势场；S5、根据周围环境的势场驱动机器人移动，在该时间针的时间窗口内从局部起点和到达局部目标点；S6、判断该局部目标点是否为机器人要到达的最终目标点，若为是，则完成路径规划，若为否，则执行S7；S7、将时间针设置为机器人的下一个决策时间窗口期，继续执行S3。如上所述的方法，具体的，在S4中所述基于改进型人工势场法生成周围环境的势场，包括：建立机器人到局部目标点的引力函数和引力势场函数；建立障碍物对机器人造成的人工斥力模型和人工斥力势场模型；计算机器人的引力和斥力的合力；由计算出的机器人的合力控制机器人的加速度。如上所述的方法，进一步的，建立的机器人到局部目标点的引力函数为：式中，amax为机器人能达到的最大加速度，m为机器人自身重量。如上所述的方法，再进一步的，建立的机器人到局部目标点的引力函数为：建立的机器人到局部目标点的引力势场函数为：式中，amax为机器人能达到的最大加速度，m为机器人自身重量。如上所述的方法，再进一步的，建立的障碍物对机器人造成的人工斥力模型为：式中，ρt为时间窗口期t内检测的环境中机器人到最近障碍物的欧式距离，为时间窗口期t内机器人的速度，c为斥力系数。如上所述的方法，再进一步的，斥力系数c的计算公式为：式中，vmax为机器人的最大速度，amax为机器人的最大加速度，l0为机器人的安全范围距离，m为机器人的质量。如上所述的方法，再进一步的，机器人的安全范围距离l0的计算公式为：式中，vmax为机器人的最大速度，amax为机器人的最大加速度。如上所述的方法，再进一步的，建立的障碍物对机器人造成的人工斥力势场模型为：式中，ρt为时间窗口期t内检测的环境中机器人到最近障碍物的欧式距离，为时间窗口期t内机器人的速度，c为斥力系数，m为机器人自身重量。如上所述的方法，再进一步的，机器人的引力和斥力的合力的大小的计算公式为：式中，为机器人到局部目标点的引力函数，为障碍物对机器人造成的人工斥力模型，vmax为机器人的最大速度，vt为机器人的当前速度，l0为机器人的安全范围距离，ρt为时间窗口期t内检测的环境中机器人到最近障碍物的欧式距离，ε为环境调整系数，该数值为矫正在实际环境中的复杂情况，在实际应用中通过多次测试结果来确定该数值。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划装置，包括：初始化模块，用于确定机器人的初始起点和最终目标点；处理模块，用于根据机器人的初始起点和最终目标点，确定机器人的决策时间窗口长度和窗口时长，并将时间针的初始值设置为第一个决策时间窗口期；所述处理模块还用于在时间针的时间窗口内确定机器人的局部起点和要到达的局部目标点，并获取周围环境信息；所述处理模块还用于根据获取的周围环境信息，基于改进型人工势场法生成周围环境的势场；驱动模块，用于根据周围环境的势场驱动机器人移动，在该时间针的时间窗口内从局部起点和到达局部目标点；判断模块，用于判断该局部目标点是否为机器人要到达的最终目标点；所述处理模块还用于将时间针设置为机器人的下一个决策时间窗口期。与现有技术相比，本专利技术实施例提供的技术方案的优点和积极效果在于：1、解决了机器人利用传统人工势场法进行路径规划时运算复杂的问题；2、解决了机器人利用传统人工势场法进行路径规划时容易陷入环境局部极小值的问题；3、可驱动机器人有效避开障碍物位置，且快速到达目标位置，是一种高效、科学的路径规划方法。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法的流程图；图2为本专利技术提供的应用实施例的流程示意图；图3为本专利技术提供的应用实施例中机器人在环境中的引力和斥力的示意图；图4为本专利技术提供的应用实施例中在滑动的时间窗口中合力控制机器人运动的示例图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术提供的基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法的流程图，该方法可以由基于改进型人工势场法的机器人路径规划装置来执行，该规划装置可以通过软件方式实现，配置于机器人设备中。如图1所示，本实施例的方法可以包括以下内容。S1、确定机器人的初始起点和最终目标点。S2、根据机器人的初始起点和最终目标点，确定机器人的决策时间窗口长度和窗口时长，并将时间针的初始值设置为第一个决策时间窗口期。S3、在时间针的时间窗口内确定机器人的局部起点和要到达的局部目标点，并获取周围环境信息。S4、根据获取的周围环境信息，基于改进型人工势场法生成周围环境的势场。S5、根据周围环境的势场驱动机器人移动，在该时间针的时间窗口内从局部起点和到达局部目标点。S6、判断该局部目标点是否为机器人要到达的最终目标点，若为是，则完成路径规划，若为否，则执行S7。S7、将时间针设置为机器人的下一个决策时间窗口期，继续执行S3。本专利技术实施例提供的技术方案，在具体应用中，机器人可首先利用携带的激光雷达探测周围环境，在其可探测范围内找到局部目标点；然后利用该改进型人工势场法结合当前位置与局部目标点的位置，规划出可避障的合理路径；最后机器人按照规划出的路径到达局部目标点，再按照上述步骤去往下一个局部目标点，直到到达最终的目标位置。如上所述的方法，具体的，在S4中所述基于改进型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：S1、确定机器人的初始起点和最终目标点；S2、根据机器人的初始起点和最终目标点，确定机器人的决策时间窗口长度和窗口时长，并将时间针的初始值设置为第一个决策时间窗口期；S3、在时间针的时间窗口内确定机器人的局部起点和要到达的局部目标点，并获取周围环境信息；S4、根据获取的周围环境信息，基于改进型人工势场法生成周围环境的势场；S5、根据周围环境的势场驱动机器人移动，在该时间针的时间窗口内从局部起点和到达局部目标点；S6、判断该局部目标点是否为机器人要到达的最终目标点，若为是，则完成路径规划，若为否，则执行S7；S7、将时间针设置为机器人的下一个决策时间窗口期，继续执行S3。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进型人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：S1、确定机器人的初始起点和最终目标点；S2、根据机器人的初始起点和最终目标点，确定机器人的决策时间窗口长度和窗口时长，并将时间针的初始值设置为第一个决策时间窗口期；S3、在时间针的时间窗口内确定机器人的局部起点和要到达的局部目标点，并获取周围环境信息；S4、根据获取的周围环境信息，基于改进型人工势场法生成周围环境的势场；S5、根据周围环境的势场驱动机器人移动，在该时间针的时间窗口内从局部起点和到达局部目标点；S6、判断该局部目标点是否为机器人要到达的最终目标点，若为是，则完成路径规划，若为否，则执行S7；S7、将时间针设置为机器人的下一个决策时间窗口期，继续执行S3。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在S4中所述基于改进型人工势场法生成周围环境的势场，包括：建立机器人到局部目标点的引力函数和引力势场函数；建立障碍物对机器人造成的人工斥力模型和人工斥力势场模型；计算机器人的引力和斥力的合力；由计算出的机器人的合力控制机器人的加速度。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，建立的机器人到局部目标点的引力函数为：式中，amax为机器人能达到的最大加速度，m为机器人自身重量。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，建立的机器人到局部目标点的引力势场函数为：式中，amax为机器人能达到的最大加速度，m为机器人自身重量。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，建立的障碍物对机器人造成的人工斥力模型为：式中，ρt为时间窗口期t内检测的环境中机器人到最近障碍物的欧式距离，为时间窗口期t内机器人的速度，c为斥力系数。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，斥力系数c的计算公式为：式中，vmax为机器人的最大速度...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴新开，霍向，熊仲夏，宋涛，
申请(专利权)人：北京洛必德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11