【技术实现步骤摘要】
一种基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法
本专利技术涉及移动机器人避障算法，具体是一种基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法。
技术介绍
存在移动障碍物的情况下，识别无碰撞路径的运动规划对于机器人的应用至关重要，如自动驾驶汽车、无人机、服务机器人等。但是动态环境中的运动规划是具有挑战性的，即使在具有随机动力学的移动障碍物的简单几何规划问题中，现有的规划算法也不能从始至终地识别无碰撞路径。速度障碍(VelocityObstacle，VO)算法最早由Fiorini和Shiller提出，是对引起碰撞速度的近似表达，首先构建导致碰撞的速度集合，然后引导机器人离开该集合。由于早期VO算法中时间尺度的无限性，所有可能导致碰撞的速度均被排除，导致算法过于保守，因此随后出现了一系列改进算法。有限时间速度障碍(FiniteTimeVelocityObstacle，FVO)算法在VO基础上考虑碰撞发生的时间，规定了最小允许碰撞发生时间，得到了更大的可行避障速度分布。但是FVO算法简化了机器人模型，只能适用于完整机器人。广义速度障碍...
【技术保护点】
1.一种基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法，其特征在于该方法包括以下步骤：/n步骤一、获取障碍物状态信息、机器人状态信息和机器人目标点信息；/n步骤二、根据机器人当前状态生成单步可达控制集U
【技术特征摘要】
1.一种基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤一、获取障碍物状态信息、机器人状态信息和机器人目标点信息；
步骤二、根据机器人当前状态生成单步可达控制集Udt并生成一系列控制；
步骤三、基于分级速度障碍算法，先建立速度障碍，再对单步可达控制集Udt中的控制通过分级速度障碍评价函数Jsafe(u)生成评价；将相对线速度VA/O(dt,u)不属于速度障碍的控制返回最大评价值1，将相对线速度VA/O(dt,u)属于速度障碍的控制通过碰撞时间评价函数J′safe(tcollide(u))生成评价；最后依据评价值对控制进行分类，将评价值不为0的控制加入可行控制集Y，评价值为0的控制加入不可行控制集N；
步骤四、当可行控制集Y不为空时，从可行控制集Y中得到最优控制u*；否则从多步可达控制集U8dt的典型控制中得到启发控制，每一采样时刻内选择最接近启发控制的控制作为最优控制u*，引导机器人以变速轨迹达到该多步可达控制；
步骤五、执行最优控制u*判断机器人是否到达目标点；若判断到达则结束，否则回到步骤一重新开始。
2.根据权利要求1所述的基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法，其特征在于步骤一中，障碍物状态信息包括位置信息、外形信息和运动信息；所述位置信息在全局坐标系中由(xO,yO)表示；外形信息由障碍物半径ro表示；运动信息由瞬时速度(vox,voy)表示；机器人状态信息由(xA,yA,θ,v,ω)表示，分别表示机器人的坐标、朝向、线速度和角速度，机器人半径由rA表示；机器人目标点信息由表示。
3.根据权利要求1所述的基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法，其特征在于步骤二具体是：给定机器人当前时刻的线速度vcurr、角速度ωcurr和采样时间间隔dt，则下一采样时刻的单步可达控制集Ud为：
式1)中，amax表示机器人允许的最大线加速度；表示机器人允许的最大角加速度；
机器人的运动约束Us为：
Us＝{(v,ω)|0≤v≤vmax,-ωmax≤ω≤ωmax}2)
式2)中，vmax表示机器人允许的最大线速度；ωmax表示机器人允许的最大角速度；
综合式1)和式2)可得到单步可达控制集Udt＝Ud∩Us，通过设置线速度分辨率dv和角速度分辨率dω生成一系列控制。
4.根据权利要求1所述的基于分级速度障碍算法的移动机器人避障方法，其特征在于步骤三具体是：计算机器人A在单步可达控制集Udt中的控制u的作用下的下一个采样时刻的线速度VA(dt,u)和位置PA(dt,u)；假设障碍物O匀速运动，计算障碍物下一个采样时刻的线速度VO(tcurr+dt)和位置PO(tcurr+dt)来建立速度障碍；如果障碍物未来一段时间τ内速度保持恒定不变，那么导致机器人与障碍物在τ时间内发生碰撞的相对速度集合称为速度障碍，由式3)表示：
式3)中，τ∈(0,∞)；PO/A＝PO-PA，VA/O＝VA-VO，r＝rA+rO，D(PO/A/t,r/t)＝{v|||v-PO/A/t||≤r/t}；PO为障碍物位置；PA为机器人位置；VO为障碍物线速度；VA为...
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