The invention requests to protect a path planning method and system of a mobile robot based on an improved d * Lite algorithm. The specific steps are as follows: first, according to the grid map of the robot's environment, the map is divided into several bounded units without obstacles by using the map segmentation algorithm; then, according to the connectivity between several units, the unit connection diagram is obtained, and the original distance generation value and adjacency matrix between each unit are calculated; then, according to the adjacency matrix, the two-way graph search is used Then, according to the cell order, the core grid is set in the corresponding cell according to the core grid setting method, and the search list is formed in order. Finally, according to the search list, the d * Lite path planning algorithm is guided to complete the path planning of mobile robot. Experimental results show that this method can reduce the path planning time while keeping the path length close to the shortest.
【技术实现步骤摘要】
一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法及系统
本专利技术属于移动机器人自主导航领域，特别是一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法。
技术介绍
移动机器人的路径规划的能力，决定了机器人可胜任工作难度的高低。在构建好的环境模型中，规划一条从初始点到目标点的无碰撞最优路径，是路径规划的主要内容。在构建环境模型中，栅格法应用较多，该方法具有直观简洁、分辨率可变、容易创建和存储等优点，适用于室内环境路径规划地图模型的建立，鲁棒性强。图搜索算法是路径规划中的一类算法，它被广泛应用于栅格地图中的路径规划问题。A*算法是图搜索算法中的经典算法，它加入了启发式搜索方法。启发式搜索是评估状态空间中的每个搜索位置，找出下一步要搜索的最好位置G，再从G进行类似搜索直到目标位置。该搜索方法能节省大量搜索空间，提高搜索效率。在A*算法的基础上，研究者们先后提出了改进算法例如D*，LPA*与D*lite。学者们对路径规划算法的路径安全性，路径平滑度和重规划策略进行了诸多研究，但是在路径搜索中仍然存在问题。路径规划的速度...
【技术保护点】
1.一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，首先，根据机器人所在环境的栅格地图，使用地图分割算法将地图分割为若干内部没有障碍物的有界单元；/n步骤S2，根据S1中所得的若干有界单元之间的连通关系得到单元连接图，计算得到各单元之间的原始距离代价值和邻接矩阵；/n步骤S3，根据S2中得到的邻接矩阵，使用双向图搜索算法，计算得到从目标单元到起始单元所经过的单元顺序；/n步骤S4，根据S3得到的单元顺序，依次按照核心网格设置方法在对应单元中设置核心网格，按顺序组成搜索链表；/n步骤S5，根据S4得到的搜索链表，将D*lite算法...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，首先，根据机器人所在环境的栅格地图，使用地图分割算法将地图分割为若干内部没有障碍物的有界单元；
步骤S2，根据S1中所得的若干有界单元之间的连通关系得到单元连接图，计算得到各单元之间的原始距离代价值和邻接矩阵；
步骤S3，根据S2中得到的邻接矩阵，使用双向图搜索算法，计算得到从目标单元到起始单元所经过的单元顺序；
步骤S4，根据S3得到的单元顺序，依次按照核心网格设置方法在对应单元中设置核心网格，按顺序组成搜索链表；
步骤S5，根据S4得到的搜索链表，将D*lite算法多方向的搜索依照搜索链表的顺序分为多段的朝着正确方向的搜索，用搜索链表引导D*lite算法完成路径规划。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤S1根据机器人所在环境的栅格地图，使用地图分割算法将地图分割为若干内部没有障碍物的有界单元，具体步骤为：
S11：用一条垂直线从左至右扫描栅格地图；
S12：当扫描线扫入障碍空间时，扫描线的连通性增加，当扫描线扫出障碍空间时，扫描线的连通性降低，当扫描线的连通性增加时，一个旧单元结束，生成两个新单元；当扫描线的连通性降低时，两个旧单元结束，生成一个新单元；当扫描线的连通性不变但某段连通线长度发生了阶跃变化，若变化的大小超过当前单元最大宽度的一半，则旧单元结束，新单元生成；
S13：扫描结束后，环境地图被分割成若干独立的有界单元，每个单元内部都没有障碍物。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤S2根据S1中所得的若干单元之间的连通关系得到单元连接图，计算得到各单元之间的原始距离代价值和邻接矩阵，具体步骤为：
S21：若任意两个邻接单元有相互连通的自由区域，则视为这两个单元可用连接线相连，遍历完所有单元后得到表示单元间连通关系的单元连接图；
S22：将单元补全为长方形，计算连接线两端单元的中心之间的曼哈顿距离，计算公式如下：
d(i,j)＝abs(xi-xj)+abs(yi-yj)
此距离作为连接线的代价值，若两单元之间没有直接的自由连通区域，即两单元之间没有连接线，则两单元之间的代价值设置为无穷大；
S23：用单元之间的代价值组成矩阵edge，其中edge[i][j]表示单元i和单元j之间连接线的代价值，若无连接线则代价值为无穷大，矩阵edge中的值即为单元之间的原始距离代价值，这个矩阵即为邻接矩阵。
4.根据权利要求3所述的一种基于改进D*lite算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S3根据S2中得到的邻接矩阵edge，使用双向图搜索算法，计算得到从目标单元到起始单元所经过的单元顺序，具体步骤为：
S31：设定起始网格所在单元为起始单元，目标网格所在单元为目标单元，采用双向搜索的方法，同时进行两个搜索，分别以起始单元和目标单元作为搜索起始单元；
S32：给每个单元设置两个值，cost值表示与搜索起始单元的距离代价值，pre表示父单元；
S33：用集合C保存已经确认最短路径的单元，把搜索起始单元s放入C中，用集合W保存还没有找到最短路径的单元，把其余单元都放在W中，把W中每个单元j的cost值设为edge[s][j]，pre设为s；
S34：从集合W中选出cost最小的单元i，由于cost非负，所以此cost为s到i的最小代价值，将i移出W，移入C；
S35：对于W中的每个单元j，通过计算如果出现costj>costi+edge[i][j]，更新costj为costi+edge[i][j]，并把prej设为i；
S36：在两个搜索中分别重复S34、S35，直到两个搜索中的集合C出现交集，或者任意一个搜索中集合W中单元的cost值都为无穷大，此时循环结束；
S37：若两个搜索中的集合C没有交集就说明起始单元无法到达目标单元，若两个搜索中的集合C有交集，则从该共有单元的pre值开始查找，单元的pre值表示该单元的父单元，即可找到搜索起始单元到该共有单元的最短路径，将两个搜索的路径合在一起，即为目标单元到起始单元代价总值最短的路径，以目标单元为第一个单元，依次添加路径所经过的单元...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。