一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法制造技术

技术编号:24611794 阅读:47 留言:0更新日期:2020-06-24 00:17
本发明专利技术提供一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,包括如下步骤:步骤一、首先对移动机器人已知先验信息的三色栅格地图进行二值化处理,在对其进行腐蚀、膨胀处理;步骤二、对处理后的二值地图经进行骨架提取,得到Voronoi图;步骤三、用原始的三色地图进行机器人定位,在骨架地图上进行全局路径搜索,对得到的全局路径进行改进的三次样条平滑处理,得到优化后的全局路径。根据本发明专利技术提出的算法提取出来的Voronoi骨架没有大量毛边,整体的路径规划更加高效。同时对最后搜索出来的路径进行改进的三次差值优化,去除了路径上尖点,使最终优化的路径更为平滑,使机器人进行更加高效的移动。

Voronoi path planning algorithm for new skeleton extraction of mobile robot

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法
本专利技术属于移动机器人
,特别涉及一种移动机器人的全局路径规划算法。
技术介绍
移动机器人技术近年来得到快速发展,它在物流仓储、智能巡检、智能家居、商场导购等诸多领域得到了广泛的应用,同时吸引越来越多的学者进行深入研究。路径规划是影响移动机器人性能最为关键的因素之一。路径规划的目的是在已知的机器人环境地图中规划出一条从机器人当前位置到达目标地点的最优路径。机器人的移动效率直接取决于路径规划的质量。移动机器人路劲规划一般分为全局路径规划和局部路径规划,其中常用的全局路径规划算法有A*、Dijkstra、Voronoi图算法。其中A*更适合于解决单个目标问题;Dijkstra为广度优先算法,在时间、空间复杂度高,这会导致路径规划计算成本大;传统Voronoi图算法进行骨架提取后生成的路径过于冗余。其中移动机器人的全局路径规划算法大都是基于栅格地图进行计算的,但是栅格地图存在无法同时满足精度和实时性的要求。因为当栅格划分较精确时,网格数量快速增加,这将导致机器人计算量加大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,其特征在于,包括如下步骤:/n步骤一、首先对移动机器人已知先验信息的三色栅格地图进行二值化处理,在对其进行腐蚀、膨胀处理;/n步骤二、对处理后的二值地图经进行骨架提取,得到Voronoi图;/n步骤三、用原始的三色地图进行机器人定位,在骨架地图上进行全局路径搜索,对得到的全局路径进行改进的三次样条平滑处理,得到优化后的全局路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、首先对移动机器人已知先验信息的三色栅格地图进行二值化处理,在对其进行腐蚀、膨胀处理;
步骤二、对处理后的二值地图经进行骨架提取,得到Voronoi图;
步骤三、用原始的三色地图进行机器人定位,在骨架地图上进行全局路径搜索,对得到的全局路径进行改进的三次样条平滑处理,得到优化后的全局路径。


2.如权利要求1所述的一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,其特征在于:所述步骤一中,机器人首先获得的黑白灰三色栅格地图每个像素值设为S(x,y),二值化处理后的像素值为D(x,y),其中(x,y)代表像素点坐标,二值化运算过程为:



得到只有黑白两色地图,再进行腐蚀、膨胀处理。


3.如权利要求2所述的一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,其特征在于:所述腐蚀处理的数学表达式为:





4.如权利要求2所述的一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,其特征在于:所述膨胀处理的数学表达式为:





5.如权利要求1所述的一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法,其特征在于,所述步骤二包括如下两步:
步骤2.1、首先使用八邻域标记图像上的每一个像素点,设某一像素点为P1,其相邻的8个点分别标记为P2~P9,黑色像素值为0,白色像素值为1;
步骤2.2、进而设P1的八邻域P2~P9像素值从0到1的变化次数为N,P1点的八邻域之和为M(PX),将满足以下四个条件的像素点的值设置...

【专利技术属性】
技术研发人员:蒋林潘锋李峻马先重聂文康朱建阳雷斌侯宇
申请(专利权)人:武汉科技大学
类型:发明
国别省市:湖北;42

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