一种路径规划方法、系统和介质技术方案

本发明专利技术提供一种路径规划方法、系统和介质，所述路径规划用于六角格棋盘地图，所述方法包括：步骤S1、获取所述路径规划的起始数据，对所述起始数据进行初始化；步骤S2、定义障碍区域，将处于所述障碍区域内的点作为障碍点；步骤S3、基于初始化后的起始数据和所述障碍区域，利用A*算法和估值函数来遍历所述六角格棋盘地图上的所有估值点，以获取遍历结果；以及步骤S4、根据所述遍历结果生成所述规划路径。上述方法能够实现快速获得最短路径，同时成功避障，使得算子智能体在六角格棋盘地图中战胜对立方。

【技术实现步骤摘要】
一种路径规划方法、系统和介质
本专利技术涉及路径规划领域，尤其是涉及一种路径规划方法、系统和介质。
技术介绍
兵棋推演系统是院校开展教育训练、创新理论和参与论证等作业的重要手段。兵棋推演系统中的棋盘地图一般使用六角格类棋盘。系统中的算子智能决策体是在兵棋推演系统中替代人类、使能兵棋算子执行兵棋行动的智能体。兵棋推演系统一般包括多种兵棋算子。其中，兵棋参与方中每一类型的算子可作为一类智能体，自动执行预定义兵棋行动。对于每一类型智能体，都需要基于六角格兵棋地图实现路径规划和避障功能。常用的路径搜索算法一般有Dijkstra算法，A*算法。其中，Dijkstra搜索算法是盲目型搜索，该算法虽然能够得到最优解但是由于遍历的节点多、计算量大，不适合兵棋推演系统中博弈对抗对于算子智能体时效性尽量高的要求。A*算法是一种启发型算法，时效高路径短，却缺少适合海上兵棋推演六角格地图的估值定义与应用。
技术实现思路
考虑到上述问题，本专利技术设计了一种路径规划方案，以解决上述技术问题。该方案针对在根据兵棋推演系统中兵棋算子智能体自主路径搜索、障碍物躲避的需求，基于六角格棋盘地图的特征，提出改进型A*算法，规避棋盘中对立方障碍区域，施行自主路径规划，在最短的时间内获取最短路径，为兵棋算子博弈成功争取宝贵的机会。在第一方面，提供了一种路径规划方法，所述路径规划用于六角格棋盘地图，所述方法包括：步骤S1、获取所述路径规划的起始数据，对所述起始数据进行初始化；步骤S2、定义障碍区域，将处于所述障碍区域内的点作为障碍点；步骤S3、基于初始化后的起始数据和所述障碍区域，利用A*算法和估值函数来遍历所述六角格棋盘地图上的所有估值点，以获取遍历结果；以及步骤S4、根据所述遍历结果生成所述规划路径。具体地，所述起始数据包括用于所述路径规划的起始点S、结束点E、所述障碍区域的障碍中心点和障碍半径。具体地，在所述步骤S2中，通过遍历所述所述障碍区域的障碍中心点的邻域，将所述障碍中心点和所述障碍半径内的点的障碍标志设为真，来作为所述障碍点。具体地，所述步骤S3包括：步骤S31、创建open_list列表，赋值为空，将所述所有估值点加入其中；步骤S32、创建close_list列表，赋值为空，将规划路径点加入其中。步骤S33、将所述起始点S加入所述open_list列表，将所述起始点S作为父节点P。步骤S34、创建Cn_list列表，具体包括：将所述父节点P的相邻点Cn加入Cn_list列表；如果所述相邻点Cn在所述close_list列表中，从所述Cn_list列表中删除所述相邻点Cn；以及如果所述相邻点Cn的障碍标志为真，从所述Cn_list列表中删除所述相邻点Cn；步骤S35、遍历所述Cn_list列表，当所述Cn_list列表中具有最小F值的相邻点Pf与所述结束点E为同一点时，结束遍历，将相邻点Pf从所述open_list列表中移除并加入所述close_list列表，否则重复以上步骤；所述F值的计算公式为：F(Cn)＝G(Cn)+H(Cn)其中G(Cn)的计算公式为：G(Cn)＝DC(n)P(n)*a+GP(n)SGP(n)S＝DP(n)P(n-1)*a+GP(n-1)SDC(n)P(n)为所述相邻点Cn到父节点Pn的距离,GP(n)S为父节点P到起始点S的G值，DP(n)P(n-1)为父节点Pn到前一个父节点Pn-1的距离，GP(n-1)S为前一个父节点Pn-1到起始点S的G值，a为第一调整系数；其中H(Cn)的计算公式为：H(Cn)＝DP(n)E*βDP(n)E为相邻点Cn到结束点E的距离,β为第二调整系数。具体地，利用如下方式确定所述第一调整系数和所述第二调整系数：获取训练数据集的三维曲面图；确定z轴上具有最大值的点在x轴和y轴上的值分别作为所述第一调整系数和所述第二调整系数。具体地，所述步骤S4包括：读取所述close_list列表；获取从所述起始点S到所述结束点E之间的所有点，来生成所述规划路径。在第二方面，提供了一种路径规划系统，所述路径规划用于六角格棋盘地图，所述系统包括：初始化单元，被配置为：获取所述路径规划的起始数据，对所述起始数据进行初始化；定义单元，被配置为：定义障碍区域，将处于所述障碍区域内的点作为障碍点；遍历单元，被配置为：基于初始化后的起始数据和所述障碍区域，利用A*算法和估值函数来遍历所述六角格棋盘地图上的所有估值点，以获取遍历结果；以及生成单元，被配置为：根据所述遍历结果生成所述规划路径。具体地，所述起始数据包括用于所述路径规划的起始点S、结束点E、所述障碍区域的障碍中心点和障碍半径。具体地，所述定义单元进一步被配置为：通过遍历所述所述障碍区域的障碍中心点的邻域，将所述障碍中心点和所述障碍半径内的点的障碍标志设为真，来作为所述障碍点。具体地，所述遍历单元进一步被配置为：创建open_list列表，赋值为空，将所述所有估值点加入其中；创建close_list列表，赋值为空，将规划路径点加入其中。将所述起始点S加入所述open_list列表，将所述起始点S作为父节点P。创建Cn_list列表，具体包括：将所述父节点P的相邻点Cn加入Cn_list列表；如果所述相邻点Cn在所述close_list列表中，从所述Cn_list列表中删除所述相邻点Cn；以及如果所述相邻点Cn的障碍标志为真，从所述Cn_list列表中删除所述相邻点Cn；遍历所述Cn_list列表，当所述Cn_list列表中具有最小F值的相邻点Pf与所述结束点E为同一点时，结束遍历，将相邻点Pf从所述open_list列表中移除并加入所述close_list列表，否则重复以上步骤；所述F值的计算公式为：F(Cn)＝G(Cn)+H(Cn)其中G(Cn)的计算公式为：G(Cn)＝DC(n)P(n)*a+GP(n)SGP(n)S＝DP(n)P(n-1)*a+GP(n-1)SDC(n)P(n)为所述相邻点Cn到父节点Pn的距离,GP(n)S为父节点P到起始点S的G值，DP(n)P(n-1)为父节点Pn到前一个父节点Pn-1的距离，GP(n-1)S为前一个父节点Pn-1到起始点S的G值，a为第一调整系数；其中H(Cn)的计算公式为：H(Cn)＝DP(n)E*βDP(n)E为相邻点Cn到结束点E的距离,β为第二调整系数。具体地，所述遍历单元进一步被配置为：利用如下方式确定所述第一调整系数和所述第二调整系数：获取训练数据集的三维曲面图；确定z轴上具有最大值的点在x轴和y轴上的值分别作为所述第一调整系数和所述第二调整系数。具体地，所述生成单元进一步被配置为：读取所述close_list列表；获取从所述起始点S到所述结束点E之间的所有点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路径规划方法，其特征在于，所述路径规划用于六角格棋盘地图，所述方法包括：/n步骤S1、获取所述路径规划的起始数据，对所述起始数据进行初始化；/n步骤S2、定义障碍区域，将处于所述障碍区域内的点作为障碍点；/n步骤S3、基于初始化后的起始数据和所述障碍区域，利用A*算法和估值函数来遍历所述六角格棋盘地图上的所有估值点，以获取遍历结果；以及/n步骤S4、根据所述遍历结果生成所述规划路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，其特征在于，所述路径规划用于六角格棋盘地图，所述方法包括：
步骤S1、获取所述路径规划的起始数据，对所述起始数据进行初始化；
步骤S2、定义障碍区域，将处于所述障碍区域内的点作为障碍点；
步骤S3、基于初始化后的起始数据和所述障碍区域，利用A*算法和估值函数来遍历所述六角格棋盘地图上的所有估值点，以获取遍历结果；以及
步骤S4、根据所述遍历结果生成所述规划路径。


2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述起始数据包括用于所述路径规划的起始点S、结束点E、所述障碍区域的障碍中心点和障碍半径。


3.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，在所述步骤S2中，通过遍历所述所述障碍区域的障碍中心点的邻域，将所述障碍中心点和所述障碍半径内的点的障碍标志设为真，来作为所述障碍点。


4.根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
步骤S31、创建open_list列表，赋值为空，将所述所有估值点加入其中；
步骤S32、创建close_list列表，赋值为空，将规划路径点加入其中。
步骤S33、将所述起始点S加入所述open_list列表，将所述起始点S作为父节点P。
步骤S34、创建Cn_list列表，具体包括：
将所述父节点P的相邻点Cn加入Cn_list列表；
如果所述相邻点Cn在所述close_list列表中，从所述Cn_list列表中删除所述相邻点Cn；以及
如果所述相邻点Cn的障碍标志为真，从所述Cn_list列表中删除所述相邻点Cn；
步骤S35、遍历所述Cn_list列表，当所述Cn_list列表中具有最小F值的相邻点Pf与所述结束点E为同一点时，结束遍历，将相邻点Pf从所述open_list列表中移除并加入所述close_list列表，否则重复以上步骤；
所述F值的计算公式为：
F(Cn)＝G(Cn)+H(Cn)
其中G(Cn)的计算公式为：
G(Cn)＝DC(n)P(n)*a+GP(n)S
GP(n)S＝DP(n)P(n-1)*a+GP(n-1)S
DC(n)P(n)为所述相邻点Cn到父节点Pn的距离,GP(n)S为父节点P到起始点S的G值，DP(n)P(n-1)为父节点Pn到前一个父节点Pn-1的距离，GP(n-1)S为前一个父节点Pn-1到起始点S的G值，a为第一调整系数；
其中H(Cn)的计算公式为：
H(Cn)＝DP(n)E*β
DP(n)E为相邻点Cn到结束点E的距离,β为第二调整系数。


5.根据权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，利用如下方式确定所述第一调整系数和所述第二调整系数：
获取训练数据集的三维曲面图；
确定z轴上具有最大值的点在x轴和y轴上的值分别作为所述第一调整系数和所述第二调整系数。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杏，苏建，张鹏翼，王坤福，冯炜，毛万峰，张鹏，
申请(专利权)人：中国船舶工业系统工程研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11