一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，涉及机器人路径规划技术领域。本发明专利技术的规划方法具体包括以下步骤：S1：初始化起始点start和目标点goal，根据已知空间环境建立二维空间模型；S2：建立碰撞检测模型，在start至goal的直线段上生成采样点，判断start至goal是否存在直接路径；S3：若存在直接路径，则将start和goal作为路径节点加入路径，并将该路径作为最佳路径，路径规划结束；S4：若不存在直接路径，则基于二分法，计算得到start至goal的所有可能路径。本发明专利技术可以为机器人规划出最短路径且能显著提高规划搜索效率，具有较高的实际应用价值。具有较高的实际应用价值。具有较高的实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法


[0001]本专利技术属于机器人路径规划
，特别是涉及一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法。

技术介绍

[0002]机器人的避障路径规划问题一直是机器人智能控制的核心问题之一，随着越来越多的机器人应用在生活和工作中，对机器人避障路径规划方法的研究显得更加重要，移动机器人对物品进行投递或者分类，以及工业机器人对物品进行分拣，都涉及机器人的全局避障路径规划，即在已知空间环境中规划出一条从起始点至目标点的无碰撞路径，且要求总路径长度最小；
[0003]针对已知空间环境下的机器人避障路径规划，现有技术也提出了一些解决方法，例如快速搜索随机树算法(RRT)，RRT规定从起始点开始，在空间中随机采样，并找到路径树上与采样点最接近且能与它无障碍连接的点，连接这个点与采样点，将采样点加入路径树，直至终点附近区域被探索到，然后对终点在路径树进行回溯，可以得到一条可行路径，但RRT计算效率低，并且这种方法无法保证得到的路径是最优的；基于RRT的改进方法RRT*，它在RRT的基础上做了改进，主要是在RRT的基础上加入了重新选择父节点和重布线的操作，虽然能够得到较优路径，但其搜索效率还是不能满足实时性的要求；基于RRT的另一种改进方法RRT_Connect，它在RRT的基础上引入了双树扩展环节，分别以起始点和目标点为根节点生成两棵树进行双向扩展，当两棵树建立连接时可认为路径规划成功，RRT_Connect加入了启发式步骤，加快了搜索速度，对于狭窄通道也具有较好的效果，虽然RRT_Connect的搜索速度相比于RRT已经有了很大的提升，但随机搜索算法的整体搜索速度还是很慢，不能达到实时性要求；
[0004]因此，有必要对现有技术进行改进，以解决上述技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种能规划出最短路径且能显著提高搜索效率的基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，解决了现有的机器人用全局避障路径规划方法在实际的使用中存在无法规划最短路径和路径搜索效率低下的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]本专利技术为一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，规划方法具体包括以下步骤：
[0008]S1：初始化起始点start和目标点goal，根据已知空间环境建立二维空间模型；
[0009]S2：建立碰撞检测模型，在start至goal的直线段上生成采样点，判断start至goal是否存在直接路径；
[0010]S3：若存在直接路径，则将start和goal作为路径节点加入路径，并将该路径作为最佳路径，路径规划结束；
[0011]S4：若不存在直接路径，则基于二分法，计算得到start至goal的所有可能路径；
[0012]S5：计算每条路径的路径长度，选择任意一条路径标记为长度最小路径，依次和其他路径的长度进行对比，若存在更小的路径长度则自动替换，最终可以得到最小路径长度的路径；
[0013]S6：使用两端夹逼方法，对S5中得到的最小路径长度的路径进行路径融合，去除路径上的冗余路径节点，得到最佳路径。
[0014]进一步地，步骤S1中，在建立二维空间模型时，用任意形状的多边形表示二维空间中的障碍物，且用于表示障碍物的多边形之间没有交集。
[0015]进一步地，步骤S2中，在建立碰撞检测模型时，以多边形的外接矩形进行碰撞检测，同时设定安全距离，安全距离为机器人半径的110％～130％。
[0016]进一步地，移动机器人的半径为所属球体半径，工业机器人的半径为末端执行器所属圆柱体的底面半径。
[0017]进一步地，步骤S3中，在判断起始点start至目标点goal是否存在直接路径时，从start开始，每间隔一段距离N，在start至goal的直线段上生成一个采样点。
[0018]进一步地，对于移动机器人，N＝安全距离
×
(10％～30％)；对于工业机器人，N＝安全距离
×
(30％～50％)。
[0019]进一步地，步骤S4中，基于二分法计算start至goal的所有存在路径的方法包括以下具体步骤：
[0020]A.根据采样点得到start至goal发生碰撞的首段碰撞路径；
[0021]B.以表示障碍物的多边形外接矩形的特征对首段碰撞路径进行碰撞类型检测；
[0022]C.根据碰撞类型并基于二分法，计算得到一条或者多条路径，所得路径为完整的或/和不完整的；
[0023]D.对于完整的路径，直接将其保存为start至goal的可能路径；对于不完整的路径，将该路径的最后一个节点设置为二分法的起点，再次基于二分法得到该不完整路径的可能路径，重复操作直至所有的路径都为完整路径，最终得到start至goal的所有可能路径。
[0024]进一步地，二分法的操作步骤如下：
[0025]a.根据碰撞类型，将首段碰撞路径的中间点按指定方向从障碍物位置移出，使中间点至障碍物表面的距离为安全距离的3～5倍，令midpoint表示第一次基于二分法产生的中间点；
[0026]b.对于起点至midpoint的左半段路径，根据碰撞检测模型，若起点至midpoint存在直接路径，则结束左半段路径的路径规划，否则，继续按照步骤a找新的中间点，直至左半段路径不发生碰撞；
[0027]c.对于midpoint至终点的右半段路径，根据碰撞检测模型，若midpoint至终点存在直接路径，则结束右半段路径的路径规划，否则，继续按照步骤a找新的中间点，直至右半段路径不发生碰撞。
[0028]进一步地，两端夹逼的方法具体为：在路径两端设置头尾指针，头指针向goal移动，尾指针向start移动，若头指针指向的路径节点至goal存在直接路径，则将该路径节点加入最佳路径，将该节点设为goal，若尾指针指向的路径节点至start之间存在直接路径，
则将该路径节点加入最佳路径，将该节点设为start，重复这个过程，最终可以得到无冗余节点的最佳路径。
[0029]本专利技术具有以下有益效果：
[0030]基于二分法，在已知空间环境中进行避障路径规划，大大减少了路径生成时间，提升了算法的搜索效率，并且生成路径的路径长度最短，进一步地，利用两端夹逼的路径融合方法，去除了该路径上的冗余节点，得到最佳路径。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述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。
[0032]图1为本专利技术的总流程图；
[0033]图2为本专利技术的碰撞检测模型示意图；
[0034]图3为本专利技术的碰撞类型检测示意图；
[0035]图4为本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，其特征在于：规划方法具体包括以下步骤：S1：初始化起始点start和目标点goal，根据已知空间环境建立二维空间模型；S2：建立碰撞检测模型，在start至goal的直线段上生成采样点，判断start至goal是否存在直接路径；S3：若存在直接路径，则将start和goal作为路径节点加入路径，并将该路径作为最佳路径，路径规划结束；S4：若不存在直接路径，则基于二分法，计算得到start至goal的所有可能路径；S5：计算每条路径的路径长度，选择任意一条路径标记为长度最小路径，依次和其他路径的长度进行对比，若存在更小的路径长度则自动替换，最终可以得到最小路径长度的路径；S6：使用两端夹逼方法，对S5中得到的最小路径长度的路径进行路径融合，去除路径上的冗余路径节点，得到最佳路径。2.如权利要求1所述的一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，其特征在于，步骤S1中，在建立二维空间模型时，用任意形状的多边形表示二维空间中的障碍物，且用于表示障碍物的多边形之间没有交集。3.如权利要求2所述的一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，其特征在于，步骤S2中，在建立碰撞检测模型时，以多边形的外接矩形进行碰撞检测，同时设定安全距离，安全距离为机器人半径的110％～130％。4.如权利要求3所述的一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，其特征在于，移动机器人的半径为所属球体半径，工业机器人的半径为末端执行器所属圆柱体的底面半径。5.如权利要求3或4所述的一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，其特征在于，步骤S3中，在判断起始点start至目标点goal是否存在直接路径时，从start开始，每间隔一段距离N，在start至goal的直线段上生成一个采样点。6.如权利要求5所述的一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法，其特征在于，对于移动机器人，N＝安全距离
×
(10％～30％)；对于工业机器人，N＝安全距离
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【专利技术属性】
技术研发人员：高振国，欧阳云，范丽玲，蒋坤良，范威威，陈丹杰，王平江，冯少平，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：