一种基于智能移动的节点机器人路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能移动的节点机器人路径规划方法，包括人集群全域环境构建框架分析、使用未知边界点搜索方法、地图融合构建和多移动机器人集群协同编队机制。本发明专利技术的有益效果是：考虑搜索环境因素、目标运动规律和动力学特性等已知信息，建立了目标分布概率模型，从而充分利用搜索前的已知信息，有利于快速搜索找到目标位置，同时引入不确定度概念和利用目标存在概率转化为引力和斥力从而形成人工势场，根据人工势场计算最优搜索路径，使得搜索过程更加高效。使得搜索过程更加高效。使得搜索过程更加高效。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能移动的节点机器人路径规划方法


[0001]本专利技术涉及一种机器人路径规划方法，具体为一种基于智能移动的节点机器人路径规划方法，属于机器人


技术介绍

[0002]无人装备能够克服传统载人装备生存能力差、机动性受限、人员耗费高等缺点，在广域目标搜索任务中发挥着越来越重要作用。多机协同搜索即在一定约束和限制条件下，多个机器人（空中或地面）相互协作，以最大综合收益（搜索概率、能量消耗、消耗时间等）实现目标区域搜索。相比较于单机作业，多机协同搜索可有效提高搜索成功率，提升复杂环境下搜索适应性。国内外学者及研究机构通过概率图、不确定图等理论，构建了多机协同搜索模型及仿真系统。但在实际工程应用中，由于无人装备难于获得外界环境信息或者获取的地理环境信息有限，导致搜索模型不完善，多机协同搜索实际应用效果不理想。
[0003]针对本文搜索的科研试验目标，由于其运动过程受外界环境干扰，其试验系统具有随机噪声，从而导致试验目标运动轨迹不稳定，落点随机性大、难以预测。在多机协同搜索模型考虑无人机能源、机械特性等物理约束较少情况下，导致在工本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能移动的节点机器人路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤步骤一、人集群全域环境构建框架分析建立全域环境构建框架，整个框架包括全局地图融合模块、多点聚类滤波模块、机器人任务分配模块、路径规划模块和地图处理模块，其中，节点机器人还包含路径规划模块、地图交换模块；步骤二、使用未知边界点搜索方法节点机器人遍历待完成的全局地图的每一个栅格状态，如果某一个栅格的状态是未知，状态数值设置为
“‑
1”，且该栅格周围的八个栅格中至少有一个是已知空闲状态，状态数值设置为“0”，则认定该栅格所对应的坐标点为未知边界点；步骤三、地图融合构建采用间接全域地图融合算法，节点机器人通过提取两两节点机器人栅格地图的ORB特征并找到最优的匹配点，计算地图最优匹配点集的单应矩阵，找到点集之间的最优仿射变换参数最终获取全域地图信息；步骤四、多移动机器人集群协同编队机制机器人编队的图结构分为如下几种典型的类型：行、列、三角形、横队、纵队和菱形。2.根据权利要求1所述的一种基于智能移动的节点机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤一中，具体包括：全局地图融合模块：接收多张局部地图，通过多地图融合算法拼接融合成全局地图；多点聚类滤波模块：负责将接收的边界点进行聚类并滤除；机器人任务分配模块：接收聚类滤波模块发送的聚类簇核心边界点集，根据分配策略将目标点分配给机器人进行路径规划，进而导航至目标点；路径规划模块：规划智能移动作业机器人的运动路径；地图处理模块：负责将接收的边界点进行聚类并滤除；地图交换模块：针对全局地图融合出现异常时确保整个系统持续安全运行。3.根据权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐晓刚，张斌权，任彦洁，李可盈，王添程，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：