一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法技术

本发明专利技术涉及一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，包括以下步骤：1)在移动机器人行驶过程中，将传感器检测到的障碍物数据经过处理加入到代价地图中障碍物层中的二维栅格地图内；2)分别构建一个与栅格地图相同规模的时间地图和次数地图，用以分别记录栅格地图相应位置的更新时间以及障碍物的删除次数；3)根据传感器检测区域和时间地图确定障碍物层的更新区域；4)在更新区域内更新栅格地图，并根据设定的衰减函数更新对应的代价值；5)在代价地图的膨胀层中基于代价值对记忆性存储的障碍物进行膨胀。与现有技术相比，本发明专利技术具有动态删除观测障碍物实现规划最优、考虑全面实际、适用性广等优点。适用性广等优点。适用性广等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法


[0001]本专利技术涉及机器人路径规划领域，尤其是涉及一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法。

技术介绍

[0002]路径规划是在机器人运动过程中的重要环节，其旨在从起始点和终止点之间找到一条无碰撞的路径。近些年来，用于路径规划的导航算法越来越复杂，现有的一些算法，如：Dijkstra算法、A*算法等已经能很好地应用在自主机器人上，可以在复杂环境中为机器人规划一条无碰撞路径。现如今导航算法的目标已从追求无碰路径的单一目标变成多约束整合的优化问题，如在寻找无碰路径的基础上，要求机器人规划的路径考虑行人的舒适度；在规划路径时注重于机器人车辆运动时人类乘客的舒适度。
[0003]以上这些路径规划算法的改进都是从算法角度进行优化，都是基于得到的地图为真实地图的前提下实现的，但是在实际情况下，由于机器人会通过传感器检测障碍物，并更新地图，若在机器人无法检测到障碍物时移开障碍物，而地图上的障碍物并不会删除，这就造成与实际地图的不一致，而地图的不准确会造成路径规划与期望不符，在实际规划中可能遇到如下情况：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在移动机器人行驶过程中，将传感器检测到的障碍物数据经过处理加入到代价地图中障碍物层中的二维栅格地图内；2)分别构建一个与栅格地图相同规模的时间地图和次数地图，用以分别记录栅格地图相应位置的更新时间以及障碍物的删除次数；3)根据传感器检测区域和时间地图确定障碍物层的更新区域；4)在更新区域内更新栅格地图，并根据设定的衰减函数更新对应的代价值；5)在代价地图的膨胀层中基于代价值对记忆性存储的障碍物进行膨胀。2.根据权利要求1所述的一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，其特征在于，所述的步骤1)中，移动机器人通过激光雷达作为传感器检测行驶过程中的障碍物。3.根据权利要求1所述的一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，其特征在于，所述的步骤2)中，时间地图通过数组储存相应栅格地图中加入障碍物的时间，其初始值为开始运行时间。4.根据权利要求1所述的一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，其特征在于，所述的步骤2)中，次数地图通过数组储存相应栅格地图中障碍物的删除次数，其初始值为0，当移动机器人首次检测到障碍物时，次数地图数组存储的删除次数为初始值，当障碍物的删除次数达到设定上限时，则认定为固定障碍物。5.根据权利要求4所述的一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，其特征在于，所述的步骤3)中，将移动机器人激光雷达扫描到的栅格以及在时间地图中时间不为初始值且存在时间超过设定的维持时间的栅格共同加入更新区域内。6.根据权利要求5所述的一种基于代价地图的记忆性存储障碍物方法，其特征在于，对于更新区域内存在激光雷达扫描到的新增障碍物和超时障碍物，根据时间地图搜索到障碍物的存在时间超过设定的维持时间的栅格，同时根据次数地图搜索到障碍物的删除次数未达设定上限的栅格，并更新对应栅格的代价值，当更新后栅格的代价值c
′
为零时，次数地图相应位置的障碍物的删除次数加一。7.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈启军，章嘉微，石文博，刘成菊，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：