本发明专利技术公开了一种最佳路径的预测方法、装置以及设备，包括：利用定位装置确定搜索区域，将搜索区域量化为搜索栅格表；根据搜索栅格表中的障碍栅格确定环境参数；利用环境参数优化A*算法的代价函数，改变代价函数的权重，得到优化后的A*算法；利用优化后的A*参数进行路径搜索得到最佳路径。本发明专利技术根据搜索环境的不同确定不同的环境参数，优化代价函数的权重，提高了路径规划的自适应调整，提高了路径预测的准确性，并且适用于多种应用场景。本发明专利技术能够在各种复杂的环境中找到最佳的路径，提高了路径预测的准确性。径预测的准确性。径预测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种最佳路径的预测方法、装置以及设备
[0001]本专利技术涉及路径规划领域，特别是涉及一种最佳路径的预测方法、装置以及设备。
技术介绍
[0002]目前海上搜救需要协调一切政府和其他社会资源，进行遇险接警、定位，组织各种力量进行搜寻救助，并将遇险人员转移到安全地点。海上安全是发展海洋强国的前提保障，对海上应急救援工作提出了更高的要求，海上救援任务日益艰巨。随着海洋工程技术的发展，海上生物、矿产资源、海水的开发利用，海洋运输等工程项目日益增多，海上活动的规模越来越大，海难事故频发。又因为海上通航环境存在特殊性，海上救援工作易受到海上天气情况的影响，导致救援工作不能及时开展，由此造成严重的经济损失和惨重的人员伤亡，突显出海上救援技术的发展的重要性。
[0003]现有技术中的路径规划只考虑的路径长短，并没有考虑环境障碍物在行进过程中所带来的其他因素，因此在行进过程中遇到危险的情况很大，因此在行进路径是需要将环境中障碍物的因素也考虑进去，提高路径规划的准确性。
[0004]综上所述可以看出，结合环境参数提高路径规划的准确性是目前有待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是提供一种最佳路径的预测方法，解决了现有技术中未考虑环境参数来规划路径，导致规划路径不准确的弊端。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种最佳路径的预测方法，包括：S1：利用GPS定位技术获取目标点与起点的区域情况；
[0007]S2：将所述目标点与起点的区域情况量化为搜索栅格表，并确定所述搜索栅格表中的障碍栅格数和自由栅格数；
[0008]S3：基于所述搜索栅格表和所述障碍栅格数，确定环境参数，将所述环境参数带入A*算法中，得到新的代价函数；
[0009]S4：建立开启列表和关闭列表，将起点所在栅格添加至所述开启列表中；
[0010]S5：将所述起点所在栅格相邻的自由栅格加入所述开启列表中；
[0011]S6：寻找所述开启列表中新代价函数最小的栅格，记为当前栅格，并将所述起点栅格移动至所述关闭列表中，保存当前路径；
[0012]S7：将所述当前栅格作为新起点栅格，重复上述步骤S6至S7；
[0013]S8：直至所述目标节点移动至所述关闭列表时，停止迭代，将所述关闭列表中的所有路径导出，得到最佳路径。
[0014]优选地，利用GPS定位技术获取目标点与起点的区域情况包括：
[0015]利用所述GPS获取所述目标点与起点的位置坐标；
[0016]将所述目标点与所述起点的位置坐标导入卫星系统中，利用所述卫星系统获取所
述目标点与起点的区域情况。
[0017]优选地，所述将所述目标点与起点的区域情况量化为搜索栅格表，并确定所述搜索栅格表中的障碍栅格数包括：
[0018]利用所述栅格法将所述目标点与起点的区域情况进行栅格化，得到所述搜索栅格表；
[0019]将所述搜索栅格表中包含障碍物的栅格标识为所述障碍栅格，并确定所述障碍栅格的数量，不包含所述障碍物的栅格为所述自由栅格。
[0020]优选地，所述基于所述搜索栅格表和所述障碍栅格数，确定环境参数，将所述环境参数带入A*算法中，得到新的代价函数包括：
[0021]将所述搜索栅格表数目记为M，所述障碍栅格数目记为N，构建所述环境参数a＝N/M；
[0022]将所述环境参数a带入所述A*算法中的代价函数F＝G+H，得到所述新代价函数F＝G+e
a
H；
[0023]其中，F为所述搜索栅格表数据M的最小代价估计；G为从起点栅格到当前栅格的最小代价，H为从当前栅格到目标点栅格的最小估计代价。
[0024]优选地，所述将所述起点所在栅格相邻的自由栅格加入所述开启列表中包括：
[0025]将所述障碍栅格记为1，所述自由栅格记为0；
[0026]判断所述起点所在栅格相邻的栅格为0还是为1；
[0027]当所述相邻的栅格为1时，则将其栅格删除；
[0028]若所述相邻的神格为0时，则将其栅格加入所述开启列表中。
[0029]优选地，所述将所述当前栅格作为新起点栅格，重复上述步骤S6至S7，每次重复后包括：
[0030]判断当前栅格与所述起点栅格之间是否有障碍栅格；
[0031]若所述当前栅格与所述起点栅格之间没有所述障碍栅格，则重新计算所述当前栅格与所述起点栅格的路径，替换当前路径；
[0032]若所述当前栅格与所述起点栅格之间有所述障碍栅格，则保持所述当前路径。
[0033]本专利技术还提供了一种最佳路径的预测装置，包括：
[0034]获取区域模块，用于利用GPS定位技术获取目标点与起点的区域情况；
[0035]栅格区域模块，用于将所述目标点与起点的区域情况量化为搜索栅格表，并确定所述搜索栅格表中的障碍栅格数和自由栅格数；
[0036]构建函数模块，用于基于所述搜索栅格表和所述障碍栅格数，确定环境参数，将所述环境参数带入A*算法中，得到新的代价函数；
[0037]建立列表模块，用于建立开启列表和关闭列表，将起点所在的节点栅格添加至所述开启列表中；
[0038]确定相邻栅格模块，用于将所述起点所在栅格相邻的自由栅格加入所述开启列表中；
[0039]计算最小路径模块，用于寻找所述开启列表中新代价函数最小的栅格，记为当前栅格，并将所述起点栅格移动至所述关闭列表中；
[0040]迭代确定路径模块，用于将所述当前栅格作为新起点栅格，重复上述所述确定相
邻栅格模块和计算最小路径模块；
[0041]输出最佳路径模块，直至所述目标节点移动至所述关闭列表时，停止迭代，将所述关闭列表中的路径导出，得到最佳路径。
[0042]本专利技术还提供了一种最佳路径的预测设备，包括：
[0043]存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述一种最佳路径的预测方法的步骤。
[0044]本专利技术还提供了一种采用上述任一项所述的最佳路径的预测方法在海上救援系统上的应用；
[0045]本专利技术还提供了一种采用上述任一项所述的最佳路径的预测方法在智能平面机器人系统上的应用。
[0046]本专利技术所提供的一种最佳路径的预测方法，确定待搜索区域，并将带搜索区域划分为栅格表，确定其地点与目标点，在栅格表中统计故障栅格，根据障碍栅格数与所有栅格数确定环境参数，并将环境参数引入A*算法中的代价函数中，改变代价函数的权重，得到新代价函数，优化A*算法，然后利用优化后的A*算法进行最佳路径的预测，得到最佳路径，本专利技术增加了环境参数对路径规划带来的影响，提高了最佳路径预测的准确性，实现了路径规划自适应调整。
附图说明
[0047]为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种最佳路径的预测方法，其特征在于，包括：S1：利用GPS定位技术获取目标点与起点的区域情况；S2：将所述目标点与起点的区域情况量化为搜索栅格表，并确定所述搜索栅格表中的障碍栅格数和自由栅格数；S3：基于所述搜索栅格表和所述障碍栅格数，确定环境参数，将所述环境参数带入A*算法中，得到新的代价函数；S4：建立开启列表和关闭列表，将起点所在栅格添加至所述开启列表中；S5：将所述起点所在栅格相邻的自由栅格加入所述开启列表中；S6：寻找所述开启列表中新代价函数最小的栅格，记为当前栅格，并将所述起点栅格移动至所述关闭列表中，保存当前路径；S7：将所述当前栅格作为新起点栅格，重复上述步骤S5至S6；S8：直至所述目标节点移动至所述关闭列表时，停止迭代，将所述关闭列表中的所有路径导出，得到最佳路径。2.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，利用GPS定位技术获取目标点与起点的区域情况包括：利用所述GPS获取所述目标点与起点的位置坐标；将所述目标点与所述起点的位置坐标导入卫星系统中，利用所述卫星系统获取所述目标点与起点的区域情况。3.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述将所述目标点与起点的区域情况量化为搜索栅格表，并确定所述搜索栅格表中的障碍栅格数包括：利用所述栅格法将所述目标点与起点的区域情况进行栅格化，得到所述搜索栅格表；将所述搜索栅格表中包含障碍物的栅格标识为所述障碍栅格，并确定所述障碍栅格的数量，不包含所述障碍物的栅格为所述自由栅格。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述搜索栅格表和所述障碍栅格数，确定环境参数，将所述环境参数带入A*算法中，得到新的代价函数包括：将所述搜索栅格表数目记为M，所述障碍栅格数目记为N，构建所述环境参数a＝N/M；将所述环境参数a带入所述A*算法中的代价函数F＝G+H，得到所述新代价函数F＝G+e
a
H；其中，F为所述搜索栅格表数据M的最小代价估计；G为从起点栅格到当前栅格的最小代价，H为从当前栅格到目标点栅格的最小估计代价。5.如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述将所述起点所在栅...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙海滨，谢方伟，冷江南，陈子博，杨令康，田祖织，
申请(专利权)人：泰州市金海运船用设备有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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