一种基于改进BIT*的移动机器人全局路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进BIT*的移动机器人全局路径规划方法。该方法包括：获取环境地图和移动机器人起始点与目标点；以移动机器人起始点为根节点构建BIT*拓展树；通过改进的BIT*算法进行路径规划，生成一条无碰撞可执行路径。该方法通过四方面对BIT*进行改进：1)基于移动机器人尺寸的地图膨胀化，提高生成路径的安全性；2)引入动态自适应步长，提高算法运行效率；3)增加环境信息因子改进估计成本函数，提高算法采样有效率；4)增加二次逆向剪枝函数，减少路径拐点个数。通过仿真分析,验证基于改进BIT*算法的移动机器人路径规划安全系数更高,路径拐点更少,搜索路径所需时间更短。数更高,路径拐点更少,搜索路径所需时间更短。数更高,路径拐点更少,搜索路径所需时间更短。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进BIT*的移动机器人全局路径规划方法


[0001]本专利技术属于移动机器人路径规划
，具体涉及一种基于改进BIT* 的移动机器人全局路径规划方法。

技术介绍

[0002]自主移动机器人自诞生以来，一直在为人类服务的道路上不断发展。随着机器人技术的发展，机器人不仅可以在工厂环境、仓库等简单、重复的环境中操作，还慢慢进入了有人类活动的空间。现如今，智能移动机器人在工业、医疗、物流、农业等许多方面得到越来越多的应用，大幅度提高了生产效率，慢慢地成为人类生活中不可或缺的一部分，移动机器人的应用前景必将带来巨大的经济效益和社会效益。自主移动是移动机器人最基础也是最重要的功能之一，路径规划则是其中的关键支撑技术。路径规划主要是指按照先验的知识，在满足一定约束或符合某些性能的条件下，从应用场景中规划出一条从起始点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径。
[0003]RRT*是常见的路径规划算法之一，通过随机采样引导扩展树进行生长，最终探索到目标点周围。但其为随机采样，因为采样点没有顺序性和固定的步长，导致算法收敛时间过长，规划出来的路径本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进BIT*的移动机器人全局路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取环境地图、并基于移动机器人的尺寸对地图中的障碍物进行膨胀化；S2：确定移动机器人的起始点，目标点的位置坐标、基准生长步长r、最大迭代次数并以移动机器人起始点为根节点构建拓展树；S3：判断树边和树节点优先队列是否为空，若为空则执行S4；否则执行S6；S4：根据当前可行路径长度与起始点、目标点的位置坐标，生成采样椭圆域，执行剪枝操作和采样操作并将结果添加到树节点和树边的队列中；S5：根据最小估计成本对树节点和树边的队列进行排序，生成树节点优先队列和树边优先队列；S6：进行最小估计成本判断后获取树节点优先队列中最小估计成本的树节点进行扩展；S7：进行最小估计成本、估计成本、真实成本判断后，获取树边优先队列中最小估计成本的树边作为最优待扩展边进行扩展；S8：判断最优待扩展边的终端点是否在树节点列表中，若是则执行重新布线操作，然后将树边和树节点优先队列全部置空；否则扩展这条边；S9：判断是否达到迭代次数，若是则输出当前路径节点，否则执行S4；S10：对当前路径节点进行二次逆向剪枝，输出可执行路径。2.根据权利要求1所述的一种基于改进BIT*的移动机器人全局路径规划方法，其特征在于，所述S1中地图障碍物膨胀化按照以下方式进行膨胀：D
ex
＝E
rob
/α
s
(E
obs
＞0,1＞α
s
＞0)其中，D
ex
为障碍物膨胀的距离，E
rob
为移动机器人边缘到几何中心的最大距离，α
s
为安全扩展因子。3.根据权利要求1所述的一种基于改进BIT*的移动机器人全局路径规划方法，其特征在于，S5、S6、S7中所述最小估计成本为：其中V
value
指树节点优先队列中最小估计成本，gT(v)表示从给定当前树的起点到点v的真实成本，即路径长度，Tree
QV
表示树节点优先队列，Tree
QE
表示树边优先队列，E
value
指树边优先队...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘柏松，贺帅，张科文，郑磊，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：