基于灰狼优化算法与Reeds-Shepp曲线的跳点搜索路径优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于灰狼优化算法与Reeds

【技术实现步骤摘要】
基于灰狼优化算法与Reeds
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Shepp曲线的跳点搜索路径优化方法


[0001]本专利技术属于移动机器人路径规划领域，涉及一种基于灰狼优化算法与Reeds
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Shepp曲线的移动机器人跳点搜索路径优化方法。

技术介绍

[0002]机器人是目前各行各业应用最为广泛的一种智能机械设备，其中轮式移动机器人以其特有的性质被越来越多的应用到日常的生产生活中，所以对轮式移动机器人的控制要求更加多样化，如何设计出稳定优秀的路径规划和运动控制方法正在成为研究的热点。
[0003]移动机器人的路径规划是指机器人根据已知信息计算出一条能够使其能从起点位置到达终点位置，且能够避开障碍物和能满足各种性能指标的一条路径。移动机器人想要缩短到达目标点的时间和减少移动到目标点的行走路径长度，在导航的时候就必须找到一条能够满足要求的最优路径算法，常用的路径规划算法如人工势场法、模糊逻辑算法、Dijkstra算法和A*算法。近年来，国内外学者也提出很多智能算法，例如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法。
[0004]在几何栅格法中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于灰狼优化算法与Reeds
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Shepp曲线的跳点搜索路径优化方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：根据跳点搜索得到的路径为移动机器人在除了起终点以外的各个路径节点处生成移动机器人抵达该节点时的预计姿态；S2：根据改进的Reeds
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Shepp曲线特征与当前节点能否合并的判断标准，合并节点；S3：对路径节点的预计姿态进行优化：基于预计姿态使用灰狼优化算法重新生成移动机器人经过各个节点处时的新姿态；在未改变节点位置的情况下使得移动机器人在最短时间通过；S4：对各个节点的位置坐标进行优化：基于路径规划得到的路径坐标使用灰狼优化算法在各个节点的位置坐标的邻域内生成新的位置坐标，并合成Reeds
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Shepp路径，保证移动机器人能以最短时间通过。2.根据权利要求1所述的跳点搜索路径优化方法，其特征在于，步骤S1中，移动机器人抵达路径节点时的预计姿态是由各个路径节点的父节点指向该路径节点的方向姿态。3.根据权利要求1所述的跳点搜索路径优化方法，其特征在于，步骤S2中，当前节点能否合并的判断标准为：对于当前节点的父子节点的位姿存在Reeds
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Shepp曲线的解；若当前节点及其父子节点构成的三角形区域内没有障碍物，则当前节点能被合并；若当前节点及其父子节点在同一直线上，则当前节点不能被合并。4.根据权利要求1所述的跳点搜索路径优化方法，其特征在于，步骤S2中，采用基于Reeds
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Shepp曲线改进的路径障碍检测方法生成改进的Reeds
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Shepp曲线特征，该检测方法结合布雷森汉姆圆与布雷森汉姆直线算法，根据已知的障碍物位置数据沿着Reeds
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Shepp曲线轨迹检测经过的栅格是否包含障碍物；若轨迹未经过障碍物则返回值为1；反之，若轨迹经过了障碍物则返回值为正无穷大。5.根据权利要求4所述的跳点搜索路径优化方法，其特征在于，步骤S3中，对路径节点的预计姿态进行优化，具体包括：采用灰狼优化算法，首先，根据跳点搜索算法得到的路径生成并初始化种群，种群个体为各个路径节点姿态；然后，根据第一适应度函数，执行一次灰狼优化算法的优化过程，得到最优个体；最好，合并路径与最优个体，得到一组位姿序列，描述移动机器人所经过的位置以及经过该位置时的姿态。6.根据权利要求5所述的跳点搜索...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳生，刘彦瑜，杨美美，姜东杰，张毅，郑凯，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：