一种移动机器人的路径规划方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种移动机器人的路径规划方法及装置，该方法包括：利用栅格地图数据集，确定移动机器人的起始节点和目标节点；根据所述起始节点和目标节点，利用A

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人的路径规划方法及装置


[0001]本专利技术属于移动机器人技术中的运动规划领域，尤其涉及一种移动机器人的路径规划方法及装置。

技术介绍

[0002]机器人技术作为一个综合了多个学科的技术，是多年研究的热门。其中，路径规划作为移动机器人技术研发的关键技术，其目的在于参照某一个参数的指标(如代价最低、选择路径最短、运算时间最短等)，在任务区域选择出一条可以从起点运动到终点的最优或次优的避障路径。路径规划按照机器人对工作区域信息的理解层次，可以分为给予完整区域信息理解的全局路径规划和基于部分区域信息理解的局部路径规划，两者各有优缺。现在实际工作中大多情况下都需要融合兼用全局和局部路径规划，前者旨在寻找全局优化路径，后者旨在实时避障。
[0003]A
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算法作为最流行的全局路径查找选择方式之一，具有高度灵活性，且可以广泛应用于不同的环境之中。A
*
算法的成功秘诀在于它结合了Dijkstra算法使用的信息(对接近起点的位置有利)和贪婪最佳优先搜索使用的信息(对接近目的地的位置有利)。其通过计算路由本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人的路径规划方法，其特征在于，包括：利用栅格地图数据集，确定移动机器人的起始节点和目标节点；根据所述起始节点和目标节点，利用A
*
算法规划出一条全局路径；对所述全局路径进行全局优化，以过滤掉所述全局路径中的冗余节点；结合动态窗口法思想，对优化后的全局路径完成局部避障以及局部优化，从而提高路径的平滑度和安全性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述栅格地图数据集由人工测量、遥感测量、摄影测量、卫星数据或移动机器人预先重复采集地图信息得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用A
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算法规划出一条全局路径，包括：S21：将所述起始节点设置为所述移动机器人的当前节点；S22：若所述移动机器人的当前节点不是目标节点，则筛选出所有可扩展的节点，其中所述可扩展的节点为与当前节点相邻且可以扩展的节点；S23：计算所有可扩展的节点对应的代价函数F：F(m)＝G(m)+H(m)其中，m示当前节点；F(m)是当前节点m的代价函数；G(m)是移动机器人自主运动从初始节点到节点m的实际代价值；H(m)是从当前节点m到达目标点的代价值，选取这两点之间的欧式距离代表H(m)，H(m)函数表示为：其中，(x
g
,y
g
)代表目标节点所在栅格地图中的中心点坐标，(x
n
,y
n
)代表当前节点所在栅格地图中的中心点坐标；S24：选出值最小的代价函数F(n)所对应的节点，将该节点加到全局路径中所述当前节点之后，并将该节点更新为当前节点；S25：重复步骤S22
‑
S24，直至当前节点为所述目标节点，从而得到全局路径。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述全局路径进行全局优化，包括：S31：将所述全局路径P中的起点P1和终点P
n
作为所述优化后的路径的起点Q1和终点Q
n
；S32：对于所述全局路径P{P1,1≤i≤n}，由起点P1开始依次连接其余顶点P2,P3,
…
,P
m
(2≤m≤n)，判断直线P1P
m
之间是否存在阻碍物，如果存在，则节点P
m
‑1为路径的必经节点，且是路线必经转折点，将节点P
m
‑1添加为所述优化后的路径中的节点；如果直线P1P
m
没有穿过障碍物，则判定节点P2,P3,
…
,P
m
为冗余节点，从P
m
继续往后连接全局路径P中的节点，直到终点P
n
，将所有必经节点都添加为所述优化后的路径中的节点；S33：依次连接所述优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：项森伟，宋永端，谢安桓，王帅，段敏，李臻辉，李俊北，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：