【技术实现步骤摘要】
局部路径规划方法、装置
[0001]本申请涉及智能导航
，尤其是涉及一种局部路径规划方法和一种局部路径规划装置。
技术介绍
[0002]目前，基于智能导航的机器人、无人驾驶或无人机技术，处于方兴未艾阶段，大量的需要无人控制的运输设备需要精准快捷的智能导航技术辅助，才能真正实现无人驾驶。现有技术中，由于计算的算力有限，采取的智能导航技术也有限，使得智能导航无法实现精准的定位与导航。
技术实现思路
[0003]为了提供能用于无人驾驶的一种能精准定位与导航的技术，本申请提供了一种局部路径规划方法和一种局部路径规划装置。
[0004]本申请提供的一种局部路径规划方法，采用如下的技术方案：第一方面，提供一种局部路径规划方法，包括：基于全局代价地图、机器人在全局代价地图中的当前位置和目标位置，获取机器人当前位置至目标位置的第一全局路径；基于所述第一全局路径和机器人所处所述当前位置，将机器人朝所述目标位置移动指定距离的第二全局路径，转换为以所述当前位置为机器人坐标系原点的参考路径点集合；基于所述机器人在所述当...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种局部路径规划方法，其特征在于，包括：基于全局代价地图、机器人在全局代价地图中的当前位置和目标位置，获取机器人当前位置至目标位置的第一全局路径；基于所述第一全局路径和机器人所处所述当前位置，将机器人朝所述目标位置移动指定距离的第二全局路径，转换为以所述当前位置为机器人坐标系原点的参考路径点集合；基于所述机器人在所述当前位置的速度、航向角和所述参考路径点集合得到动态可行轨迹簇；所述动态可行轨迹簇包含至少一条可行轨迹；利用代价函数从所述动态可行轨迹簇中选出最优的局部路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一全局路径和机器人所处所述当前位置，将机器人朝所述目标位置移动的指定距离的第二全局路径，转换为以所述当前位置为机器人坐标系原点的参考路径点集合，包括：对所述第一全局路径平滑处理后，再按固定间隔重新采样，生成新平滑轨迹点集合；对机器人所处当前位置沿所述新平滑轨迹点集合移动指定距离的第二全局路径进行坐标转换，获得机器人坐标系下的以所述当前位置为机器人坐标系原点的参考路径点集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述坐标转换，包括：以机器人所述当前位置为机器人坐标系原点，以机器人前进方向为机器人坐标系的X轴，以机器人前进方向的左侧为Y轴；将所述第二全局路径包含的所有新平滑轨迹点，分别与所述当前位置的坐标求差，得到偏差向量集合；对偏差向量集合包含的每个偏差向量按公式进行转换，得到机器人坐标系下的以所述当前位置为机器人坐标系原点的参考路径点集合；所述公式，包括：x_local＝delta_x*cosθ+delta_y*sinθ，y_local＝delta_y*cosθ
‑
delta_x*sinθ，delta_x和delta_y为偏差向量的坐标；θ为机器人在全局代价地图中的航向角；x_local和y_local为机器人坐标系下的当前位置的机器人坐标。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述机器人在所述当前位置的速度、航向角和所述参考路径点集合得到动态可行轨迹簇，包括：确定机器人速度v的最大值与机器人横摆角速度w的最大值；以所述当前位置的速度为第一起点，速度v的最大值为上限，将速度覆盖范围采样获得m个速度；以所述当前位置的横摆角速度为第二起点，横摆角速度w的最大值为上限，将横摆角速度覆盖范围采样获得n个横摆角速度；利用m个速度中的第一个速度，依次匹配所有n个横摆角速度组成n对(v,w)；结合采样周期计算指定时间窗口内的机器人的运动轨迹，生成n组轨迹点集合；依次遍历m个速度，利用上一步的生成n组轨迹点集合的方法，产生m
×
n组动态可行轨迹点集合；将所述m
×
n组动态可行轨迹点集合，作为动态可行轨迹簇。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用代价函数从所述动态可行轨迹簇中选出最优的局部路径，包括：
利用速度代价函数、终点接近代价函数、障碍物碰撞代价、行驶方向代价函数、曲率代价函数和全局路径保持代价函数的结合，从所述动态可行轨迹簇中选择代价值最小的轨迹，作为最优的局部路径。6.一...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳川元，李建朋，蒋亚西，金梦磊，李成杰，
申请(专利权)人：浙江安吉智电控股有限公司，
类型：发明
国别省市：
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