一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，包括：在A*算法规划的全局路径节点中提取关键节点，然后利用关键节点构建一条全局辅助线；通过优化传统DWA算法的评价函数，将全局辅助线与DWA算法进行融合，其中包括优化后的评价函数包含巡视器与全局辅助线之间的距离以及夹角；将所得融合路径规划算法，作进一步优化。本发明专利技术中首先通过优化后的A*算法来构建全局辅助线，并与DWA算法进行融合，然后以提高巡视器的导航精度为目标，对融合路径规划算法的评价函数进行了优化，最终通过数值仿真与半物理实验验证了所提出的路径规划方法的可行性以及对复杂环境的适应性，并且能够提高巡视器定位与建图的精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法


[0001]本专利技术涉及行星面巡视器路径规划
，具体为一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法。

技术介绍

[0002]月球作为距离地球最近的天体，具备着得天独厚的科学价值与地理环境，迄今为止，人类共实施了120余次的月球探测任务。近年来，为了进一步对月球进行开发与利用，各国将探测目光聚焦于拥有着丰富水冰赋存的月球极区，尤其是月球南极。相较于月球正面，月球南极的地形环境更为复杂，巡视器所面临的工作环境更为恶劣，为了保证巡视器的能够更好的开展各项探测任务，就需要为巡视器规划出一条安全、合理的探测路径。
[0003]路径规划算法自20世纪70年代诞生以来，一直都是机器人领域的研究热点。按照对环境信息的认知范围大小，可以将主流的路径规划算法分为全局路径规划算法与局部路径规划算法。常见的全局路径规划算法有A*算法、遗传算法、快速随机搜索树算法等；应用于局部路径规划的算法有人工势场法、D*算法以及DWA算法等。
[0004]现有的全局路径规划算法能够获取全局最优路径却不具备规避未知障碍物的能力，而局部路径规划算法虽然具有良好的局部避障能力但容易陷入局部最优的困境，仅依赖于单一的路径规划算法难以满足复杂月面环境的需求，因此，科学家们将全局路径规划算法与局部路径规划算法进行融合，并结合月面实际环境提出了新的路径规划算法。有相关文献研究提出了：一种滚动窗口局部避障算法，并将基于A*算法构建的全局辅助线引入其中，实现了全局地图与局部地图的融合，从而提高了月面巡视器路径规划的成功率；一种更加适应于月面复杂环境约束的路径规划算法，该算法通过加权融合月面地形、光照和通信等环境因素优化了A*算法的评价函数，同时基于改进后的D*算法进行局部路径规划，保证了巡视器在具有未知障碍环境下的安全行驶能力。
[0005]现有的相关文献大多都是路径规划算法将目光聚焦于规划路径的安全性、距离长短以及成功率等，鲜有将巡视器的导航精度作为优化指标进行路径规划算法的研究，而由于地形地貌特征稀疏且单一，纹理贫瘠以及地貌非结构化的月面南极，激光雷达或是相机等传感器难以获取充足的视觉特征，从而影响了依赖于有效特征进行定位与建图算法(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的精度，也进一步影响了巡视器进行路径规划的准确度与成功率。
[0006]因此，亟需研究一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，解决在地形地貌特征稀疏且单一，纹理贫瘠以及地貌非结构化的月面南极，激光雷达或是相机等传感器难以获取充足的视觉特征的问题具有重要意义。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，以解决上述
技术介绍
中提出的由于地形地貌特征稀疏且单一，纹理贫瘠以及地貌非结
构化的月面南极，激光雷达或是相机等传感器难以获取充足的视觉特征，从而影响了依赖于有效特征进行定位与建图算法的精度的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，具体包括以下步骤；
[0009]步骤1、在A*算法规划的全局路径节点中提取关键节点，然后利用关键节点构建一条全局辅助线，作为DWA算法的引导；
[0010]步骤2、通过优化传统DWA算法的评价函数，将全局辅助线与DWA算法进行融合，其中包括优化后的评价函数包含巡视器与全局辅助线之间的距离以及夹角；
[0011]步骤3、将步骤2所得融合路径规划算法，以DWA算法当前时刻的模拟轨迹末端点绘制与巡视器的航向角夹角为α，半径为R的扇形区域，然后利用扇形区域内障碍物的面积占比与距轨迹末端点最近的障碍物之间的距离之比作为评价指标，作为进一步优化。
[0012]优选的，所述步骤1中提取关键节点具体包括：
[0013]A1、将起始节点与目标节点均设为关键节点，从起始节点开始，遍历所有路径节点直至到达目标节点，找出与当前节点最近的关键节点，然后检测二者之间所围成的矩形区域内是否存在障碍物；
[0014]若不存在，则舍弃当前节点；
[0015]若存在，则进一步检测连接二者的线段是否经过障碍；
[0016]如果经过，则舍弃当前节点，选择上一节点作为关键节点，否则，舍弃当前节点，对下一节点继续以上操作；
[0017]B1、对提取出的关键节点进行共线判断，确保三个关键节点不共线；
[0018]C1、提取剩余关键节点，依次连接来构建全局辅助线。
[0019]优选的，所述步骤2中全局辅助线与DWA算法融合具体包括以下步骤：
[0020]A2、考虑影响巡视器的速度采样空间范围的因素包括自身最大和最小速度因素、电机性能因素和巡视器的安全因素，分别利用DWA算法的评价函数进行优化，巡视器的速度采样空间将同时满足以上因素条件，具体的表现形式：
[0021]V
r
＝V
m
∩V
d
∩V
a
；
[0022]B2、将巡视器与全局辅助线之间的距离以及夹角作为新的评价指标，对传统DWA算法的评价函数进行优化，优化后的评价函数表示为：
[0023]G
e
＝α
·
H
s
+β
·
L
o
+γ
·
V+λL
s
[0024]式中，H
s
为模拟轨迹末端点与距离其最近的全局辅助线之间的角度差，L
s
为模拟轨迹末端点与距离其最近的全局辅助线之间的距离。
[0025]优选的，所述步骤3中α与R可以根据激光雷达的测距范围确定，优化后的导航可利性评价函数表示为：
[0026][0027]式中，d为模拟轨迹末端点与障碍物之间的最小距离，δ
min
为设定的最小距离阈值，λ
in
为扇形区域内巡视器所能观测到的障碍物面积占比，d
in
为扇形区域内轨迹末端点与障碍物之间的最小距离；
[0028]结合步骤B2中优化后的评价函数，最终的评价函数可以表示为，
[0029]G
e
＝α
·
H
s
+β
·
N+γ
·
V+λL
s
。
[0030]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0031]本专利技术中首先通过优化后的A*算法来构建全局辅助线，并与DWA算法进行融合，然后以提高巡视器的导航精度为目标，对融合路径规划算法的评价函数进行了优化，最终通过数值仿真与半物理实验验证了所提出的路径规划方法的可行性以及对复杂环境的适应性，并且能够提高巡视器定位与建图的精度。
附图说明
[0032]图1为本专利技术的整体的流程框图；
[0033]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，其特征在于：具体包括以下步骤；步骤1、在A*算法规划的全局路径节点中提取关键节点，然后利用关键节点构建一条全局辅助线，作为DWA算法的引导；步骤2、通过优化传统DWA算法的评价函数，将全局辅助线与DWA算法进行融合，其中包括优化后的评价函数包含巡视器与全局辅助线之间的距离以及夹角；步骤3、将步骤2所得融合路径规划算法，以DWA算法当前时刻的模拟轨迹末端点绘制与巡视器的航向角夹角为α，半径为R的扇形区域，然后利用扇形区域内障碍物的面积占比与距轨迹末端点最近的障碍物之间的距离之比作为评价指标，作为进一步优化。2.根据权利要求1所述的一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，其特征在于：所述步骤1中提取关键节点具体包括：A1、将起始节点与目标节点均设为关键节点，从起始节点开始，遍历所有路径节点直至到达目标节点，找出与当前节点最近的关键节点，然后检测二者之间所围成的矩形区域内是否存在障碍物；若不存在，则舍弃当前节点；若存在，则进一步检测连接二者的线段是否经过障碍；如果经过，则舍弃当前节点，选择上一节点作为关键节点，否则，舍弃当前节点，对下一节点继续以上操作；B1、对提取出的关键节点进行共线判断，确保三个关键节点不共线；C1、提取剩余关键节点，依次连接来构建全局辅助线。3.根据权利要求1所述的一种面向导航可利性的月面南极巡视器自主路径规划方法，其特征在于：所述步骤2中全局辅助线与DWA算法融合具体包括以下步骤：A2、考虑影响巡视器的速度采样空间范围的因素包括自身最大和最小速度因素、电机性能因素和巡视器的安全因素，分别利用DWA算法的评价函数进行优化，巡视器的速度采样...

【专利技术属性】
技术研发人员：余萌，王慧婷，王寅，曹涛，胡涛，郑博，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：