针对室内复杂环境的局部路径规划方法、电子设备及介质技术

本发明专利技术涉及一种针对室内复杂环境的局部路径规划方法、电子设备及介质，方法包括如下步骤：根据预先构建的包含障碍物信息和环境边界线的室内地图，获取障碍物的动态速度权重参数，自适应调整机器人的速度权重；计算机器人的当前速度空间，对速度空间进行采样，得到组速度指令；根据每一组速度指令，进行运动轨迹预测，得到n组预测轨迹，构建评价函数，筛选得分最高的预测轨迹作为最终轨迹；评价函数由方向角评价函数，障碍物距离评价函数、速度评价函数和势场评价函数组成。与现有技术相比，本发明专利技术能够保障机器人运行过程中的安全性，运行效率高，机器人在复杂环境中也可以保持比较好的运行姿态。的运行姿态。的运行姿态。

【技术实现步骤摘要】
针对室内复杂环境的局部路径规划方法、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及室内机器人局部路径规划
，尤其是涉及一种针对室内复杂环境的局部路径规划方法、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]路径规划和导航避障是实现机器人其他智能任务的基础，是其自主性能的核心；一般来说，主要依靠路径长度、运动时间、避障性能和路径光滑度等评价准则来判定一条路径是否最优，因此路径规划在减少机器人工作时间、降低能源损耗和减轻机器人磨损等方面具有决定性的作用。
[0003]通过对人工势场法基本原理和改进策略的分析研究，我们发现APF算法很难满足机器人局部规划的要求，需要寻求新的规划算法，而APF算法更适合作为一种优化方式对现有算法进行改进，动态窗口法是发展较为成熟的局部路径规划算法之一，由于其充分考虑机器人运动学限制，在移动机器人平台得到了广泛应用。
[0004]现如今，移动机器人行业高速发展，机器人自主导航面对的场景日趋复杂，简单的基础算法已无法满足局部路径规划实时性、灵活性的要求，近年来逐渐出现结合多种算法的融合算法实例，极大提升了算法性能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对室内复杂环境的局部路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：根据预先构建的包含障碍物信息和环境边界线的室内地图，获取障碍物的动态速度权重参数，自适应调整机器人的速度权重；计算机器人的当前速度空间，对速度空间进行采样，得到组速度指令；获取机器人当前位置和目标位置，进而根据每一组速度指令，采用动态窗口法进行运动轨迹预测，得到n组预测轨迹，根据每组预测轨迹的速度指令和机器人的速度权重，构建评价函数，根据评价函数计算各组预测轨迹的得分，筛选得分最高的预测轨迹作为最终轨迹；评价函数由方向角评价函数，障碍物距离评价函数、速度评价函数和势场评价函数组成。2.根据权利要求1所述的一种针对室内复杂环境的局部路径规划方法，其特征在于，描述评价函数的公式为：G
mod
(v
i
,ω
i
)＝α
·
heading(v
i
,ω
i
)+β
·
dist(v
i
,ω
i
)+γ
adapt
·
velocity(v
i
,w
i
)+λ
·
potential(v
i
,ω
i
)式中，G
mod
(v
i
,ω
i
)为评价函数，γ
adapt
为自适应速度评价权重，λ为势场评价权重，potential(v
i
,ω
i
)为势场评价函数，(v
i
,ω
i
)表示该组轨迹的速度指令信息，heading(v
i
,ω
i
)表示方向角评价函数，α表示方向角评价权重，dist(v
i
,ω
i
)表示障碍物评价函数，β表示障碍物评价权重；velocity(v
i
,ω
i
)表示速度评价函数。3.根据权利要求2所述的一种针对室内复杂环境的局部路径规划方法，其特征在于，得到势场评价函数的过程具体为：对机器人预测轨迹的最后一个位姿进行评价，根据障碍物与目标点位置计算合力方向角，将合力方向角与预测方向角做差值得到偏差值；势场评价函数表示为：potential(v
i
,w
i
)＝180
°‑
|θ
force
‑
θ
fore
|式中，θ
force
表示合力方向角，θ
fore
为机器人最终位姿的指向角度。4.根据权利要求1所述的一种针对室内复杂环境的局部路径规划方法，其特征在于，描述机器人的速度权重的计算公式为：式中，γ
min
和γ
max
分别表示速度权重的最小值与最大值，K表示比例值设置，α为指数值，设置为有理数；D
min
表示当前状态下机器人形心与附近障碍物的最短距离，D
s
为阈值，D
s
的计算公式如下所示：其中，f为比例系数。5.根据权利要求1所述的一种针对室内复杂环境...

【专利技术属性】
技术研发人员：张皓，李秉恩，王祝萍，张长柱，黄超，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：