一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种结构化环境下偶次超椭圆极限环路径规划方法，首先获取结构化二维先验地图，对地图中的障碍物矩形化拟合并提取各个矩形参数；其次确定当前最影响通往目标点的障碍物，依据设定孔隙率确定矩形外接超椭圆次数，构建矩形障碍物包络偶次超椭圆；然后建立终点与障碍物相关联的局部坐标系，确定极限环的求解方向并求解该偶次超椭圆极限环轨迹，求解当前极限环脱离点的坐标；最后判断脱离点与终点之间是否有障碍物，如果有继续求解针对下一个障碍物的偶次超椭圆极限环，否则，求解到达终点的轨迹；该方法借助于偶次超椭圆的优势，在保持灵活性与平滑性的同时，具有更高的地图空间利用率，更短的路径规划长度。更短的路径规划长度。更短的路径规划长度。

【技术实现步骤摘要】
一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法


[0001]本专利技术属于机器人路径规划领域，具体涉及一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法。

技术介绍

[0002]随着机器人技术的发展，无人小车在各个领域的应用越来越广泛，例如物流配送、仓储管理、智慧城市等。在这些应用场景中，无人小车需要实现高效、精准、安全的路径规划，才能更好地完成任务。机器人路径规划技术是指在有限的空间内，根据机器人周围环境信息，通过规划方法，让机器人在复杂的环境中快速、准确地到达目标点，并且避免与障碍物碰撞，它是机器人自主导航的重要组成部分。
[0003]当前常见的局部路径规划方法包括：基于模拟的动态窗口方法(Dynamic Window Approach，DWA)，该方法是一种，将机器人看作是一个圆盘，通过模拟圆盘在不同速度下运动时能否避开障碍物，来得出机器人可以采用的速度范围；弹性条形带法(Elastic Band Approach)，该方法将机器人的轨迹看作一个弹性条形带，通过调整条形带的形状，使得机器人能够避开障碍物。传统的基于圆与椭圆的极限环方法，具有环境模型简洁、运行时间短、路径平滑等优点，但是一方面，在紧凑的结构化环境下，使用圆或者椭圆包络矩形时会导致孔隙率较大，当障碍物之间距离较近时，当前障碍物的包络椭圆会与其他障碍物相交，从而会使得原本能通行的区域被淹没；另一方面，由于使用超椭圆包络矩形具有较低的孔隙率，相应的超椭圆极限环轨迹会在安全裕度允许的情况下更加贴合矩形障碍物，从而能减小局部路径规划的长度。
[0004]因此，鉴于传统椭圆极限环局部路径规划方法的局限性，借助于偶次超椭圆的平滑、拟合孔隙率低、空间利用率高等优点，提出基于偶次超椭圆极限环的路径规划方法十分必要。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本专利技术公开了一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法，借助于偶次超椭圆的简短平滑、拟合孔隙率低、空间利用率高等优点，快速规划出一条从起点到终点安全、平滑的路径。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法，包括如下步骤：
[0008]S1：获取结构化二维先验地图，对地图中障碍物安全距离膨胀后矩形化并提取矩形参数；
[0009]S2：对步骤S1输入的环境障碍物，确定当前最影响通往目标点的障碍物，依据设定孔隙率确定矩形外接超椭圆次数，构建矩形障碍物包络偶次超椭圆；
[0010]S3：对步骤S2生成当前障碍物包络偶次超椭圆与目标点之间建立局部坐标系OT；
[0011]S4：基于步骤S3计算的局部坐标系OT，计算当前点在该坐标系下的坐标，确定极限
环的求解方向r；
[0012]S5：基于步骤S4确定的求解方向与步骤S2确定的偶次超椭圆参数，建立从当前点出发的偶次超椭圆极限环方程并求解轨迹；
[0013]S6：基于步骤S5求解的偶次超椭圆极限环轨迹转换到步骤S3确定的局部坐标系OT下,进而确定好当前偶次超椭圆极限环轨迹脱离点的坐标；
[0014]S7：对步骤S6求解的极限环脱离点坐标，判断该点与终点是否与其他障碍物，如果有转到步骤S2，并重复步骤S2—S7；
[0015]S8：基于步骤S7求解的极限环脱离点的坐标，规划该点与终点之间的路径，完成整个路径规划过程。
[0016]进一步地，所述步骤S1具体包括以下过程：
[0017](1
‑
1)通过实时定位与建图技术获取结构化环境下先验栅格地图；
[0018](1
‑
2)基于步骤(1
‑
1)得到的栅格地图，采用二值图像连通域分析法，首先将图像转换成黑白二值图像，然后利用连通域分析算法，将图像中的每一个连通域进行标记，最后筛选出每个障碍物的连通域；
[0019](1
‑
3)对于步骤(1
‑
2)确定的地图上每个障碍物连通域，并且根据设定安全距离膨胀后，构建障碍物列表，采用矩形拟合方式，确定每个矩形障碍物的中心坐标Coor
rect
，长2g，宽2h，旋转角度Ω。
[0020]进一步地，所述步骤S2具体包括以下过程：
[0021](2
‑
1)对步骤S1确定的矩形障碍物列表，基于当前点与终点的连线，确定当前最阻碍通行的障碍物编号；
[0022](2
‑
2)依据设定孔隙率λ确定该障碍物的外接超椭圆次数n，确定超椭圆长半轴a与短半轴b；
[0023](2
‑
3)求解超椭圆方程，得到该障碍物外接偶次超椭圆轨迹序列点P
SEOH
。
[0024]进一步地，所述步骤S3具体包括以下过程：
[0025](3
‑
1)连接步骤S2确定的矩形障碍物的中心与目标点，作为局部坐标系OT的x轴X
OT
；
[0026](3
‑
2)基于步骤S2求解的障碍物外接偶次超椭圆P
SEOH
，求解目标点与该超椭圆的两个切点Q1、Q2，连接Q1与Q2的连线作为局部坐标系OT的y轴Y
OT
；
[0027](3
‑
3)基于步骤(3
‑
1)计算的局部坐标系x轴与步骤(3
‑
2)计算的局部坐标系y轴，确定局部坐标系OT的原点(x
OT
,y
OT
)，确定X
OT
与全局坐标系X轴的夹角α，确定X
OT
与Y
OT
的夹角
[0028](3
‑
4)基于步骤(3
‑
3)求得的角α与角得到全局坐标系与局部坐标系之间的变换关系
[0029]进一步地，所述步骤S4具体包括以下过程：
[0030](4
‑
1)基于步骤S3中得到的全局坐标系与局部坐标系之间的变换关系将当前起点(x
s_w
,y
s_w
)变换到局部坐标系下(x
s_OT
,y
s_OT
)；
[0031](4
‑
2)基于步骤(4
‑
1)得到的y
s_OT
，确定偶次超椭圆极限环的求解方向r。如果y
s_OT
>0，r＝1，如果y
s_OT
≤0，r＝
‑
1；
[0032]进一步地，所述步骤S5具体包括以下过程：
[0033](5
‑
1)基于步骤S2确定的矩形中心Coor
rect
、超椭圆长半轴a、短半轴b、超椭圆阶数n建立偶次超椭圆极限环方程；
[0034](5
‑
2)基于当前起点(x
s_w
,y<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结构化环境偶次超椭圆极限环路径规划方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：获取结构化二维先验地图，对地图中障碍物安全距离膨胀后矩形化并提取矩形参数；S2：对步骤S1输入的环境障碍物，确定当前最影响通往目标点的障碍物，依据设定孔隙率确定矩形外接超椭圆次数，构建矩形障碍物包络偶次超椭圆；S3：对步骤S2生成当前障碍物包络偶次超椭圆与目标点之间建立局部坐标系OT；S4：基于步骤S3计算的局部坐标系OT，计算当前点在该坐标系下的坐标，确定极限环的求解方向r；S5：基于步骤S4确定的求解方向与步骤S2确定的偶次超椭圆参数，建立从当前点出发的偶次超椭圆极限环方程并求解轨迹；S6：基于步骤S5求解的偶次超椭圆极限环轨迹转换到步骤S3确定的局部坐标系OT下,进而确定好当前偶次超椭圆极限环轨迹脱离点的坐标；S7：对步骤S6求解的极限环脱离点坐标，判断该点与终点是否与其他障碍物，如果有转到步骤S2，并重复步骤S2—S7；S8：基于步骤S7求解的极限环脱离点的坐标，规划该点与终点之间的路径，完成整个路径规划过程。2.根据权利要求1所述的一种结构化环境下偶次超椭圆极限环路径规划方法，其特征在于，步骤S2中具体包括以下过程：(2
‑
1)对步骤S1确定的矩形障碍物列表，基于当前点与终点的连线，确定当前最阻碍通行的障碍物编号；(2
‑
2)依据设定孔隙率λ确定该障碍物的外接超椭圆次数n，确定超椭圆长半轴a与短半轴b；(2
‑
3)求解超椭圆方程，得到该障碍物外接偶次超椭圆轨迹序列点P
SEOH
。3.根据权利要求1所述的一种结构化环境下偶次超椭圆极限环路径规划方法，其特征在于，步骤S3中具体包括以下过程：(3
‑
1)连接步骤S2确定的矩形障碍物的中心与目标点，作为局部坐标系OT的x轴X
OT
；(3
‑
2)基于步骤S2求解的障碍物外接偶次超椭圆P
SEOH
，求解目标点与该超椭圆的两个切点Q1、Q2，连接Q1与Q2的连线作为局部坐标系OT的y轴Y
OT
；(3
‑
3)基于步骤(3
‑
1)计算的局部坐标系x轴与步骤(3
‑
2)计算的局部坐标系y轴，确定局部坐标系OT的原点(x
OT
,y
OT
)，确定X
OT
与全局坐标系X轴的夹角α，确定X
OT
与Y
OT
的夹角(3
‑
4)基于步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓苏，周帅，姚逸卿，钟敏，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：