【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导航，特别涉及一种融合改进a*算法与spfa算法的多目标航点规划方法及系统。
技术介绍
1、随着现代科学技术的发展，自动导航技术无论是在自动驾驶还是移动导航机器人方面都起着至关重要的作用，而路径规划是实现移动机器人自动导航过程中最重要且不可或缺的一环。在复杂环境多目标航点任务规划的情况下，不同航点顺序的排序，需要人为在不同程度上给予干预，无法实现真正意义上的全自主路径规划导航。所以如何能够实现移动导航机器人在多航点任务下自主选取最优路径，便成为了当前的一大主流问题。
2、目前，常用于移动导航机器人全局路径规划的算法有a*算法，dijkstra算法，rrt算法等。常用于移动导航机器人的局部路径规划有dwa算法，人工势场算法，agv算法等。当前，a*算法主要被广泛的应用于全局路径规划中，凭借着其本身路径搜索的稳定性，成为了移动导航机器人路径规划应用最广泛的算法之一。如刘建娟等人在《融合改进a*与dwa算法的机器人动态路劲规划》中，公开了基于floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点，减少转折，提高路径平滑度；基于全局最优设计dwa算法的动态窗口评价函数，用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物，提取改进a*算法规划路径的关键点作为dwa算法的临时目标点，在全局最优的基础上实现了改进a*与dwa算法融合。
3、然而，路径中存在的大量冗余节点和曲折拐点，路径长度并非最短距离且运算时间较长，并且地图中的还会存在u型死角点与伪强迫邻居节点，无法有效地规划出合理的可行路径，另外在强迫邻居节点处b
技术实现思路
1、基于此，本专利技术的目的是提出一种融合改进a*算法与spfa算法的多目标航点规划方法及系统，目的在于实现在复杂环境下的多目标航点任务中规划出合理且快捷的可行路径。
2、根据本专利技术提出的一种融合改进a*算法与spfa算法的多目标航点规划方法，所述方法包括：
3、对目标环境进行二维栅格化，以生成栅格化地图，在所述栅格化地图中标定导航器的起点和目标点集合；
4、对传统a*算法进行改进，以得到改进a*算法，再根据所述改进a*算法计算所述起点到各个目标点之间的代价值，将各个代价值记录于代价数组；
5、给所述代价数组添加权值，以得到具有高优先级的有向含负权图，将所述有向含负权图输入到spfa算法中计算所述起点到所述目标点的单源最短路径，以高优先级作为阶段性终点，得到所述目标点集合的航点顺序，并将所述航点顺序记录于最短路径数组；
6、建立当前变量和目标变量，分别作为当前点索引和目标点索引，所述当前点索引指向所述起点，所述目标点索引指向所述最短路径数组队首，将所述当前变量和所述目标变量输入栅格化地图进行路径点标定；
7、通过所述改进a*算法在所述起点和所述目标点之间进行遍历，当确认所述目标变量指向于所述最短路径数组最后一位时，多航点规划任务完成。
8、本专利技术的一种融合改进a*算法与spfa算法的多目标航点规划方法，通过搭建移动导航器将周围的环境栅格化，并标定导航器目标点集合和起点，以模拟任务场景，对于进行实验验证更方便；通过构建改进a*算法对起点至目标点的进行距离代价值计算，代价值可以反映两点间的远近，减少大量的路径点和拐点以及缩短了总路径长度，以此有效针对性地降低路径总代价；通过改进a*算法与spfa算法融合，建立具有点优先级的有向且不含负环回的负边权地图，可以根据负边权地图中的点优先级得到最佳的航点顺序，导航器再依据航点顺序进行移动，以遍历任务目标点，以及实现全局路径规划算法，整体效率得以提升；并且在移动过程中，通过局部路径规划来躲避静态障碍物，能够很好的贴合移动导航器的可行轨迹；由此，与现有技术相比，本专利技术可以实现在复杂环境下的多目标航点任务中规划出合理且快捷的可行路径。
9、本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实施例了解到。
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1.一种多目标航点规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述对目标环境进行二维栅格化，以生成栅格化地图，在所述栅格化地图中标定导航器的起点和目标点集合的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述对传统A*算法进行改进，以得到改进A*算法，再根据所述改进A*算法计算所述起点到各个目标点之间的代价值，将各个代价值记录于代价数组的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述将导航器置于栅格化地图中心，选取栅格化地图中心周围的24邻域作为拓展邻域节点，通过导航器当前位置与目标点的欧式距离斜率得到邻域拓展方向的中心点后，以中心点θ为拓展角度中线向两端拓展5邻域，共形成13个邻域部分的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述在传统A*算法的启发函数中引入角度概念并在邻域拓展角度代价的基础上加入局部直线代价，以及添加邻域内的障碍物影响函数，得到一种改进思路后的新启发函数，以对于存在的U型死角点与伪强迫邻
6.根据权利要求3所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述引入二次路径规划，以使路径中冗余拐点与强迫邻居节点处路径平滑，所述二次路径规划包括从起点出发去冗余节点以及对标记出的强迫邻居节点处进行b样条平滑处理的步骤包括：
7.根据权利要求3所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述引入二次路径规划，以使路径中冗余拐点与强迫邻居节点处路径平滑，所述二次路径规划包括从起点出发去冗余节点以及对标记出的强迫邻居节点处进行b样条平滑处理的步骤包括：
8.根据权利要求1所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述给所述代价数组添加权值，以得到具有高优先级的有向含负权图，将所述有向含负权图输入到SPFA算法中计算所述起点到所述目标点的单源最短路径，以高优先级作为阶段性终点，得到所述目标点集合的航点顺序，并将所述航点顺序记录于最短路径数组的步骤包括：
9.根据权利要求1所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述建立当前变量和目标变量，分别作为当前点索引和目标点索引，所述当前点索引指向所述起点，所述目标点索引指向所述最短路径数组队首，将所述当前变量和所述目标变量输入栅格化地图进行路径点标定的步骤包括：
10.一种多目标航点规划系统，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种多目标航点规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述对目标环境进行二维栅格化，以生成栅格化地图，在所述栅格化地图中标定导航器的起点和目标点集合的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述对传统a*算法进行改进，以得到改进a*算法，再根据所述改进a*算法计算所述起点到各个目标点之间的代价值，将各个代价值记录于代价数组的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述将导航器置于栅格化地图中心，选取栅格化地图中心周围的24邻域作为拓展邻域节点，通过导航器当前位置与目标点的欧式距离斜率得到邻域拓展方向的中心点后，以中心点θ为拓展角度中线向两端拓展5邻域，共形成13个邻域部分的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的多目标航点规划方法，其特征在于，所述在传统a*算法的启发函数中引入角度概念并在邻域拓展角度代价的基础上加入局部直线代价，以及添加邻域内的障碍物影响函数，得到一种改进思路后的新启发函数，以对于存在的u型死角点与伪强迫邻居点进行识别并排除的步骤包括：
6.根据权利要求3所述的多目标航...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗海梅，李仁鹏，陈佶健，张瑜娴，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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