【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多智能体全覆盖路径规划领域，特别是涉及一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法。
技术介绍
1、全覆盖路径规划问题(complete coverage path planning，ccpp)是指在给定区域内，使智能体能够途径所有可达的位置，确保对整个区域进行完全覆盖的路径规划问题，此问题与大量机器人应用直接相关，例如扫地机器人、海底测绘、排雷机器人、自动收割机、高难度搜救等。全覆盖路径规划的优劣程度通常需要三个指标(覆盖率，重复覆盖率，运行效率)来衡量，尤其在大场景下的全覆盖路径规划问题中，诸多研究均面临多因素、高难度耦合问题，且随着场景的增大，路径规划的计算复杂度呈指数级增长，实时计算全覆盖路径可能变得非常困难，导致规划与执行效率大幅降低。
2、目前比较普遍是解决方案是使用分布式的策略解决大场景下的全覆盖路径规划问题，即将大区域划分为小区域，每个小区域独立进行路径规划，每个智能体只需关注自己所在的区域，将问题分解成独立的子问题，可以更好地利用系统资源，提高规划效率和鲁棒性。
3、针对这一问题，目前已有的解决办法技术有：(论文)[kapoutsis,athanasios ch,savvas a.chatzichristofis,and elias b.kosmatopoulos."darp:divide areasalgorithm for optimal multi-robot coverage path planning."journal ofintelligent&robot
技术实现思路
1、为解决现有技术中地图划分策略不合理而导致智能体规划出的全局路径转弯次数过多的问题，本专利技术提出了一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法，包括如下步骤：
2、步骤1、根据当前的环境情况和任务需求来判断是否需要进行slam建图，若需要跳转到步骤2，反之跳转到步骤3；
3、步骤2、根据给定的目标区域与智能体及传感器的参数配置信息，构建并保存目标区域的二维地图，并判断地图的构建是否完整，若完整跳转到步骤3，反之重新执行步骤2；
4、步骤3、对二维地图进行栅格化处理获得待覆盖区域与障碍物区域并确定各智能体的初始位置，得到目标区域的栅格化地图并初始化各智能体；
5、步骤4、根据二维栅格地图待覆盖区域的大小与可用的智能体数目，来判断执行地图分割任务的智能体数目；
6、步骤5、采用基于波前算法的改进型darp对栅格地图待覆盖区域进行区域分割，通过考虑各个智能体的初始位置，对栅格地图进行划分，确保划分后的区域数目与智能体数目相一致，每个智能体都能够被分配到一个独立的子区域，实现子区域与智能体之间的一一对应；
7、步骤6、基于波前算法的改进型darp分割后的子区域，每个子区域以智能体的初始位置作为该子区域起点，使用boustrophedon算法生成全局路径；
8、步骤7、将子区域的全局路径当作ros导航栈全局规划器的输入，结合智能体自身的传感器消息与子区域的地图，使用局部路径规划算法进行路径跟踪，完成大场景下的全覆盖任务。
9、进一步地，所述步骤1中，slam建图需要初始化智能体，以智能体当前的位置为0点，使用gmapping算法建立二维栅格地图。
10、进一步地，所述步骤2中，从栅格地图中确定地图的待覆盖区域与障碍物区域，子区域分割部分是在地图的待覆盖区域内进行划分。
11、进一步地，所述步骤4中，区域分割的数目是通过衡量地图待覆盖区域的大小与可用智能体的数目来判断后续参与执行地图分割的智能体数目，智能体的数目与划分后的子区域数目相同。
12、进一步地，所述步骤4中，darp算法根据各智能体的初始位置对待覆盖区域进行均匀划分。
13、进一步地，所述步骤5中，波前算法能够向栅格周围的八个方向探索，通过逐步向外扩展波前，实现对整个空间的搜索，所述的八个方向是上、下、左、右、左上、左下、右上、右下。
14、进一步地，所述步骤5中，一种基于波前算法的改进型darp具体包括：
15、同构的多智能体在运行效率、运动能力、感知能力等参数上大致相同，所以将待覆盖区域按照等效面积进行划分，每个智能体负责覆盖特定的区域，这种方式可以将多智能体的全覆盖路径规划问题转化为多个单智能体的全覆盖路径规划问题，这可以充分简化问题的复杂度；
16、通过voronoi空间分区，可以计算每个栅格与每个智能体之间的欧氏距离，并将每个栅格分配给距其最近的智能体上，但voronoi空间分区无法满足每个智能体的均匀地图分配，darp在voronoi的基础上保留栅格分区的核心理念，通过调整每个智能体的度量函数，例如评估面积相等性与栅格空间的连通性的度量函数，对voronoi空间分区进行改进，从而提出divide areas based on robots initial positions，这里简称darp；
17、障碍物附近的空闲栅格使用darp有极大可能将其分配给障碍物另一侧的智能体，会规划出一条转弯次数较多，覆盖效率缓慢的全局覆盖路径，改进型darp全覆盖路径规划方法：
18、
19、
20、式(1)与(2)中：nr表示智能体数目；r表示待覆盖区域栅格的集合；xi(t0)表示每个智能体的初始位置；评估矩阵ei表示第i个智能体的初始位置到地图r中其他栅格的可达性；分配矩阵a表示任务分配过程中各个栅格的归属关系；ei表示voronoi空间分区中用于评估每个栅格到智能体初始位置之间的可达性水平；d()表示欧氏距离函数；
21、每个智能体的分配区域可以通过分配矩阵a直接计算：
22、
23、
24、式(3)与(4)中：li表示智能体的分配区域；ki表示分配给智能体的栅格的数目；
25、为保证分配给各自智能体的栅格数目大致相等，这里引入了一个评价面积相等性的指标，darp在不断的迭代过程中优化ei：
26、
27、
28、ei＝miei (7)
29、式(5)、(6)与(7)中：f表示待覆盖区域本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，具体操作步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤1中的SLAM建图需要初始化智能体，并以智能体当前的位置为0点，使用Gmapping算法建立二维栅格地图，为全覆盖路径规划提供准确的环境信息。
3.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤2中从栅格地图中确定地图的待覆盖区域与障碍物区域，子区域分割部分在地图的待覆盖区域内进行划分。
4.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤4中区域分割的数目是通过衡量地图待覆盖区域的大小与可用智能体的数目来判断后续参与执行基于波前算法的改进型DARP的智能体数目。
5.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于,所述步骤4中DARP算法根据各智能体的初始位置实现对待覆盖区域进行均匀划分。
6.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方
7.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤5中一种基于波前算法的改进型DARP具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种改进DARP的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤7中对每个分割好的子区域内使用全覆盖路径规划Boustrophedon算法得到覆盖任务的全局路径，得到的全局路径使用ROS导航栈中全局规划器，将全局路径划分为一系列局部路径段，采用局部路径规划算法(例如TEB)，实现每个智能体在其子区域内进行分布式全覆盖任务。
...【技术特征摘要】
1.一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，具体操作步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤1中的slam建图需要初始化智能体，并以智能体当前的位置为0点，使用gmapping算法建立二维栅格地图，为全覆盖路径规划提供准确的环境信息。
3.根据权利要求1所述的一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤2中从栅格地图中确定地图的待覆盖区域与障碍物区域，子区域分割部分在地图的待覆盖区域内进行划分。
4.根据权利要求1所述的一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述步骤4中区域分割的数目是通过衡量地图待覆盖区域的大小与可用智能体的数目来判断后续参与执行基于波前算法的改进型darp的智能体数目。
5.根据权利要求1所述的一种改进darp的大场景全覆盖路径规划方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李绍松，郝红进，许奇佩，张凯，李德涛，卢晓晖，李慧，崔高健，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：
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