【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于路径规划的，具体涉及一种机器狗巡检路径规划方法及系统。
技术介绍
1、机器狗等四足机器人因其高机动性和环境适应性，被应用于电力、化工、矿山等复杂场景的自动化巡检任务中。在机器狗路径规划领域，传统的全局路径规划算法如a*算法、dijkstra算法等，能够在已知静态环境中为机器狗规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。然而，这些经典算法的代价函数通常仅考虑路径长度或时间，忽略了机器狗自身的运动特性和复杂地形对能耗的影响。对于依赖电池续航的机器狗而言，最短路径往往并非最节能或最安全的路径，例如，一条距离虽短但坡度陡峭、地面粗糙的路径，会急剧消耗机器狗的电量，甚至有倾倒的风险，这极大地限制了其在真实环境中长续航、高效率作业的能力。
2、此外，现有的路径规划方法大多基于静态环境地图进行一次性全局规划。但在实际巡检场景中，常会出现地图中未标注的动态障碍物（如行人、临时设备）或未知障碍物。传统的避障方法往往反应迟钝，或者局部重新规划的路径与全局目标脱节，缺乏对能耗、安全性等因素的综合考量，导致避障行为僵硬、效率低下。同时，在路径...
【技术保护点】
1.一种机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，所述启发式算法为蚁群优化算法，其通过信息素更新机制和启发式信息，在多次迭代中搜索并确定一个综合巡检代价最低的巡检顺序；其中，所述信息素代表路径选择的经验价值，所述启发式信息综合考虑了各巡检点之间的预估路径成本。
3.根据权利要求1所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，所述改进的A*算法中，从路径段起点到当前节点的实际代价的计算方式为：；
4.根据权利要求3所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，的计算公式为：
5....
【技术特征摘要】
1.一种机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，所述启发式算法为蚁群优化算法，其通过信息素更新机制和启发式信息，在多次迭代中搜索并确定一个综合巡检代价最低的巡检顺序；其中，所述信息素代表路径选择的经验价值，所述启发式信息综合考虑了各巡检点之间的预估路径成本。
3.根据权利要求1所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，所述改进的a*算法中，从路径段起点到当前节点的实际代价的计算方式为：；
4.根据权利要求3所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，的计算公式为：；
5.根据权利要求3所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，的计算公式为：；
6.根据权利要求3所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，启发代价为当前节点到本段路径终点的欧氏距离的归一化值。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的机器狗巡检路径规划方法，其特征在于，在沿全局巡检...
【专利技术属性】
技术研发人员：鹿春阳，王敏，洪华奥，
申请(专利权)人：山东浪潮数智供应链科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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