[发明专利]基于岭回归超限学习机的户外机器人局部路径规划方法

权利要求书

1.一种基于岭回归超限学习机的户外机器人局部路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：由机器人前端的激光雷达测距仪采集环境信息，划定感兴趣区域，得到感兴趣区域内的激光雷达数据；

步骤二：利用机器人航迹推算方法，构建包含多帧激光雷达数据的复合地图；

步骤三：对复合地图上的激光雷达数据进行聚类和逻辑判别，判断聚类所生成的类属于动态障碍物还是路边界，将路边界与原点所包围的区域作为可通行区域；

步骤四：在可通行区域内确定路径规划的起始点和目标点，构建RRELM超平面，分割激光雷达数据，获得机器人局部规划路径；

所述步骤四具体包括以下步骤：

(4a)在可通行区域内确定路径规划的起始点(x_S，y_S)和目标点(x_g，y_g)；

在该两点的左右两边，各生成6个辅助点：在(x_S，y_S)周围生成的辅助点为：(x_S-0.5，y_S+0.5)、(x_S-0.5，y_S)、(x_S-0.5，y_S-0.5)、(x_S+0.5，y_S-0.5)、(x_S+0.5，y_S)和(x_S+0.5，y_S-0.5)；在(x_g，y_g)周围生成的辅助点为：(x_g-0.5，y_g+0.5)、(x_g-0.5，y_g)、(x_g-0.5，y_g-0.5)、(x_g+0.5，y_g-0.5)、(x_g+0.5，y_g)和(x_g+0.5，y_g-0.5)；

将12个辅助点添至激光雷达数据的集合Data1中，得到RRELM分类模型的输入样本集合Data＝[(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_N,y_N)，(x_N+1,y_N+1)，…，(x_M,y_M)]，其中，N为原始复合地图上所有数据的个数，M为原始复合地图上所有数据加上辅助点后的总数目，满足M＝N+12；

(4b)对于Data中的辅助点，按以下规则分类：将起始点左边和目标点左边的辅助点划分为第一类，其分类标签为-1，起始点右边和目标点右边的辅助点划分为第二类，其分类标签为1；

对于Data中原始复合地图上所有数据，按以下规则分类：连接起始点(x_S，y_S)和目标点(x_g，y_g)构建一条分割直线l，若数据点(x_j,y_j),j＝1,2,...,N位于l左边，则将该数据点划分为第一类，其分类标签为-1，若数据点位于l右边，则将该数据点划划分为第二类，其分类标签为1；

将Data中所有数据对应的分类标签集合记为T＝[t₁,…,t_M]^T；

(4c)建立RRELM分类模型，使用输入样本集合Data和分类标签集合T对RRELM分类模型进行训练学习，得到分割超平面，具体包括以下步骤：

Step1：建立隐藏节点的个数为LN＝260的RRELM分类模型，隐藏节点的输出函数为G(a,b,x)，特征空间的映射函数为h(x)；

随机生成隐藏节点参数(a_i,b_i),i＝1,…,LN，a_i表示第i个隐藏节点与输入节点之间的连接权重，b_i表示第i个隐藏节点的阈值；

Step2：计算隐藏层的输出矩阵H，计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}h\left(x\right)={\[G(a_i,b_i,x),...,G(a_{LN},b_{LN},x)\]}^T\\ H=\left[\begin{array}{c}h\left(x_1\right)\\ .\\ .\\ .\\ h\left(x_M\right)\end{array}\right]\end{array}\right.$

其中x表示Data中的输入样本，G(a_i,b_i,x)表示第i个隐藏层节点对应于输入样本x的输出，G(a_i,b_i,x)＝g(a_i·x+b_i)，g(·)为激励函数，采用Sigmoid函数；h(x₁)…h(x_M)分别表示第1至M个输入样本的特征空间映射；

Step3：计算输出权重β，计算公式为：

$\mathrm{\β}=H^T{(\frac{I}{C}+{\mathrm{HH}}^T)}^{-1}T$

其中，H^T表示H的转置矩阵，表示的逆矩阵，T表示输入样本对应的分类标签；C表示超平面的光滑参数且C＝100；

Step4：得到RRELM分类模型为：

$f\left(x\right)=h\left(x\right)\mathrm{\β}=h\left(X\right)H^T{(\frac{I}{C}+{\mathrm{HH}}^T)}^{-1}T$

其中，h(x)为输入变量，f(x)为输出变量，β为根据Step2和Step3计算得到的输出权重β；

Step5：令f(x)＝0，得到分割超平面的表达式为：

$h\left(x\right)H^T{(\frac{I}{C}+{\mathrm{HH}}^T)}^{-1}T=0$

分割超平面的的输出结果x为多个离散数据点；

将路径规划的起始点、离散数据点和目标点依次相构成的路径，作为机器人局部规划路径。