[发明专利]机器人全局路径规划方法在审
申请号: | 201710253824.3 | 申请日: | 2017-04-18 |
公开(公告)号: | CN108731678A | 公开(公告)日: | 2018-11-02 |
发明(设计)人: | 谢锋 | 申请(专利权)人: | 深圳市丰巨泰科电子有限公司 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 深圳市神州联合知识产权代理事务所(普通合伙) 44324 | 代理人: | 周松强 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙华新区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 路径规划 机器人 全局路径规划 环境建模 规划机器人 运算速度快 二维空间 切比雪夫 算法实现 运算量 二维 建模 算法 | ||
1.一种机器人全局路径规划方法,该方法包括环境建模、路径规划,其特征在于该方法通过二维空间进行环境建模,且通过基于切比雪夫距离的算法实现路径规划。
2.如权利要求1所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于所述二维空间是将机器人的工作空间取为二维空间,无障碍物的栅格称为自由栅格,含有障碍物的栅格成为障碍栅格,为保证安全性,不满一个栅格的均按一个栅格处理;对于二维空间中划分的栅格采用直角坐标系法来进行标识,通过这种方式进行环境建模。
3.如权利要求2所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于所示环境模型建立后,对栅格环境模型进行信息编码:障碍栅格信息记为1;自由栅格信息记为0,然后用整型二维数组来存储环境模型信息,形成信息模型。
4.如权利要求1所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于通过算法对环境中的节点进行搜索,使得从初始节点到目标节点的估价函数最小或接近最小。
5.如权利要求4所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于所述估价函数定义如下:
f(n)=g(n)+h(n)
其中f(n)是初始节点经过节点n到达目标节点的估价函数,g(n)是初始节点到节点n的实际代价,h(n)是节点n到目标节点最理想路径的估计代价。
6.如权利要求5所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于所述算法中涉及两个队列:OPEN队列和CLOSED队列,OPEN队列保存了所有没有访问的节点,该队列中估价值最小的节点将被父节点优先访问,CLOSED队列中保存了已经访问过的节点,选取最后访问的节点向周围节点试探,将可以移动且估价值最小的节点放入CLOSED队列。
7.如权利要求1所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于所述路径具体规划流程如下:
1)把起始栅格添加到OPEN列表中;
2)计算路径;
3)保存路径,从目标栅格开始,沿着每一栅格的父节点移动直到回到起始栅格,由此得到所搜索到的路径。
8.如权利要求7所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于步骤2)中,具体包括如下步骤:
a)寻找开启列表中f值最低的栅格,将它作为当前栅格;
b)把它切换到CLOSED列表;
c)对相邻的8个栅格均做如下处理:
如果它在CLOSED列表中或存在障碍,忽略它;否则执行如下操作:
如果它在OPEN列表中,对新的路径求取g值;如果g值变小,则把该栅格的父节点改成当前栅格,并且重新计算该栅格的g和f值;
如果它不在OPEN列表中,把它添加进去。把当前栅格作为这一栅格的父节点。记录这一栅格的f,g和h值。
d)退出,当:
把目标栅格添加进了CLOSED列表,此时路径规划完成。
9.如权利要求8所述的机器人全局路径规划方法,其特征在于,采用切比雪夫距离将二个点之间的距离定义为其各坐标数值差的绝对值的最大值,其切比雪夫距离为
Max(|x2-x1|,|y2-y1|)
采用此距离求取h(n),公式为:
h(n)=A×Max(dx,dy)
其中,dx,dy分别是当前节点n与目标点的x,y方向的坐标差的绝对值,系数A默认取1(可以调整)。
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