[发明专利]一种仿人机器人路径规划方法及装置

说明书

本发明提供一种仿人机器人路径规划方法及装置，所述方法包括：对进行路径规划的待检索列表中目标栅格地图各结点的评价函数值进行排序，将最小的所述评价函数值对应的结点作为当前结点；根据各所述相邻结点和所述预设终点结点的坐标，获取各所述相邻结点与所述预设终点结点之间的连线；若所述连线中没有所述预设障碍结点，则将所述连线作为从各所述相邻结点到所述预设终点结点之间的第一分段路径，将所述第一分段路径和预先基于A*算法获取的第二分段路径作为从所述预设起始结点到所述预设终点结点的总路径。本发明通过对目标栅格地图的整体判断，直接将确定的连线作为从相邻结点到预设终点结点的路径，从而大大提高路径规划的效率。

技术领域

本发明属于智能机器人技术领域，更具体地，涉及一种仿人机器人路径规划方法及装置。

背景技术

随着人工智能和自动化领域的发展，仿人机器人的研究也越来越深入。“人机”自然共居是仿人机器人服务人类最主要的方式。在“人机”自然共居的环境中，仿人机器人作业控制最迫切需要解决的问题是作业环境的理解和作业路径规划。

A*(A-Star，A星)算法是一种常用的仿人机器人路径规划方法。A*算法既拥有类似BFS(Breadth First Search，广度优先搜索)算法等启发式算法快速搜索路径的优点，同时还能保证找到一条最短路径。根据传统A*方法搜索策略可以发现，A*算法对所有OPEN列表中的节点逐步进行检索。根据检索的情况选择合适的节点在进行下一循环的检索。这种亦步亦趋的搜索策略可以避免优秀节点的疏漏。但是环境地图中有可能出现一些其他的情况，例如环境中没有障碍；或者机器人作业初始位置与目标终点位置之间没有障碍的情况；又或者路径搜索过程进行到某节点时，该节点到初始点的路径已经搜索结束，该点与目标节点之间不存在阻塞。A*算法依然是亦步亦趋地检索列表中的节点，并没有对当前的作业环境进行任何的整体判断。如果环境地图的精度不高，地图中的单位栅格数目并不多，例如在20×20的地图上，直接应用传统A*算法进行路径搜索不会花费多少时间，但如果作业环境要求精度非常高，地图中单位栅格数目很多，例如640×480的地图中，直接应用传统A*算法进行路径搜索就会大大增加检索时间。

综上所述，采用传统A*算法进行仿人机器人路径规划仅亦步亦趋地检索列表中的节点，对作业环境地图缺乏整体的判断，导致在一些情况下大大增加检索时间，路径规划效率低。

发明内容

为克服上述现有仿人机器人路径规划方法检索时间长和效率低的问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供一种仿人机器人路径规划方法及装置。

根据本发明的第一方面，提供一种仿人机器人路径规划方法，包括：

对进行路径规划的待检索列表中目标栅格地图各节点的评价函数值进行排序，将最小的所述评价函数值对应的节点作为当前节点，并将所述当前节点从所述待检索列表移动到封闭列表中；

若所述当前节点的各相邻节点不是预设终点节点和预设障碍节点，且各所述相邻节点不在所述封闭列表中，则根据各所述相邻节点和所述预设终点节点的坐标，获取各所述相邻节点与所述预设终点节点之间的连线；

若所述连线中没有所述预设障碍节点，则将所述连线作为从各所述相邻节点到所述预设终点节点之间的第一分段路径，将所述第一分段路径和预先基于A*算法获取的第二分段路径作为从所述预设起始节点到所述预设终点节点的总路径；

所述第二分段路径为从预设起始节点到各所述相邻节点的路径。

根据本发明第二方面提供一种仿人机器人路径规划装置，包括：

排序模块，用于对进行路径规划的待检索列表中目标栅格地图各节点的评价函数值进行排序，将最小的所述评价函数值对应的节点作为当前节点，并将所述当前节点从所述待检索列表移动到封闭列表中；