[发明专利]分治确定性路径寻优算法

说明书

分治确定性路径寻优算法，涉及路径规划领域。将环境地图分割成栅格，每个栅格只有空白状态或赋值状态，空白状态表示该栅格可以通行，赋值状态表示该栅格为障碍区域，无法通行；在相隔并且中间存在赋值栅格的空白栅格中确定起点和终点位置；根据障碍区域的位置及数量，提出一种角点合力法求取栅格障碍的角点位置并标记；将所有的标记角点两两相连；将每段可行路径分割为M个线段，每一线段的线长范围用一个矩形包围，求出该矩形四个角的坐标值并取整处理，四个角的坐标值与栅格化处理生成的矩阵坐标比较，判断每个坐标点是否位于空白栅格中；以起点作为出发点，终点作为结束点，比较各搜索路径的距离大小，从中搜索出一条从起点到终点的最优路径。

技术领域

本发明涉及路径规划领域，具体应用于精确求取复杂障碍下的机器人的最优路径。

背景技术

栅格路径规划的优点在于地图经栅格化处理后，可以将障碍分割为多个固定尺度的小栅格，这样可以精确识别出障碍的位置、大小及形状，使机器人更易于实现避障。但是地图环境经栅格化后，可选取的路线只能为栅格的四个角或中心点，不能直接选择两个目标的矢量连线路径，因此最终得到的路径并非最短路径。与栅格路径规划不同，在矢量路径规划中，选取的路线则可以为两个目标点的矢量连线路径，并没有栅格路径中的必须经过栅格中心点的约束。

传统的路径规划算法有A*算法，Dijkstra算法，PRM路径规划算法等。当A*算法和Dijkstra算法应用于栅格路径规划中时，这两种算法在某种程度上属于一种贪婪算法，通过不停的比较周围可行路径的权值来选取最优路径。然而随着地图的面积的扩大，这两种算法的搜索范围也将增加，算法的时间复杂度和搜索复杂度随之增大。即使是在无障碍的空白区域中，从起点到终点，这两种算法都无法直接搜索出起点到终点的直线路径，仍需要对周围的路径进行搜索比较。PRM路径规划算法一般应用于矢量路径规划中。该算法通常在地图中的可行范围内随机生成一定数量的可行点，然后将这些可行点连接，在未穿过障碍区域的连线中通过A*算法求取出最优路径。该算法的缺点在于，只有生成大量的随机可行点才有可能得到有一条从起点到终点的路径，且算法的复杂度也会随着可行点数量的增加而增大，尤其在存在狭缝通道的障碍地图中，一旦没有随机点落在该狭缝中，PRM算法将无法搜索出起点到终点的可行路径。同时，由于这些可行点是随机生成的，因此得到的最优路径并不是最短路径。

发明内容

本发明的目的在于提供可通过从经障碍区域角点部分的可行连线路径集合中搜索出一条最优路径的分治确定性路径寻优算法。

本发明包括以下步骤：

1)将需要搜索的环境地图分割成栅格，每个栅格只有空白状态或赋值状态，空白状态表示该栅格可以通行，赋值状态表示该栅格为障碍区域，无法通行；根据实际已知信息，在相隔并且中间存在赋值栅格的空白栅格中确定起点和终点位置；

在步骤1)中，所述需要搜索的环境地图可进行栅格化处理，根据障碍复杂程度及要求精度，设置所要产生地图矩阵的大小，生成一个N×N的方阵，将环境地图分割成多个规则的正方形栅格，其中空白栅格赋值为“0”，表示该区域可以通行，而障碍栅格赋值为“1”，表示该区域禁止通行；所述空白状态或赋值状态可对应于计算机中的“0”和“1”两种状态。

2)根据障碍区域的位置及数量，提出一种角点合力法求取栅格障碍的角点位置，并进行标记；

在步骤2)中，所述栅格障碍的角点位置可使用角点合力法计算并标记，所述角点合力法的计算步骤可为：

(1)对单位栅格障碍周围的上、下、左、右四个方向的栅格可行区域加权赋值1；

(2)当单位障碍的左或右和上或下的可行区域块都具有加权值1时，单位障碍被定义为障碍连通区域的角点位置；