[发明专利]一种基于贪心算法的无人机RRT路径优化方法

说明书

本发明属于无人机应用技术领域，公开了一种基于贪心算法的无人机RRT路径优化方法，以q_init为当前点q_i，初始化n＝0；从q_i开始对Q集中点q_m‑n进行碰撞检测，n∈[0，1，2...(m‑i‑1)]，即在q_i与q_m‑n的连线上以一定距离均匀取点；判断是否存在点处于障碍物上或地图之外，若存在转向步骤四，否则转向步骤五；存在障碍物，即连线经过不可飞区，n＝n+1，判断q_i是否为q_m‑n‑1，如果是则i＝i+1；否则返回；不存在障碍物，连接q_i和q_m‑n，使q_i＝q_m‑n转至步骤六；判断i是否等于m；是则结束程序。本发明对于无人机RRT算法路径规划，具有减短其路径、利用贪心思想使结果达到当下最优，路径点减少，路径得到大幅的优化，在无人机或其他机器人路径规划的应用上具有一定工程价值。

技术领域

本发明属于无人机应用技术领域，尤其涉及一种基于贪心算法的无人机RRT路径优化方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

RRT算法叫做快速拓展随机树方法，是一种基于抽样的方法，通过在可行空间生成随机点进行路径规划。快速扩展随机树方法首先空间内随机采样，然后以起始点作为拓展树的根节点，向周围节点进行搜索。通过碰撞检测选取可行节点作为路径点，并加入根节点列表。通过不断将搜索树导向空白区域，构造出存在通路的随机树路线图，直到拓展树到达终点范围之内结束扩展树，最后从终点开始反向搜索路径点上一级的根节点直到起始点，由此形成了一条可行通路作为飞行路线。RRT优点：无需对环境进行精确建模，减少了运算量和程序复杂程度；具有概率完备性，只要有通路就一定可以规划出一条可行路径；方便添加各种动力学和运动学约束；无局部最小值问题，很少出现死循环和碰撞的情况；表现出在局部区域快速规划的性质，并且通过随机采样的方法可以快速避障。RRT缺点：由于从节点向外搜索具有一定的盲目性和多样性，每一路生成的路线都不一样；同时规划的路线非常曲折，不具有最优性，大部分都不是最短路径，随机探索也造成规划时间变长；规划时需要事先得知全局地图，实际上属于离线规划，必须对全局地图探索后才能进行规划。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有技术中，RRT算法生成路径多曲折，生成路径点具有随机性，路径不具有最优性，造成规划时间长，浪费时间，降低工作效率。

(2)现有技术中无人机在路径上不能以一定速度平滑转弯、连续飞行，使得工作不具有连续性，降低使用效果。

解决上述技术问题的难度和意义：

一架特定的无人机，必然有一定的航时。在复杂空间执行任务时，如果按照RRT方法规划出的路径飞行，则会出现走走停停的情况，无法连续飞行。这使得动力消耗的过快，降低了执行任务的有效时间和速度。

RRT算法规划出的路径比较曲折，在一定的通路中，必然存在某些航点与跨过多个航点之后的航点之间同样不存在障碍物。如果通过某些方法，将这些跨过的航点剔除，则会有效降低路径的距离和曲折性。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于贪心算法的无人机RRT路径优化方法。RRT算法生成路径多曲折，生成路径点具有随机性，路径不具有最优性，为了使RRT生成的路径得到优化，本发明使得路径变短、平滑的平滑算法，为了使无人机在路径上以一定速度平滑转弯、连续飞行，加入了基于插值方法的曲线拟合方法，使轨迹得到优化。