[发明专利]一种导览机器人路径规划方法、装置、机器人和存储介质

权利要求书

1.一种导览机器人路径规划方法，其特征在于，该方法包括：

进行地图绘制；

获得机器人起点坐标值和终点坐标值；

采用人工势场法，进行初步路径规划；

人工势场法陷入局部极小值时，使用PRM算法跳出局部极小值，学习阶段在地图的自由空间里随机撒点，撒点个数由自定义得到，撒点方式是随机撒点策略结合人工势场法，构建一个路径网格图，查询阶段利用A*算法，进一步提高算法的稳定性；

输出一条无碰撞的最优路径；

其中，利用人工势场法进行初步路径规划的具体包括：

机器人获取障碍物的信息，包括障碍物与机器人的距离、障碍物与终点位置的距离；

搭建人工势场模型，计算机器人受到终点的引力，障碍物的斥力以及合力；

判断是否陷入局部极小值，如果是，采用随机撒点法跳出局部极小值，否则回到动态路径上没有障碍物的下一个节点，避开障碍物后，再回到预规划路径上没有障碍物的下一节点；

依据机器人移动过程中终点引力势场和障碍物斥力势场叠加而成的复合场作用来建立平衡方程，计算得到机器人所要经过的节点，将所要经过的节点拟合在一起得到规划路径；

其中，采用PRM的随机撒点法跳出局部极小值包括：

建立随机树；

生成一随机点，判断该随机点与当前节点组成的线段与障碍物是否相交，如果与障碍物相交则删除随机点，如果与障碍物不相交，则保留随机点，并将随机点加入随机树中，避开障碍物后，再回到预规划路径上没有障碍物的下一节点，障碍物内的节点在势场力的作用下移动到障碍物外的窄通道。

2.一种导览机器人路径规划装置，其特征在于，该装置包括：

绘制模块，用于进行地图绘制；

坐标模块，用于获得机器人起点坐标值和终点坐标值；

路径规划模块，用于人工势场法搭建人工势场模型，计算机器人受到终点的引力，障碍物的斥力以及合力；用于学习阶段在地图的自由空间里随机撒点，撒点个数由自定义得到，撒点方式是随机撒点策略结合人工势场法，构建一个路径网格图；用于查询阶段利用A*算法，进一步提高算法的稳定性；

输出模块，用于输出一条无碰撞的最优路径；

其中，路径规划模块中构建一个路径网格图具体包括：

机器人获取障碍物的信息，包括障碍物与机器人的距离、障碍物与终点位置的距离；

搭建人工势场模型，计算机器人受到终点的引力，障碍物的斥力以及合力；

判断是否陷入局部极小值，如果是，采用随机撒点法跳出局部极小值，否则回到动态路径上没有障碍物的下一个节点，避开障碍物后，再回到预规划路径上没有障碍物的下一节点；

依据机器人移动过程中终点引力势场和障碍物斥力势场叠加而成的复合场作用来建立平衡方程，计算得到机器人所要经过的节点，将所要经过的节点拟合在一起得到规划路径；

其中，路径规划模块中采用PRM随机撒点法跳出局部极小值包括：

建立随机树；

生成一随机点，判断该随机点与当前节点组成的线段与障碍物是否相交，如果与障碍物相交则删除随机点，如果与障碍物不相交，则保留随机点，并将随机点加入随机树中，避开障碍物后，再回到预规划路径上没有障碍物的下一节点，障碍物内的节点在势场力的作用下移动到障碍物外的窄通道。

3.一种机器人，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1所述的方法。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的方法。