[发明专利]一种基于3D点云的仿人机器人路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于3D点云的仿人机器人路径规划方法，包括步骤：1)使用激光雷达感知地形，建立点云地图；2)在点云地图的基础上，计算地形环境信息；3)设计自适应步态集合；4)根据不同的地形环境自适应地选择不同的自适应步态集合搜索路径。本发明可有效解决仿人机器人在复杂环境下的路径规划问题，且在仿真平台和实体机器人上进行了测试，验证了此方法的有效性。

技术领域

本发明涉及仿人机器人的技术领域，尤其是指一种基于3D点云的仿人机器人路径规划方法。

背景技术

仿人机器人因为其独特的外形结构和灵活强大的功能一直是智能机器人领域中热门的研究方向。其中步行功能为其他上层功能的开展提供了坚实的基础。双足步行功能十分灵活，适合在复杂环境下进行工作。然而，在复杂环境下，需要进形高效地路径规划搜索。已有的路径规划算法按照工作场景进行划分，可以分为两类。第一类是在简单，无障碍物的环境下规划。通常来说，算法可以根据提前设置好的参数生成适用于该环境的落脚点，进而产生出一条路径，帮助机器人在平面，斜坡，甚至是楼梯上进行规划。第二类则需要通过传感器(激光，深度相机等)感知环境，获取环境中障碍物的位置等，为规划提供更多的信息。然而现有的方法大都不太灵活。在规划的时候往往使用一个固定的步态集合。这种方法虽然比较简便，但是可能会导致无解情况的发生。如果盲目地扩大步态集合的尺寸，则会浪费资源。另外一个问题是，已有的路径规划方法会忽略地形的情况。在各种地形环境下，使用一个相同的步态集合去寻找路径，这显然是不合适的。

针对这些问题，基于地形环境的自适应路径规划路径在复杂地形环境上已被证明是行之有效的。通过计算不同的地形，生成和扩展不同的步态集合，解决了仿人机器人在复杂环境下的路径规划问题。

发明内容

本发明主要研究仿人机器人在复杂地面环境行走时的路径规划功能，针对已有的路径规划方法不能有效解决复杂环境下行走路径规划的问题，提出了一种基于3D点云的仿人机器人路径规划方法，可有效解决仿人机器人在复杂环境下的路径规划问题，且在仿真平台和实体机器人上进行了测试，验证了此方法的有效性。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于3D点云的仿人机器人路径规划方法，包括以下步骤：

1)使用激光雷达感知地形，建立点云地图；

2)在点云地图的基础上，计算地形环境信息；

3)设计自适应步态集合；

4)根据不同的地形环境自适应地选择不同的自适应步态集合搜索路径。

在步骤1)中，通过使用激光雷达感知环境信息，建立点云地图，由于在仿人机器人运动时所获取的传感器信息容易存在姿态漂移的问题，所以要用仿人机器人静止时所获取的数据建立点云地图，建立点云地图是要把点云以八叉树的形式存储起来；建立点云地图的步骤包括：获取激光扫描数据，转换成三维点云数据，滤波处理，对点云数据进行坐标变换，提取点云的高度和法向量，最后生成点云地图。

在步骤2)中，定义邻接区域，然后计算不同的地形：首先，判断这个区域的平坦情况，设邻接区域的长为L，宽为W，取邻接区域中心处所对应的点云，以R＝min(L,W)为半径，计算出法向量其中和分别是法向量的三个维度；接下来，以R/2为半径，计算出新的法向量其中和分别是法向量的三个维度，根据两个向量内积的定义：

反过来推算和之间的夹角θ的值：

通过判断夹角θ的值来判断平坦程度；

高度差的最大值视作相对当前仿人机器人支撑脚的高度差的绝对值的最大值；高度的最大值h_map用高度栅格地图进行计算，即：

h_map＝max{c.height-h(c.x,c.y)|c∈C}