[发明专利]基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法

权利要求书

1.基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法，其特征在于：该路径计算方法采用A-star算法进行路径规划及障碍物的规避；采用RHLED-RSS定位算法及PDR惯导定位算法针对实际测距或预测测距进行双重测距计算；

该路径计算方法采用LED光源作为信号的发射端，提供照明的同时向外发送调制后的光信号；采用PDR惯导定位算法进行辅助惯导定位；服务机器人采用的PDR惯导定位算法针对相对位移时辅助光信号进行行动定位；

该路径计算方通过RHLED-RSS定位算法、PDR惯导定位算法获取服务机器人的实时位置，再由A-star算法规划机器人到达指定地点的最短路径；

该服务机器人内置红外障碍测距模块，红外障碍测距模块对障碍物进行检测；通过红外障碍测距模块反馈的检测信息由A-star算法进行路径规划及障碍物的规避。

2.根据权利要求1所述的基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法，其特征在于：所述的A-star算法采用启发式搜索方式选择合适的启发函数，

针对各扩展节点的代价值进行计算和评估，由下式计算估价函数：

f(n)＝g(n)+h(n)

式中，f(n)为估价函数，是起点经过节点n到达终点的最优估计值；g(n)是从初始节点到节点n的实际消耗；h(n)是从节点n到目标点的估计消耗；

通过计算得到的估价函数通过下式计算出地图规划的启发函数：

h(n)＝|X_i-X_j|+|Y_i-Y_j|

式中X_i，Y_i和X_j，Y_j表示地图中位置i和位置j的二维坐标。

3.根据权利要求2所述的基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法，其特征在于：所述的A-star算法中采用openlist列表与closelist列表记录节点的状态；

openlist列表用于记录以被A-star算法计算并未扩展的节点；

closelist列表用于记录已被扩展的节点；

A-star算法中通过计算得到的个节点估价函数f(n)应用于openlist列表，该openlist列表针对各节点估价函数f(n)值大小进行排序，删除f(n)值最小的节点，并添加到closelist列表中对其进行扩展依次循环，直到搜索到目标节点。

4.根据权利要求1所述的基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法，其特征在于：所述的PDR惯导定位算法从服务机器人中的传感器获取测量向量，该传感器为速度计、重力计、磁力计、陀螺仪；

该PDR惯导定位算建立初始时刻机器位于位置s₀，并在定位坐标系中建立坐标为(x₀，y₀)；服务机器人移动一步后则更新坐标为(x₁，y₁)，通过如下方程计算服务机器人在室内的方坐标：

式中l₁为运动的距离，运θ₁为动方向角，i为步数。

5.根据权利要求1所述的基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法，其特征在于：所述的RHLED-RSS定位算法中建立服务机器人所处三维空间中点r的坐标(x_r，y_r，z_r)，并设定发射端Tx_i的距离分别为(d_c1，d_c2，d_c3)；通过如下方程获取服务机器人的位置坐标：

式中r为三维空间中的点。

6.根据权利要求1所述的基于可见光定位的服务机器人运行路径计算方法，其特征在于：所述的LED光源为7个，所述的7个LED光源成正六边形形状进行排布。