[发明专利]一种激光叉车路径规划方法

权利要求书

1.一种激光叉车路径规划方法，其特征在于：所述的路径规划方法包括以下步骤：

1)、构建激光叉车所处的环境模型；

2)、构建环境模型的环境拓扑图及有向图；

3)、根据任务列表获取激光叉车需要执行的任务；

4)、根据接收到激光叉车当前的位姿，判断激光叉车所处的位置，为子节点或主节点或路径上；

5)、若激光叉车处于子节点S_sub，则直接利用AStar算法规划子节点所处的主节点S_main至目标节点S_goal的最短路径；

若激光叉车处于主节点S_main，首先利用AStar算法规划出一条最短路径，该最短路径是由一些列主节点组成的，获取规划的最短路径的首个主节点S_1(x₁，y₁)，判断激光叉车当前的方向angle与位置P(x₀，y₀)和S_1之间的夹角：

当abs(θ)＜90°时，将该条最短路径派发至激光叉车；否则，将首个主节点S_1的障碍标注属性isObstacle设置为true，重新利用Astar搜索路径，再次搜索路径时，将自动跳过isObstacle为true的节点，从而搜索了一条无需掉头的最优路径；

若激光叉车处于路径上，则先查找叉车前进方向最近的主节点(S_main)，然后规划出主节点至目标节点的最短路径；

判断最短路径是否需要叉车掉头；若需要，则将最短路径的首个主节点的的障碍标注属性isObstacle设置为true，重新利用Astar搜索路径。

2.按照权利要求1所述的激光叉车路径规划方法，其特征在于：步骤1)中所述的环境模型，包括激光叉车行驶的路径、充电点、主节点；并为每个主节点设置属性flag，flag＝0代表该位置为路径点，只包含了主节点坐标，叉车不可在该位置执行取放货的动作；flag＝1则代表激光叉车在该位置可完成取放货动作，包含了两个坐标：分别为主节点坐标及子节点坐标。

3.按照权利要求1所述的激光叉车路径规划方法，其特征在于：所述的环境拓扑图包括：各个节点以及相通节点的信息，并将相邻节点存储至对方的节点列表中，命名为邻居节点。

4.按照权利要求1所述的激光叉车路径规划方法，其特征在于：所述的有向图G＝(V，E)；其中，V代表图中所有的节点，E代表图中节点之间的边；节点之间的每一条边(u，v)都含有一个权值w(uv)，表示节点之间的欧式距离，两条相邻的边之间也有一个权值w(ab)，表示相邻的边的转弯大小。

5.按照权利要求1所述的激光叉车路径规划方法，其特征在于：所述的Astar的具体步骤为：

1)、建立两张表：openlist和表closelist；

其中，表openlist用来存放已生成而未考察的节点；表closelist用来存放已经访问过的节点；

2)、重复以下步骤：

a、遍历表openlist，查找F值最小的目标节点，把它作为当前要处理的节点，并将此节点移至表closelist中；

b、对该节点的邻居节点一一进行检查，若其是不可抵达的或已在表closelist中，则忽略它；否则，做如下操作：

若该邻居节点不在表openlist中，将其加入表openlist中，并把当前节点设置成其父节点；

若该邻居节点已在表openlist中，检查所选的路径是否更近；若更近，则将其父节点更改为当前方格，并重新计算节点的估价函数f(n)；

重复以上步骤，直至将终点加入到openlist中，此时查找完毕；

若查找终点失败，且表openlist为空，则表示起点至终点之间不存在可行的路径；

3)、保存路径：

所输出的路径为从终点开始，每个节点依次沿着父节点移动直至起点。

6.按照权利要求5所述的激光叉车路径规划方法，其特征在于：所述的估价函数f(n)＝g(n)+h(n)；

其中：

f(n)为起点S经节点n到目的节点F的距离估计值；

g(n)为起点S到节点n的实际距离；

h(n)为节点n到目标节点F的估价函数。