[发明专利]一种基于结合环境信息的改进A*算法的路径规划方法有效

专利信息
申请号: 202010930986.8 申请日: 2020-09-07
公开(公告)号: CN112033413B 公开(公告)日: 2023-06-16
发明(设计)人: 谷玉海;龚志力;王少红;左云波;徐小力 申请(专利权)人: 北京信息科技大学
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20
代理公司: 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 代理人: 张素妍
地址: 100192 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 结合 环境 信息 改进 算法 路径 规划 方法
【权利要求书】:

1.一种基于结合环境信息的改进A*算法的路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)将地图进行自适应膨胀处理:

1.1)获取机器人所处环境的栅格地图,对障碍点坐标进行初始标记;

1.2)获得障碍点的坐标后,填充机器人传感器位置到障碍点之间的栅格以及该障碍点栅格的初始代价值;

1.3)对障碍点进行自适应膨胀处理,根据栅格代价值填充障碍点周围膨胀区栅格的代价值,完成对代价地图的膨胀处理;

2)在经过自适应膨胀处理的地图上采用改进A*算法进行路径搜索;

所述步骤1.3)中,自适应膨胀处理包括以下步骤:

1.3.1)由初始障碍点构造膨胀点优先队列inflation_cells;

1.3.2)将队列inflation_cells的第一个节点作为当前处理节点,计算当前处理节点的父节点的衰减系数coef;

1.3.3)若当前处理节点为障碍点,则以其为中心在栅格地图上构建七宫图;反之,若当前处理节点不是障碍点,则继承其当前处理障碍点On的衰减因子sp,并根据计算其衰减系数coef和衰减因子sp的乘积coef·sp,进入步骤3.4);

1.3.4)判断d(qn)<coef·sp·rc是否成立,若成立,则将当前处理障碍点On的上下左右四个子节点加入队列inflation_cells,否则不做处理;

1.3.5)由自适应膨胀半径栅格代价值计算函数f(qn)计算出当前处理节点的代价值,与该处理节点的原始代价值比较,取最大值作为当前处理节点的代价值;

1.3.6)从队列inflation_cells中移除当前处理节点即障碍点,返回步骤3.2)对下一个节点进行处理;

所述步骤1.3.2)中,衰减系数coef计算方法为:

1.3.2.1)判断该当前处理节点是否为障碍点,若是,则将该当前处理节点自身作为父节点,此时的父节点即为当前处理障碍点On;若不是障碍点,则记离该当前处理节点最近的障碍点作为父节点;

1.3.2.2)确定当前节点与其父节点On之间的距离d(qn),以及父节点On与机器人的距离计算当前处理节点的父节点On的衰减系数coef;

当前处理障碍点On的衰减系数coef为:

式中,ri表示机器人地面投影轮廓的内切圆半径;rc表示外接圆半径;qn为栅格;Dmax为距机器人最远障碍点的距离;n表示障碍点的个数;e为自然对数函数的底数;为当前处理障碍点On与机器人之间的栅格距离;

所述步骤1.3.3)中,衰减因子sp的计算方法为:依次得到七宫图中的其余48个栅格代价值,累计得出值为FREE_SPACE的栅格数量nF和值为LETHAL_OBSTACLE的栅格数量nL,则衰减因子sp为:

所述步骤1.3.4)中,对加入队列inflation_cells的子节点进行如下处理:

将四个子节点依次作为当前处理节点,判断其与父节点的距离是否在膨胀半径内,在内则继续将该点的子节点加入膨胀队列,此时记其父节点仍然为之前的当前处理障碍点On,在外则不做处理;每处理完一个节点后计算并填充该节点的代价值,最后从膨胀队列中移除这个节点;

所述自适应膨胀半径栅格代价值计算函数f(qn)为:

式中,ra表示每个栅格的边长;rm表示人为规定的代价地图膨胀半径;w表示代价值下降权重;d(qn)为当前节点与其父节点之间的距离;ri表示机器人地面投影轮廓的内切圆半径;rc表示外接圆半径;

所述改进A*算法进行路径搜索的方法包括以下步骤:根据环境信息设置动态衡量启发函数;

2.1)构造两个优先列表:open_list和close_list;将起点加入open_list列表中,记其f(n)值为0;

2.2)选择open_list中f(n)值最小的节点为当前节点,记录其子节点的障碍点个数t,若t0,则子节点存在障碍点,则将其归为非空旷区域;若t=0,则子节点中不存在障碍点,则将其归为空旷区域;

2.3)根据当前节点坐标与起点和目标点坐标计算当前节点与其起点的距离ds、当前节点与目标点的距离dg,构建权重函数:

2.4)若当前节点归为空旷区域,把不是障碍点的子节点加入open_list中,则在其所有子节点代价值f(n)计算中,将启发函数h(n)乘上权重值w(n);若当前节点归为非空旷区域,则在其代价值f(n)计算中,保持估价函数g(n)与启发函数h(n)相同的权重值;即:

其中,g(n)是在状态空间中从初始节点到节点n的实际代价;

2.5)遍历open_list,若目标点在其中,则路径规划成功;若open_list为空,则路径规划失败,则将该节点加入close_list,选择open_list中f(n)值最小的子节点作为当前节点,返回步骤2.2)。

2.如权利要求1所述基于结合环境信息的改进A*算法的路径规划方法,其特征在于,所述步骤2.4)中,若该子节点已经在open_list中,检查这条路径是否更好,这个子节点当前算出来的g(n)值与已经存在open_list中的这个子节点的g(n)值相比较,如果这次算出来的g(n)值小,则这条路径更好;如果是这样,把该子节点的父亲设置为当前方格,并重新计算它的g(n)和f(n)值。

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