[发明专利]基于改进启发函数的A*算法的移动机器人路径规划方法

权利要求书

1.一种基于改进启发函数的A*算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)构建移动机器人路径规划场景模型：

(1a)采用栅格法将移动机器人所在的二维直角坐标系XOY平面划分为C×R个栅格，得到栅格集合Δ，每个栅格Δ_c,r代表一个节点，其中：

其中，C和R分别表示栅格集合的行数和列数，C≥2，R≥2，Δ_c,r表示第c行第r列个栅格，1≤c≤C，1≤r≤R；

(1b)将Δ中M个障碍物所在的栅格作为障碍物节点，将其余C×R-M个栅格作为移动机器人可以通行的可行节点，并对M个障碍物节点，以及可行节点中移动机器人的起始节点和目标节点进行标注，得到由障碍物标记节点集合B＝{B_k|1≤k≤M}，以及坐标为(x_start,y_start)的起始标记节点A_start和坐标为(x_end,y_end)的目标标记节点A_end组成的移动机器人路径规划场景模型，其中M＞1，B_k表示第k个障碍物标记节点；

(2)初始化参数并计算起始标记节点A_start的代价值：

初始化用于存放已经生成但是还没有被访问过的节点的Open集合O_k、用于存放已经访问过的节点的Close集合C_k，以及用于记录路径并以起始标记节点A_start为根节点的路径树T，初始化栅格集合Δ中每个栅格Δ_c,r代表的节点的代价值集合F＝{F(Δ_c,r)|F(Δ_c,r)＝C×R}，并将A_start加入到集合O_k中，同时计算起始标记节点A_start的代价值F(A_start)；

(3)移动机器人对Close集合C_k进行更新：

移动机器人检索Open集合O_k中的每一个节点，并在代价值集合F中查找节点的代价值，找出O_k中代价值最小的节点P，并将P加入到Close集合C_k中，得到更新后的Close集合C_k'；

(4)移动机器人基于改进启发函数的A*算法计算节点P的邻域节点的代价值：

(4a)移动机器人初始化节点P的邻域节点N＝{N_i|1≤i≤8}，N_i表示第i个邻域节点；

(4b)移动机器人基于改进启发函数的A*算法计算节点P的每个邻域节点N_i的代价值F_P(N_i)：

F_P(N_i)＝G(N_i)+H(N_i)+V(N_i)

其中，G(N_i)、H(N_i)和V(N_i)分别表示N_i的实际代价、预估代价和障碍代价，表示坐标点P所受到的势场力，||·||表示取模值，θ(N_i)表示P点和邻域节点N_i点所连成的直线N_iP与之间的夹角，表示目标标记节点A_end对P点的吸引力，表示障碍物标记节点B_k对P点的排斥力，α和β分别表示和的权重，且α≥1,β≥1，表示对所有属于集合B的元素B_k进行求和，x_p和y_p分别表示P点的横坐标和纵坐标，x_start和y_start分别表示起点A_start的横坐标和纵坐标，和分别表示移动机器人路径规划场景模型中X轴的方向向量和Y轴的方向向量，和分别表示B_k的横坐标和纵坐标，m表示B_k的距离阈值，m≥2；

(5)移动机器人对Open集合O_k、代价值集合F和路径树T进行更新：

(5a)移动机器人对Open集合O_k进行更新：

(5a1)移动机器人将节点P从Open集合O_k中移除，并令i＝1；

(5a2)移动机器人判断N_i是否存在于Open集合O_k中，若是，执行步骤(5a3)，否则，将N_i加入Open集合O_k，并执行步骤(5a3)；

(5a3)移动机器人判断i＝8是否成立，若是，得到更新后的Open集合O_k'，否则，令i＝i+1，并执行步骤(5a2)；

(5d)移动机器人令代价集合F中N_i的代价值F(N_i)＝min{F(N_i),F_P(N_i)}，得到更新后的代价值集合F'，其中，min{}表示取最小值；

(5e)移动机器人将N加入到路径树T中作为P的叶子节点，得到更新后的路径树T'；

(6)移动机器人判断路径规划是否成功：

移动机器人检查集合O_k'中是否已经包含目标标记节点A_end，若是，执行步骤(7)，否则，令T＝T'，F＝F'，O_k＝O_k'，并执行步骤(3)；

(7)移动机器人对路径树T'进行回溯以得到路径规划结果：

移动机器人对路径树T'从目标标记节点A_end回溯至起始标记节点A_start，得到路径点集合{A_start,...,A_P,...,A_end}，并将这些路径点的连线作为移动机器人的规划路径。