[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

说明书

本发明提出了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，旨在保证能规划出最短路径的前提下，通过减小路径的累计转折角度，提高移动机器人路径规划的效率，实现步骤为：构建移动机器人路径规划场景模型；初始化参数并计算起始标记节点A_start的代价值；移动机器人对Close集合C_k进行更新；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；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；移动机器人判断路径规划是否成功；移动机器人对路径树T'进行回溯以得到路径规划结果。

技术领域

本发明属于路径规划技术领域，涉及一种移动机器人路径规划方法，具体涉及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。

背景技术

移动机器人在执行任务的过程中，往往需要从一个位置移动到另一个指定的位置。在这一过程中，如何让移动机器人快速、安全地到达指定位置，是任务执行能否成功的关键之一，这就涉及到移动机器人在执行任务过程中所使用的路径规划方法。随着人们的不断研究，很多优秀的算法被提出并应用于解决实际问题，如Dijkstra算法、A*算法、蚁群算法和遗传算法等。

A*算法于上世纪七十年代首次提出[Peter E.Hart,Nils J.Nilsson,BertramRaphael.Correction to“A Formal Basis for the Heuristic DeterminationofMinimum Cost Paths”,1972,:28-29.],A*算法综合了BFS(广度优先搜索)和Dijkstra(深度优先搜索)算法的优点，是一种启发式的搜索算法。A*算法利用启发函数减小搜索空间，提高搜索的酰氯，因此，启发函数在A*算法中发挥着关键的作用。同时，由于传统A*算法在路径规划时没有考虑到环境中的障碍信息的影响，因此使用传统A*算法规划出的路径存在折线多、累计转折角度大的问题。

为了解决A*算法存在的问题，提高算法的效率，人们对A*算法进行了很多的改进。例如，申请公布号为CN105844364A，名称为“基于启发函数的服务机器人最优路径规划方法”的专利申请，公开一种基于启发函数的移动式服务机器人的路径规划方法，该方法提出了包含方向和距离两个因素的启发函数，利用启发函数，减小搜索空间，提高搜索效率。但该方法在设计启发函数中的方向因素时，仅仅考虑了起始目标点和终止目标点，没有考虑到环境中的障碍物位置信息，规划出的路径存在转折角度过大的问题，导致路径规划的效率较低。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出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，旨在保证能规划出最短路径的前提下，通过减小路径的累计转折角度，提高移动机器人路径规划的效率。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

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；