[发明专利]一种基于自适应分辨率八叉树地图的改进RRT路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应分辨率八叉树地图的改进RRT路径规划方法，属于移动机器人路径规划领域。所述方法是在基于自适应高分辨率八叉树原理生成的二维栅格地图中，利用评价函数限制RRT随机生长点的生长方向，排除掉冗余生长路线，使随机生长方向避开复杂环境且主要往终点方向生长。同时，在生长路径中通过父节点的重选择和重布线，对规划路径进行平滑。基于自适应分辨率八叉树地图的改进RRT路径规划方法将完全随机生长改进为有限定条件的生长，排除掉冗余生长路径，提升了路径节点生长的效率，减少了路径规划的时间，且通过节点的重选择和重布线，能够得到平滑的规划路径。

技术领域

本发明属于移动机器人路径规划领域，具体涉及一种基于自适应分辨率八叉树地图的改进RRT路径规划方法。

背景技术

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。路径规划是移动机器人导航的基础性问题。快速扩展随机树算法(Rapidly ExploringRandom Tree,RRT)是室内AGV路径规划中常见的一种方法，其是一种增量式的搜索算法，通过根节点开始随机产生生长，状态空间中的采样点进行碰撞检测，把搜索导向空白区域，从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径。RRT算法采用随机碰撞的方式，避免了对空间的建模，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题。但RRT算法的随机性导致产生许多冗余分支，降低了路径规划的效率，且得到的路径通常质量不好，带有棱角，不够光滑。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于自适应分辨率八叉树地图的改进RRT路径规划方法，利用自适应分辨率八叉树地图的分辨率信息、环境中障碍物信息、起点与终点的信息等，建立RRT生长的评价函数，对RRT的生长方向进行修正和限制，提升路径规划的效率，同时，通过父节点迭代方法对路径进行平滑，减少规划路径的棱角和转折，提升其平滑性。

本发明的技术方案如下：

一种基于自适应分辨率八叉树地图的改进RRT路径规划方法，通过建立评价函数，在RRT自动随机生长的基础上增加生长点的限定条件，排除掉冗余生长路线，使生长方向避开复杂环境，且主要朝向终点方向生长；最后，通过对节点进行重选择和重布线，实现对规划路径的平滑。

优选地，所述方法具体步骤为：

S1.建立自适应分辨八叉树地图，在此基础上，确定路径的起点S与终点G，确定路径规划过程中的碰撞条件；

S2.建立生长点的评价函数，利用评价函数去掉RRT冗余生长点，减少无效生长树的随机路径；

S3.从起点S开始随机生长，每一个随机生长点都用评价函数去评估其特性，保留评分最高的随机生长点作为下一个父节点，与路径上的上一个父节点连接起来，同时保存两个备用生长点用于路径的重选择和重布线；重复这一过程，直到连接到终点G为止；

S4.对路径进行重选择和重布线操作，实现对规划路径的平滑。

优选地，自适应分辨率八叉树地图是一种改进的八叉树地图表示方法，其通过对获取的环境点云密度进行分析，自适应的修改八叉树地图的分辨率，原则是某个范围内点云密度越高，代表该范围内的环境复杂、障碍物较多，八叉树地图选用的分辨率越高，反之，某个范围内点云密度较低，表示该范围内的环境简单，八叉树地图选用的分辨率也较高。

优选地，碰撞条件为：

x_r-r-Δr≤P_rand,x≤x_r+r+Δr (1)

y_r-r-Δr≤P_rand,y≤y_r+r+Δr (2)