[发明专利]Delaunay三角网格-栅格地图下移动机器人路径规划方法

说明书

本发明公开一种Delaunay三角网格‑栅格地图下移动机器人路径规划方法，首先采用栅格法和Delaunay三角网格剖分法建立地图模型，将连续的可行域离散为三角网格和正方形栅格的结合，用Delaunay三角网格‑栅格地图的节点集合建立赋权有向循环图，然后根据赋权有向循环图用Dijkstra搜索算法搜索从起始点到终点的所有目标点，最后采用启发式算法提取目标点中的关键路标，得到机器人的最终路径。本发明方法能够根据机器人所处运行环境的障碍物位置的不同，找到规划的机器人的无碰撞移动路径，与实际更相符。

技术领域

本发明涉及路径规划领域，尤其涉及一种Delaunay三角网格-栅格地图下移动机器人路径规划方法。

背景技术

机器人路径规划是机器人研究的一个重要领域，也是机器人技术的重要组成部分。尽管智能机器人技术已经广泛的应用到各种领域，但是在路径规划和地图构建等方面仍然存在着难以攻克的难题。针对智能机器人在实施探测任务时，在实际复杂地形行驶中，实现从起始点到终点之间的最优路径，并减少其工作代价。

为此本发明给出一种Delaunay三角网格-栅格地图下移动机器人路径规划方法，为得到最优的无碰撞路径，建立的Delaunay三角网格-栅格地图模型，让其能够无碰撞地通过长而窄的通道，与实际情况更相符，为移动机器人逃脱各种障碍，规划最优路径提供了一种新思路。

发明内容

本发明的目的在于提供一种Delaunay三角网格-栅格地图下移动机器人路径规划方法，用于实现从起始点到终点之间的最优路径，并减少其工作代价。

为了达成上述目的，本发明的解决方案是：

Delaunay三角网格-栅格地图下移动机器人路径规划方法，包括以下步骤(1)～(6)：

步骤(1)：设机器人工作区域为D，D为一个L1*L2的二维平面空间，根据平面空间中障碍物的分布情况，将平面空间分为可行域和不可行域，障碍物为随机分布，个数为K个；

步骤(2)：按照步骤(1)中地图规模及各障碍物的分布情况，用栅格法将平面空间划分为规则的栅格地图，并将栅格地图划分为障碍物栅格与可行域栅格；

步骤(3)：基于步骤(2)中所建的栅格地图，使用Delaunay三角网格剖分法，以障碍物为三角形顶点，建立Delaunay三角网格-栅格地图，将所建地图中的节点及三角网格-栅格剖分所得的单元进行编号，并将节点编号转为节点坐标；

步骤(4)：利用步骤(3)中所建的Delaunay三角网格-栅格地图，对三角网格-栅格剖分所得的单元进行组装，将单元矩阵元素按照Delaunay三角网格-栅格地图中的节点的编号放到整体节点关联矩阵中，用Delaunay三角网格-栅格地图的节点集合建立赋权有向循环图；并将节点分为Delaunay三角网格地图节点和有障碍物的栅格地图节点；

步骤(5)：根据步骤(4)中的赋权有向循环图，确定任意初始位姿点E₁和终点E_n，用Dijkstra搜索算法依次求取点E₂，E₃……一直到E_n-1，然后将目标点E₁，E₂，E₃……一直到E_n依次连接，n为确定的搜索出的目标点的个数；

步骤(6)：根据步骤(5)中算法搜索得到的目标点，采用启发式算法提取目标点中的关键路标U₁，U₂……U_a，最终得到机器人的规划路径。