[发明专利]基于RGBD深度相机的移动机器人建图与路径规划方法

权利要求书

1.基于RGBD深度相机的移动机器人建图与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：在ROS机器人操作平台上启动机器人底盘节点、深度相机节点以及RGBD-SLAM节点；

S2：开启Rviz三维可视化平台，使用arbotix_gui进行移动机器人建图；

S3：启动ROS移动机器人导航节点，在arbotix_gui关闭的情况下进行导航测试；

S4：根据导航测试结果修正建图设置的障碍物膨胀参数等数据；

S5：使用A*改进算法将规划的路径分割为多个节点，在小区域内对移动机器人进行追踪，遇到未知障碍物时重新调用改进A*算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

在ubuntu开发环境下打开ROS机器人操作终端，远程连接机器人，然后启动底盘节点、深度相机节点以及RGBD-SLAM节点，打开深度图像话题。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

使用arbotix_gui进行移动机器人建图，设置机器人最大的x方向速度0.3m/s，最大的y方向速度0.2m/s，最大的z方向旋转速度为1.2rad/s。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：通过更改类型Rtabmapcloud的参数Style和Size，来调节3D地图的显示效果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：

利用标准A*算法计算当前位置四周位置的成本，选取成本最低的位置作为下一个位置点称作节点，以此类推扩展以后的节点，直到目标点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：

A*算法使用评价函数来评估下一个节点的优先级，其形式为：

f(n)＝g(n)+αh(n)

其中n表示节点，f(n)表示综合代价值，值越小优先级越高；g(n)表示起点到达节点n的成本值；h(n)表示节点n到达目的地的代价值，即A*算法中的启发值，α为动态参数；

启发函数h(n)在估价函数f(n)中所占的比重通过调整动态参数α的值大小来调节。在路径规划初期，给α赋予一个小的值，用以提高建图搜索的精度；在搜索的后期，给α赋予一个较大的值，提高搜索的效率；依次判断第N个节点和初始点之间是否有障碍物，若没有且第N+1个节点与初始点之间也不存在障碍物，则第N个节点将被归类为冗余节点，被弃用；若第N个节点和初始点之间没有障碍物，但是第N+1个节点与第N个节点之间有障碍物，则将第N个节点定义为一个新的初始点；逐步采用二分法判断第N个节点是否为初始点，直至分至最小单元。