[发明专利]一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法及系统在审
申请号: | 202110574751.4 | 申请日: | 2021-05-26 |
公开(公告)号: | CN113296519A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 郭帅;谷万;曾令栋;卢文浩;荚启波;汪生浩;朱猛猛 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 杨媛媛 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 麦克 纳姆轮 移动 机器人 运动 规划 方法 系统 | ||
1.一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法,其特征在于,包括:
创建基于工作空间的栅格地图;
基于所述栅格地图,采用A*算法对基于麦克纳姆轮的移动机器人进行全局路径规划,得到全局路径;所述全局路径为所述移动机器人从起点到终点的路径,所述全局路径上包括多个节点;
将所述全局路径上的每个节点作为目标点,基于改进的动态窗口法,对所述移动机器人进行局部轨迹规划,跟踪所述全局路径。
2.根据权利要求1所述的基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法,其特征在于,所述将所述全局路径上的每个节点作为目标点,基于改进的动态窗口法,对所述移动机器人进行局部轨迹规划,跟踪所述全局路径,具体包括:
对于所述全局路径上的第i个节点,确定所述移动机器人的航向角搜索空间和所述移动机器人在下一时刻的速度搜索空间;
在所述速度搜索空间内进行速度采样,在所述航向角搜索空间内进行航向角采样,得到多组速度和航向角组合;
根据当前第i个节点处所述移动机器人的位置,基于多组速度和航向角组合对所述移动机器人下一时刻的轨迹进行预测,得到每组速度和航向角组合对应的局部轨迹;
将第i+1个节点作为目标点,筛选所有局部轨迹中的最优轨迹,将所述最优轨迹确定为所述第i个节点下一时刻的运动轨迹。
3.根据权利要求2所述的基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法,其特征在于,所述对于所述全局路径上的第i个节点,确定所述移动机器人的航向角搜索空间和所述移动机器人在下一时刻的速度搜索空间,具体包括:
基于所述移动机器人的运动学约束,确定所述移动机器人的第一速度范围和所述航向角搜索空间;
基于所述移动机器人中电机加减速性能约束,确定所述移动机器人在下一时刻的第二速度范围;
将所述第一速度范围和所述第二速度范围的交集确定为所述移动机器人在下一时刻的速度搜索空间。
4.根据权利要求2所述的基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法,其特征在于,所述根据当前第i个节点处所述移动机器人的位置,基于多组速度和航向角组合对所述移动机器人下一时刻的轨迹进行预测,得到每组速度和航向角组合对应的局部轨迹,具体包括:
对于第j组速度和航向角组合,利用横向轨迹预测方程xt+1=xt+vcos(θ)dt-vsin(θ)dt对所述移动机器人下一时刻的横向轨迹进行预测,利用纵向轨迹预测方程yt+1=yt+vsin(θ)dt+vcos(θ)dt对所述移动机器人下一时刻的纵向轨迹进行预测;式中,xt+1表示下一时刻移动机器人在横向的位置,xt表示当前时刻移动机器人在横向的位置,v表示第j组速度和航向角组合中移动机器人的速度,θ表示第j组速度和航向角组合中移动机器人运动的航向角,dt表示运动控制时间,yt表示当前时刻移动机器人在纵向的位置,yt+1表示下一时刻移动机器人在纵向的位置。
5.根据权利要求2所述的基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法,其特征在于,所述将第i+1个节点作为目标点,筛选所有局部轨迹中的最优轨迹,将所述最优轨迹确定为所述第i个节点下一时刻的运动轨迹,具体包括:
将第i+1个节点作为目标点,利用评价函数计算每个局部轨迹的评价函数值;所述评价函数为:F(n)=σ·(α·goaldist(v,θ)+β·obsdist(v,θ)+γ·vel(v));式中,F(n)为评价函数值,goaldist(v,θ)为局部目标距离评价函数,α为局部目标距离评价函数的权重;obsdist(v,θ)为与障碍物位置的距离评价函数,β为与障碍物位置的距离评价函数的权重;vel(v)为速度评价函数,γ为速度评价函数的权重;σ为平滑因子;
将评价函数值最小的局部轨迹确定为所述最优轨迹,将所述最优轨迹确定为所述第i个节点下一时刻的运动轨迹。
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