[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 | ||
本发明涉及一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法及系统,该方法包括: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。本发明全局路径搜索效率高、局部避障效果好、鲁棒性强,可以帮助基于麦克纳姆轮的移动机器人基于现场环境自主规划路径、灵活避障、安全稳定运动,提高运动的灵活性,增强运动的自主性。
技术领域
本发明涉及移动机器人技术自主导航技术领域,特别是涉及一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法及系统。
背景技术
移动机器人自主导航路径规划可以分为基于全局静态环境的全局路径规划和基于局部传感器信息完成避障的局部轨迹规划方法。常用的全局路径规划方法有以A*算法,D*算法及其变种为代表的启发式搜索算法,以RRT及其变种为代表的采样搜索算法。A*算法是一种鲁棒性强,搜索效率高的全局路径搜索算法。常用的局部路径规划方法有人工势场法和动态窗口法。动态窗口法是一种基于速度采样的局部轨迹规划方法。该方法具有良好的避障效果,适用于动态环境中,被广泛的应用于移动机器人领域。
现有的基于麦克纳姆轮的移动机器人自主导航方法多采用PID控制等简单算法,控制麦克纳姆轮移动机器人在简单环境下沿固定路径运动。但是,一方面随着麦克纳姆轮移动机器人的广泛应用,当障碍物及周围环境变得复杂时,简单的控制算法并不能解决其在各种场景下的运动问题,导致移动机器人沿规划的路径运动的安全性能低;另一方面随着其智能化程度的提高,提升麦克纳姆轮移动机器人的自主性有着重要的现实需求与意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法及系统,以提高移动机器人的运动安全性能。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于麦克纳姆轮的移动机器人运动规划方法,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。
可选的,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。
可选的,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;
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