[发明专利]一种面向城市环境的移动机器人融合路径规划方法

权利要求书

1.一种面向城市环境的移动机器人融合路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步：移动机器人根据激光雷达探测到的障碍物信息，判断采用全局规划还是局部路径规划；

第二步：当机器人与障碍物之间的距离大于设定阈值时，采用人工势场法进行全局路径规划方式；当机器人与障碍物之间的距离小于设定的阀值时，采用DDPG算法进行局部避障；

第三步：判断移动机器人与目标点的距离，若小于设定阀值，则完成任务；若大于设定阀值，重复第一步和第二步，直至到达目标点。

2.根据权利要求1所述的一种面向城市环境的移动机器人融合路径规划方法，其特征在于，第二步中所述DDPG算法中的奖励函数是根据移动机器人是否到达目标点、与目标点的距离以及是否与障碍物发生碰撞设计的。

3.根据权利要求2所述的一种面向城市环境的移动机器人融合路径规划方法，其特征在于，当移动机器人到达目标点时的奖励函数如下：

式中，R_{目标点奖励}为机器人是否到达目标点时的奖励，r_{到达目标点}为机器人到达目标点时的奖励，d₁为设定的机器人距离目标点的阀值，χ_t为t时刻移动机器人与目标点的距离；

移动机器人与目标点之间的距离变化，相关的奖励函数如下：

其中：R_距离奖励为机器人与目标点的距离发生变化时的奖励，r_{机器人与目标点的距离}为机器人与目标点距离的奖励值，χ_t为t时刻移动机器人与目标点的距离，χ_t-1为t-1时刻移动机器人与机器人之间的距离；

当移动机器人与障碍物发生碰撞时的奖励函数如下：

式中，R_{障碍物奖励}为机器人是否与障碍物发生碰撞时的奖励，r_碰撞为机器人与障碍物碰撞时的奖励，d₂为设定机器人距离障碍物的最小距离，d_i为激光雷达检测到最近的障碍物的距离。

4.根据权利要求1所述的一种面向城市环境的移动机器人融合路径规划方法，其特征在于，第三步中所述移动机器人与目标点之间的距离：

其中：p_x和p_y分别表示移动机器人当前时刻的x轴坐标，y轴坐标，g_x和g_y分别表示目标点的x轴坐标和y轴坐标。