[发明专利]一种基于改进RRT算法的机器人实时路径规划方法

说明书

本发明涉及一种基于改进RRT算法的机器人实时路径规划方法：步骤1：根据机器人所处的环境，将整个环境进行分区，确定需要路径规划的区域；步骤2：针对当前需要路径规划的所有区域进行静态路径规划，确定包含节点的随机树及初始运动路径；步骤3：机器人每运动到一个节点均以该节点为中心确定一定范围内是否由于障碍物的影响导致机器人不能通过，若不能通过，则发送指令控制机器人等待，直至存在能够通过的路径，转步骤4；步骤4：在步骤3确定的一定范围内，以机器人运动到的当前节点为局部路径起始点，根据步骤2的随机树实时规划局部路径起始点及其附近节点之间的连接关系，确定新的运动路径；步骤5：判断是否抵达终点，若抵达终点则终止循环，否则，返回步骤3。

技术领域

本发明涉及路径规划技术领域，具体涉及一种基于改进RRT算法的机器人实时路径规划方法。

背景技术

随着时代的发展，越来越多的机器人替代了人类完成一些工作，比如搬运东西、在餐厅送餐、在一些场所为人类提供服务等。但目前这些机器人的行走路线大部分是制定好的、唯一固定不变的，所以机器人有许多地方都不能到达且显得不灵活，并且当障碍物在机器人行走的路线上时，还容易造成碰撞事件。在障碍物流动的场景中，安全高效地引导机器人是一个至关重要但仍具有挑战性的问题。传统方法中将路径规划问题转化为最优化问题，模型复杂，计算量大，实时效率较低，且不能展示出机器人运动的灵活性。

快速搜索随机树算法(Rapidly-exploring Random Tree，RRT)是一种采用增量方式增长的随机采样算法，RRT算法可以解决机械臂、机器人或其他物体的路径规划问题。但对于实时变化的环境，传统的RRT算法难以完成实时路径规划，即使可以进行实时路径规划，其路径规划速度也较慢。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种基于改进RRT算法的机器人实时路径规划方法，通过划分区域提高路径规划的速度，在一定范围内根据实时变化的障碍物实时改变随机树的节点及其连接方式，从而实现实时路径规划。

本发明解决技术的方案是：一种基于改进RRT算法的机器人实时路径规划方法，按如下步骤进行路径规划：

步骤1：根据机器人所处的环境，将整个环境进行分区，根据机器人的起始点与终止点，省略不需要进行路径规划的区域，确定需要路径规划的区域；

步骤2：针对当前需要路径规划的所有区域按照RRT算法进行静态路径规划，确定包含节点的随机树及初始运动路径；

步骤3：机器人按照运动路径开始运动，每运动到一个节点均以该节点为中心确定一定范围内是否由于障碍物的影响导致机器人不能通过，若不能通过，则发送指令控制机器人等待，延迟一定时间重新进行判断，直至存在能够通过的路径，转步骤4重新进行局部路径规划；若能通过，直接转步骤4；

步骤4：在步骤3确定的一定范围内，以机器人运动到的当前节点为局部路径起始点，根据步骤2的随机树以及障碍物的实时位置，实时规划局部路径起始点及其附近节点之间的连接关系，确定新的运动路径；

步骤5：判断是否抵达终点，若抵达终点则终止循环，否则，返回步骤3。

进一步的，步骤1中相邻的区域之间通过开关进行隔断或连接，其中隔断的两个区域之间通过开关表明二者之间存在障碍，不能进行路径规划，连接的两个区域之间能够进行路径规划。

进一步的，所述步骤2中静态路径规划中不仅将节点作为选择父节点的集合，还将这些节点的祖先作为选择父节点的集合。

进一步的，所述步骤3中的一定范围为(6-10)L，其中L为相邻节点之间的距离。

进一步的，所述步骤4中通过下述方式进行局部路径规划：