[发明专利]移动机器人路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种移动机器人路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质，所述移动机器人路径规划方法包括：制作起始点和目标点之间的连线，所述起始点和目标点分别为第一节点和第二节点；选择在所述连线上的点作为第三节点；每两个相邻节点之间采用双向快速随机搜索树算法进行路径规划。本申请保证第三节点处于起始点和目标点之间的连线上，在避免了路径曲折的同时提高了计算效率；通过目标偏向策略，避免了新节点N_new的代价评估计算，在优化规划路径的同时进一步提高了计算效率；在两棵相向的搜索树扩展过程中，当其中一棵搜索树遇到障碍物时，扩展另一棵搜索树，通过交换扩展的方式，使得搜索树快速脱离障碍物，进而最大可能地避免了路径曲折。

技术领域

本申请涉及路径规划技术领域，特别是涉及一种移动机器人路径规划方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

近几十年以来，移动机器人被广泛应用各个领域。路径规划对于移动机器人来说是一项关键技术和重大挑战。路径规划需要按照评价标准(如规划时间、路径长度等)搜索一条从给定起始点至目标点的最优或次优路径。路径规划可分为环境信息已知的全局路径规划和环境信息未知或部分已知的局部路径规划。

在基于采样的路径规划算法中，其中应用最广泛的为快速探索搜索树RRT(Rapidly exploring Random Trees)算法。该算法在构型空间中进行均匀采样，具有概率完备性的特点。由于此方法在空间中随机采样，因此通过该算法生成的路径往往不是最优或者次优的。一些研究基于RRT算法的思想对其进行改进。

为了提高生成树的搜索速度，拉瓦勒(LaValle)等人在《RRT-Connect:单一查询路径规划的高效方法(RRT-Connect:An Efficient Approach to Single-Query PathPlanning；proceedings)》中提出了双向探索的RRT-Connect算法(如图1所示)，该算法在构型空间中分别由起点向终点和终点向起点的两棵随机树进行扩展，进一步加快了搜索效率。康格(Kang)等人利用三角不等式的原理提出了《基于三角不等式的机器人路径规划的改进型RRT-连接算法(Improved RRT-Connect Algorithm Based on TriangularInequality for Robot Path Planning)》，并在八种环境下进行了实验，对比原始的RRT-Connect算法路径长度缩短了16％。

公开号为CN111238518A的中国专利公开了一种基于改进RRT算法的智能农业车辆路径规划方法，依据起始点qstart和目标点qgoal的位置，计算出中点，并判断中点是否属于自由区域；如果中点不属于自由区域，则设定迭代次数并设置具体步长，循环迭代直到确定中点。通过搜索路径的构建，共形成四棵树同时搜索的随机树。该方案使用了改进的RRT-connect，得到了四棵树的搜索方法，但这种搜索方式达成的路径规划结果优化程度依然不够高，并且迭代运算复杂影响算法的效率。

公开号为CN112904869A的中国专利公开了一种基于多树RRT的无人艇加权迭代路径规划方法及设备，该技术方案是基于RRT的基础上进行改进，在延展过程中，以上一棵随机树的节点列表为引导重新构建RRT随机树，同时考虑角度代价和长度代价选择父节点重新连线。该方案在节点搜索过程中，充分考虑了角度代价和长度代价，影响了算法的工作效率。

为了得到更优的路径，现有技术基于RRT算法或RRT-Connect算法进行改进，如上述两个专利所公开的技术方案，前者路径规划的结果不够好，并且采用了迭代计算；后者采用角度代价和长度代价评估，同样进行了迭代计算。以上述两个专利为代表，现有技术的一些技术方案为了得到更优路径，改变了父节点选择的方式，采用代价函数来选取扩展节点邻域内最小代价的节点为父节点，使算法达到渐进最优。但迭代速度较慢，牺牲了规划时间。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种移动机器人路径规划方法。

本申请移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：