[发明专利]一种路径规划方法及系统

说明书

本申请提出一种路径规划方法及系统，包括获取预设地图中的节点集合，执行循环过程，直到所述扩展节点与所述目标点的距离小于设定阈值，输出规划路径；所述循环过程包括：在所述预设地图中生成随机节点，对所述节点集合进行筛选，得到邻近节点；以所述邻近节点为基点，根据预设扩展步长沿所述邻近节点指向所述随机节点的方向和所述邻近节点指向所述目标点方向进行步长扩展，确定采样点；在所述邻近节点和所述采样点的连线上确定一个新的节点，若以所述新的节点为中心的预设安全范围内没有障碍物，则将所述新的节点作为扩展节点并入所述节点集合；本申请可有效提高路径搜索效率，保证路径合理性。

技术领域

本申请涉及智能化移动控制领域，尤其涉及一种路径规划方法及系统。

背景技术

路径规划作为移动装备的关键技术受到了广泛的研究，其中路径指移动装备在状态空间中的特定位姿序列，而路径规划是对状态空间搜索的过程。路径规划算法包括基于图形学的算法，前向图搜索算法、智能优化算法、随机采样算法。本发明主要研究随机采样算法中的快速扩展随机树算法。1998年,美国伊利诺伊大学的S.M.Lalle提出快速扩展随机树算法，其基本思想是根据控制理论，在较短时间间隔内，通过输入控制使其从初始状态增量扩展到新状态。2000年，LaValle提出了双向搜索树算法，2003年，Simmons提出了goal_biasing改进的RRT(Rapidly-Exploring Random Trees)算法，2011年，Karaman和Frazzoli引入成本函数的概念，提出了RRT*算法。

然而，传统RRT算法存在目标搜索性差、时间长、冗余节点多、效率低、搜索路径弯曲等缺点难以满足实际应用需求。

发明内容

鉴于以上现有技术存在的问题，本申请提出一种路径规划方法及系统，主要解决现有路径规划效率低且路径难以满足移动设备行驶需求的问题。

为了实现上述目的及其他目的，本申请采用的技术方案如下。

本申请提供一种路径规划方法，包括：

获取预设地图中的节点集合，所述节点集合包括目标点和扩展节点；

执行循环过程，直到所述扩展节点与所述目标点的距离小于设定阈值，输出规划路径；

所述循环过程包括：

在所述预设地图中生成随机节点，对所述节点集合进行筛选，得到与所述随机节点距离最近的节点作为邻近节点；

以所述邻近节点为基点，根据预设扩展步长沿所述邻近节点指向所述随机节点的方向和所述邻近节点指向所述目标点方向进行步长扩展，确定采样点；

在所述邻近节点和所述采样点的连线上确定一个新的节点，若以所述新的节点为中心的预设安全范围内没有障碍物，则将所述新的节点作为扩展节点并入所述节点集合。

在本申请一实施例中，获取预设地图中的节点集合，所述节点集合包括目标点和扩展节点，包括：

获取所述预设地图中的起点和第一随机点；

根据预设扩展步长在所述起点和所述第一随机点的连线上确定一个初始节点，若以所述初始节点为中心的预设安全范围内没有障碍物，则将所述初始节点作为扩展节点；

将所述起点、所述扩展节点和所述目标点构建所述节点集合。

在本申请一实施例中，根据预设扩展步长沿所述邻近节点指向所述随机节点的方向和所述邻近节点指向所述目标点方向进行步长扩展之前，还包括：

通过预设目标偏置函数确定偏置概率；

若所述偏置概率小于预设偏置概率阈值，则根据预设扩展步长沿所述邻近节点指向所述目标点的方向进行步长扩展；