[发明专利]一种结构化环境下机器人路径规划方法和系统

权利要求书

1.一种结构化环境下机器人路径规划方法，其特征在于，包括：

在机器人运动的环境地图中，结合机器人实时航向角增加起点至运动终点的方向引导约束，对八方向A星算法的搜索节点进行精简；所述方向引导约束为：，

式中，表示机器人运动起点至运动终点的距离，其中，，

根据所述机器人的航向角，构建所述环境地图的方向角启发函数；所述方向角启发函数为：，

其中，表示第n个搜索节点的转向损失函数；表示所述机器人的航向角；表示第n个搜索节点与终点形成夹角；

基于搜索节点精简后的八方向A星算法，根据所述方向角启发函数和所述机器人的当前航向角，规划所述机器人的初始路径；

基于预设的折点判定策略，提取所述初始路径中的转折点；其中，所述预设的折点判定策略为：，其中，、、表示所述初始路径中相邻的三个节点在所述环境地图中的坐标；

基于提取的转折点，对所述初始路径进行回溯计算，生成所述机器人的优化路径。

2.根据权利要求1所述的结构化环境下机器人路径规划方法，其特征在于，所述基于搜索节点精简后的八方向A星算法，根据所述环境地图的方向角启发函数和所述机器人的当前航向角，规划所述机器人的初始路径，具体为：

根据所述机器人的路径规划中的父节点，搜索所述机器人的路径规划中的子节点坐标变化值，以对所述机器人的路径规划进行不可行路径子节点判定，得到开放节点集合；其中，所述开放节点集合中包含的多个子节点均为所述机器人的可行路径；

基于搜索节点精简后的八方向A星算法的曼哈顿距离，求所述开放节点集合中当前父节点的最小距离子节点为下一路径节点，以生成所述机器人的初始路径。

3.根据权利要求1所述的结构化环境下机器人路径规划方法，其特征在于，所述基于提取的折点，对所述初始路径进行回溯计算，生成所述机器人的优化路径，包括：

基于提取的折点，生成所述机器人的一次规划路径；

确定与所述一次规划路径的终点相关联且不存在障碍物的最远搜索路径对应的第n个折点；

确定所述一次规划路径前向连接中与所述第n个折点相关联且不存在障碍物的最远搜索路径对应的第m个折点，依次循环，直至到达所述一次规划路径的起点，得到所述机器人的优化路径；其中，n、m均为正整数。

4.一种结构化环境下机器人路径规划系统，其特征在于，包括：

节点精简单元，配置为在机器人运动的环境地图中，结合机器人实时航向角增加起点至运动终点的方向引导约束，对八方向A星算法的搜索节点进行精简；所述方向引导约束为：，

式中，表示机器人运动起点至运动终点的距离，

其中，

，

路径规划单元，配置为基于搜索节点精简后的八方向A星算法，根据所述环境地图的方向角启发函数和所述机器人的当前航向角，规划所述机器人的初始路径，且基于预设的折点判定策略，提取所述初始路径中的转折点；并基于提取的转折点，对所述初始路径进行回溯计算，生成所述机器人的优化路径；

其中，根据所述机器人的航向角，构建所述环境地图的方向角启发函数；所述方向角启发函数为：

，

其中，表示第n个搜索节点的转向损失函数；表示所述机器人的航向角；表示第个n搜索节点与终点形成夹角；

所述预设的折点判定策略为：

，

其中，、、表示所述初始路径中相邻的三个节点在所述环境地图中的坐标。