[发明专利]机器人集群的路径规划方法和装置

权利要求书

1.一种机器人集群的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取所述机器人集群工作场景的环境地图，其中，所述环境地图包括所述机器人集群工作场景中障碍物的信息；

S2，开始总规划时间的计时，并进入一轮路径规划循环，在一轮路径规划循环中执行步骤S3至S7；

S3，获取所述机器人集群中每个机器人的位置数据；

S4，对所述机器人集群进行任务分配，以确定所述机器人集群中N个具有服务目标的待规划机器人，其中，N个所述待规划机器人与N个服务目标一一对应，N为大于1的整数；

S5，选定第i个待规划机器人，将所述机器人集群中除了所述第i个待规划机器人之外的所有机器人作为障碍物添加到所述环境地图中，以更新所述环境地图，其中，1≤i≤N，且i为整数；

S6，基于更新后的环境地图，为所述第i个待规划机器人设置动态目标点，并对所述第i个待规划机器人进行从当前位置到所述动态目标点的路径规划，以及控制所述第i个待规划机器人沿规划的路径驶向所述动态目标点，其中，所述动态目标点在以所述第i个待规划机器人的当前位置和所述第i个待规划机器人对应的服务目标的位置作为两个端点的线段上；

S7，对于N个所述待规划机器人均执行步骤S5至S6，直到完成N个所述待规划机器人的路径规划后，等待第一预设时间，返回步骤S3，以进入下一轮路径规划循环；

S8，在所述总规划时间达到第二预设时间时，结束路径规划循环。

2.根据权利要求1所述的机器人集群的路径规划方法，其特征在于，所述机器人集群中的每个机器人均与中央节点连接，通过所述中央节点执行步骤S1至S8。

3.根据权利要求1所述的机器人集群的路径规划方法，其特征在于，步骤S4具体包括：

构建代价函数，其中，所述代价函数以所述机器人集群中的机器人到服务目标的总花费时间最小为目标；

在预设约束条件下求解所述代价函数，以确定N个所述待规划机器人与N个所述服务目标之间的对应关系。

4.根据权利要求3所述的机器人集群的路径规划方法，其特征在于，

当所述机器人集群中机器人的数量小于或等于所述机器人集群工作场景中服务目标的数量时，所述预设约束条件包括：每一个机器人必须服务一个服务目标、每一个机器人只能服务一个服务目标、每一个机器人的状态只能是不服务或服务、每一个服务目标只能要求一个机器人提供服务；

当所述机器人集群中机器人的数量大于所述机器人集群工作场景中服务目标的数量时，所述预设约束条件包括：每一个机器人最多服务一个服务目标、每一个机器人的状态只能是不服务或服务、每一个服务目标只能要求一个机器人提供服务。

5.根据权利要求1所述的机器人集群的路径规划方法，其特征在于，步骤S3中获取的位置数据为坐标，步骤S6中为所述第i个待规划机器人设置动态目标点具体包括：

设置动态目标距离；

获取所述第i个待规划机器人的当前坐标；

获取所述第i个待规划机器人对应的服务目标的坐标；

计算所述第i个待规划机器人与其服务目标之间的总距离；

根据所述动态目标距离与所述总距离之间的比例；

根据所述比例、所述第i个待规划机器人的当前坐标、所述第i个待规划机器人对应的服务目标的坐标计算所述动态目标点的坐标，以将所述动态目标点作为所述第i个待规划机器人在当前时刻的行驶目标。