[发明专利]一种基于可搜索连续邻域A*算法的路径规划方法

摘要

本发明提供的是一种基于可搜索连续邻域A*算法的路径规划方法。本发明根据存在的障碍物几何尺寸，采用栅格法建立环境模型获得的环境模型，将UUV考虑为质点，以障碍物的最长宽度作为直径，以障碍物的重心为原点的圆形障碍物处理；根据障碍物的信息，获得栅格大小l；根据已建立的栅格图，确定A*算法的估价函数f(x)；根据可邻域的特点与A*算法结合，确定任意点y的估价代价h(y)；根据可搜索连续邻域A*算法的估价函数寻找相邻域的估价函数最小f_min的节点，作为下一航路点，逐步实现UUV航路规划。本发明解决了现有UUV的路径规划方法在全局环境中，存在路径的光滑度差以及非最短路径的问题。

主权项

1.一种基于可搜索连续邻域A*算法的路径规划方法，其特征是：步骤一、根据存在的障碍物采用栅格法建立环境模型获得的环境模型，在地图上选取任意一个障碍物，并判断其是否为圆形；如果不是，则在第i个障碍物的所有顶点中选出在环境地图坐标系下坐标的最大值和最小值x_max,y_max,x_min,y_min，然后比较||x_max‑x_min||与||y_max‑y_min||获得最大直径，最后以重心为原点形成圆形障碍物，利用公式获得各圆形障碍物的面积S_i，其中l_i为第i障碍物的最大直径；步骤二、根据步骤一获得的各圆形障碍物的面积，确定栅格大小l；不考虑UUV的高度信息，将工作环境用二维平面表示，其中工作环境的东西方向为X轴，南北方向为Y轴，建立直角坐标系XOY，设二维平面的水平和垂直最大值对应在平面坐标系中为X_max和Y_max，定义的栅格边长为l的正方形；其中：S表示为环境的总面积，l_max是障碍物最大边长，l_min＝min(l_minobs,d_r)是障碍物的最小边长，l_minobs是障碍物本身的最小边长，d_r是UUV的直径，l为最终确定的栅格边长；步骤三、A*算法的估价函数为：f(x)＝g(x)+h(x)其中，f(x)是从初始点经由x节点到目标点的估价函数，估价函数为f，g(x)是在状态空间中从初始点到x节点的实际代价，实际代价为g，h(x)是从x节点到目标点最优路径的估计代价，估价代价为h；步骤四、根据步骤三获得的A*算法的估价函数，将每个栅格的边线定义为可访问的节点，可搜索领域A*算法的估价代价为h(y)＝d×h(X₂)+(l‑d)×h(X₁)  d∈[0 l]其中,h(X₁)为节点X₁的估计代价，h(X₂)为节点X₂的估计代价，y是点X₂X₁线段上的任意一点，d是点y到X₁的距离，X₁,X₂...X₈是当前节点X的相邻的八个边线交点的节点；步骤五、根据步骤四获得的可搜索连续领域A*算法的g值、f值和h值，依次找到优化的节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。