[发明专利]一种基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划方法

摘要

本发明公开了一种基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划方法，动态引导A*(DGA*)算法进行人机合作路径规划，同时结合人的专业知识和喜好等形成专家系统引入基于云模型的在线不确定性推理，实现更快速的路径规划策略。本发明所达到的有益效果以农业移动机器人为研究对象，基于人机合作的云在线推理方法，将大量的实验数据处理放在云端，大大降低了时延，提高了农业移动机器人自主路径规划的实时可靠性。提出的基于云模型的人机协同路径规划方法与DGA*算法的结合，既充分发挥了人的主观能动性，又保证了农业移动机器人在复杂动态的环境中的自主行走要求，对于静态、以及突发动态障碍物的避障都有着较好地工作性能。

主权项

一种基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划方法，其特征是，包括如下步骤:步骤1)采集机器人位置，用四维向量(x*，y*，θ*，φ*)表示其在二维平面内的位置信息，其中x*，y*分别表示机器人在x轴方向和y轴方向的值，θ*表示二维平面下机器人头部朝向与x轴正方向的夹角、φ*表示机器人的车轮转向角；步骤2)基于二维空间规划空间模型，对障碍物采用圆形覆盖，形成若干威胁区域，每个威胁区域作为一个节点；步骤3)将规划空间中第i个节点的信息ni表示为ni＝{xi,yi,θi,Lsi,fatheri,g(i),h(i),f(i)}，其中，(xi，yi)为第i个威胁区域的中心坐标，θi为节点i的水平角度；Lsi是起始点到节点i的实际距离；fatheri为节点i的父辈节点；g(i)、h(i)、f(i)分别为节点i的实际代价值、预估代价值和总代价值；以节点i的水平方向角为中心线向左右两边各扩展至车轮的最大转弯角，将所形成的扇形面积作为下一个节点(i+1)的扩展范围；步骤4)确立代价函数f(i)＝g(i)+h(i)，其中g(i)表示实际代价函数，h(i)表示预估代价函数；步骤5)将起始点到目标点生成的引导点按升序排列，以目标点作为引导半径为零的最后一个引导点，使机器人按顺序通过各个引导点，探寻高效最优路径。