[发明专利]一种基于可视图引导的移动机器人规划方法有效
| 申请号： | 201910773994.3 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110609547B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 单云霄;邓毅悫;陈龙 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 陈伟斌 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器人技术领域，更具体地，涉及一种基于可视图引导的移动机器人规划方法。利用可视图法建立规划引导区域限制快速随机扩展树(RRT)扩展，通过建立小车运动学模型，约束随机树生成形状，同时利用8邻域最近邻节点查找方法加速随机树生成，获得随机树后通过计算得到符合移动机器人运动规律的路径，最后对路径优化提高路径质量。在传统的速随机扩展树规划算法中，规划的路径无法满足轮式机器人的运动学约束，同时随着随机树的结构变大，随机树生成效率低。因此对无人车进行运动学建模，然后结合8邻域最近邻节点查找方法，短时间内获得符合无人车运动学模型的随机树，并通过路径优化得到起点到终点的最优路径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视图 引导 移动 机器人 规划 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于可视图引导的移动机器人规划方法，其特征在于，包括可视图引导域生成、改进的快速扩展随机树和路径优化；/n所述的可视图引导域生成基于可视图法对障碍物环境进行建模，然后通过最短路径搜索方法获取起点到终点的参考路径，然后生成参考区域即可视图引导域；/n所述的改进的快速扩展随机树基于快速扩展随机树规划方法，首先建立无人车规划运动模型，先随机获取采样点，通过8邻域最近邻节点方法确定采样点与随机树中最近的节点，然后根据无人车运动模型判断新节点是否插入随机树；/n所述的路径优化基于前面两个部分得到随机树后获取规划路径，然后通过路径简化和路径平滑对初步路径进行优化，以提高规划路径质量。/n
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