[發明專利]一種移動機器人的路徑后處理方法在審
| 申請號: | 201711352944.5 | 申請日: | 2017-12-15 |
| 公開(公告)號: | CN108088447A | 公開(公告)日: | 2018-05-29 |
| 發明(設計)人: | 張鵬超;熊超 | 申請(專利權)人: | 陜西理工大學 |
| 主分類號: | G01C21/20 | 分類號: | G01C21/20 |
| 代理公司: | 西安弘理專利事務所 61214 | 代理人: | 胡燕恒 |
| 地址: | 723001 陜*** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 移動機器人 后處理 規劃路徑 數據點集 傳統的 點集 剔除 步驟實施 方法生成 光滑路徑 路徑規劃 目標狀態 起始狀態 神經網絡 數據擬合 隨機采樣 隨機函數 隨機噪聲 線段方程 有效路徑 路徑點 采樣 擬合 光滑 路程 引入 | ||
1.一種移動機器人的路徑后處理方法,其特征在于,具體按照以下步驟實施:
步驟1,由傳統的基于采樣的路徑規劃方法獲得初步規劃路徑L1及一系列從起始狀態到目標狀態的有效路徑點集Q1;
步驟2,對Q1進行多余點剔除;
步驟3,通過步驟2中的多余點剔除策略對L1進行處理得到L2,并將新得到的路徑點集記作Q2;
步驟4,將Q2中的點集(q
步驟5,在數據集Q2中,以隨機函數rand()引入隨機噪聲點,產生新的數據點集Q3;
步驟6,以數據點集Q3作為神經網絡數據擬合的數據輸入,用RBF神經網絡擬合得到最終光滑路徑。
2.根據權利要求1所述的一種移動機器人的路徑后處理方法,其特征在于,步驟2中,對Q1進行多余點剔除的具體實施方法為:從Q1初始點開始依次連接后序路徑點,只要路徑點間連線與障礙物空間不發生交集,那么它們之間的路徑點就可以刪去,直接以一條直線連接兩點;依次類推,直到碰撞發生,那么此時就以碰撞點的父節點作為新起點,再次執行上述操作,直至到達目標狀態,完成對Q1的多余點剔除。
3.根據權利要求1所述的一種移動機器人的路徑后處理方法,其特征在于,步驟4中各個線段方程通式為:
4.根據權利要求1所述的一種移動機器人的路徑后處理方法,其特征在于,步驟5中對Q3的處理方法為:將Q3中x坐標點集通過對步驟4構造的各線段進行離散采樣獲得,即X=(L1(x),L2(x)...Ln(x)),y坐標點集通過對構造線段進行離散采樣并引入隨機噪聲獲得,即Y=(L1(y),L2(y)...Ln(y))+k*rand(1)-k*rand(1),其中rand(1)為隨機函數,產生(0,1)的隨機數;k為5-15。
5.根據權利要求4所述的一種移動機器人的路徑后處理方法,其特征在于,k取10。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于陜西理工大學,未經陜西理工大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201711352944.5/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





