[發(fā)明專利]一種自主移動機器人軌跡規(guī)劃方法、系統(tǒng)及設備有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010898857.5 | 申請日: | 2020-08-31 |
| 公開(公告)號: | CN112099493B | 公開(公告)日: | 2021-11-19 |
| 發(fā)明(設計)人: | 鄭南寧;簡志強;陳仕韜;張崧翌;張稼慧;辛景民 | 申請(專利權(quán))人: | 西安交通大學 |
| 主分類號: | G05D1/02 | 分類號: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 西安通大專利代理有限責任公司 61200 | 代理人: | 馬貴香 |
| 地址: | 710049 *** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 自主 移動 機器人 軌跡 規(guī)劃 方法 系統(tǒng) 設備 | ||
本發(fā)明公開一種自主移動機器人軌跡規(guī)劃方法、系統(tǒng)及設備,方法包括以下步驟:獲取路徑規(guī)劃信號,生成待選路徑組,采用狀態(tài)柵格采樣法和五次樣條插值算法生成待選路徑組,同時生成每條待選路徑對應的拓展路徑;基于所述待選路徑組,選擇最優(yōu)路徑;基于非障礙物影響損失和障礙物影響損失衡量得到最優(yōu)路徑,其中損失最小的路徑為最優(yōu)路徑;生成最優(yōu)路徑對應的速度曲線,得到移動軌跡;根據(jù)移動軌跡、機器人的運動狀態(tài)以及障礙物對軌跡的影響判斷當前軌跡是否適合機器人繼續(xù)跟隨,沿著移動軌跡前行或重新規(guī)劃路徑;有效提升自主移動機器人的靈活性,降低碰撞風險;基于滑動窗關鍵點提取的速度曲線生成方法可以生成平滑的速度曲線。
技術(shù)領域
本發(fā)明屬于自主移動機器人技術(shù)領域,具體涉及一種自主移動機器人軌跡規(guī)劃方法、系統(tǒng)及設備。
背景技術(shù)
軌跡規(guī)劃是自主移動機器人系統(tǒng)中的重要組成部分。它包括了兩個方面的內(nèi)容。第一個是對于自主移動機器人行駛路徑的規(guī)劃,第二個是生成機器人的速度曲線。軌跡規(guī)劃的目的在于實現(xiàn)自主移動機器人在全局導航引導下與障礙物的交互。
優(yōu)秀的規(guī)劃算法在與障礙物的交互中應該表現(xiàn)出機器人的智能性。可以認為機器人與障礙物交互的智能性應該體現(xiàn)在兩個方面。第一,在沿規(guī)劃路徑行駛的過程中,機器人在保障通過障礙物的前提下,盡可能的與障礙物保持合適的距離。第二,在無法與障礙物保持足夠距離時,機器人應該謹慎地通過障礙物,即機器人在通過障礙物時離障礙物距離越近,速度應該越低。
當前軌跡規(guī)劃技術(shù)在考慮障礙物對路徑的影響時存在缺陷,會導致機器人在避障過程中離障礙物過近,靈活性下降,風險提升。另一方面,當前技術(shù)往往只給出速度階躍,而無法生成平滑的速度曲線。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題,本發(fā)明提供一種自主移動機器人軌跡規(guī)劃方法、系統(tǒng)及設備,通過待選路徑規(guī)劃、最優(yōu)路徑選擇、速度曲線生成和行駛監(jiān)控,根據(jù)障礙物距離和路徑曲線限制,生成連續(xù)平滑的速度曲線,協(xié)同體現(xiàn)出自主移動機器人與障礙物交互過程中的智能性。
為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案是,一種自主移動機器人軌跡規(guī)劃方法,包括以下步驟:
獲取路徑規(guī)劃信號,生成待選路徑組,采用狀態(tài)柵格采樣法和五次樣條插值算法生成待選路徑組,同時生成每條待選路徑對應的拓展路徑;
基于所述待選路徑組,選擇最優(yōu)路徑;基于非障礙物影響損失和障礙物影響損失衡量得到最優(yōu)路徑,路徑損失=非障礙物影響損失+障礙物影響損失,其中損失最小的路徑為最優(yōu)路徑;
生成所述最優(yōu)路徑對應的速度曲線,得到移動軌跡;
根據(jù)所述移動軌跡、機器人的運動狀態(tài)以及障礙物對軌跡的影響判斷當前軌跡是否適合機器人繼續(xù)跟隨;判斷的條件為未行駛路徑與障礙物的距離是否小于閾值,如果小于則不適合繼續(xù)跟隨,同時生成重新規(guī)劃信號;實時判斷機器人是否已經(jīng)到達行駛路徑終點,如果是,生成重新規(guī)劃信號,如果不是終點,則繼續(xù)沿著移動軌跡前行。
以全局導航路徑作為參考線,分別沿著參考線的縱向方向和橫向方向以設定間隔進行采樣,即設定多個采樣目標點;
獲取所述采樣目標點對應于參考先的縱向偏移量和橫向偏移量;同時得到參考線中與采樣目標點擁有相同縱向偏移量的參考點以及所述參考點的坐標、朝向和曲率;
獲取采樣目標點在笛卡爾坐標系下的位姿;
生成從機器人到當前位姿到采樣目標點的曲線;
基于所有采樣目標點生成多樣化的待選路徑組。
獲取機器人初始點到采樣目標點的路徑;
以采樣目標點為新的起點獲取下一個采樣目標點的橫向偏移量與采樣目標點的橫向偏移量相同,得到所述下一個采樣目標點笛卡爾坐標系下的位姿;
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