[發明專利]一種實現輪式移動機器人實時避障的路徑規劃方法

有效

• 申請號: 202011348566.5
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112378408B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 江濤;付文豪;蘇曉杰;黃江帥;文郁;李海
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G05D1/02
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 張晨

本發明屬于機器人技術領域，主要涉及一種實現輪式移動機器人實時避障的路徑規劃方法，包括如下步驟：S1、利用車載傳感器獲取環境信息，實現移動機器人的自身定位，并構建柵格地圖，建立TF坐標轉換；S2、利用改進的A*算法完成移動機器人的全局路徑規劃；S3、利用改進A*算法采用隊列數據格式的特性，按照權值將點由小到大依次放入隊列；S4、針對車載傳感器獲取未知障礙物信息，根據初始參數、最大速度Vm、線加速度v、角加速度ω，利用DWA算法結合全局路徑規劃信息做出路徑評價，選擇局部最優的路徑。本發明方法采用改進A*算法與DWA算法相結合的混合算法對移動機器人全局路徑進行規劃，該混合算法可以實現在未知環境中的實時避障，提高路徑規劃的魯棒性。

技術領域

本發明屬于機器人技術領域，具體涉及一種實現輪式移動機器人實時避障的路徑規劃方法。

背景技術

隨著計算機科學技術的快速發展，輪式移動機器人自主導航的研究已是智能車交通系統的研究熱點之一，其中，路徑規劃是智能車研究領域的重要技術，旨在障礙物環境中尋找從起始點到目標點的無碰撞路徑。

目前，國內外學者已經相繼開發了幾種解決路徑規劃問題的算法，已知的路徑規劃分為全局規劃與局部規劃。全局路徑規劃算法：Dijkstra算法、A*算法、RRT算法等從環境中找到一條從起始點到目標點的最佳路徑，其中A*算法是一種智能優化算法，魯棒性好、全局優化性能好；局部路徑規劃方法有：人工勢場法、模糊邏輯法、動態窗口法等利用車載傳感器獲取實時環境信息，規劃出一條無碰撞局部路徑，其中動態窗口法可以根據環境信息實時路徑規劃，具有較好的避障能力，可以很好的滿足智能車的自主導航能力。

全局規劃算法一般采用A*,不過在動態的或即使是僅部分不變的狀況中A*算法就顯得力不從心。A*算法生成的軌跡十分不自然，且在實際的小車運動中，難以滿足直行限制，并且有小車最小轉彎半徑等動力學約束的局限性。局部規劃算法一般采用DWA,但是，在某些場景中，DWA較高的靈活性會極大的降低行駛的平穩性。

發明內容

本發明的目的是：旨在提供一種實現輪式移動機器人實時避障的路徑規劃方法，用于解決移動機器人全局、局部路徑優化及實現實時避障的問題。

為實現上述技術目的，本發明采用的技術方案如下：

一種實現輪式移動機器人實時避障的路徑規劃方法，包括如下步驟：

S1、利用車載傳感器獲取環境信息，實現移動機器人的自身定位，并構建柵格地圖，建立TF坐標轉換；

S2、利用改進的A*算法完成移動機器人的全局路徑規劃；

S3、利用改進A*算法采用隊列數據格式的特性，按照權值將點由小到大依次放入隊列；

S4、針對車載傳感器獲取未知障礙物信息，根據初始參數、最大速度Vm、線加速度v、角加速度ω，利用DWA算法結合全局路徑規劃信息做出路徑評價，選擇局部最優的路徑。

進一步，S2包括以下步驟：

S201、將輸入的柵格地圖，經過map_sever節點處理，將處理過后的map的數據存入二維數組中，數組中的0和1分別代表可通行和不可通行；

S202、設定數組中的每一個數代表地圖上的一個柵格，每一個柵格有G(n)、H(n)兩個代價，其中，G(n)代表的是從初始位置A到節點n的移動代價，H(n)指定n到目標節點的估計代價。

進一步，S3包括如下步驟：

S301、所有節點移動評估函數為：F(n)＝(a)G(n)+(b)H(n)，其中，a，b為權值，當a＝0，b＝1，此時，是貪心算法，當a＝1,b＝0,是迪杰斯特拉，當a＝1,b＝1,是A*算法；

S302、H(n)為啟發函數并采用傳統的歐式距離；