[發明專利]一種基于阿克曼模型的移動機器人避障路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202011532828.3
• 申請日: 2020-12-23
• 公開（公告）號: CN112731929A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 劉勇;溫力成
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G05D1/00
• 代理公司: 杭州泓呈祥專利代理事務所(普通合伙) 33350
• 代理人: 張嬋嬋

本發明涉及一種基于阿克曼模型的移動機器人避障路徑規劃方法，包括以下步驟：步驟S3，將各個移動機器人的起始位姿狀態和終點位姿狀態輸入下層單機器人路徑規劃器；步驟S4，下層單機器人路徑規劃器計算后得到各個移動機器人從起始位姿狀態到終點位姿狀態的避障路徑，輸入上層碰撞搜索樹；步驟S5，上層碰撞搜索樹通過計算對所有機器人的避障路徑進行沖突檢查；步驟S6，當檢查到一個路徑沖突時，對檢查到路徑沖突的各個機器人增加約束條件，并輸入下層單機器人路徑規劃器，返回步驟S4；當檢查到無路徑沖突時，輸出避障路徑。本發明規劃得到的避障路徑不需經過軌跡優化即可直接應用到實際的移動機器人中，且實際執行時避障成功率高。

技術領域

本發明屬于機器人路徑規劃領域，具體涉及一種基于阿克曼模型的移動機器人避障路徑規劃方法。

背景技術

近年來，由于在機器人技術和AI領域的廣泛應用，研究人員對多智能體路徑查找技術(Multi-Agent Path Finding,MAPF)進行了廣泛的研究。MAPF可應用于多種現代化的工業場景，包括自動駕駛汽車，港口自動跨運車，倉儲機器人，水面/水下無人船和服務機器人等。

通常，使用基于搜索技術的求解器來解決該類問題。一個完整且最優的MAPF求解器是安全間隔路徑規劃技術(SIPP)。它在待搜索地圖中運行A*搜索，其中每個節點代表工作空間中的一個路徑點以及一個安全的時間間隔，使用從起點到終點的搜索來求解MAPF問題。另一個求解技術是基于沖突的搜索技術(CBS)。它是一個分層的最優求解器，其通過對智能體之間的沖突進行分類并首先解決主要沖突來一步步解決多智能體之間規劃會發生相互碰撞的問題。然而該兩種方法都使用一些假設，例如忽略機器人的運動學約束和使用離散的網格圖作為搜索地圖。有人提出了適用于差動驅動機器人的MAPF-POST算法。它考慮了機器人的速度限制，并確保了機器人之間的安全距離。LA-CBS技術為占用多個網格的大型代理提供了通用的CBS版本。SIPPwRT方法則將令牌傳遞算法與SIPP結合在一起，在倉儲運輸場景下有很好的表現。還有人提出了一種基于網格且支持機器人不同移動速度的規劃器，該規劃器使用了SIPP的變體方法來處理全向移動機器人的移動。

但是，幾乎所有上述方法都基于如下兩個假設：機器人可以被建模為一個全向移動且原地旋轉的圓盤，機器人采用離散的柵格地圖作為其運動空間。然而，在一般工業或者服務機器人一般使用非完整約束模型(如阿克曼模型)而非全向完整約束模型，這限制了上述方法在實際機器人場景中的應用。實際上，阿克曼機器人具有矩形的外形，并且具有最小的轉彎半徑。通過降低柵格地圖分辨率來應用原始MAPF求解器會降低其實際適用性，因為機器人控制器無法精確跟蹤規劃出的路徑(尤其是急轉彎的路徑)。

為了較好地實現避障路徑規劃方法的實際應用，避障路徑規劃方法需要同時滿足以下幾個條件：

(1)算法簡單、高效，能夠在較短的時間內對數量較大的機器人群進行避障路徑規劃；

(2)規劃得到的避障路徑精準，避障路徑實際執行時成功率高；

(3)規劃得到的避障路徑不需要經過二次加工等軌跡優化即可以直接應用到實際的移動機器人中。

目前沒有任何一種避障路徑規劃方法可以同時解決上述問題，從而較好地實現避障路徑規劃方法的實際應用。

發明內容

基于現有技術中存在的上述不足，本發明的目的在于提供一種基于基于阿克曼模型的移動機器人避障路徑規劃方法，該方法算法簡單、高效，能夠在較短的時間內對數量較大的機器人群進行避障路徑規劃，規劃得到的避障路徑精準、實際執行時成功率高、不需要經過二次加工等軌跡優化即可以直接應用到實際的移動機器人中。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

一種基于阿克曼模型的移動機器人避障路徑規劃方法，包括以下步驟：：