[發明專利]一種基于BRRT算法的礦井救援機器人路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202110494227.6
• 申請日: 2021-05-07
• 公開（公告）號: CN113110491A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 李宏偉;姜媛媛
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于BRRT算法的礦井救援機器人路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)采用型號為ZX2-LDA11 2M的激光傳感器采集災后礦井環境的障礙物信息，然后將采集到的障礙物信息數據存儲在激光傳感器的控制器當中，對控制器存儲的信息在MATLAB平臺下用rectangle()函數來搭建災后礦井下的環境地圖；

(2)利用APF-BRRT算法產生一條雙向隨機搜索樹節點更少的初步路徑route1，APF-BRRT算法是BRRT算法與APF的結合，具體步驟為：利用雙向快速探索隨機樹(the Bi-directional Rapidly exploring Random Tree，BRRT)的路徑規劃算法，在步驟(1)搭建的環境地圖中產生一條雙向隨機搜索樹，然后通過雙向隨機搜索樹節點的擴展進行路徑搜索，將雙向隨機搜索樹記為T₁，擴展節點總數記為N_e1；接著根據步驟(1)中所建環境地圖的目標點和周圍障礙物信息，構建人工勢場(ArtificialPotentialFieldmethod，APF)，用以在雙向隨機搜索樹中加入目標引力，取雙向隨機搜索樹中任意一個擴展節點，記為t節點(t＝1，2，···，N_e2)，N_e2為APF-BRRT算法產生的擴展節點總數，用來構建目標引力函數H_t；利用目標引力函數H_t，且N_e2N_e1，在步驟(1)搭建的環境地圖中產生一條雙向隨機搜索樹節點更少的初步路徑route1。

(3)利用A*算法從步驟(1)中所建環境地圖的起點和目標點同時開始沿著步驟(2)產生的route1進行碰撞檢測，基于檢測結果刪除route1中冗余節點，基于刪除后的剩余節點將步驟(2)APF-BRRT算法中產生的route1調整為最短路徑route2；

(4)將步驟(3)中得出的最短路徑route2離散為散點圖，散點坐標為(x_i，y_i)(i＝1，2，···，n)，n為散點坐標總數；基于各散點，利用最小二乘法，根據偏差的平方和最小的條件來擬合“最佳”曲線消除步驟(3)所建路徑route2的所有拐點，所擬合的曲線產生一條平滑路徑route3。

2.如權利要求1所述一種基于BRRT算法的礦井救援機器人路徑規劃方法，其特征在于，步驟(2)中所述的構建BRRT目標引力函數H_t的公式如下：其中，k為引力調節因子，ε為步長，Q_goal為目標點，Q_near為附近點。

3.如權利要求1所述一種基于BRRT算法的礦井救援機器人路徑規劃方法，其特征在于，步驟(4)中所述的選擇”最佳”曲線其中是由m個線性無關的函數線性組合而成，即