[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

本發明公開了一種基于BRRT算法的礦井救援機器人路徑規劃方法，首先采用激光傳感器采集災后礦井環境的障礙物信息，根據障礙物信息在MATLAB平臺下用rectangle()函數來搭建災后礦井下的環境地圖；然后利用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；利用A*算法在環境地圖的起點和目標點同時開始對route1進行碰撞檢測，基于檢測結果刪除route1中冗余節點，將APF?BRRT算法中產生的route1調整為最短路徑route2；將最短路徑route2離散為散點圖，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route2的所有拐點，所擬合的曲線產生一條平滑路徑route3。最終實現了一種基于BRRT算法的礦井救援機器人路徑規劃方法。

技術領域

本發明涉及機器人的路徑規劃技術領域，特別地，涉及一種基于BRRT算法的礦井救援機器人的路徑規劃方法。

背景技術

我國煤炭資源儲量豐富，煤炭開采人員眾多，一旦煤炭開采過程中發生安全事故，礦井環境就會變得十分危險甚至危及開采人員生命安全。隨著煤礦智能化的應用，越來越多的災后礦井救援機器人代替救援人員迅速的進入復雜危險的災后現場，完成環境探測和人員搜索的任務。救援機器人在礦井下崎嶇的通道環境中實現路徑規劃是完成救援任務的關鍵技術問題。目前利用傳統的BRRT算法進行路徑規劃并沒有引入環境信息。在復雜的礦井環境中，救援機器人運動性能較差，傳統的BRRT算法規劃的路徑仍然會產生大量的冗余節點的樹。路徑與障礙物可能極其接近，不適用于對環境要求較高的復雜礦井下的救援機器人路徑規劃。因此，如何進一步提高復雜礦井下的救援機器人路徑規劃效果成為本技術領域亟需解決的問題。

為此，本發明提出一種基于BRRT算法的礦井救援機器人的路徑規劃方法，為減少隨機搜索樹冗余路徑，平滑其路徑轉折點，從而能夠更好的提高路徑質量。同時也為復雜環境下的路徑規劃提供了一種新思路。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于BRRT算法的礦井救援機器人的路徑規劃方法，用于礦井救援機器人的路徑規劃，可以進一步提高復雜環境下路徑規劃的質量。

為了達成上述目的，本發明的解決方案是：

基于BRRT算法的礦井救援機器人的路徑規劃方法，包括以下步驟(1)～(4)：

1、一種基于BRRT算法的礦井救援機器人的路徑規劃方法，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(Artificial Potential Field method， 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。