[發明專利]一種針對柵格圖模型下的移動機器人路徑優化方法

有效

• 申請號: 202110845931.1
• 申請日: 2021-07-26
• 公開（公告）號: CN113467471B
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發明（設計）人: 李東東;王雷;江本赤;王安恒;黃勝洲;王風濤;耿賽;馬康康
• 申請（專利權）人: 安徽工程大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 安徽省蚌埠博源專利商標事務所(普通合伙) 34113
• 代理人: 楊晉弘

本發明涉及一種針對柵格圖模型下的移動機器人路徑優化方法，通過將路徑看成一段繩子，然后從起點以及終點向外拉動，隨著繩子漸漸繃直，起點至終點之間的繩長會越來越小，直到繩子無法再被拉伸，此時，起點至終點之間的繩長達到最小值，即對應路徑的最小狀態。大量的仿真結果表明，采取本發明優化后的柵格圖下的路徑長度，較之未處理前有明顯地降低，且能有效地減少路徑中地轉向次數，更符合實際機器人移動的實際情況。

技術領域

本發明涉及移動機器人路徑規劃技術領域，具體是一種針對柵格圖模型下的移動機器人路徑優化方法。

背景技術

路徑規劃技術是移動機器人研究領域的一個重要組成部分，主要目的是在有障礙物的環境中，根據一定的準則(如路徑最短，位置拐點最少，用時最短等)，尋求一條從起始位置節點到目標位置節點之間的最優或次優安全無碰路徑。

路徑規劃技術的發展在一定程度上標志著機器人智能水平的高低，而路徑規劃方法的優劣直接影響路徑規劃效果。

目前，國內外許多專家學者都在致力于路徑規劃智能算法的研究，常用的智能優化算法主要有人工勢場法、免疫算法、蟻群優化算法、神經網絡、粒子群優化算法和遺傳算法等。

而使用上述算法的一個必要前提是對環境模型進行數學建模。環境模型主要是進行環境信息的表示，它是路徑規劃的基礎，只有建立了合適的環境模型才能高效地運用路徑規劃算法規劃出一條合適的路徑。目前環境建模的主要方法有可視圖法、拓撲建模法，柵格建模法等。

其中，由于柵格法具有易建模，易編程，結果易表示等優點，故許多國內外學者在進行機器人路徑規劃時選用柵格圖作為環境建模方法。柵格建模法的思想是將系統環境離散化，使其分解為最基礎的柵格，進而通過對柵格的描述實現環境信息獲取。

首先，將已知環境進行適當的增補，等間隔地分割成N*N矩形區域（這里，為了消除機器人自身尺寸對后續算法的影響，可以將機器人的長或寬，其中最大的那個，來對環境中的障礙物的邊界進行放大），對于其中可通過的區域，用0來代表，而不可通過的區域，用1來代替。進而，一個環境就能被轉化成一個N階0-1數字矩陣，如圖1和圖2所示。

一般在柵格圖模型下定義機器人的運動規則時，以每個小矩形的中心點作為機器人的運動中心，由于此時機器人的尺寸影響被忽略，故機器人為于某個位置時，其下一步的可移動范圍為相鄰8個矩形位置（如無邊界及障礙物影響），如圖3所示。

因此，基于以上策略，智能算法最終給出的路徑往往是一條夾角為 45°倍數的折線段，如期刊《機械設計與制造》在2021年06卷中169-173頁《人工勢場引導蟻群算法的機器人導航路徑規劃》中文獻算法所得路徑，如圖4所示。

觀察易得柵格圖模型下所得路徑具有一個明顯的缺點，即在分析機器人移動時，僅提供了8個可移動方向，但實際情況下機器人的移動方向是自由的，因此，若不消除該缺陷，將會使得基于柵格圖模型下的路徑規劃所得路徑包含不必要的冗余成分。基于以上存在的問題，本發明采取一種輔助優化路徑策略，通過將算法初步所得路徑看成一段繩子，仿真從起點與終點拉伸繩子，隨著繩子漸漸繃直，起點與終點之間的繩子長度將慢慢減少，直到繩子無法再拉伸，此時起點與終點之間的繩子對應最短路徑。仿真實驗結果表明，采取本文優化策略，能進一步有效地削減路徑長度，并且能有效地減少路徑中的轉向次數，避免了不必要的冗余路徑成分。

發明內容

本發明的目的在于提供一種針對柵格圖模型下的移動機器人路徑優化方法。通過將算法初步所得路徑看成一段繩子，仿真從起點與終點拉伸繩子，隨著繩子漸漸繃直，起點與終點之間的繩子長度將慢慢減少，直到繩子無法再拉伸，此時起點與終點之間的繩子對應最短路徑。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：