[發明專利]一種機器人路徑規劃的方法

在審

• 申請號: 202211450970.2
• 申請日: 2022-11-18
• 公開（公告）號: CN116203975A
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 秦劍;胡資江
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: G05D1/06
• 分類號: G05D1/06
• 代理公司: 北京高航知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 覃釗雄

1.一種機器人路徑規劃的方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步：基于二次采樣和雙向擴展策略以及路徑緩存策略得到多策略改進的RRT*算法；

第二步：引入基于優化啟發函數和信息素更新規則策略的改進蟻群算法對搜索過程進行優化；

第三步：改進的RTT*算法與改進后的蟻群算法相結合，形成多策略改進的RRT*算法，實現水下機器人三維空間多目標路徑規劃方法。。

2.根據權利要求1所述的一種機器人路徑規劃的方法，其特征在于：所述第一步中的二次采樣和雙向擴展策略包括以下內容：

從第二個節點開始，向后檢查起始節點與當前節點之間的連接是否存在障礙物干擾；

如果有干擾，則刪除節點；

如果沒有干擾，則保留節點；

檢查過程結束后，可以有效地刪除路徑中的冗余節點，同時，通過雙向擴展隨機樹搜索策略查找初始路徑的基礎上，引入Dijkstra算法對擴展隨機樹進行二次采樣以搜索節點矩陣，如果引入Dijkstra算法后優化路徑的總成本較小，則更新路徑并將其作為最優解，從而將初始路徑更新為最優路徑。。

3.根據權利要求1所述的一種機器人路徑規劃的方法，其特征在于：所述路徑緩存策略包括以下內容：

采用路徑緩存作為隨機樹的生長引導函數，從節點x_near生長新節點的改進的生長引導函數F(x_near)為：

F(x_near)＝R(x_near)+G(x_near)+P(x_near)......(1)；

R(x_near)為節點的隨機采樣函數，G(x_near)為目標偏置函數，P(x_near)為路徑緩存偏置函數，目標向量x_goal對x_near的引力可以表示為：

G＝k_g·||x_goal-x_near||......(2)；

向量x_goal為目標點的位置，||x_goal-x_near||表示節點與目標點之間的距離，ρ表示搜索步長，k_g表示重力系數，獲得以下公式作為目標偏差函數

路徑緩存偏移量函數構造為：

k_p為路徑緩存偏移系數，x_path,i為路徑緩存中第i點的位置向量，||x_path,i-x_near||，表示點到節點的歐幾里得距離，基本RRT*算法的隨機展開函數為：

將公式(3)、(4)、(5)代入公式(1)，得到：

生成新節點的公式進一步得到如下：

定義了p_goal、p_path和p_rand三種概率，其中p_goal表示根據公式(5)(6)(7)選擇目標點作為新節點，即隨機樹向目標生長的概率，p_path表示選擇路徑緩存點作為新節點的概率，p_rand表示選擇一個隨機點作為新節點的概率；

p_goal+p_path+p_rand＝1......(8)；

抽樣公式為：

其中是x_goal目標點的坐標，x_path,i是路徑緩存中第i個點的坐標，x_free是采樣空間中隨機點的坐標。