[发明专利]基于数组地图的移动机器人室内路径规划方法

说明书

技术领域

本发明属于机器人自主运动领域，涉及一种搭载激光测距传感器的移动机器 人的路径规划及自主导航方法。

背景技术

智能移动机器人是一类能够通过传感器和其他技术感知环境和自身状态，实 现在有障碍物的环境中面向目标的自主导航运动，从而完成预定任务的机器人系 统。

移动机器人的定位作为机器人研究领域中最基本的问题已被广泛研究。GPS 以其卓越的性能已经成为移动机器人室外定位导航普遍采用的定位系统，但当移 动机器人被放置在室内环境时，GPS是不合适的。一方面，室内定位一般要求 更高的定位精度(cm级)；另一方面，GPS定位系统对室内的覆盖效果并不好。 至今为止，还没有一种通用的室内定位系统，因此，人们研究了各种各样的室内 定位以及路径规划方法。

确定性环境的定位及导航控制方法已经取得大量的研究和应用成果，但对未 知环境中的定位及导航控制尚有许多关键理论和技术问题有待解决和完善。针对 未知环境，已有方法要么是首先利用多传感器生成栅格地图，然后利用A*算法 进行路径规划，成本较大，不利于实现；要么是基于部分可知的地图，首先进行 全局路径规划，然后在自主导航过程中进行避障，重新路径规划，再自主导航， 周而复始，直至达到目标点，时间和空间复杂度较大，实时性无法保证。

发明内容

栅格地图法的思路是将环境均匀划分为若干个大小固定的栅格，每个栅格除 了自身的位置参数外，还有一个参数P表示栅格被障碍物占用的概率，其中 0<P<1。

基于栅格地图的思想，本发明考虑栅格地图的特殊情况，P值只取0或者1， P＝0，表示对应栅格无障碍，P＝1，表示对应栅格有障碍。并在地图的创建过程 中做出适当的改变，提出了“数组地图”的概念。基于数组地图，利用A*算法进行 路径规划，同时在机器人移动的过程中，根据搭载的激光传感器获取实时环境数 据，动态地更新数组地图。

本发明提出的方法，数据量和时间复杂度均能满足移动机器人对实时性的要 求。本发明也具有一定的实际应用价值：一是可以作为机器学习算法的实际测试 平台，辅助教学；二是可以在当前位置信息已知的情况下，实现机器人的定点移 动，可以减少不必要的人力资源；三是由于本发明使用硬件成本资源较少，易于 实现。

本发明主要由移动机器人和激光传感器组成。激光测距传感器可以在二维平 面上进行扇形扫描，用于获取机器人周围的实时环境信息。

移动机器人自主运动控制系统的建立包括两个阶段：

初始阶段：首先输入一个初始地图，默认室内环境是无障碍的，输入机器人 的运动的起点和目标点，作为机器人导航的基础条件。

导航阶段：机器人进行动态地路径规划，继而导航。同时，利用激光传感器 的数据进行避障，并更新数组地图，在机器人导航到目标点停止之后，优化之后 的规划路径得以保存，同时数组地图保存了机器人导航过程中的环境信息。

机器人利用A*算法进行路径规划：

A*是Hart等人将启发式方法和常规方法相结合提出的一种算法。其估价 函数为

f(X)＝g(X)+h(X)(1)

其中f(X)是从初始点经由节点X到目标点的估价函数，g(X)是在状态 空间中从初始点到节点X的实际代价，h(X)是从节点X到目标点最优路径的 估计代价.当估计代价h(X)不大于节点X到目标点的实际距离值时，搜索的 点数多、效率低，但是能得到最优解；当h(X)大于节点X到目标点的实际距 离值时，搜索的点数少、效率高，但是不能保证得到最优解；在本算法中，选取 两节点间的欧几里得距离(直线距离)作为估计代价，即