[发明专利]一种已知环境下的移动机器人规划方法

说明书

技术领域

本发明属于智能化机器人领域，更具体地，涉及一种已知环境下的移动机器人规划方法。

背景技术

随着计算机技术的发展，移动机器人技术也得到了快速的进步。由于移动机器人具有自主、高效和便捷等特点，其在工业、农业、商业等许多领域发挥着越来越重要的作用。其中，路径规划方法作为移动机器人的核心技术直接影响了机器人的工作效率和工作精确度，其是机器人执行各种任务的基础，反映了机器人在运动过程中与周围环境的交互能力。移动机器人路径规划方法是指在给定环境下，通过计算得到一条从起点到终点的最短路径，使得移动机器人可以安全、无碰撞地通过所有障碍。

目前，本领域相关人员已经做了一些研究。通常，在环境信息已知的情况下，路径规划方法主要涉及两个核心部分：环境建模及路径搜索。在环境建模方面，栅格法因其准确的定位和简单的计算被普遍应用。栅格法对环境进行均匀分割，将环境的二维地图转换成二维栅格，但对于一些较为复杂的环境，需要存储的环境信息量大和计算量大，该方法适用性较差。路径搜索算法中，A*算法是路径规划技术中求解最短路径最有效的直接搜索方法，但存在搜索效率低，节点存储量大等缺陷。传统的人工势能场算法在路径规划技中较为普遍，但是在移动过程中，容易陷入局部最优解而产生的自锁、局部振荡等问题，从而影响移动机器人的正常工作。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种已知环境下的移动机器人路径规划方法，其基于现有路径规划方法的特点，研究及设计了一种能够减小环境信息存储量的已知环境下的移动机器人路径规划方法。所述移动机器人路径规划方法采用四叉树分割法构建已知环境的非均匀栅格地图，解决了在复杂环境下使用传统的均匀分割方式引起的环境存储信息量大，计算繁琐耗时，路径规划效率低等问题。此外，所述移动机器人路径规划方法采用改进的人工势能场算法来引导移动机器人进行路径搜索，解决了传统的人工势能场算法引起的移动机器人陷入局部最优值以及不能达到终点等问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种已知环境下的移动机器人路径规划方法，该移动机器人路径规划方法包括以下步骤：

(1)根据移动机器人的尺寸确定最小分割值，再依据所述最小分割值对已知环境的二维地图进行不均匀分割，以得到已知环境的非均匀栅格地图；

(2)根据移动机器人在所述非均匀栅格地图内的位置、起点及终点构建已知环境的数学模型；

(3)判断所述移动机器人当前所在栅格是否为所述终点所在的栅格，若是，则转至步骤(5)；否则，则判断与当前栅格相连通的空白栅格是否是所述终点所在栅格，若是，则转至步骤(5)；否则，将与当前栅格相连通的空白栅格作为候选栅格，利用传统的人工势能场算法计算所述候选栅格在势能场作用下受到的合力，同时计算所述移动机器人的起点到终点的单位向量，接着计算得到的合力分别在所述单位向量上的分力，比较得到的分力的大小以得到最大分力对应的栅格，最大分力对应的栅格的几何中心即为所述移动机器人下一步的目标位置，引导所述移动机器人到所述目标位置；

(4)重复步骤(3)，直至所述移动机器人所在的栅格为所述终点所在的栅格；

(5)根据得到的目标位置、所述起点及所述终点获得避开障碍物的从所述起点到所述终点的路径，路径规划结束。

进一步地，所述最小分割值大于等于所述移动机器人长度的两倍。

进一步地，步骤(1)中，对已知环境的二维地图的不均匀分割直到最新的栅格尺寸小于所述最小分割值时结束。

进一步地，已知环境的二维地图的不均匀分割是采用四叉树分割法进行的。

进一步地，步骤(3)中，根据二维地图中两个相邻栅格共有一条边或一个点来确定与当前栅格相连通的栅格。

进一步地，所述单位向量是根据所述起点及所述终点在已知环境的二维地图内的坐标计算获得的。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的已知环境下的移动机器人路径规划方法主要具有以下有益效果：

1.根据移动机器人的尺寸确定最小分割值，再依据所述最小分割值对已知环境的二维地图进行不均匀分割，如此减小了环境信息存储量，提高了计算效率及路径规划效率；

2.采用传统的人工势能场计算所述候选栅格在势能场作用下受到的合力，并通过求解合力对应的分力中的最大分力对应的栅格来确定下一步的目标位置，即通过改进的人工势能场算法来搜索目标位置，如此解决了传统的人造势能场算法引起的移动机器人陷入局部最优值以及不能达到终点等问题，提高了适用性；