[发明专利]一种无人驾驶机器人路径规划系统

权利要求书

1.一种无人驾驶机器人路径规划系统，其特征是，包括环境感知模块、路径规划模块、路径优化模块、路径控制模块和行驶监测模块，所述环境感知模块用于对无人驾驶机器人行驶的周围环境信息进行实时采集，并采用栅格法建立无人驾驶机器人的行驶空间模型，所述路径规划模块采用遗传算法对无人驾驶机器人的行驶路径进行全局路径，所述路径优化模块采用改进的人工势场法对路径规划模块规划所得的全局路径进行优化，所述路径控制模块用于控制无人驾驶机器人沿着路径规划模块和路径优化模块规划好的行驶路径进行行驶，所述行驶监测模块用于在无人驾驶机器人行驶的过程中偏离规划好的行驶路径时进行报警。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶机器人路径规划系统，其特征是，所述路径规划模块采用遗传算法对无人驾驶机器人的行驶路径进行全局路径，对传统遗传算法中的适应度函数进行改进，具体为：

式中，ω_d和w_z为权重因子，l(s_i)为节点s_i和节点s_i-1之间的路径长度，K为路径中的节点总数，z(s_i)为节点s_i和节点s_i-1之间路径距离最近障碍物的距离，q是障碍物和路径之间的安全距离，γ是系数。

3.根据权利要求2所述的一种无人驾驶机器人路径规划系统，其特征是，路径优化模块采用改进的人工势场法对路径规划模块规划所得的全局路径进行优化，定义U_total为总势场，U_att为引力场，U_rep为斥力场，F_total为合力，F_att为引力，F_rep为斥力，则采用的人工势场表示如下：

U_total＝U_att+U_rep

F_total＝F_att+F_rep

人工势场中的引力场函数U_att的计算公式为：

U_att＝μ₁||q_goal(t)-q(t)||^m+μ₂||v_goal(t)-v(t)||ⁿ

根据引力场函数构建的引力函数为：

F_att＝A₁mu₁||q_goal(t)-q(t)||^m-1+A₂nu₂||v_goal(t)-v(t)||^n-1

式中，||q_goal(t)-q(t)||表示t时刻机器人和目标点之间的欧几里得距离，||v_goal(t)-v(t)||表示t时刻机器人和目标点之间的相对速度，μ₁和μ₂表示引力增益系数，m和n是正常数，A₁是从机器人指向目标点的单位向量，A₂是机器人和目标点的相对速度的单位向量。