[发明专利]一种路径规划的方法、机器人及存储介质

权利要求书

1.一种路径规划的方法，其特征在于，包括：

将机器人在指定方向的当前状态、所述指定方向的第一目标状态作为预设的最优控制模型的系统状态量，将所述指定方向的第一控制参数作为所述最优控制模型的系统控制量，按照所述最优控制模型构建基于所述第一控制参数的代价函数；

将所述代价函数最小情况下，所述代价函数中的时间值作为机器人的最优运动时长，其中，所述最优运动时长是指所述机器人从所述当前状态变更为所述第一目标状态耗能最优情况下花费的运动时长；

根据所述指定方向的当前状态、所述第一目标状态以及所述最优运动时长，确定所述机器人从所述指定方向的当前状态变更为所述第一目标状态的运动轨迹；

其中，所述指定方向的当前状态包括：所述机器人在所述指定方向的当前位姿以及当前速度，所述第一目标状态包括：所述机器人在所述指定方向的目标位姿以及目标速度，所述第一控制参数为加速度；

或者，

所述指定方向的当前状态包括：所述机器人在所述指定方向的当前位姿、当前速度以及当前加速度，所述第一目标状态包括：所述机器人在所述指定方向的目标位姿、目标速度及目标加速度，所述第一控制参数为加速度。

2.根据权利要求1所述的路径规划的方法，其特征在于，所述指定方向的数量为多个，多个所述指定方向均与所述机器人的底盘所在平面平行。

3.根据权利要求2所述的路径规划的方法，其特征在于，所述指定方向的数量为两个，其中，两个所述指定方向相互垂直。

4.根据权利要求1所述的路径规划的方法，其特征在于，所述指定方向的当前状态包括：所述机器人在所述指定方向的当前位姿、当前速度以及当前加速度，所述第一目标状态包括：所述机器人在所述指定方向的目标位姿、目标速度及目标加速度，所述第一控制参数为加速度；

所述按照所述最优控制模型构建基于所述第一控制参数的代价函数，包括：

对所述最优控制模型进行变换，得到所述代价函数；

所述最优控制模型表示为：，其中，包括机器人在指定方向的当前状态和所述第一目标状态，表示所述系统状态量，用于表示所述系统控制量，表示第一控制参数，表示机器人的速度，表示机器人的加速度；

所述最优控制模型的哈密尔顿函数表示为：

，

所述H表示哈密尔顿函数，为未知系数，T表示最优运动时长；

所述代价函数表示为：

；

其中，和为所述代价函数中的系数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的路径规划的方法，其特征在于，所述根据所述指定方向的当前状态、所述第一目标状态以及所述最优运动时长，确定所述机器人从所述指定方向的当前状态变更为所述第一目标状态的运动轨迹，包括：

根据所述指定方向的当前状态、所述第一目标状态构建包含未知系数的运动方程；

根据所述最优运动时长，确定所述运动方程中的未知系数，得到所述指定方向的运动方程；

根据预设的采样点数，对所述最优运动时长采样，得到多个采样点；

根据多个所述采样点和所述指定方向的运动方程，得到所述指定方向的运动轨迹。

6.根据权利要求5所述的路径规划的方法，其特征在于，所述指定方向的当前状态包括：所述机器人在所述指定方向的当前位姿、当前速度以及当前加速度，所述指定方向的运动方程表示为：

；

~是该5次多项式中的系数，t表示运动时长，其中，，，，

，

，

，

表示所述机器人当前的位置、表示所述机器人当前的速度，表示所述机器人当前的加速度，表示所述机器人的目标位置、表示所述机器人的目标速度，表示所述目标的加速度。

7.根据权利要求2至4中任一项所述的路径规划的方法，其特征在于，在所述确定所述机器人从所述指定方向的当前状态变更为所述第一目标状态的运动轨迹之后，所述方法还包括：

根据所述机器人从所述指定方向的当前状态变更为所述第一目标状态的运动轨迹，确定所述机器人运动至指定位置的路径，所述指定位置是指根据每个所述第一目标状态构建的二维坐标位置。