[发明专利]一种智能机器人长距离自主导航的方法

说明书

本发明公开一种智能机器人长距离自主导航的方法，应用于微型飞行器长距离自主导航领域，针对现有技术难以解决智能机器人长距离自主导航的问题；本发明将长距离依次分为众多的小范围，智能机器人逐个小范围寻找最优路径，从当前小范围移动到下一小范围，直至智能机器人移动到目标位置，本发明的方法减小了智能机器人每次所需处理的数据量，提高计算速度，从而实现智能机器人长距离下的自主导航任务。

技术领域

本发明属于微型飞行器长距离自主导航领域，特别涉及一种微型飞行器长距离自主导航技术。

背景技术

一直以来，智能机器人自主导航技术都是众多研究者们的重点研究对象，它是实现智能机器人智能化的一项关键技术。想要攻克这个难题，必须全面考虑各方面的问题，因为自主导航技术涉及了传感器，微电子，控制，计算机等众多学科的知识，它将机器人的感知、规划、决策和行动等模块有机地结合起来；需要用到诸如视觉处理与定位、路径规划与路径跟踪、多传感器数据融合等前沿技术；因此对于研究者而言，智能机器人自主导航技术的研究是重要且困难的。

智能机器人自主移动过程中，导航机器人需要依靠自身的传感系统感知内部姿态和外部环境信息，通过对环境空间信息的存储、识别和搜索，找到最优或接近最优的无碰撞路径，实现安全运动，现有的路径规划方法包括使用可见性图法、随机搜索算法、概率路线图、确定性搜索算法Dijkstra算法、基于启发式的搜索算法A*和D*以及各种遗传算法等。以无人机自主导航的研究来说，由于他们在复杂环境中工作的能力，他们在军事、科学研究、跟踪行动等各个领域受到关注。它们比在地面环境下工作的自动陆地车辆拥有更多功能；无人机可以在复杂的地形下工作，规划自己的路径，同时避开中间的障碍物。但是目前无人机的使用仅限于有限的几个应用，这是由于目前大多数的方法都是着重解决短距离，室内等确定性环境下的自主导航问题；因此，为了扩大如无人机在内的智能机器人的应用前景，必须要研究能实现智能机器人长距离自主导航的方法。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种智能机器人长距离自主导航方法，结合图像处理技术，多传感器信息融合技术，定位导航技术，人工智能等技术实现智能机器人长距离移动下的自主导航。

为实现上述目的，本发明提供一种实现智能机器人长距离自主导航的方法，包括以下步骤：

S1、导入先验地图，并在地图上确定智能机器人的初始地点以及目标地点；

S2、初始路径规划；

S3、基于初始规划的路径，将初始路径划分为若干的小范围；

S4、获取当前小范围的空间信息，规划当前范围内的最优导航路径；

S5、按照S4规划的最优路径，控制智能机器人移动到当前范围内最优路径的终点；

S6、重复步骤S3至S5，直至智能机器人移动到目标地点；应注意到，若划分的最后一个小范围所对应的前一次最优路径终点与目的地之间的距离小于事先半径，那么最后一个小范围的直径大小应选取为前一次最优路径终点与目的地之间的欧式距离。

优选地，所述步骤S2中，对智能机器人进行初始路径规划，该初始路径为从初始位置到终点位置的一条直线。

优选地，所述步骤S3中，小范围的确定方法为：以合理的半径大小，在机器人的当前位置为确定圆上的一点，在初始规划路径上找圆心画圆，该圆内即为智能机器人当前所需处理的环境。

优选地，所述步骤S3中，该小范围圆的大小由智能机器人携带处理器的计算能力决定，本文给出的参考是智能机器人能探测范围的三分之一到二分之一大小。

优选地，所述步骤S4中，规划当前范围内的最优路径时，智能机器人只需要考虑当前小范围内的空间信息。