[发明专利]基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法

说明书

本发明公开了一种基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法，通过对原始占据栅格地图进行识别，针对识别出的狭窄区域，按一定步长做多种特定方式的极限搜索。一方面，分析可通行性指标一：是否可通行，判断在该区域中，移动机器人可通行的极限几何尺寸。另一方面，分析可通行指标二：建立更安全的通行路径，当移动机器人几何尺寸一定时，计算多种特定方式下移动机器人几何中心落入的可行区域。综合多种特定方式，对搜索出的区域和原始内切圆膨胀区进行比较，得到一定当量膨胀值，将规划路径约束在当量膨胀后的自由区域。本发明从运动规划前端路径搜索就降低考虑实际移动机器人身的动力学约束，减少后端轨迹规划计算量。

技术领域

本发明涉及室内移动机器人自主导航运动规划技术领域，具体涉及一种基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法。

背景技术

对于移动机器人自主导航的运动规划，包含路径规划、轨迹规划和轨迹跟踪三部分。同时，按需求分配又可以将移动机器人自主导航的运动规划分为前端和后端。目前主流的分类方式是将路径规划划分为前端，轨迹规划和轨迹跟踪分为后端。前端规划方法包含：图搜索、虚拟势场和导航函数、数学最优化、生物智能等方法。目前大部分的移动机器人自主导航在前端，求解机器人的配置空间都将机器人当作圆形机器人处理，不能真正根据机器人的几何外形对狭窄区域内的机器人进行判断研究。

针对上述问题，目前也有很多改进方法，包括给定代价值、增加安全度评价指标、改善路标识别方式等方法。但是这些方法都在一定程度上提高了机器人碰撞的安全性，但是不能从本质上解决是否碰撞。同时，这些方法一般用于后端，特别是用于轨迹优化部分，并不能在前端给出指导意义。

在目前主流的机器人操作系统(ROS)中，采用代价地图描述环境中的障碍物信息。原理是通过不同图层传感器信息叠加，被填充的栅格点表示有障碍物。同时在利用ROS进行导航时，采用全局和局部两层膨胀。膨胀地图通过比较设定膨胀半径和内切圆关系，并对距离障碍物的不同距离来赋予一定权值，从而对后续路径规划进行一定指导。

但是，膨胀半径设定是人为的，并常常设置为大于外切圆半径，导致狭窄通道过不去，但是设置过小，又会导致会碰撞到通道和通道之间存在的障碍物。本质上，现有的方法并没有对物体的几何形状进行判断。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法，所述移动机器人可通行性方法包括以下步骤：

S1、搜索栅格地图中的连通区域，提取有通行路径的通道，并计算通道的宽度；

S2、将移动机器人的运动方式划分成三种基本方式，并求移动机器人几何尺寸未知条件下，移动机器人在三种运动方式下通过通道的极限尺寸，并验证给定的移动机器人是否在极限尺寸内，得到可通行性的指标一：是否可通行，其中，所述三种基本方式分别为斜移、自转、任意半径方式；

S3、对已知移动机器人几何尺寸条件下，计算目标通道，提取在目标范围内通道，并计算步骤S2中三种运动方式下，移动机器人几何中心在通道的可运行范围，该可运行范围简称为G区；

S4、求出每个G区的最窄宽度，并求得相应通道的倾角；

S5、由通道倾角大小，对步骤S2中三种运动方式分别给定权值，计算总的当量膨胀，得到改进膨胀地图，此处得到可通行性的指标二：建立更加安全的膨胀区域；

S6、将栅格地图进行当量膨胀；

S7、重新进行全局规划，使得移动机器人的路径规划落入当量膨胀后的自由区域，得到更加安全的可通行路径。

进一步地，所述步骤S1的实现过程如下：