[发明专利]基于改进动态窗口的跟随机器人局部路径规划方法

说明书

本发明公开一种基于改进动态窗口的跟随机器人局部路径规划方法，应用于机器人领域，针对相对复杂的环境中，现有的跟随机器人局部路径规划低效的问题，本发明采用改进DWA算法作为路径规划的主要算法，一方面与传统的机器人路径规划相比，DWA算法更简洁高效，反应速度更快；另一方面，本发明的方法通过对DWA算法评分规则的改进，使其更适应机器人执行跟随任务的特点。

技术领域

本发明属于机器人领域，特别涉及一种跟随机器人路径规划技术。

背景技术

动态窗口法，即DWA(dynamic window approach)算法，是一种通过对机器人线速度与角速度多次采样，并优选出合适的速度进行执行的方法。DWA算法主要是对采样的速度进行模拟，求出速度对应的模拟轨迹，并依据一定的规则对模拟出的每一条轨迹进行打分，根据模拟轨迹分数进行优选。DWA算法有诸多优点，首先DWA算法的主要输入是机器人的速度，即该算法主要与机器人的运动动力学相关。其次，DWA考虑了机器人的制动性能，在对机器人速度要求较高的场景，这一考虑十分重要。最后是该算法本身的复杂度不高，计算速度和反应速度较快。目前，DWA算法主要用于与A*算法等全局路径规划算法结合，实现机器人在已知地图中的定位导航。

对于跟随机器人，其实时性与安全性是十分重要的性能指标，一个良好的路径规划方法可以极大地提升这两种指标。如果使用传统的机器人定位导航方法，即全局路径规划+局部路径规划的方式，由于跟随机器人的跟随目标一般都不处于静止状态，因此，这种方式会随着目标的移动不断的更新全局路径，性能很差。同时，也因为目标并不处于静止状态，所以机器人在遇到对称性问题时的决策也会影响机器人的效率。

如图1所示，机器人无论是按照路径A移动或按照路径B移动，都可安全的到达目标点，但是，当目标并未处于静止状态时，机器人沿这两条路径开始移动就会导致不同的结果。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于改进动态窗口的跟随机器人局部路径规划方法，使跟随机器人更适应任务环境，提升执行跟随任务的效率。

本发明采用的技术方案为：基于改进动态窗口的跟随机器人局部路径规划方法，包括：

S1、根据机器人的运动模型以及当前机器人的运动状态确定用于下一步的速度空间；

S2、基于该速度空间，在设定分辨率下进行采样，得到若干机器人的估计轨迹；

S3、基于机器人的朝向、障碍物、速度对步骤S2得到的若干估计轨迹进行评分，选取评分最高的估计轨迹提供给机器人的运动机构执行。

步骤S1具体为：

S11、确定机器人的速度模型；

S12、获取机器人当前的运动状态；

S13、根据机器人当前的运动状态和步骤S11确定的机器人速度模型，计算出将来一段时间内的速度窗口。

步骤S2具体包括以下分步骤：

S21、根据确定的速度采样率，计算路径的估计速度；

S22、根据路径的估计速度与机器人当前的位姿，得到机器人在采样时间内的估计位姿变化；

S23、根据估计位姿更新运送状态，得到估计轨迹。

本发明的有益效果：本发明的方法仅使用改进DWA算法作为路径规划的主要算法，一方面与传统的机器人路径规划相比，DWA算法更简洁高效，反应速度更快；另一方面，本发明的方法通过对DWA算法评分规则的改进，使其更适应机器人执行跟随任务的特点。总之，本发明的方法可以作为跟随机器人的路径规划实施方案。

附图说明

图1为对称性问题说明示意图；

图2为本发明的系统框图；