[发明专利]一种基于混合策略的移动机器人路径规划方法

权利要求书

1.一种基于混合策略的移动机器人路径规划方法，包括起始点(201)，浅灰色单位小正方形(202)；白色单位小正方形(203)，黑色矩形(204)，黑色折线一(205)，目标点(206)，黑色折线二(301)，黑色折线三(401)，黑色折线四(501)，原始A*算法，混合策略，加权重构策略模块，三点优化策略模块，单位外切圆策略模块，原始A*算法规划路径，原始A*算法规划路径的长度，原始A*算法规划路径的搜索区域的面积，原始A*算法规划路径的节点数，初始规划路径，第一次优化规划路径，第二次优化规划路径，第二次优化规划路径的长度，第二次优化规划路径的搜索区域的面积，第二次优化规划路径的节点数；加权重构系数α，Delete表，节点个数N，起始节点，表达式为f(n)＝g(n)+αh(n)的改进A*算法；n为当前节点；f(n)为从起始点(201)经过当前节点n到达目标点(206)的估计代价值；g(n)为起始点(201)到当前节点n的实际代价值；h(n)为当前节点n到目标点(206)的启发函数预估代价值，其特征在于，所述浅灰色单位小正方形(202)组成的区域为搜索区域，白色单位小正方形(203)组成的区域为未搜索区域，黑色矩形(204)区域为障碍物，黑色折线一(205)为原始A*算法规划路径，黑色折线二(301)为初始规划路径，黑色折线三(401)为第一次优化规划路径，黑色折线四(501)为第二次优化规划路径；混合策略分解成加权重构策略模块、三点优化策略模块和单位外切圆策略模块三个阶段；

一种基于混合策略的移动机器人路径规划方法具体流程步骤如下：

步骤1，开始，初始化参数；

步骤2，运行加权重构策略模块；

步骤2.1，使用加权重构系数；

步骤2.2，运行表达式为f(n)＝g(n)+αh(n)的改进A*算法；

步骤2.3，获得初始规划路径；

步骤3，运行三点优化策略模块；

步骤3.1，创建Delete表，为空表；

步骤3.2，输入节点个数N，并令S为起始节点；

步骤3.3，判断节点个数N≥3是否成立，如果是，则继续往下执行，否则跳至步骤3.11；

步骤3.4，判断节点S、S+1、S+2是否在一直线上，如果是，则跳至步骤3.6，否则继续往下执行；

步骤3.5，判断节点S、S+1、S+2间连线与障碍物是否相交，如果是，则跳至步骤3.7，否则继续往下执行；

步骤3.6，将节点S+1加入Delete表；

步骤3.7，令S＝S+2；

步骤3.8，判断S+2N是否成立，如果是，则继续往下执行，否则跳转至步骤3.4；

步骤3.9，删除Delete表中的节点；

步骤3.10，从起始点(201)至目标点(206)，依次连接剩余节点；

步骤3.11，获得第一次优化规划路径；

步骤4，运行单位外切圆策略模块；

步骤4.1，对接近所优化规划路径的障碍物边界拐点作网格单位小正方形的外切圆；

步骤4.2，判断规划路径与所有单位小正方形的外切圆是否相切，如果是，则继续往下执行，否则跳至步骤4.4；

步骤4.3，保留三点法优化之前该点坐标，并跳转至步骤3.3；

步骤4.4，获得第二次优化规划路径，并输出最终规划路径；

步骤5，一种基于混合策略的移动机器人路径规划方法结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合策略的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述第二次优化规划路径的长度比原始A*算法规划路径的长度短，第二次优化规划路径的搜索区域的面积比原始A*算法规划路径的搜索区域的面积小，第二次优化规划路径的节点数比原始A*算法规划路径的节点数少。