[发明专利]面向拓扑-栅格-度量混合地图的分层路径规划方法

权利要求书

1.一种面向拓扑-栅格-度量混合地图的分层路径规划方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1：根据拓扑-栅格-度量混合地图构造方法，创建移动机器人作业环境的混合地图，包括抽象化表示的拓扑地图、具体化表示的栅格地图、精细化表示的度量地图；

步骤2：在移动机器人运行前，根据拓扑-栅格分层规划方法生成一条整体优化的全局预设路径；

步骤3：当移动机器人沿全局预设路径运行时，实时探测周围环境，判断离机器人最近障碍物的距离是否小于避障阈值，若是，进入步骤4，若否，则进入步骤5；

步骤4：在度量地图上利用改进深度确定性策略梯度(Deep Deterministic PolicyGradient，DDPG)算法进行局部路径规划，完成避障后重新回到全局预设路径；

步骤5：判断移动机器人是否到达目标位置，若是，算法结束，若否，则进入步骤3。

2.根据权利要求1所述的面向拓扑-栅格-度量混合地图的分层路径规划方法，其特征在于，所述拓扑-栅格-度量混合地图构造方法包括以下步骤：

步骤1.1：对整体作业环境进行栅格化表示，构造全局栅格地图；

步骤1.2：将全局栅格地图划分为若干个子栅格地图，每个子栅格地图均设置关键节点，利用层次图将工作环境描述为以子地图为树形节点的分层地图表示，在第k层地图中，第k+1层子地图以关键节点表示，同一层次的关键节点间通过离线先验路径连接；

步骤1.3：在栅格地图上采用细化算法生成安全度较高的离线先验路径，通过拓扑特征提取方法，构建各层次子栅格地图对应的拓扑地图；

步骤1.4：移动机器人在运行过程中利用其所携带的机载传感器信息来维护和更新局部度量地图。

3.根据权利要求2所述的面向拓扑-栅格-度量混合地图的分层路径规划方法，其特征在于，所述拓扑特征提取方法将栅格地图上离线先验路径的分岔点作为拓扑地图中的普通节点，人工选取区域入口栅格或其他具有代表性的栅格作为子栅格地图的关键节点，统计关键节点之间的离线先验路径长度作为边的权重，所述路径长度为路径包含的栅格数。

4.根据权利要求1所述的面向拓扑-栅格-度量混合地图的分层路径规划方法，其特征在于，所述拓扑-栅格分层规划方法，包含以下步骤：

步骤2.1：判断起始栅格S和目标栅格D是否在同一子地图中，若是，进入步骤2.2，若否，则进入步骤2.3；

步骤2.2：针对起点S到终点D，采用改进A*算法规划一条整体优化的全局预设路径，算法结束；

步骤2.3：分别获取起点S和终点D在层次图架构中的深度L_s、L_D及其所在子栅格地图的关键节点C_S、C_D，若L_s＜L_D，则从C_D开始，在层次图架构中自下而上逐层搜索直至在L_s-1层对应的拓扑图中找到C_S。；否则，从C_S开始向上搜索，直至L_D-1层对应的拓扑图中找到C_D停止；搜索过程中，在各层次拓扑地图上，利用Floyd算法规划出最优节点序列，并保存节点之间的离线先验路径作为中段预设路径；

步骤2.4：以S为起点，关键节点C_S为终点，利用改进A*算法在起点S所在子栅格地图上搜索一条局部路径并保存为前段预设路径。同理，将关键节点C_D设为起点，终点D设为终点，利用改进A*算法在起点S所在子栅格地图上搜索另一条局部路径并保存后段预设路径。若无法搜索出可行解，则路径规划失败，算法结束；

步骤2.5：将步骤2.3生成的中段预设路径与步骤2.4搜索的前段预设路径、后段预设路径合并，得到整体优化的全局预设路径，算法结束。