[发明专利]一种基于D*Lite算法对动态移动机器人高效路径规划方法

说明书

一种基于D*Lite算法对动态移动机器人高效路径规划方法，涉及一种移动机器人路径规划方法，本发明采用D*Lite算法对在动态环境下工作的移动机器人进行路径规划，并提出一种基于危险因子和三次均匀B样条曲线的改进方法。首先，当扩展邻接点时，在节点代价中融合危险因子，避免机器人斜向移动时与障碍物尖角发生碰撞，并将传统启发函数计算方法改为对角线距离，提升规划效率；其次，结合三次均匀B样条曲线对路径进行拟合优化，使路径更加平滑。通过对比分析，本发明有效提升路径规划的效率以及路径的安全性、实用性。能够在动态环境中，快速规划出最短路径，安全性更高，满足实际使用需求。

技术领域

本发明涉及一种移动机器人路径规划方法，特别是涉及一种基于D*Lite算法对动态移动机器人高效路径规划方法。

背景技术

近年来，伴随着中国经济的快速增长、仓储物流自动化的快速发展以及劳动力成本的提高，世界物流系统逐渐偏向于“无人化”，“少人化”，“智能化”方向发展，在这种情况下，移动机器人被众多企业以及研宄所重点关注。在复杂多变的仓库环境中，如何让移动机器人根据分配的任务，高效的找到一条从起始点至目标点的安全、最短的路径成为关键问题。

D*Lite算法是基于二维栅格地图模型下的增量式动态路径规划算法，是一种动态逆向搜索算法，即从目标点开始扩展直到起点，期间不断生成反向的指针，能够实现在动态环境下规划出一条安全的最优路径。D*Lite算法在扩展节点过程中每次都选择邻节点中的最优节点，从而得到一条最优路径。

传统的路径规划算法虽然计算了出最短路径，但是在实际运动过程中距离障碍物太近，仍然可能导致机器人与障碍物的尖角发生碰撞。如图2所示，黑色节点为障碍物，当机器人实际运动时，如果沿着斜线方向移动，则容易与斜线两边障碍物的尖角发生碰撞。

传统D*Lite算法的启发函数采用欧式距离计算，需要不断进行开根号运算，计算复杂。

使用D*Lite算法得到的路径存在尖角转弯问题，在实际运动过程中，机器人转换姿势可能会消耗更多时间，甚至会产生故障。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于D*Lite算法对动态移动机器人高效路径规划方法，本发明采用对角线距离计算，不仅有效提升运算速度，对于8邻域扩展节点的方式，更能准确估计节点之间的距离，计算出的路径更加准确。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于D*Lite算法对动态移动机器人高效路径规划方法，所述方法包括以下过程：

a.采用D*Lite算法进行路径规划：当节点状态发生改变时，即环境中某自由节点变为障碍节点或者障碍节点变为自由节点，算法将结合上次寻路的信息，对状态发生改变节点后的路径进行快速重规划，利用节点信息，避免无关节点的重计算；

b.结合对角线函数：改进启发函数计算方法；

c.结合危险因子：当计算由节点s'到节点s的代价时，在斜线方向的节点代价函数c(s,s')中加入危险因子D，使该节点尽可能不被选取，规划的路线可以远离危险节点，不会与障碍物尖角碰撞；

d.三次均匀B样条曲线拟合优化：根据已知数据点生成一条与原路径数据点整体最接近的光滑路径，每四个控制点控制一段曲线对路径进行优化，节点矢量沿着参数轴均匀分布，使优化后的路径更贴合原路径且更平滑；

e.改进D*Lite算法流程：结合改进启发函数h'(s)及节点代价函数c'(s,s')，规划出最短路径；然后使用三次均匀B样条曲线对该路径进行拟合优化；在机器人移动过程中，一旦检测到节点状态发生改变，则从当前节点开始，进行重规划。

所述的一种基于D*Lite算法对动态移动机器人高效路径规划方法，所述b.结合对角线函数：改进后的启发函数计算方法如公式(1)、(2)、(3)所示：