[发明专利]基于多分辨率拓扑地图的路径搜索方法及系统有效
申请号: | 202211382278.0 | 申请日: | 2022-11-07 |
公开(公告)号: | CN115420296B | 公开(公告)日: | 2023-04-11 |
发明(设计)人: | 周军;任纪颖;史建杰;高新彪;李文广 | 申请(专利权)人: | 山东大学 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 祖之强 |
地址: | 250061 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 分辨率 拓扑 地图 路径 搜索 方法 系统 | ||
本发明提供了一种基于多分辨率拓扑地图的路径搜索方法及系统,属于路径导航技术领域。构建分辨率为半个机身栅格的低分辨率二值化栅格地图;根据得到的二值化栅格地图,提取障碍物的外轮廓点,将轮廓点按顺时针连接构成多边形;判断多边形是否为凸多边形,如是,将多边形设置为有障碍物节点;否则,按照凹点位置将凹多边形进行切割,直到全部为凸多边形;按照凸多边形的分布,在整个离线地图的区域分割出无障碍物节点,形成拓扑地图;采用A*算法进行路径搜索,在有障碍物节点进行路径搜索时,按照有障碍物节点的信息构建栅格地图;在无障碍物节点进行路径搜索时,直接将拓扑地图的周围节点进行扩展;本发明极大的提高了路径搜索效率和精度。
技术领域
本发明涉及路径导航技术领域,特别涉及一种基于多分辨率拓扑地图的路径搜索方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术,并不必然构成现有技术。
未来实现机器人的自主工作,机器人导航是个不可或缺的部分,通常移动机器人的导航问题可以分为三个部分:(1)机器人理解周围环境;(2)机器人实时定位;(3)机器人运动规划。现阶段的机器人运动规划大部分使用的地图是栅格地图和拓扑地图。
发明人发现,栅格地图中分辨率越高对实际环境的描述就越详细,精度就会越高,但是搜索路径时将花费更多的时间,若分辨率越低,虽然能提高路径搜索能力,但是会造成障碍物描述不完整导致路径搜索失败;拓扑地图是以图模型来表示环境,节点表示为特定的地点或者地标,节点之间若有边界相邻则以边直接进行连接,在拓扑地图进行路径搜索能提升计算效率,但是拓扑地图对于某个特定区域的描述是不够详细的。
发明内容
为了解决现有技术的不足,本发明提供了一种基于多分辨率拓扑地图的路径搜索方法及系统,克服了在工厂等大环境下、高分辨率栅格地图中进行启发式全局路径搜索容易出现的A*导航时间占时较长的问题,极大的提高了路径搜索效率和精度。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
本发明第一方面提供了一种基于多分辨率拓扑地图的路径搜索方法。
一种基于多分辨率拓扑地图的路径搜索方法,包括以下过程:
根据离线地图构建分辨率为机器人内切半径的二值化栅格地图;
根据得到的二值化栅格地图,提取障碍物的外轮廓点,将轮廓点按顺时针连接构成多边形;
判断多边形是否为凸多边形,如是,将多边形设置为有障碍物节点;否则,按照凹点位置将凹多边形进行切割,直到全部为凸多边形;
按照凸多边形的分布,在整个离线地图的区域分割出无障碍物节点,形成拓扑地图;
采用A*算法进行路径搜索,在有障碍物节点进行路径搜索时,按照有障碍物节点的信息构建高分辨率栅格地图;在无障碍物节点进行路径搜索时,直接将拓扑地图的周围节点进行扩展。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式,将多边形的所有边向量按顺序依次两两叉积后,再将各个叉积相乘,最终结果小于零时为凹边形。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式,按照凹点位置将凹多边形进行切割,包括:
约定组成凹多边形的点按照顺时针排列,如果两条相邻边向量的叉积大于0,则判断这两条边的连接点为凹点,将这两条边定义为异号边,将任意一条异号边延长至与凹多边形的另一条边相交为止;依次对所有凹点执行上述操作,直至凹多边形全部被分割为凸多边形。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式,按照凸多边形的分布,采用celldecomposition算法在整个离线地图的区域分割出无障碍物节点。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式,在有障碍物节点进行路径搜索时,按照有障碍物节点的信息构建栅格地图,包括:
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