[发明专利]一种考虑狭窄通道的移动机器人路径规划方法及系统

说明书

本发明公开了一种考虑狭窄通道的移动机器人路径规划方法及系统，包括地图构建模块、初始路径求解模块和路径优化模块；地图构建模块：对机器人所处的环境包括狭窄通道进行建模描述；初始路径求解模块：改进后的RRT算法融合对狭窄通道的检测机制，从给定的起始点开始，通过对配置空间进行检索，生成新节点，不断地扩展由随机采样配置点构造的树形结构，寻找到一条从初始位置到目标位置的无碰撞路径；路径优化模块：在融合狭窄通道检测机制的RRT算法的基础上改进路径节点搜索方式，对初始路径进行优化处理，寻找父节点并寻找出一条渐近最优的优化路径；本发明对狭窄通道的响应效率高，执行速度快，得到的渐近最优路径可以保证机器人运动的安全性。

技术领域

本发明涉及移动机器人技术领域，更具体的说是涉及一种考虑狭窄通道的移动机器人路径规划方法及系统。

背景技术

路径规划是移动机器人现实应用的关键技术之一，也是移动机器人研究领域的一个重要课题。现存的路径规划算法主要应用于移动机器人、智能车的自动驾驶等，通过对空间存在的障碍物进行检索，合理躲避障碍物进而规划出一条连接起始点和终止点不间断的路径，在实际生活中，面对不同的工作情况尤其是在图书馆、医院、商场、快递站等面对狭窄通道亦或是多障碍物的复杂环境中，需要构建不同的环境地图。

但是常规路径规划及算法会忽略机器人自身的形状大小、空间占用面积，面对不同的狭窄通道环境地图时会出现检索效率不高，鲁棒性较差等特点。

因此，在算法能检索出狭窄通道或混合障碍物的基础上，如何规划出一条渐近最优的路径让移动机器人高效且安全的通过，提高机器人的执行效率，提高路径的安全性，是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种考虑狭窄通道的移动机器人路径规划方法及系统已解决背景技术中提到的问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种考虑狭窄通道的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：

S1.环境地图的构建：对机器人所处的环境包括狭窄通道进行建模描述；

S2.改进算法后的初始路径求解：改进后的RRT算法融合对狭窄通道的检测机制，从给定的起始点开始，通过对配置空间进行检索，生成新节点，不断地扩展由随机采样配置点构造的树形结构，最终在扩展树中寻找到一条从初始位置到目标位置的无碰撞路径；

S3.对初始路径进行优化：在融合狭窄通道检测机制的RRT算法的基础上改进路径节点搜索方式，对初始路径进行优化处理，寻找父节点以减少路径拐点，并寻找出一条渐近最优的优化路径。

优选的，S1中环境地图的构建的具体内容包括：

S11中的几何中心坐标位置为x和y；

S12中障碍物膨胀处理是以障碍物坐标为中心，向外扩张一定距离：

膨胀的距离为：

L≥α*max(r)

其中，α为膨胀系数，0α1，r为机器人的斜长半径；

其中，w为机器人宽度,h为机器人长。

优选的，S2的具体内容包括：

S21.在二维空间中，将机器人量化为节点p,在p的X轴方向上分别向两侧延伸出长度为R的桥，两个端点设为p1和p2，在桥的基础上正交出新的一组垂直桥，长度为R，端点分别设为p3和p4。

优选的，S2的具体内容还包括：

S22.在已经建立好的环境地图中随机选择起始点Xinit和终止点Xgoal的位置，并确定初始条件，初始化随机树，确定算法参数；