[发明专利]一种移动机器人路径地图在线生成方法

摘要

本发明公开了一种移动机器人路径地图在线生成方法。本发明能够在没有环境先验知识的情况下对动态采集的数据进行在线学习，获得环境的路径地图。该发明能够随着移动机器人在未知环境中自由巡游，通过将GPS设备不断的获得机器人的位置信息作为路径地图在线生成方法的输入，在线的不断学习使得构建路径地图的过程具有自组织自学习自增长的特点。

主权项

一种移动机器人路径地图在线生成方法,其特征在于，该方法具体包括以下两个部分：第一部分：路径信息的获取；机器人在室外环境中巡弋的同时运用GPS设备不断的采集机器人的位置信息，并存储在位置信息数据池中；位置信息数据池是离散的机器人位置点的集合，表示为N＝{x1,x2,…,xn}；可见集合N中的元素个数随着机器人在环境中的运动而持续增长；第二部分：路径地图的在线生成，其在线生成的步骤如下：初始化阶段：初始化路径地图G＝(V,E)，其中G表示路径地图，V表示路径地图的节点集，E表示节点之间的连接边集；首先在位置信息数据池N中随机选择两个位置点作为路径地图的两个节点v1和v2，表示为V＝{v1,v2}；路径地图生成阶段：步骤一：在位置信息数据池N中随机选择一个位置信息点作为路径地图生成方法的一个输入信号ξ；找出路径地图的节点集V中与ξ距离最近与次近的两个节点s1和s2；步骤二：按公式(1)调整最近节点s1的误差；errors1=errors1+||ξ-ws1||2---(1)]]>其中表示节点s1的误差，表示节点s1的位置向量；步骤三：按公式(2)和(3)以学习率εb和εn修改最近节点s1以及与s1直接相连的所有节点的位置向量，其中εb∈[0,1],εn∈[0,1]，表示学习率为0和1之间的数值；ws1=ws1+ϵb(ξ-ws1)---(2)]]>wi=wi+ϵn(ξ-wi)(∀i∈Ns1)---(3)]]>其中表示与s1直接相连的所有节点的集合，i为集合中的节点；步骤四：将所有与最近节点s1相连的边的age增长1；如果最近节点s1和次近节点s2之间有连接边，则设置该边的age为0；如果最近节点s1和次近节点s2之间没有连接边，则创建连接边(s1,s2)，并保存到路径地图的边机中，表示为E＝E∪{(s1,s2)}；步骤五：移除所有age大于阈值amax的边，同时删除没有连接边的节点；步骤六：判定是否插入新节点；如果输入信号ξ产生的次数是阈值λ的整数倍，则找出具有最大误差error的节点u；计算所有与节点u相连的边的空间距离的均值如果满足其中dmax为阈值，则找出具有最大error的u的邻居节点v，在u和v之间插入新的路径节点r，并保存到V中；按公式(4,5,6)降低节点u和v的误差，并设置节点r的误差；erroru＝α*erroru                       (4)errorv＝α*errorv                       (5)errorr＝(erroru+errorv)/2                     (6)其中调节因子α∈[0,1]；步骤七：按公式(7)调节所有节点的error；errorc=β*errorc(∀c∈V)---(7)]]>其中调节因子β∈[0,1]；步骤八：回到步骤一持续运行直到停止程序，获得环境的路径地图G。