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专利号: 2017112084571
申请人: 安徽工程大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2023-07-19
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种机器人路径规划方法,其特征在于,所述方法包括:采用蜂巢栅格法对机器人行走的环境地图进行构建,建立环境地图模型;

对机器人的行走路径进行最优路径搜索,规划出一条最优路径;

对机器人的折线路径进行平滑处理;

其中,所述对机器人的行走路径进行最优路径搜索,规划出一条最优路径,具体包括:利用树向光分枝生长的寻优原理,采用树生长模拟算法对移动机器人进行全局遍历式路径规划,寻找出一条从起点到终点的最优路径;

所述树生长模拟算法的具体过程包括:

计算环境地图内任意位置处枝条的光照强度和对应的光合速率,建立光照强度和光合速率的表达式;

计算在光照强度最大的位置的随机分枝的坐标位置;

在模拟环境下寻优生长,确定最优路径。

2.根据权利要求1所述的机器人路径规划方法,其特征在于,所述采用蜂巢栅格法对机器人行走的环境地图进行构建,建立环境地图模型,具体包括:设蜂巢栅格的边长为1,xmax、ymax分别表示X轴方向和Y轴方向的最大值;e1、e2分别表示X轴和Y轴上一个单位的向量,且NX为X轴上的最大序号数,NY为Y轴上的最大序号数;

则栅格坐标与序号的关系表示为:

其中,Nx1为第一奇数行栅格最大序号数,Nx2为第一偶数行栅格最大序号数。

3.根据权利要求1所述的机器人路径规划方法,其特征在于,所述任意位置处枝条的光照强度表达式为:其中,I(i)表示坐标(xi,yi)处枝条的光照强度,kl表示光照强度系数,(xT,yT)是目标位置的坐标,(xB,yB)是起始位置的坐标。

4.根据权利要求1所述的机器人路径规划方法,其特征在于,所述随机分枝的坐标位置为:其中, 表示t代枝叶所感应到的光照强度的最强位置,即最佳生长素点的坐标位置,也是向光产生分枝点的坐标位置; 表示该最强位置处向光方向的随机数,t表示分枝前该枝生长周期,t+1表示分枝后该枝生长周期。

5.根据权利要求1所述的机器人路径规划方法,其特征在于,所述对机器人的折线路径进行平滑处理,具体包括:采用三阶贝塞尔曲线进行路径平滑,根据平滑后的曲线有无避开障碍物,建立相应的选择机制对避开障碍物、没有避开障碍物两种情况进行选择,使机器人的行走路径最大程度上平滑。

6.根据权利要求5所述的机器人路径规划方法,其特征在于,所述根据平滑后的曲线有无避开障碍物,建立相应的选择机制对避开障碍物、没有避开障碍物两种情况进行选择,具体包括:设定规划出的路径点到障碍物的最小距离为Lmin,路径点到障碍物的安全距离为Dsafe,式中:xi(t)和yi(t)是贝塞尔曲线规划后的路径点坐标;x0(i)和y0(i)是栅格地图中各障碍物的圆心;R(i)是各障碍物的半径大小;

当路径点与障碍物的最小距离大于或等于安全距离时,选择贝塞尔曲线规划后的曲线路径段;当路径点与障碍物的最小距离小于安全距离时,放弃贝塞尔曲线规划的路径,选择原始算法下的路径规划段。

7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现以下步骤:采用蜂巢栅格法对机器人行走的环境地图进行构建,建立环境地图模型;

对机器人的行走路径进行最优路径搜索,规划出一条最优路径;

对机器人的折线路径进行平滑处理;

其中,所述对机器人的行走路径进行最优路径搜索,规划出一条最优路径,具体包括:利用树向光分枝生长的寻优原理,采用树生长模拟算法对移动机器人进行全局遍历式路径规划,寻找出一条从起点到终点的最优路径;

所述树生长模拟算法的具体过程包括:

计算环境地图内任意位置处枝条的光照强度和对应的光合速率,建立光照强度和光合速率的表达式;

计算在光照强度最大的位置的随机分枝的坐标位置;

在模拟环境下寻优生长,确定最优路径。

8.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现以下步骤:采用蜂巢栅格法对机器人行走的环境地图进行构建,建立环境地图模型;

对机器人的行走路径进行最优路径搜索,规划出一条最优路径;

对机器人的折线路径进行平滑处理;

其中,所述对机器人的行走路径进行最优路径搜索,规划出一条最优路径,具体包括:利用树向光分枝生长的寻优原理,采用树生长模拟算法对移动机器人进行全局遍历式路径规划,寻找出一条从起点到终点的最优路径;

所述树生长模拟算法的具体过程包括:

计算环境地图内任意位置处枝条的光照强度和对应的光合速率,建立光照强度和光合速率的表达式;

计算在光照强度最大的位置的随机分枝的坐标位置;

在模拟环境下寻优生长,确定最优路径。