CN104238560B - 一种非线性路径规划方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种非线性路径规划方法，包括：建模步骤，依据场景进行建模，得到参考坐标系；标记模块，获取场景中的障碍物信息，并在参考坐标系中对障碍物区域进行标记；分析步骤，分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况；转折点选取步骤：当确定设定路径与障碍物区域具有重合点时，选取转折点；重分析步骤：将选取的转折点作为新的起点，对新的起点与终点之间的路径进行重新设定；路径生成步骤：将起点、选取的转折点以及终点进行顺序连接，生成规划路径。采用本发明的路径规划方法，无须提供栅格地图，且利用该规划路径生成了比较简洁的自主导航控制指令，能有效提高工作的效率及可靠性。另外，本发明还提供了一种非线性路径规划系统。

Description

一种非线性路径规划方法及系统

技术领域

本发明涉及路径规划的技术领域，尤其涉及一种非线性路径规划方法及系统。

背景技术

随着机器人技术的发展，机器人的智能水平得到了显著地提高，其中自主路径规划已经成为移动机器人不可或缺的重要功能，移动机器人能够根据指定的目标和获取的环境信息自主地避开障碍物、进行路径规划，并且完成指定任务。

移动机器人路径规划主要包括全局路径规划和局部路径规划。其中，全局路径规划指的是机器人根据静态的全局环境信息，找出从起始点到目标点的避开障碍的最优路径，涉及的基本问题是环境模型的描述和搜索策略；局部路径规划则要考虑机器人移动过程中的实时状况，在动态环境中进行机器人的路径规划，涉及的是一个局部最优的问题。

目前比较常用的路径规划方法主要包括：A星算法、蚁群算法、人工势场法等，这些算法都有各自的优缺点。如A星算法能够规划出全局最优的路径，但迭代的次数较多；蚁群算法在实际运行时迭代的次数必须预先设定，次数太少可能得到的不是最优解，而次数太多则浪费大量的运算时间；人工势场法具有良好的实时性，但存在陷阱区域。而且上述常用的算法在运行前都必须提供栅格地图，对于大型复杂的地图环境，需要占用大量的内存来保存地图和程序运行过程中的中间变量，浪费了大量的运算时间，且不能实时计算路径；另外，以上算法规划出来的路径弯折比较多，用于实际导航参考线路时，生成的控制指令比较复杂，这导致了移动机器人实际的运动效果也并不理想。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种非线性路径规划方法及系统，通过选取用于避开障碍物的转折点，并将起点、选取的转折点及终点顺序连接，形成由少量直线组成的规划路径，而无须提供栅格地图，减少了内存消耗和运算时间，并能实时进行路径计算，且利用该规划路径生成了比较简洁的自主导航控制指令，从而有效地提高工作的效率及可靠性。

为了实现上述目的，本发明提供一种非线性路径规划方法，包括：

建模步骤：依据当前所处场景进行建模，得到参考坐标系；

标记步骤：获取所述场景中的障碍物信息，并在所述参考坐标系中对障碍物区域进行标记；

分析步骤：分析起点与终点之间的设定路径与所述障碍物区域的重合情况；

转折点选取步骤：当确定所述设定路径与所述障碍物区域具有重合点时，选取用于避开所述障碍物区域的转折点；

重分析步骤：将选取的所述转折点作为新的起点，对所述新的起点与所述终点之间的路径进行重新设定；并重复执行所述分析步骤及转折点选取步骤，直至重新设定的路径与所述障碍物区域没有重合点；

路径生成步骤：将所述起点、选取的所述转折点以及所述终点进行顺序连接，生成规划路径。

其中，所述转折点选取步骤，包括：

获取所述起点、终点的坐标及所述障碍物区域的坐标集；

根据获取的所述起点的坐标以及所述障碍物区域的坐标集确定转折点区域；

对所确定的转折点区域建立目标函数；

根据建立的所述目标函数对所述转折点进行计算。

其中，所述根据获取的起点坐标以及所述障碍物区域的坐标集确定转折点区域，具体为：

计算所述起点与所述障碍物区域之间的斜率范围；

根据计算得出的所述斜率范围确定斜率覆盖区域；

所述转折点区域在所述斜率覆盖区域之外。

其中，所述对所确定的转折点区域建立目标函数，具体为：

获取所述转折点区域的坐标集；

计算所述障碍物区域中点；

根据获取的所述转折点区域坐标集与所述障碍物区域中点、所述起点以及所述终点的距离关系对所述目标函数进行设定。

其中，所述目标函数设定为：

或

其中n∈[1，∞]，D₁表示转折点到起点的距离，D₂表示转折点到终点的距

离，D₃表示转折点到障碍物区域中点之间的距离；x_S0、y_S0表示起点的横、纵坐标，x_G、y_G表示终点的横、纵坐标，x、y表示转折点的横纵、坐标，x_M、y_M表示障碍物区域中点的横、纵坐标，k表示转折点与起点的斜率。

其中，所述根据建立的所述目标函数对所述转折点进行计算，具体是通过梯度下降法对所述目标函数F(x,y,k)进行求解，计算公式为：

其中，H_m中的m∈[1，∞]的整数，H_m表示目标函数F(x,y,k)的状态向量，λ表示迭代步长，表示目标函数F(x,y,k)的梯度。

其中，所述分析步骤，包括：

分别获取所述障碍物区域及所述设定路径的坐标集；

判断所述设定路径的坐标集与所述障碍物区域的坐标集是否存在重合点；

当存在有重合点时，对所述设定路径需要跨越的所述障碍物区域进行选择。

其中，所述当存在有重合点时，对所述设定路径需要经过的所述障碍物区域进行选择，具体为：

获取各重合点的坐标；

计算各所述重合点与所述起点之间的距离；

获取与所述起点之间的距离为最小值的重合点，将包含该重合点的障碍物区域确认为所述设定路径需要跨越的障碍物区域。

为了实现上述目的，本发明还提供一种非线性路径规划系统，包括：

建模模块：用于依据当前所处场景进行建模，得到参考坐标系；

标记模块：用于获取所述场景中的障碍物信息，并在所述参考坐标系中对障碍物区域进行标记；

分析模块：用于分析起点与终点之间的设定路径与所述障碍物区域的重合情况；

转折点选取模块：用于当确定所述设定路径与所述障碍物区域具有重合点时，选取用于避开所述障碍物区域的转折点；

重分析模块：用于将选取的所述转折点作为新的起点，对所述新的起点与所述终点之间的路径进行重新设定；

路径生成模块：用于将所述起点、选取的所述转折点以及所述终点进行顺序连接，生成规划路径。

其中，转折点选取模块包括：

坐标获取单元：用于获取所述起点、终点的坐标及所述障碍物区域的坐标集；

区域确定单元：用于根据获取的所述起点的坐标以及所述障碍物区域的坐标集确定转折点区域；

函数建立单元：用于对所确定的转折点区域建立目标函数；以及

计算单元：用于根据建立的所述目标函数对所述转折点进行计算。

本发明提供的所述非线性路径规划方法及系统，通过分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况，并在该设定路径与障碍物区域有重合点时，获取避开该障碍物的转折点，再将起点、获取的转折点与终点顺序连接形成了由少量直线组成的规划路径，该路径规划过程无须提供栅格地图，减少了算法运行过程中的内存消耗及运算时间，且只需进行少量的计算，即可计算出最优规划路径，适用于进行动态环境的实时路径规划。通过计算满足安全条件与最优化条件的转折点，确保移动主体在工作中的安全与效率，且该规划路径可以生成比较简洁的自主导航控制指令，能有效地提高工作的效率及可靠性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例非线性路径规划方法的方法流程图；

图2为本发明实施例基于非线性路径规划的建模示意图；

图3为本发明图1中步骤S300的细化流程图；

图4为本发明图3中步骤S330的细化流程图；

图5为本发明图1中步骤S400的细化流程图；

图6为本发明图5中步骤S420的细化流程图；

图7为本发明图5中步骤S430的细化流程图；

图8为本发明实施例非线性路径规划系统的系统结构图；

图9为本发明实施例中转折点获取单元的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

请参阅图1，为本发明实施例提供的一种非线性规划方法，结合图2所示的建模示意图详细说明基于本发明实施例提供的非线性规划方法进行路径规划的过程。

本发明实施例提供的一种非线性规划方法，具体包括如下步骤：

步骤S100、依据当前所处场景进行建模，得到参考坐标系。

在本发明实施方式中，依据工作区域构建二维场景，并在该二维场景中进行建模，具体为：选取其中的任意一点作为原点O，选择从原点出发右侧指向为x轴，与x轴垂直指向上侧为y轴，得到图2所示的二维坐标系。其中，构建的场景是二维场景或三维场景，可依据建筑的CAD设计图纸或者测距扫描设备获取的地图信息进行获取，对应建立的坐标系可以是二维坐标系或三维坐标系，其中根据三维场景建立二维坐标系，具体可以是将三维场景中的实体对象在三维坐标系中垂直于z轴的平面内进行正投影，将投影所得的区域叠加至二维坐标系中。

步骤S200、获取场景中的障碍物信息，并在参考坐标系中对障碍物区域进行标记。

在本发明实施方式中，根据移动主体所在区域的实际环境地图来获取场景中的障碍物信息，具体地，通过选取障碍物的多个端点的坐标，并将相邻的端点直线连接，得到将独立的障碍物完全包围的多边形区域，将该多边形区域标记为障碍物区域Ni，对应障碍物区域的端点确定为N_ij，其中，i表示场景中的第i个障碍物区域，i∈[1，∞]的整数，j表示该障碍区域的第j个端点，i∈[1，∞]的整数。如图2所示，通过工作区域的实际环境地图获取场景中的3个障碍物，通过分别选取障碍物的多个端点，将相邻的端点直线连接，得到将独立的障碍物完全包围的多边形区域，将三个多边形区域分别标记为障碍物区域N₁、N₂、N₃，图2中以阴影区域表示障碍物区域，并确定障碍物区域N₁的多个端点为N₁₁、N₁₂、N₁₃、N₁₄、N₁₅，同理，确定障碍物区域N₂的端点为N₂₁、N₂₂、N₂₃、N₂₄、N₂₅、障碍物区域N₃的端点为N₃₁、N₃₂、N₃₃、N₃₄。

另外，该障碍物区域可以根据移动主体与障碍物区域的安全距离系数以及移动主体的尺寸参数适当的放大，以扩大障碍物区域的影响范围，从而提高安全系数。

步骤S300、分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况。

在本发明实施方式中，确定起点位置为S₀，并设定目标点为终点G，如图2所示，直线连接起点与终点形成直线路径为直线线段S₀G，将该直线线段S₀G定义为起点S₀与终点G之间的设定路径。

图3所示为分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况的方法，具体为：

步骤S310、分别获取障碍物区域及设定路径的坐标集。

在本发明实施例中，获取该直线线段S₀G的坐标集及坐标系中障碍物区域N₁、N₂、N₃的坐标集。

步骤S320、判断设定路径的坐标集与障碍物区域的坐标集是否存在有重合点。

在本发明实施例中，通过将获取的直线线段S₀G的坐标集与坐标系中各障碍物区域N₁、N₂、N₃的坐标集进行对比，确定设定路径S₀G与障碍物区域N₁、N₂、N₃的重合点。

步骤S330、当存在有重合点时，对设定路径需要跨越的障碍物区域进行选择，在本发明实施例中，当存在重合点时表示从S₀到G需要获取转折点S_i以跨越障碍物区域，将设定路径S₀G与障碍物区域N₁、N₂、N₃的重合点标记为C_ij，其中i表示获取第i个转折点S_i时设定路径S_i-1G与障碍物区域的重合点，j表示获取转折点时设定路径S_i-1G与障碍物区域的第j个重合点。

图4所示为对设定路径需要跨越的障碍物区域进行选择的方法，具体为：

步骤S331、获取各重合点的坐标；

在本发明实施例中，通过将获取的直线线段S₀G的坐标集与坐标系中各障碍物区域N₁、N₂、N₃的坐标集进行对比，确定4个重合点，如图2所示，分别为C₁₁、C₁₂、C₁₃、C₁₄，分别获取重合点C₁₁、C₁₂、C₁₃、C₁₄的坐标。

步骤S332、计算各重合点与起点之间的距离；

计算各重合点C₁₁、C₁₂、C₁₃、C₁₄与起点S₀之间的距离。

步骤S333、获取与起点的距离为最小值的重合点，将包含该重合点的障碍物区域确认为设定路径需要跨越的障碍物区域。

在本发明实施例中，将S₀C₁₁，S₀C₁₂，S₀C₁₃、S₀C₁₄各个距离值进行对比，获取其中的距离最小值S₀C₁₁，并提取距离最小值的重合点C₁₁，由此，将包含该重合点C₁₁的障碍物区域N₁确认为在设定路径S₀G中需要跨越的第一障碍物区域。

另外，当设定路径S₀G的坐标集与障碍物区域N₁、N₂、N₃的坐标集没有重合点时，则确定该设定路径不穿过障碍物区域，即可直接确定连接起点S₀与终点G的直线线段S0G为从起点S0到终点G的最优路径。

步骤S400、当确定设定路径与障碍物区域具有重合点时，选取用于避开该障碍物区域的转折点。

图5所示为当确定设定路径与障碍物区域具有重合点时，选取用于避开该障碍物区域的转折点的方法，具体为：

步骤S410、获取起点、终点的坐标及障碍物区域的坐标集。

获取起点S₀坐标(x_S0,y_S0),终点G坐标(x_G,y_G)及在设定路径S₀G中需要跨越的障碍物区域N₁的坐标集。

步骤S420、根据获取的起点坐标以及障碍物区域的坐标集确定转折点区域，如图6所示，具体为：

步骤S421、计算起点与障碍物区域之间的斜率范围；

选取如图2所示中障碍物区域N₁端点N₁₁、N₁₂、N₁₃、N₁₄、N₁₅的坐标，计算起点S₀分别与N₁₁、N₁₂、N₁₃、N₁₄、N₁₅形成直线的斜率，并提取其中斜率的最大值和最小值，确定起点S₀与障碍物区域N₁之间的斜率范围k_Ni为：

其中，x_Nij、y_Nij表示障碍物区域N_i第j个端点的横、纵坐标。

步骤S422、根据计算得出的斜率范围确定斜率覆盖区域；

步骤S423、转折点区域在斜率覆盖区域之外，即在本发明实施方式中，确定转折点S₁与起点S₀之间的斜率k为：

其中，x、y表示转折点S₁的横、纵坐标；

由此可知，由转折点S₁与起点S₀之间的斜率k满足的范围为：

步骤S430、对所确定的转折点区域建立目标函数，图6所示为对设定路径需要跨越的障碍物区域进行选择的方法，具体为：

步骤S431、获取转折点区域的坐标集；

获取所确定的转折点区域的坐标集，在该转折点区域确定的转折点S1(x、y)满足式(2)及式(3)。

步骤S432、计算障碍物区域中点，具体为：

在本发明实施方式中，获取障碍物区域N₁的一个端点N₁₅，将该端点与其他端点N₁₁、N₁₂、N₁₃、N₁₄直线连接形成直线线段，取其中最长线段N₁₂N₁₅的中点定义为障碍物区域N₁的中点M，如图2所示，获取障碍物区域N₁的中点M坐标为(x_M,y_M)；

步骤S433、根据获取的转折点区域坐标集与障碍物区域中点、起点以及终点的距离关系对目标函数进行设定，具体为：

(a)计算转折点到起点的距离D₁为：

(b)计算转折点到终点的距离D₂为：

其中，通过转折点S₁与起点S0的距离D₁与转折点S1到终点G的距离D₂之和来判断规划路径是否满足最优化条件。

(c)计算转折点与障碍物区域的距离D₃为：

其中，转折点S₁与转折点S₁与障碍物区域N₁中点M的距离D₃会影响移动主体在路径前进中的安全性，另外，如果障碍物区域已经根据移动主体与障碍物区域的安全距离系数α进行了适应性扩大，则

(d)通过转折点S₁与起点S₀之间的斜率k、转折点S₁到起点S₀和终点G的距离的和D₁及转折点S₁与障碍物区域中点M的距离D₂设定目标函数为：

或

将式(4)、(5)、(6)代入目标函数F′(x,y,k)中，得到：

或

其中n∈[1，∞]，为了计算的方便，优选地，取n＝2；上述目标函数F(x,y,k)表明取得的(D₁+D₂₎值越小或值越大，移动主体从起点到达终点的路径长度就越短，值越小或D₃值越大，移动主体相对障碍物区域就更安全；可以理解的是，通过D₁、D₂、D₃设定目标函数F(x,y,k)，目标函数F(x,y,k)可以作各种变形，使计算所得的转折点满足安全条件与最优化条件，对标函数F(x,y,k)作的各种变形均属于本发明的保护范围之内。通过转折点到起点和终点的距离的和及转折点与障碍物区域中点的距离设定目标函数，使最终计算所得的转折点满足安全条件与最优化条件，确保了移动主体在路径前进中的安全与效率。

步骤S440、根据建立的目标函数对转折点进行计算，具体是通过梯度下降法对目标函数F(x,y,k)进行计算，计算公式为：

其中，H_m中的m∈[1，∞]的整数，H_m表示目标函数F(x,y,k)的状态向量，λ表示迭代步长，表示目标函数F(x,y,k)的梯度。

根据式(2)、(3)、(5)，并优选障碍物区域N₁的端点N₁₁作为式(12)的迭代初值，即选择作为迭代初值,经过若干次迭代运算后，将得到满足该目标函数F(x,y,k)的最优解为即，计算得到转折点S₁，并在坐标系中对S₁进行标记，如图2所示。

步骤S500、将选取的转折点作为新的起点，对新的起点与终点之间的路径进行重新设定。

在本发明实施方式中，将选取的转折点S₁作为新的起点，并将转折点S₁与终点G之间的直线路径S₁G定义为设定路径。

结束上述工作后，重复执行步骤S300及步骤S400，直至重新设定的路径与障碍物区域没有重合点，具体为：

通过分析新的起点S₁与终点G之间的设定路径S₁G与障碍物区域N₁、N₂、N₃的重合情况，确定从新的起点S₁到达终点G需要跨越的障碍物区域，通过前述对设定路径需要跨越的障碍物区域进行选择的方法确定了从新的起点S₁到达终点G与障碍物区域N₁、N₂、N₃具有重合点C₁₁、C₁₂，需要跨越的障碍物区域为障碍物区域N₂，再通过前述选取用于避开该障碍物区域的转折点方法确定了转折点S₂，如图2所示；

再将转折点S₂作为新的起点，并将转折点S₂与终点G之间的直线路径S₂G定义为设定路径，通过分析新的起点S₂与终点G之间的设定路径S₂G与障碍物区域N₁、N₂、N₃的重合情况，直至确定重新设定的路径S₂G与障碍物区域N₁、N₂、N₃没有重合点。

步骤S600、将起点、选取的转折点以及终点进行顺序连接，生成规划路径。

将起点S₀、路径规划过程中获取的转折点S₁、S₂以及终点G依次连接起来的直线形成了从起点S₀到终点G的最优路径。

本发明非线性路径规划方法通过分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况，并在该设定路径与障碍物区域有重合点时，获取避开该障碍物的转折点，使该转折点满足安全的约束条件且与起点及终点的距离的最优化，再将起点、获取的转折点与终点顺序连接形成了由少量直线组成的规划路径，该路径规划过程无须提供栅格地图，减少了算法运行过程中的内存消耗及运算时间，且只需进行少量的计算，即可计算出最优规划路径，适用于进行动态环境的时实路径规划。通过计算满足安全条件与最优化条件的转折点，确保了移动主体在路径前进中的安全与效率，且该规划路径可以生成比较简洁的自主导航控制指令，能有效地提高工作的效率及可靠性。

实施例二：请参阅图8，本发明提供本发明还提供一种非线性路径规划系统，图8所示为本发明的非线性路径规划系统100的总体框架示意图，该非线性路径规划系统包括建模模块110、标记模块120、分析模块130、转折点选取模块140、重分析模块150以及路径生成模块160，其中

建模模块110用于依据当前所处场景进行建模，得到参考坐标系；

标记模块120用于获取场景中的障碍物信息，并在参考坐标系中对障碍物区域进行标记；

分析模块130用于分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况；

转折点选取模块140用于当确定设定路径与障碍物区域具有重合点时，选取用于避开障碍物区域的转折点；

重分析模块150用于将选取的转折点作为新的起点，对新的起点与终点之间的路径进行重新设定；

路径生成模块160用于将起点、选取的转折点以及终点进行顺序连接，生成规划路径。

其中，如图9所示，转折点选取模块140包括坐标获取单元141、区域确定单元142、函数建立单元143和计算单元144，具体地：

坐标获取单元141用于获取起点、终点的坐标及障碍物区域的坐标集；

区域确定单元142用于根据获取的起点坐标以及障碍物区域的坐标集确定转折点区域，具体为：

计算起点与障碍物区域之间的斜率范围；

再根据计算得出的斜率范围确定斜率覆盖区域；

确定转折点区域在斜率覆盖区域之外；函数建立单元143用于对所确定的转折点区域建立目标函数，具体为：

获取转折点区域的坐标集；

计算障碍物区域中点；

根据获取的转折点区域坐标集与障碍物区域中点、起点以及终点的距离关系对目标函数进行设定，目标函数设定为：

或

其中n∈[1，∞]，D₁表示转折点到起点的距离，D₂表示转折点到终点的距离之和，D₃表示转折点到障碍物区域中点之间的距离，x_S0、y_S0表示起点的横、纵坐标，x_G、y_G表示终点的横、纵坐标，x、y表示转折点的横纵、坐标，x_M、y_M表示障碍物区域中点的横、纵坐标，k表示转折点与起点的斜率；

具体是通过梯度下降法对目标函数F(x,y,k)进行求解，计算公式为：

其中，H_m中的m∈[1，∞]的整数，H_m表示目标函数F(x,y,k)的状态向量，λ表示迭代步长，表示目标函数F(x,y,k)的梯度；

以及计算单元144，用于根据建立的目标函数对转折点进行计算。

本发明非线性路径规划系统通过分析起点与终点之间的设定路径与障碍物区域的重合情况，并在该设定路径与障碍物区域有重合点时，获取避开该障碍物的转折点，再将起点、获取的转折点与终点顺序连接形成了由少量直线组成的规划路径，该路径规划过程无须提供栅格地图，减少了算法运行过程中的内存消耗及运算时间，且只需进行少量的计算，即可计算出最优规划路径，适用于进行动态环境的时实路径规划。通过计算满足安全条件与最优化条件的转折点，确保了移动主体在路径前进中的安全与效率，且该规划路径可以生成比较简洁的自主导航控制指令，能有效地提高工作的效率及可靠性。

以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明，比如作为一个实施例的特征可用于另一实施例而得到又一实施例。凡在运用本发明的技术构思之内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的涵盖范围之内。

Claims (9)

1.一种非线性路径规划方法，其特征在于，包括：

建模步骤：依据当前所处场景进行建模，得到参考坐标系；

标记步骤：获取所述场景中的障碍物信息，并在所述参考坐标系中对障碍物区域进行标记；

分析步骤：分析起点与终点之间的设定路径与所述障碍物区域的重合情况，包括：分别获取所述障碍物区域及所述设定路径的坐标集；判断所述设定路径的坐标集与所述障碍物区域的坐标集是否存在重合点；当存在有重合点时，对所述设定路径需要跨越的所述障碍物区域进行选择；

转折点选取步骤：当确定所述设定路径与所述障碍物区域具有重合点时，选取用于避开所述障碍物区域的转折点；

重分析步骤：将选取的所述转折点作为新的起点，对所述新的起点与所述终点之间的路径进行重新设定；并重复执行所述分析步骤及转折点选取步骤，直至重新设定的路径与所述障碍物区域没有重合点；

路径生成步骤：将所述起点、选取的所述转折点以及所述终点进行顺序连接，生成规划路径。

2.根据权利要求1所述的非线性路径规划方法，其特征在于，所述转折点选取步骤，包括：

获取所述起点、终点的坐标及所述障碍物区域的坐标集；

根据获取的所述起点的坐标以及所述障碍物区域的坐标集确定转折点区域；

对所确定的转折点区域建立目标函数；

根据建立的所述目标函数对所述转折点进行计算。

3.根据权利要求2所述的非线性路径规划方法，其特征在于，所述根据获取的起点坐标以及所述障碍物区域的坐标集确定转折点区域，具体为：

计算所述起点与所述障碍物区域之间的斜率范围；

根据计算得出的所述斜率范围确定斜率覆盖区域；

所述转折点区域在所述斜率覆盖区域之外。

4.根据权利要求3所述的非线性路径规划方法，其特征在于，所述对所确定的转折点区域建立目标函数，具体为：

获取所述转折点区域的坐标集；

计算所述障碍物区域中点；

根据获取的所述转折点区域坐标集与所述障碍物区域中点、所述起点以及所述终点的距离关系对所述目标函数进行设定。

5.根据权利要求4所述的非线性路径规划方法，其特征在于，所述目标函数设定为：

$F(x,y,k)=\min ({D_1}^n+{D_2}^n+\frac{1}{{D_3}^n})\min \[{\sqrt{{(x-x_{S0})}^2+{(y-y_{S0})}^2}}^n+{\sqrt{{(x-x_G)}^2+{(y-y_G)}^2}}^n+\frac{{\sqrt{1+k^2}}^n}{{\left|y_M-{\mathrm{kx}}_M+kx-y\right|}^n}\],$

或

$F(x,y,k)=\max (\frac{1}{{D_1}^n}+\frac{1}{{D_2}^n}+{D_3}^n)=\max \[\frac{1}{{\sqrt{{(x-x_{S0})}^2+{(y-y_{S0})}^2}}^n}+\frac{1}{{\sqrt{{(x-x_G)}^2+{(y-y_G)}^2}}^n}+\frac{{\left|y_M-{\mathrm{kx}}_M+kx-y\right|}^n}{{\sqrt{1+k^2}}^n}\],$

其中，n∈[1，∞]，D₁表示转折点到起点的距离，D₂表示转折点到终点的距

离，D₃表示转折点到障碍物区域中点之间的距离；x_S0、y_S0表示起点的横、纵坐标，x_G、y_G表示终点的横、纵坐标，x、y表示转折点的横纵、坐标，x_M、y_M表示障碍物区域中点的横、纵坐标，k表示转折点与起点的斜率。

6.根据权利要求5所述的非线性路径规划方法，其特征在于，所述根据建立的所述目标函数对所述转折点进行计算，具体是通过梯度下降法对所述目标函数F(x,y,k)进行求解，计算公式为：

$\begin{array}{cc}{H}_m=\left[\begin{array}{c}{x}_m\\ y_m\\ k_m\end{array}\right]& H_{m+1}=\left[\begin{array}{c}{x}_{m+1}\\ y_{m+1}\\ k_{m+1}\end{array}\right]\end{array}$

$\left\{\begin{array}{c}{H}_{m+1}=H_m-\mathrm{\λ}\▿F\left(H_m\right)\\ F\left(H_m\right)\≥F\left(H_{m+1}\right)\end{array}\right.$

其中，H_m中的m∈[1，∞]的整数，H_m表示目标函数F(x,y,k)的状态向量，λ表示迭代步长，表示目标函数F(x,y,k)的梯度。

7.根据权利要求1所述的非线性路径规划方法，其特征在于，所述当存在有重合点时，对所述设定路径需要经过的所述障碍物区域进行选择，具体为：

获取各重合点的坐标；

计算各所述重合点与所述起点之间的距离；

获取与所述起点之间的距离为最小值的重合点，将包含该重合点的障碍物区域确认为所述设定路径需要跨越的障碍物区域。

8.一种非线性路径规划系统，其特征在于，包括：

建模模块：用于依据当前所处场景进行建模，得到参考坐标系；

标记模块：用于获取所述场景中的障碍物信息，并在所述参考坐标系中对障碍物区域进行标记；

分析模块：用于分析起点与终点之间的设定路径与所述障碍物区域的重合情况，包括：分别获取所述障碍物区域及所述设定路径的坐标集；判断所述设定路径的坐标集与所述障碍物区域的坐标集是否存在重合点；当存在有重合点时，对所述设定路径需要跨越的所述障碍物区域进行选择；

转折点选取模块：用于当确定所述设定路径与所述障碍物区域具有重合点时，选取用于避开所述障碍物区域的转折点；

重分析模块：用于将选取的所述转折点作为新的起点，对所述新的起点与所述终点之间的路径进行重新设定；

路径生成模块：用于将所述起点、选取的所述转折点以及所述终点进行顺序连接，生成规划路径。

9.根据权利要求8所述的非线性路径规划系统，其特征在于，所述转折点选取模块包括：

坐标获取单元：用于获取所述起点、终点的坐标及所述障碍物区域的坐标集；

区域确定单元：用于根据获取的所述起点坐标以及所述障碍物区域的坐标集确定转折点区域；

函数建立单元：用于对所确定的转折点区域建立目标函数；以及

计算单元：用于根据建立的所述目标函数对所述转折点进行计算。