CN109708640A - 一种移动机器人的三维路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种移动机器人的三维路径规划方法。针对三维环境中的移动机器人路径规划问题，本发明提供了一种基于RRT算法的移动机器人三维路径规划算法，使移动机器人的路径更加符合实际应用场合。本发明对RRT算法扩展的约束条件以及新节点的接纳准则进行了改进。将各种约束条件作为改进的RRT算法扩展的约束条件。为了更加适应移动机器人的三维路径规划，通过设计死亡节点和接纳概率的方式改进了新节点的接纳准则。本发明能够实现移动机器人的三维路径规划，具有很高的实用价值和推广价值。
Description
技术领域
本发明涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种移动机器人的三维路径规划方法。
背景技术
移动机器人具有行动灵活、易于操作等特点，被广泛应用于军事领域和民用领域。移动机器人在执行任务过程中展现出了极大的优势，在实现移动机器人自主控制的过程中，路径规划是极为重要的一个环节。运用RRT算法，移动机器人能够在躲避障碍物的前提下，沿着某一路径由起点飞向最终目标点。
但是目前RRT算法针对的环境模型主要是在二值的障碍空间内进行，即任务环境要么是完全不可行的障碍区域，要么是可行区域。这与实际的移动机器人的应用场合并不完全相符，比如承担侦察和运输货物巡视等任务的移动机器人需要根据地形地貌和地面人为威胁进行最优路径的选取。因此将RRT算法推广到更能精确描述真实环境的三维地形，具有重要的现实意义。
发明内容
本发明为了克服三维环境中的移动机器人路径规划问题，使移动机器人的路径更加符合实际应用场合，提供了一种基于RRT算法的移动机器人三维路径规划算法。
本发明对RRT算法扩展的约束条件以及新节点的接纳准则进行了改进。移动机器人在三维环境中飞行，通常会受到自身的约束，即存在最大俯仰角约束、最大航程约束和最小转弯半径约束，本发明充分考虑了移动机器人的自身约束，并作为改进的RRT算法扩展的约束条件。为了更加适应移动机器人的三维路径规划，通过设计死亡节点和接纳概率的方式改进了新节点的接纳准则。本发明能够实现移动机器人的三维路径规划，具有很高的实用价值和推广价值。
附图说明
图1为本发明路径规划方法流程图。
具体实施方式
针对移动机器人在三维复杂地形环境中的路径规划，设计改进的RRT算法的约束条件。
最大俯仰角约束
移动机器人的爬行高度变化率也受到移动机器人自身的机动性能限制，定义移动机器
人最大爬升/俯仰角为，两个相邻路径节点的高度分别为和，该路径段长度为，
则该最大俯仰角约束可表示为：
。
最大行程约束
移动机器人的航程是有限的，即规划路径的各个路径段长度之和小于最大飞行距
离。
最小转弯半径约束
移动机器人受到自身结构的限制，移动机器人的转弯半径不能过小。 假设,和是一条路径中三个紧邻的路径节点, 则能被扩展的约束条件是三点对应圆的半径
大于最小转弯半径。
设计死亡节点
根据RRT算法的实现机理对于只存在威胁区域和可行区域的二值空间内，可以通过判
断从邻近节点到新节点之间是否存在威胁障碍作为的接收原则。而在考虑约
束条件的三维环境中，需要设计新的的接纳原则。新生成的与起始节点的路径
距离， 若，则说明该路径已超过移动机器人的最大行程，设
置的父节点，即对应的邻近节点为死亡状态，以后再进行节点扩展时，不再考
虑该节点。
结合上述RRT扩展的约束条件以及新节点的接纳准则，改进的RRT算法流程可描述为：
1） 算法初始化，生成初始节点；
2）是否到达目标位置，未到则转向步骤3），否则说明随机树已构造完成，进而转向步骤7）；
2） 生成一个随机数，判断，是则转向步骤4），否则转向步骤5）；
4） 选择最终目标作为，确定，进而得到；
5） 在搜索空间内生成一个随机节点，相应地计算出候选新节点；
6）判断是否满足约束条件和接纳准则，若满足则将其添加到随机树之中，实现随
机树的一步扩展，转向步骤2），若不满足则转向步骤3）；
7）从构造出的随机树之中，寻找从起始点到最终目标点的路径。
本发明克服了三维环境中的移动机器人路径规划问题，使移动机器人的路径更加符合实际应用场合。本发明对RRT算法扩展的约束条件以及新节点的接纳准则进行了改进。充分考虑了最大俯仰角约束、最大行程约束和最小转弯半径约束，并将其作为改进的RRT算法扩展的约束条件。为了更加适应移动机器人的三维路径规划，通过设计死亡节点和接纳概率的方式改进了新节点的接纳准则。本发明能够实现移动机器人的三维路径规划，随机树主要是在低代价区域进行扩展，能够避开起始位置附近的高威胁区域，主要从山谷和鞍型地区通过，具有很高的实用价值和推广价值。
Claims (3)
1.一种移动机器人的三维路径规划方法，其特征在于对RRT算法扩展的约束条件以及新节点的接纳准则进行了改进，移动机器人在三维环境中行进，通常会受到自身的约束，即存在最大俯仰角约束、最大行程约束和最小转弯半径约束，本发明充分考虑了移动机器人的自身约束，并作为改进的RRT算法扩展的约束条件，为了更加适应移动机器人的三维路径规划，通过设计死亡节点和接纳概率的方式改进了新节点的接纳准则。
2.根据要求1所述的一种移动机器人的三维路径规划方法，其特征在于设计新节点的
接纳原则，新生成的与起始节点的路径距离， 若，
则说明该路径已超过移动机器人的最大航程，设置的父节点，即对应的邻近节点为死亡状态，以后再进行节点扩展时，不再考虑该节点。
3.根据要求1所述的一种移动机器人的三维路径规划方法，其特征在于针对移动机器人在三维复杂地形环境中的路径规划，设计改进的RRT算法的约束条件：
1）最大俯仰角约束
移动机器人的爬升高度变化率也受到移动机器人自身的机动性能限制，定义移动机器
人最大爬升/俯仰角为，两个相邻路径节点的高度分别为和，该路径段长度为，
则该最大俯仰角约束可表示为：
2）最大行程约束
移动机器人的行程是有限的，即规划路径的各个路径段长度之和小于最大飞行距离
3）最小转弯半径约束
移动机器人受到自身结构的限制，移动机器人的转弯半径不能过小，假设,和是一条路径中三个紧邻的路径节点, 则能被扩展的约束条件是此三点构成的转弯
半径大于最小转弯半径。
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| CN201811606435.5A CN109708640A (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 一种移动机器人的三维路径规划方法 |
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| CN201811606435.5A CN109708640A (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 一种移动机器人的三维路径规划方法 |
Publications (1)
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Family Applications (1)
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| CN201811606435.5A Pending CN109708640A (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 一种移动机器人的三维路径规划方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109708640A (zh) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN111026133A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-17 | 北京易控智驾科技有限公司 | 路径规划方法及车辆、计算机可读介质 |
| CN113268085A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-08-17 | 成都纵横大鹏无人机科技有限公司 | 一种航线规划方法、装置及机载激光雷达的飞行设备 |
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| CN108195383A (zh) * | 2018-03-13 | 2018-06-22 | 济南大学 | 一种基于改进rrt算法的地下无人铲运机路径规划方法 |
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2018
- 2018-12-27 CN CN201811606435.5A patent/CN109708640A/zh active Pending
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| CN113268085A (zh) * | 2021-07-16 | 2021-08-17 | 成都纵横大鹏无人机科技有限公司 | 一种航线规划方法、装置及机载激光雷达的飞行设备 |
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Legal Events
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