CN111736611B - 一种基于a*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法，首先指定机器人移动的初始起点和最终目标点；采用A*算法进行全局路径规划，利用加权思想改进评价函数，剔除多余冗余点平滑处理，得到期望轨迹；机器人沿路径规划移动，遇到动态障碍时采用人工势场算法进行局部路径规划，在斥力函数中引入机器人与目标点距离因子，解决目标不可达问题；最后机器人到达指定目标点，得到最优规划轨迹。路径规划算法流程图如图1所示。本发明有效提高了轨迹的便捷性和平滑性，能确保机器人安全抵达指定目标点。

Description

一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法
技术领域
本发明涉及机器人路径规划技术领域，特别涉及一种A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法。
背景技术
近年来，移动机器人的路径规划问题成为研究热点，其主要思路是根据能耗、路程、时间等性能指标，保证在存在障碍物的环境下，规划出一条从初始位置到目标位置的最优路径。根据环境信息的完全已知、部分未知和完全未知等不同特点，把移动机器人的路径规划分为两部分：全局路径规划和局部路径规划。
常见的全局路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、粒子群算法等，常见的局部路径规划算法有遗传算法、人工势场算法和模糊逻辑算法等。
A*算法作为传统的启发式算法，由尼尔森提出，广泛地应用于机器人导航领域。A*算法在启发函数的引导下可以减少搜索空间，快速搜索路径，避免了BFS、Dijkstra算法的盲目性，缺点是在对较大场景进行路径规划时存在多余冗余点和拐点、计算量大、内存消耗严重等问题。
人工势场算法具有计算量小、规划时间短、便于实现底层控制等特点，然而当机器人所处环境复杂多变时，传统的人工势场算法容易出现目标不可达问题，导致移动机器人无法正常移动至目标点。
发明内容
针对现有技术的上述不足之处，本发明提出了一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法，能够有效解决A*算法中冗余点的问题，平滑轨迹，解决人工势场算法中目标不可达问题，规划出一条最优路径。
为了达到上述发明的目的，本发明采用的技术方案为：一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：
步骤一：在栅格地图中指定机器人移动的初始起点和最终目标点。
步骤二：根据A*算法进行全局路径规划，利用加权思想改进评价函数，剔除多余冗余点平滑处理，得到期望轨迹。
步骤三：机器人沿路径规划移动，遇到动态障碍时采用人工势场算法局部路径规划，在斥力函数中引入机器人与目标点距离因子，解决目标不可达问题。
步骤四：机器人到达指定目标点，得到最优规划轨迹。
按上述方案，所述步骤三中，利用加权思想改进评价函数，去除多余冗余点，所述的具体数学函数表达式如下：
Figure BDA0002570614780000021
其中，r为当前点到目标点的距离；R为起始点到目标点的距离。
按上述方案，所述步骤四中，人工势场算法在原有斥力函数基础上添加目标点和机器人距离对机器人的影响，得到新的斥力势场函数如下：
Figure BDA0002570614780000031
其中，μ是一个增益函数；ρ0表示机器人与障碍物之间安全距离的阈值；ρ(I,I0)是一个矢量代表机器人与障碍物之间的距离，其大小是I-I0即机器人与障碍物边沿最近的距离，这里的距离取得是欧式距离，方向为障碍物指向机器人的方向。
相应的斥力函数如下：
Figure BDA0002570614780000032
其中，Frep1(I),Frep2(I)分别是Urep(I)对ρ(I,I0),(X-Xg)的求导，其大小可由以下公式表示：
Figure BDA0002570614780000033
Figure BDA0002570614780000034
其中，Frep1(I)的方向是由障碍物指向机器人，Frep2(I)的方向是由机器人指向目标点。
本发明的优点在于
(1)本发明针对移动机器人路径规划问题，解决了机器人利用传统A*算法进行路径规划时冗余点多、计算量大等问题。
(2)解决了机器人利用传统人工势场算法进行路径规划时目标不可达问题。
(3)有效提高了轨迹的便捷性和平滑性，能确保机器人安全快速的达到目标位置，是一种高效、科学的路径规划方法。
附图说明
图1为本发明的路径规划算法流程图；
图2为本发明移动机器人的人工势场受力分析图；
图3为本发明移动机器人的改进人工势场受力分析图。
具体实施方式
下面结合本发明实施实例中的附图，对本发明实施例中的技术方案作进一步详细说明。
如图1所示，一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法，针对移动机器人路径规划问题，提出了改进A*算法规划全局路径，平滑优化算法剔除多余冗余点，改进人工势场算法规划局部路径，在斥力函数中引入机器人与目标点的距离因子，解决目标不可达问题，从而规划出一条最优路径。具体步骤及过程方法如下：
步骤一：在栅格地图中指定机器人移动的初始起点和最终目标点。
步骤二：根据A*算法进行全局路径规划，利用加权思想改进评价函数，剔除多余冗余点平滑处理，得到期望轨迹。
步骤三：机器人沿路径规划移动，遇到动态障碍时采用人工势场算法局部路径规划，在斥力函数中引入机器人与目标点距离因子，解决目标不可达问题。
步骤四：机器人到达指定目标点，得到最优规划轨迹。
本发明实施例提供的技术方案，在具体应用中，机器人首先利用携带的传感器，激光雷达和深度相机探测周围环境，建立全局栅格地图，在栅格地图中指定机器人移动的起始点和目标点，机器人先移动到指定的起始点，然后利用A*算法和人工势场算法结合起始位置和目标点位置，规划出一条可行性路径，最后机器人按照规划出的路径到达指定的目标点。
如上所述的方法，具体的在步骤2中根据A*算法，改进评价函数，去除多余冗余点，平滑轨迹，具体函数公式为：
Figure BDA0002570614780000051
其中，r为当前点到目标点的距离；R为起始点到目标点的距离。
如上所述的方法，具体的在步骤3中，根据人工势场算法，在原有斥力函数的基础上添加目标点和机器人距离对机器人的影响，解决目标不可达问题，如图2所示，得到新的斥力势场函数如下：
Figure BDA0002570614780000052
其中，μ是一个增益函数；ρ0表示机器人与障碍物之间安全距离的阈值；ρ(I,I0)是一个矢量代表机器人与障碍物之间的距离，其大小是|I-I0|即机器人与障碍物边沿最近的距离，这里的距离取得是欧式距离，方向为障碍物指向机器人的方向。
如图3所示，相应斥力函数如下：
Figure BDA0002570614780000061
其中，Frep1(I),Frep2(I)分别是Urep(I)对ρ(I,I0),(X-Xg)的求导，其大小可由以下公式表示：
Figure BDA0002570614780000062
Figure BDA0002570614780000063
其中，Frep1(I)的方向是由障碍物指向机器人，Frep2(I)的方向是由机器人指向目标点。
综上所述，针对移动机器人路径规划问题，提出了基于A*算法改进评价函数，去除多余冗余点平滑轨迹，并基于人工势场算法改进斥力函数，解决目标不可达问题，从而决策出一条最优路径。

Claims (2)

1.一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：在栅格地图中指定机器人移动的初始起点和最终目标点；
步骤二：根据A*算法进行全局路径规划，利用加权思想改进评价函数，剔除多余冗余点平滑处理，得到期望轨迹；
步骤三：机器人沿路径规划移动，遇到动态障碍时采用人工势场算法局部路径规划，在斥力函数中引入机器人与目标点距离因子，解决目标不可达问题；
在原有斥力函数的基础上添加目标点和机器人距离对机器人的影响，得到新的斥力势场函数如下：
Figure FDA0003962255550000011
其中，μ是一个增益函数；ρ0表示机器人与障碍物之间安全距离的阈值；ρ(I,I0)是一个矢量代表机器人与障碍物之间的距离，其大小是|I-I0|即机器人与障碍物边沿最近的距离，这里的距离取得是欧式距离，方向为障碍物指向机器人的方向；
由斥力势场函数得到相应的斥力函数如下：
Figure FDA0003962255550000012
其中，Frep1(I),Frep2(I)分别是Frep(I)对ρ(I,I0),(X-Xg)的求导，其大小由以下公式表示：
Figure FDA0003962255550000013
Figure FDA0003962255550000014
其中，Frep1(I)的方向是由障碍物指向机器人，Frep2(I)的方向是由机器人指向目标点；
步骤四：机器人到达指定目标点，得到最优规划轨迹。
2.根据权利要求1所述的一种基于A*算法和人工势场算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述评价函数的具体数学表达式如下：
Figure FDA0003962255550000015
其中，r为当前点到目标点的距离；R为起始点到目标点的距离。
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