CN113219990B - 基于自适应邻域与转向代价的机器人路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应邻域与转向代价的机器人路径规划方法。其实现步骤为：(1)构建正方形栅格地图；(2)判断栅格地图中的每个栅格内是否存在障碍物，若是，则将该栅格判定为不可通行栅格；否则，为可通行栅格；(3)采用自适应邻域策略确定搜索范围；(4)构建评价函数；(5)确定下一个路径点；(6)判断所确定的下一个路径点是否为机器人拟行驶路径的终点，若是，则执行步骤(7)，否则，执行步骤(3)；(7)将机器人起点至终点的路径点顺序连接得到机器人的最优行驶路径。本发明与现有路径规划算法对比，具有冗余点少，路径平滑，运行效率高优点。

Description

基于自适应邻域与转向代价的机器人路径规划方法

技术领域

本发明属于物理技术领域，更进一步涉及路径规划技术领域中的一种基于自适应邻域与转向代价的机器人路径规划方法。本发明可以规划出机器人在运动过程中前往目的地的路径。

背景技术

机器人路径规划属于机器人广泛应用于机器人智能巡检、自动驾驶等领域。机器人路径规划是指在存在障碍物的空间中，对地图等先验信息和传感器所感知的数据进行分析处理，感知机器人周围环境状态。在对周围环境完成感知后，通过设计好的策略寻找到一条从起始节点到目标节点的符合某种评价指标的最优路径，确保按照该路径进行行驶时可以绕过障碍物，顺利到达目的地。机器人的路径规划中，主要实现三个目标：规划一条从起点到目标点的路径；在沿着该路径行驶的过程中机器人不会遇到障碍物；在满足以上两个目标的基础上，尽量使规划路径满足全局最优性。目前，解决这类问题的方法通常有：快速扩展随机树的RRT(Rapidly exploring Random Tree)算法与启发式搜索算法。

RRT算法是一种基于随机采样的单查询路径规划方法，通过快速扩张随机树对未知空间进行探索，并从中找到可通行的路径。例如：

大连理工大学在其申请的专利文献“一种基于RRT算法改进的车辆规划算法”(申请号：202010104879X，申请公布号：CN111207767A)中公开了一种基于RRT算法改进的车辆规划方法。该方法包括两个阶段，第一阶段找到一定数量的引导根节点。首先，已知在地图上的障碍物的数量、分布情况，起始节点与目标节点，通过计算和碰撞检测得到引导根节点的集合，该引导根节点分布在起始节点指向目标节点的路径上，具有导向性且不与周围的障碍物发生碰撞。第二阶段，将起始节点、目标节点和引导根节点放入一个根节点的集合中，逐个开始扩展节点，当两棵树的叶子节点的最近距离小于等于步长，就将两棵树合并为一棵树。当所有的树合并成为一棵树，即同时含有起始节点与目标节点，则寻路成功。该方法虽然同样可以用于机器人的路径规划，但是，用于机器人的路径规划时该方法存在的不足之处是：该方法虽然是一种概率完备且具有良好扩展性的路径规划方法，但是，由于机器人的工作环境中还存在多个障碍物，为避开障碍物，RRT算法规划的路径会包含许多的冗余转折点，导致规划后的路径不平滑。

启发式搜索算法是一种基于启发信息的路径规划方法，利用问题自身所携带的启发式信息引导算法朝着最有希望的方向搜索，从而达到缩小搜索范围的效果。例如：

上海海事大学在其申请的专利文献“基于改进Astar算法的港口无人机巡检路径规划方法”(申请号：202010558369X，申请公布号：CN111625023A)中公开了一种基于改进Astar算法的港口无人机巡检路径规划方法。该方法其采用改进的Astar算法进行起点和任务点的路径规划，将当前节点固定邻域范围内节点遍历一遍，逐个进行评估，剔除不必要搜索的网络节点，减少计算量，直到找到最优节点，再从该节点向周围节点进行扩展搜索，搜索到目标节点后算法结束。该算法虽然同样可以用于机器人的路径规划时具有原理简单，搜索最优路径的能力强的特点，但是，该算法用于机器人的路径规划时存在的不足之处是：受到固定邻域搜索节点策略的约束，导致规划路径不满足全局最优性，并且规划的路径转折点较多，导致机器人实际运行过程中需要不断转向，严重影响移动机器人的运行效率。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于自适应邻域与转向代价的机器人路径规划方法，旨在解决路径规划中规划路径冗余点较多，路径不平滑以及转向过多影响机器人运行效率的问题。

实现本发明目的的思路是：在当前路径点搜索下一路径点时，采用自适应邻域策略进行搜索，根据路径点周围障碍物的分布情况，自适应调整下一路径点的搜索范围，摆脱现有路径规划方法中固定邻域的束缚，解决路径规划中冗余点较多，路径不平滑的问题。在搜索范围确定后，通过评价函数对搜索范围内的每个可通行栅格进行评价，通过在评价函数中加入转向代价函数，使路径规划方法倾向于选定转向较小的路径点，解决路径转向过多影响机器人运行效率的问题。

实现本发明目的的具体步骤如下：

(1)构建正方形栅格地图：

根据机器人拟行驶的途径构建一个正方形栅格地图，每个正方形栅格的边长等于机器人的左右轮的间距；

(2)将栅格地图中存在障碍物的每个栅格判定为不可通行栅格；不存在障碍物的每个栅格判定为可通行栅格；

(3)以机器人当前所在栅格为中心，搜索与其相邻8个栅格中是否存在至少一个不可通行的栅格，若是，则将搜索范围设置为相邻8个栅格后执行步骤(6)；否则，执行步骤(4)；

(4)以机器人当前所在栅格为中心，搜索与其相邻24个栅格是否存在至少一个不可通行的栅格，若是，则将搜索范围设置为相邻24个栅格后执行步骤(6)；否则，执行步骤(5)；

(5)以机器人当前所在栅格为中心，将搜索范围设置为相邻48个栅格。

(6)计算每个可通行栅格的评价值：

(6a)判断机器人当前所在栅格是否为机器人拟行驶途径的起始栅格，若是，则执行步骤(6b)，否则，执行步骤(6c)；

(6b)利用评价函数F_i＝G_i+H_i，计算起始栅格的搜索范围内每个可通行栅格的评价值，其中，F_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的评价值，G_i表示机器人从起始栅格行驶至起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的路径长度，H_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的启发值，H_i＝|x_d-x_i|+|y_d-y_i|，|·|表示取绝对值操作，x_d表示机器人拟行驶途径终点栅格的横坐标值，x_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的横坐标值，y_d表示机器人拟行驶途径终点栅格的纵坐标值，y_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的纵坐标值；

(6c)利用评价函数F_j'＝G_j+H_j+T_j，计算搜索范围内每个可通行栅格的评价值，其中，F_j'表示搜索范围内第j个可通行栅格的评价值，T_j表示机器人由当前所在栅格行驶至搜索范围内第j个可通行栅格的转向代价；

(7)确定下一个路径点：

将搜索范围内所有评价值最小的栅格作为机器人行驶的下一个路径点；

(8)判断所确定的下一个路径点是否为机器人拟行驶路径的终点，若是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(3)；

(9)将机器人起点至终点的路径点顺序连接得到机器人的最优行驶路径。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

第一，本发明通过采用自适应邻域策略确定搜索范围，根据路径点周围障碍物的分布情况，自适应调整下一路径点的搜索范围，克服了现有技术规划的路径会包含许多的冗余转折点，导致规划后的路径不平滑的问题，使得本发明提高了规划的机器人行驶的路径平滑度，减少规划路径的总长度。

第二，本发明通过构建评价函数，在评价函数中加入转向代价函数，使路径规划方法倾向于选定搜索范围内进行较少转向可到达的路径点作为下一路径点，克服了现有技术规划的路径转折点较多，严重影响移动机器人运行效率的问题，使得本发明规划的路径减少了机器人行驶的转向花费与行驶时间，提高了机器人移动的运行效率。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明的栅格邻域范围的示意图；

图3是本发明的实验仿真图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细描述。

参照附图1，对本发明的实现步骤做进一步的详细描述。

步骤1，构建正方形栅格地图。

根据机器人拟行驶的途径构建一个正方形栅格地图，每个正方形栅格的边长等于机器人的左右轮的间距。

步骤2，将栅格地图中存在障碍物的每个栅格判定为不可通行栅格；不存在障碍物的每个栅格判定为可通行栅格。

参照附图2，对本发明确定搜索范围的实现步骤做进一步的详细描述。

图2中箭头的起始点所在的黑色圆点为机器人当前所在的路径点，每个箭头指向的黑色圆点为本步骤确定的搜索邻域范围。

图2(a)是步骤3中确定的搜索范围参照图，图2(b)是步骤4中确定的搜索范围参照图，图2(c)是步骤5的确定的搜索范围参照图。

步骤3，以机器人当前所在栅格为中心，搜索与其相邻8个栅格中是否存在至少一个不可通行的栅格，若是，则将搜索范围设置为相邻8个栅格后执行步骤6；否则，执行步骤4。

步骤4，以机器人当前所在栅格为中心，搜索与其相邻24个栅格是否存在至少一个不可通行的栅格，若是，则将搜索范围设置为相邻24个栅格后执行步骤6；否则，执行步骤5。

步骤5，以机器人当前所在栅格为中心，将搜索范围设置为相邻48个栅格。

步骤6，计算每个可通行栅格的评价值。

第一步，判断机器人当前所在栅格是否为机器人拟行驶途径的起始栅格，若是，则执行本步骤的第二步，否则，执行本步骤的第三步。

第二步，利用评价函数F_i＝G_i+H_i，计算搜索范围内每个可通行栅格的评价值后执行步骤5，其中，F_i表示搜索范围内第i个可通行栅格的评价值，G_i表示机器人从拟行驶途径的起始栅格行驶至搜索范围内第i个可通行栅格的路径长度，H_i表示搜索范围内第i个可通行栅格的启发值，H_i＝|x_d-x_i|+|y_d-y_i|，|·|表示取绝对值操作，x_d表示机器人拟行驶途径终点栅格的横坐标值，x_i表示搜索范围内第i个可通行栅格的横坐标值，y_d表示机器人拟行驶途径终点栅格的纵坐标值，y_i表示搜索范围内第i个可通行栅格的纵坐标值。

第三步，利用评价函数F_j'＝G_j+H_j+T_j，计算搜索范围内每个可通行栅格的评价值，其中，F_j'表示搜索范围内第j个可通行栅格的评价值，T_j表示机器人由当前所在栅格行驶至搜索范围内第j个可通行栅格的转向代价，

π表示圆周率，ε表示机器人行驶中的转向代价参数，通常设置为0.03，β_j表示从机器人当前所在栅格行驶至搜索范围内第j个可通行栅格的转向角。

步骤7，确定下一个路径点。

将搜索范围内评价值最小的栅格作为机器人行驶的下一个路径点。

步骤8，判断所确定的下一个路径点是否为机器人拟行驶路径的终点，若是，则执行步骤9，否则执行步骤3。

步骤9，将机器人起点至终点的路径点顺序连接得到机器人的最优行驶路径。

下面结合仿真仿真实验，对本发明的效果做进一步的说明。

1.仿真实验条件：

本发明仿真实验的硬件平台为：处理器为Intel Core i5-6300HQ CPU，主频为2.30GHz，内存8GB。

本发明的仿真实验的软件平台为：Windows10操作系统和Matlab R2018a。

本发明仿真实验所使用的栅格地图为仿真前预先设定完成的栅格地图，其中，栅格地图规格为19m*19m，每个栅格边长为1m，地图中的可通行栅格与不可通行栅格的分布为手动设定。

2.仿真实验内容及结果分析：

本发明的仿真实验采用本发明的方法和一个现有技术基于A*算法的路径规划方法分别对预先设定完成的栅格地图的路径规划进行仿真。

在仿真实验中，采用的一个现有技术是指：

现有技术基于A*算法的路径规划方法是指，Gelperin等人在“On the optimalityof A[J].Artificial Intelligence,1977,8(1):69-76.”中提出的路径规划方法，简称基于A*算法的路径规划方法。

参照附图3，对本发明的仿真结果做进一步的描述。

图3为本发明仿真实验图，图3中左上角的矩形为机器人移动的起始位置，右下角的五角星为机器人移动行驶的终点位置。图3中的黑色栅格表示不可通行栅格，白色栅格表示可通行栅格。图3中地图坐标系以地图左上角为原点，x轴表示路径点距离原点的横向距离，y轴表示路径点距离原点的纵向距离，机器人转向代价参数ε设置为0.03。

图3(a)为进行路径规划前的栅格地图；图3(b)为采用基于A*算法的路径规划方法进行路径规划的仿真结果图，图3(c)为本发明的路径规划方法进行路径规划的仿真结果图。图3(b)与图3(c)中的黑色圆点表示路径点，黑色折线表示规划的路径。

从仿真实验结果可以看出，自适应邻域搜索节点策略突破了固定8邻域搜索路径点的约束，如图3(c)中第二个路径点搜索第三个路径点时，搜索范围自适应调整至24邻域，减少了路径规划中的冗余点，使路径更加平滑。通过对比图3(b)与图3(c)，可看出加入转向代价函数后，相较于基于A*算法的路径规划方法规划的路径，路径转折点数量明显减少。

为了对本发明仿真实验中两种方法的效果进行评价，分别计算本发明方法与现有技术方法得到的规划路径的直行代价、转向代价、总代价、转折点数量四个指标，其结果如表1所示。其中，路径的直行代价为机器人直行的路径长度，路径的转向代价根据公式

计算得出，路径的总代价为路径的直行代价与转向代价之和，路径转折点数量为路径中转折点的总数。

表1：仿真实验中本发明和现有技术路径规划结果的定量分析表

结合表1可以看出，本发明的路径规划方法，较于基于A*算法的路径规划方法，路径总代价减少了19.3％，直行代价减少了2.9％，转向代价减少了56％，转折点数量减少了4个。可见本发明的规划路径的直行代价、转向代价、总代价、转折点数量四项指标均高于现有技术的方法，证明采用本发明的方法可以得到更优的规划路径。

以上仿真实验表明：本发明通过采用自适应邻域搜索策略与加入转向代价的方法，减少了路径规划中的冗余点，提高路径平滑度，降低了规划路径总代价，提高了机器人移动的运行效率。

Claims (1)

1.一种基于自适应邻域与转向代价的机器人路径规划方法，其特征在于，在机器人行驶的每个路径点，采用自适应邻域策略与加入转向代价函数的方法搜索下一路径点；该方法的步骤包括如下：

(1)构建正方形栅格地图：

根据机器人拟行驶的途径构建一个正方形栅格地图，每个正方形栅格的边长等于机器人的左右轮的间距；

(2)将栅格地图中存在障碍物的每个栅格判定为不可通行栅格；不存在障碍物的每个栅格判定为可通行栅格；

(3)以机器人当前所在栅格为中心，搜索与其相邻8个栅格中是否存在至少一个不可通行的栅格，若是，则将搜索范围设置为相邻8个栅格后执行步骤(6)；否则，执行步骤(4)；

(4)以机器人当前所在栅格为中心，搜索与其相邻24个栅格是否存在至少一个不可通行的栅格，若是，则将搜索范围设置为相邻24个栅格后执行步骤(6)；否则，执行步骤(5)；

(5)以机器人当前所在栅格为中心，将搜索范围设置为相邻48个栅格；

(6)计算每个可通行栅格的评价值：

(6a)判断机器人当前所在栅格是否为机器人拟行驶途径的起始栅格，若是，则执行步骤(6b)，否则，执行步骤(6c)；

(6b)利用评价函数F_i＝G_i+H_i，计算起始栅格的搜索范围内每个可通行栅格的评价值，其中，F_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的评价值，G_i表示机器人从起始栅格行驶至起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的路径长度，H_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的启发值，H_i＝|x_d-x_i|+|y_d-y_i|，|·|表示取绝对值操作，x_d表示机器人拟行驶途径终点栅格的横坐标值，x_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的横坐标值，y_d表示机器人拟行驶途径终点栅格的纵坐标值，y_i表示起始栅格的搜索范围内第i个可通行栅格的纵坐标值；

(6c)利用评价函数F′_j＝G_j+H_j+T_j，计算搜索范围内每个可通行栅格的评价值，其中，F′_j表示搜索范围内第j个可通行栅格的评价值，T_j表示机器人由当前所在栅格行驶至搜索范围内第j个可通行栅格的转向代价；

所述的转向代价T_j是由下式得到的：

其中，π表示圆周率，ε表示机器人行驶中的转向代价参数，设置为0.03，β_j表示从机器人当前所在栅格行驶至搜索范围内第j个可通行栅格的转向角；

(7)确定下一个路径点：

将搜索范围内所有评价值最小的栅格作为机器人行驶的下一个路径点；

(8)判断所确定的下一个路径点是否为机器人拟行驶路径的终点，若是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(3)；

(9)将机器人起点至终点的路径点顺序连接得到机器人的最优行驶路径。

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