WO2021184793A1 - 路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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WO2021184793A1
WO2021184793A1 PCT/CN2020/129198 CN2020129198W WO2021184793A1 WO 2021184793 A1 WO2021184793 A1 WO 2021184793A1 CN 2020129198 W CN2020129198 W CN 2020129198W WO 2021184793 A1 WO2021184793 A1 WO 2021184793A1
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point
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赵保亮
胡颖
李世博
邵世平
张悦
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Shenzhen Institute of Advanced Technology of CAS
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/107—Visualisation of planned trajectories or target regions
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • A61B2034/108—Computer aided selection or customisation of medical implants or cutting guides

Definitions

  • This application belongs to the field of computer technology, and particularly relates to path planning methods, devices, electronic equipment, and storage media.
  • the embodiments of the present application provide a path planning method, device, electronic equipment, and storage medium, which can plan a more accurate path and achieve a better obstacle avoidance effect.
  • an embodiment of the present application provides a path planning method, including:
  • the optimized path whose path score reaches the preset value is taken as the planned path.
  • the obstacle information includes the range of influence of the obstacle and the distance constraint condition of the obstacle; the determination of at least one valid according to the starting point, the target point, and the obstacle information Waypoints, including:
  • At least one effective path point is screened out from the initial path point.
  • the performing path planning on the at least one effective path point to obtain at least one optimized path includes:
  • the path constraint condition is: if the arc segment is formed by connecting two adjacent effective path points, the arc segment is a double circular arc with equal curvature; if the arc segment is formed by two non-adjacent effective path points, The arc is formed by connecting path points, and the arc segment is an optimal double arc obtained according to a preset arc calculation formula.
  • the arc calculation formula is:
  • l i represents the distance from the i-th effective path point to the center of the corresponding arc
  • n represents the number of effective path points
  • m represents the number of effective path points between the i-th effective path point and the target point
  • r 1 And r 2 respectively represent the radius of each arc in the double arc forming the arc segment.
  • the corresponding radius is the radius of each arc in the optimal double arc.
  • the performing path planning on the at least one effective path point according to path constraint conditions to obtain at least one optimized path includes:
  • At least one optimized path is selected from the initial path according to the maximum curvature constraint condition.
  • the path evaluation function includes a path length evaluation function, an obstacle distance evaluation function, and/or an arc number evaluation function.
  • the method further includes:
  • an embodiment of the present application provides a path planning device, including:
  • the acquisition module is used to acquire starting point, target point and obstacle information
  • a determining module configured to determine at least one effective waypoint according to the starting point, the target point, and the obstacle information, wherein the effective waypoint is located between the starting point and the target point;
  • a planning module configured to perform path planning on the at least one effective path point to obtain at least one optimized path, where the optimized path is a path connecting the starting point and the target point;
  • the calculation module is used to calculate the path score corresponding to each optimized path according to the preset path evaluation function
  • the judging module is configured to, if there is an optimized path whose path score reaches the preset value, use the optimized path whose path score reaches the preset value as the planned path.
  • the obstacle information includes the influence range of the obstacle and the distance constraint condition of the obstacle; the determining module is specifically configured to:
  • At least one effective path point is screened out from the initial path point.
  • the planning module is specifically used for:
  • the path constraint condition is: if the arc segment is formed by the connection of two adjacent effective path points, the arc segment is a double circular arc with equal curvature; if the arc segment is formed by two non-adjacent effective path points, The arc is formed by connecting path points, and the arc segment is an optimal double arc obtained according to a preset arc calculation formula.
  • the arc calculation formula is:
  • l i represents the distance from the i-th effective path point to the center of the corresponding arc
  • n represents the number of effective path points
  • m represents the number of effective path points between the i-th effective path point and the target point
  • r 1 And r 2 respectively represent the radius of each arc in the double arc forming the arc segment.
  • the corresponding radius is the radius of each arc in the optimal double arc.
  • the planning module is specifically used to:
  • At least one optimized path is selected from the initial path according to the maximum curvature constraint condition.
  • the path evaluation function includes a path length evaluation function, an obstacle distance evaluation function, and/or an arc number evaluation function.
  • the judgment module is further used for:
  • an embodiment of the present application provides an electronic device, including a memory, a processor, and a computer program stored in the memory and running on the processor.
  • the processor executes the computer program, The path planning method as described in the first aspect above is implemented.
  • an embodiment of the present application provides a computer-readable storage medium, the computer-readable storage medium stores a computer program, and when the computer program is executed by a processor, the path planning described in the first aspect is implemented. method.
  • embodiments of the present application provide a computer program product, which when the computer program product runs on an electronic device, causes the electronic device to execute the path planning method described in the first aspect.
  • the embodiment of the present application has the beneficial effect that by acquiring the starting point, target point, and obstacle information, at least one effective waypoint is determined according to the starting point, target point, and obstacle information, where the effective waypoint is Is located between the starting point and the target point; path planning is performed on at least one effective path point to obtain at least one optimized path, where the optimized path is a path connecting the starting point and the target point; each path is calculated according to a preset path evaluation function A path score corresponding to an optimized path; if there is an optimized path whose path score reaches the preset value, the optimized path whose path score reaches the preset value is taken as the planned path.
  • the effective path point is determined based on the obstacle information, it can ensure that the effective path point has a better obstacle avoidance effect.
  • the optimized path is planned according to the effective path point, the path selection range is expanded, and finally the optimization is performed according to the path evaluation function. The path is scored so as to constrain the path from multiple aspects to obtain a better planned path.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a path planning method provided by an embodiment of the present application
  • Fig. 2 is a schematic diagram of a route planning area provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 3 is a schematic flowchart of sub-steps of a path planning method provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 4 is a schematic diagram of a method for screening effective waypoints according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic diagram of another method for screening effective waypoints according to an embodiment of the present application.
  • Fig. 6 is a schematic diagram of double circular arcs of equal curvature provided by an embodiment of the present application.
  • Fig. 7 is a schematic diagram of the optimal double arc provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 8 is a schematic diagram of an optimized path provided by an embodiment of the present application.
  • Figure 9 is a schematic diagram of a planned path provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 10 is a schematic diagram of a path planning device provided by an embodiment of the present application.
  • Fig. 11 is a schematic diagram of an electronic device provided by an embodiment of the present application.
  • the term “if” can be construed as “when” or “once” or “in response to determination” or “in response to detecting “.
  • the phrase “if determined” or “if detected [described condition or event]” can be interpreted as meaning “once determined” or “in response to determination” or “once detected [described condition or event]” depending on the context ]” or “in response to detection of [condition or event described]”.
  • the path planning method provided in the embodiments of this application is applied to electronic devices.
  • the electronic devices can be computers, medical devices, wearable devices, etc.
  • the embodiments of this application do not impose any restrictions on the specific types of electronic devices.
  • Fig. 1 is a schematic flow chart of a path planning method provided by an embodiment of the present application. As shown in Fig. 1, the path planning method provided by an embodiment of the present application includes:
  • S101 Acquire starting point, target point, and obstacle information.
  • the starting point and the target point are respectively two coordinate points of the area where path planning is required, and the obstacle is located between the starting point and the target point.
  • the image and size of each organ in the area to be punctured are obtained from medical images.
  • the starting point A is the needle entry point of the flexible needle
  • the target point B is the end of the puncture path
  • the obstacle C is the difference between the starting point and the target point.
  • the obstacle information includes the range of influence of the obstacle and the distance constraint condition of the obstacle. Among them, the influence range of the obstacle is set according to the size of the obstacle, the distance between the obstacle and the starting point, and the distance between the obstacle and the target point.
  • the distance constraint condition of the obstacle is the minimum distance between the path and the obstacle. .
  • S102 Determine at least one effective waypoint according to the starting point, the target point, and the obstacle information, where the effective waypoint is located between the starting point and the target point.
  • At least one effective path point is selected between the starting point and the target point, and the effective path point satisfies the distance constraint condition of the obstacle.
  • S102 includes S201 and S202.
  • S201 Determine at least one initial path point and the direction of each initial path point according to the artificial potential energy field algorithm, the starting point, the target point, the influence range of the obstacle, and the preset step distance.
  • the artificial potential energy field algorithm is an algorithm that designs the influence of the target point and obstacles on the path point into the form of force.
  • For the current path point it is attracted by the target point and repelled by obstacles.
  • the size of the attraction is set according to the distance between the current waypoint and the target point
  • the direction of attraction is set according to the relative position of the current waypoint and the target point
  • the size of the repulsive force is set according to the distance between the current waypoint and the obstacle
  • the direction of the repulsive force is set according to the relative position of the current path point and the obstacle.
  • the resultant force on the current path point can be calculated, and the direction of the resultant force is taken as the direction of the current path point.
  • Distance, the position of the next waypoint can be calculated, and then the direction of the next waypoint can be calculated according to the resultant force on the next waypoint, and so on, to get a series of waypoints and their corresponding directions, that is, the initial waypoint and the corresponding direction.
  • S202 Filter out at least one valid path point from the initial path point according to the distance constraint condition of the obstacle and the direction of each initial path point.
  • the distance between the initial path point and the obstacle does not meet the distance constraint, that is, the distance between the initial path point and the obstacle is less than the path and the obstacle.
  • the initial path point is deleted, that is, the initial path point in the circle is deleted, so as to avoid the impact on obstacles in the path planning process.
  • the angle between every two adjacent initial path points is calculated according to the direction of each initial path point. If the angle between two adjacent initial path points is greater than or equal to 90°, delete this The initial path point, so as to avoid local oscillations in the path planning process. After deleting the initial waypoints that do not meet the conditions, a valid waypoint is obtained.
  • S103 Perform path planning on the at least one effective path point to obtain at least one optimized path, where the optimized path is a path connecting the starting point and the target point.
  • two adjacent effective path points or non-adjacent effective path points are sequentially connected to obtain an optimized path.
  • the optimized path is obtained by connecting at least two arc segments in sequence, and the two adjacent arc segments are tangent to obtain a smooth planned path and improve the puncture accuracy in the actual puncture process.
  • the path constraint conditions are set, and the path planning is carried out according to the path constraint conditions and effective path points.
  • the path constraint condition is: if the arc is formed by connecting two adjacent effective path points, the arc is a double circular arc with equal curvature; if the arc is formed by two non-adjacent Formed by the effective path point connection, the arc segment is the optimal double arc obtained according to the preset arc calculation formula.
  • the arc segment is a double arc, that is, the arc segment is formed by connecting the arc P and the arc Q, the arc P and the arc Q
  • the curvatures of are equal, that is, the radii are equal, and the arc obtained is a double circular arc with equal curvature.
  • the arc segment is a double arc, that is, the arc segment is formed by connecting the arc S and the arc T.
  • the radius is calculated by the preset arc formula, and the optimal double arc is obtained.
  • the arc calculation formula is:
  • l i represents the distance from the i-th effective path point to the center of the corresponding arc
  • n represents the number of effective path points
  • m represents the number of effective path points between the i-th effective path point and the target point
  • r 1 And r 2 respectively represent the radius of each arc in the double arc forming the arc segment.
  • the corresponding radius is the radius of each arc in the optimal double arc, namely The radius of the arc S and the arc T.
  • each effective path point is connected according to the connection mode of equal curvature double arc and optimal double arc, and multiple initial paths are formed after arbitrary combination, thereby increasing the selection range of the planned path.
  • the maximum curvature constraint condition is set, and the arc segment that does not meet the maximum curvature constraint condition is deleted, so as to obtain at least one optimized path.
  • the path evaluation function includes a path length evaluation function, an obstacle distance evaluation function, and/or an arc number evaluation function.
  • the path evaluation function is
  • F l represents the length evaluation function
  • F d represents the obstacle evaluation function
  • F n represents the arc number evaluation function
  • ⁇ 1 , ⁇ 2 , and ⁇ 3 respectively represent the length evaluation function, obstacle distance evaluation function and arc number evaluation
  • the coefficients of the function, the sum of ⁇ 1 , ⁇ 2 , and ⁇ 3 can be 1. According to the actual needs of path planning, each coefficient is set to obtain the path evaluation function, and the path score corresponding to each optimized path is calculated, which can be used in path planning. In the process, the path length, obstacle distance and the number of arcs are comprehensively considered to plan a better path.
  • the puncture site adjusts the various coefficients to obtain the path evaluation function, and calculates the path score corresponding to each optimized path.
  • the optimized path with the highest path score is taken, and if the path score is greater than or equal to the preset value, the optimized path is taken as the final planned path.
  • the area that can be set as the starting point is discretized to obtain multiple starting points after discretization. For each starting point, follow S101-S104 The method of path planning is performed, and the optimized path with the highest path score is taken as the final planned path.
  • At least one effective waypoint is determined according to the starting point, the target point, and the obstacle information, where the effective waypoint is located between the starting point and the target point; Perform path planning on at least one effective path point to obtain at least one optimized path, where the optimized path is a path connecting the starting point and the target point; the path score corresponding to each optimized path is calculated according to the preset path evaluation function; if there is a path The optimized path whose score reaches the preset value is regarded as the planned path. Since the effective path point is determined based on the obstacle information, it can ensure that the effective path point has a better obstacle avoidance effect. In addition, the optimized path is planned according to the effective path point, the path selection range is expanded, and finally the optimization is performed according to the path evaluation function. The path is scored so as to constrain the path from multiple aspects to obtain a better planned path.
  • FIG. 10 shows a structural block diagram of a path planning device provided in an embodiment of the present application. For ease of description, only the parts related to the embodiment of the present application are shown.
  • the path planning device includes:
  • the obtaining module 10 is used to obtain starting point, target point and obstacle information
  • the determining module 20 is configured to determine at least one effective waypoint according to the starting point, the target point, and the obstacle information, wherein the effective waypoint is located between the starting point and the target point;
  • the planning module 30 is configured to perform path planning on the at least one effective path point to obtain at least one optimized path, where the optimized path is a path connecting the starting point and the target point;
  • the calculation module 40 is configured to calculate the path score corresponding to each optimized path according to the preset path evaluation function
  • the judging module 50 is configured to, if there is an optimized path whose path score reaches the preset value, use the optimized path whose path score reaches the preset value as the planned path.
  • the obstacle information includes the influence range of the obstacle and the distance constraint condition of the obstacle; the determining module 20 is specifically configured to:
  • At least one effective path point is screened out from the initial path point.
  • the planning module 30 is specifically configured to:
  • the path constraint condition is: if the arc segment is formed by connecting two adjacent effective path points, the arc segment is a double circular arc with equal curvature; if the arc segment is formed by two non-adjacent effective path points, The arc is formed by connecting path points, and the arc segment is an optimal double arc obtained according to a preset arc calculation formula.
  • the arc calculation formula is:
  • l i represents the distance from the i-th effective path point to the center of the corresponding arc
  • n represents the number of effective path points
  • m represents the number of effective path points between the i-th effective path point and the target point
  • r 1 And r 2 respectively represent the radius of each arc in the double arc forming the arc segment.
  • the corresponding radius is the radius of each arc in the optimal double arc.
  • the planning module 30 is specifically further used for:
  • At least one optimized path is selected from the initial path according to the maximum curvature constraint condition.
  • the path evaluation function includes a path length evaluation function, an obstacle distance evaluation function, and/or an arc number evaluation function.
  • the judgment module 50 is further configured to:
  • Fig. 11 is a schematic diagram of an electronic device provided by an embodiment of the present application.
  • the electronic device of this embodiment includes a processor 11, a memory 12, and a computer program 13 stored in the memory 12 and running on the processor 11.
  • the processor 11 executes the computer program 13
  • the steps in the above-mentioned path planning method embodiment are implemented, for example, steps S101 to S106 shown in FIG. 1.
  • the processor 11 executes the computer program 13
  • the functions of the modules/units in the foregoing device embodiments, such as the functions of the modules 10 to 50 shown in FIG. 10, are realized.
  • the computer program 13 may be divided into one or more modules/units, and the one or more modules/units are stored in the memory 12 and executed by the processor 11 to complete This application.
  • the one or more modules/units may be a series of computer program instruction segments capable of completing specific functions, and the instruction segments are used to describe the execution process of the computer program 13 in the electronic device.
  • FIG. 10 is only an example of an electronic device, and does not constitute a limitation on the electronic device. It may include more or fewer components than shown, or a combination of certain components, or different components, such as
  • the electronic device may also include input and output devices, network access devices, buses, and the like.
  • the processor 11 may be a central processing unit (Central Processing Unit, CPU), other general-purpose processors, digital signal processors (Digital Signal Processor, DSP), application specific integrated circuits (ASIC), Field-Programmable Gate Array (FPGA) or other programmable logic devices, discrete gates or transistor logic devices, discrete hardware components, etc.
  • the general-purpose processor may be a microprocessor or the processor may also be any conventional processor or the like.
  • the memory 12 may be an internal storage unit of the electronic device, such as a hard disk or a memory of the electronic device.
  • the memory 12 may also be an external storage device of the electronic device, such as a plug-in hard disk, a Smart Media Card (SMC), or a Secure Digital (SD) card equipped on the electronic device. Flash Card, etc.
  • the memory 12 may also include both an internal storage unit of the electronic device and an external storage device.
  • the memory 12 is used to store the computer program and other programs and data required by the electronic device.
  • the memory 12 can also be used to temporarily store data that has been output or will be output.
  • the disclosed device/electronic device and method may be implemented in other ways.
  • the device/electronic device embodiments described above are only illustrative.
  • the division of the modules or units is only a logical function division, and there may be other divisions in actual implementation, such as multiple units.
  • components can be combined or integrated into another system, or some features can be omitted or not implemented.
  • the displayed or discussed mutual coupling or direct coupling or communication connection may be indirect coupling or communication connection through some interfaces, devices or units, and may be in electrical, mechanical or other forms.
  • the units described as separate components may or may not be physically separated, and the components displayed as units may or may not be physical units, that is, they may be located in one place, or they may be distributed on multiple network units. Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the objectives of the solutions of the embodiments.
  • the functional units in the various embodiments of the present application may be integrated into one processing unit, or each unit may exist alone physically, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the above-mentioned integrated unit can be implemented in the form of hardware or software functional unit.
  • the integrated module/unit is implemented in the form of a software functional unit and sold or used as an independent product, it can be stored in a computer readable storage medium.
  • this application implements all or part of the processes in the above-mentioned embodiments and methods, and can also be completed by instructing relevant hardware through a computer program.
  • the computer program can be stored in a computer-readable storage medium. When the program is executed by the processor, it can implement the steps of the foregoing method embodiments.
  • the computer program includes computer program code, and the computer program code may be in the form of source code, object code, executable file, or some intermediate forms.
  • the computer-readable medium may include: any entity or device capable of carrying the computer program code, recording medium, U disk, mobile hard disk, magnetic disk, optical disk, computer memory, read-only memory (ROM, Read-Only Memory) , Random Access Memory (RAM, Random Access Memory), electrical carrier signal, telecommunications signal, and software distribution media, etc.

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Abstract

一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，路径规划方法包括：获取起始点、目标点以及障碍物信息（S101）；根据起始点、目标点以及障碍物信息确定至少一个有效路径点（S102），对至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径（S103），其中，优化路径为连接起始点和目标点的路径；根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分（S104）；若存在路径评分达到预设值的优化路径，将路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径（S105）。所述路径规划方法根据有效路径点进行路径规划，得到优化路径，扩大路径选择范围，再从多个方面对优化路径进行约束，以得到更优的规划路径。

Description

路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 技术领域
本申请属于计算机技术领域，尤其涉及路径规划方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
现有的路径规划方法，一般采用单一的规划算法，不能解决复杂的路径规划问题，避障效果不佳，若将现有的路径规划方法应用于实际的器官穿刺中，不能保证穿刺过程的精度和安全性。
发明内容
本申请实施例提供了路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，可以规划出更准确的路径，实现更好的避障效果。
第一方面，本申请实施例提供了一种路径规划方法，包括：
获取起始点、目标点以及障碍物信息；
根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，所述有效路径点位于所述起始点和所述目标点之间；
对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，所述优化路径为连接所述起始点和所述目标点的路径；
根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；
若存在路径评分达到预设值的优化路径，将所述路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。
在一种可能的实现方式中，所述障碍物信息包括障碍物的影响范围以及障碍物的距离约束条件；所述根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息 确定至少一个有效路径点，包括：
根据人工势能场算法、所述起始点、所述目标点、所述障碍物的影响范围以及预设的步距，确定至少一个初始路径点以及每个初始路径点的方向；
根据所述障碍物的距离约束条件以及所述每个初始路径点的方向，从所述初始路径点中筛选出至少一个有效路径点。
在一种可能的实现方式中，所述对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，包括：
根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径；其中，所述优化路径由至少两个弧段依次连接所得到，相邻的两个弧段相切；所述路径约束条件为：若所述弧段是由相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为等曲率双圆弧；若所述弧段是由非相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为根据预设的圆弧计算公式得到的最优双圆弧。
在一种可能的实现方式中，所述圆弧计算公式为：
Figure PCTCN2020129198-appb-000001
其中，l i表示第i个有效路径点到对应圆弧的圆心的距离，n表示有效路径点的数量，m表示第i个有效路径点与目标点之间的有效路径点的数量，r 1和r 2分别表示形成所述弧段的双圆弧中每个圆弧的半径，当f取最小值时，所对应的半径为所述最优双圆弧中每个圆弧的半径。
在一种可能的实现方式中，所述根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，包括：
根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个初始路径；
根据最大曲率约束条件从所述初始路径中筛选出至少一个优化路径。
在一种可能的实现方式中，所述路径评估函数包括路径长度评估函数、障碍物距离评估函数和/或弧段数量评估函数。
在一种可能的实现方式中，所述根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分之后，所述方法还包括：
若不存在路径评分达到预设值的优化路径，获取新的起始点和新的目标点，重新进行路径规划。
第二方面，本申请实施例提供了一种路径规划装置，包括：
获取模块，用于获取起始点、目标点以及障碍物信息；
确定模块，用于根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，所述有效路径点位于所述起始点和所述目标点之间；
规划模块，用于对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，所述优化路径为连接所述起始点和所述目标点的路径；
计算模块，用于根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；
判断模块，用于若存在路径评分达到预设值的优化路径，将所述路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。
在一种可能的实现方式中，所述障碍物信息包括障碍物的影响范围以及障碍物的距离约束条件；所述确定模块具体用于：
根据人工势能场算法、所述起始点、所述目标点、所述障碍物的影响范围以及预设的步距，确定至少一个初始路径点以及每个初始路径点的方向；
根据所述障碍物的距离约束条件以及所述每个初始路径点的方向，从所述初始路径点中筛选出至少一个有效路径点。
在一种可能的实现方式中，所述规划模块具体用于：
根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径；其中，所述优化路径由至少两个弧段依次连接所得到，相邻的两个弧段相切；所述路径约束条件为：若所述弧段是由相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为等曲率双圆弧；若所述弧段是由非相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为根据预设的圆弧计算公式得到的最优双圆弧。
在一种可能的实现方式中，所述圆弧计算公式为：
Figure PCTCN2020129198-appb-000002
其中，l i表示第i个有效路径点到对应圆弧的圆心的距离，n表示有效路径点的数量，m表示第i个有效路径点与目标点之间的有效路径点的数量，r 1和r 2分别表示形成所述弧段的双圆弧中每个圆弧的半径，当f取最小值时，所对应的半径为所述最优双圆弧中每个圆弧的半径。
在一种可能的实现方式中，所述规划模块具体还用于：
根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个初始路径；
根据最大曲率约束条件从所述初始路径中筛选出至少一个优化路径。
在一种可能的实现方式中，所述路径评估函数包括路径长度评估函数、障碍物距离评估函数和/或弧段数量评估函数。
在一种可能的实现方式中，所述判断模块还用于：
若不存在路径评分达到预设值的优化路径，获取新的起始点和新的目标点，重新进行路径规划。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的路径规划方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的路径规划方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行如上述第一方面所述的路径规划方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过获取起始点、目标点以及障碍物信息，根据起始点、目标点以及障碍物信息确定至少一个有效路 径点，其中，有效路径点位于起始点和所述目标点之间；对至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，优化路径为连接起始点和目标点的路径；根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；若存在路径评分达到预设值的优化路径，将路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。由于有效路径点是根据障碍物信息确定的，因此能够保证有效路径点具有较好的避障效果，此外，再根据有效路径点规划出优化路径，扩大路径选择范围，最后根据路径评估函数对优化路径进行评分，从而从多个方面对路径进行约束，以得到更优的规划路径。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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。
图1是本申请实施例提供的路径规划方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的路径规划区域的示意图；
图3是本申请实施例提供的路径规划方法的子步骤的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种筛选有效路径点的方法示意图；
图5是本申请实施例提供的另一种筛选有效路径点的方法示意图；
图6是本申请实施例提供的等曲率双圆弧示意图；
图7是本申请实施例提供的最优双圆弧示意图；
图8是本申请实施例提供的优化路径的示意图；
图9是本申请实施例提供的规划路径的示意图；
图10是本申请实施例提供的路径规划装置示意图；
图11是本申请实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
本申请实施例提供的路径规划方法应用于电子设备，电子设备可以是电脑、医疗器械、可穿戴设备等，本申请实施例对电子设备的具体类型不作任何限制。
图1为本申请一实施例提供的路径规划方法的流程示意图，如图1所示， 本申请一实施例提供的路径规划方法包括：
S101：获取起始点、目标点以及障碍物信息。
其中，起始点和目标点分别为需要进行路径规划的区域的两个坐标点，障碍物位于起始点和目标点之间。例如，在柔性针进行器官穿刺之前，需要对柔性针的穿刺路径进行路径规划。如图2所示，通过医疗图像获取待穿刺区域各个器官的图像和尺寸，起始点A为柔性针的入针点，目标点B为穿刺路径的终点，障碍物C为起始点和目标点之间的各个组织和器官。障碍物信息包括障碍物的影响范围以及障碍物的距离约束条件。其中，障碍物的影响范围是根据障碍物的大小、障碍物距离起始点的距离以及障碍物距离目标点的距离而设定的，障碍物的距离约束条件为路径与障碍物之间的最小距离。
S102：根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，所述有效路径点位于所述起始点和所述目标点之间。
具体的，在起始点和目标点之间选定至少一个有效路径点，该有效路径点满足障碍物的距离约束条件。
在一种可能的实现方式中，如图3所示，S102包括S201和S202。
S201：根据人工势能场算法、所述起始点、所述目标点、所述障碍物的影响范围以及预设的步距，确定至少一个初始路径点以及每个初始路径点的方向。
其中，人工势能场算法是将目标点以及障碍物对路径点的影响设计成力的形式的算法。对于当前路径点，受到目标点的吸引力，受到障碍物的排斥力。吸引力的大小根据当前路径点距离目标点的距离而设定，吸引力的方向根据当前路径点与目标点的相对位置而设定，排斥力的大小根据当前路径点距离障碍物的距离而设定，排斥力的方向根据当前路径点与障碍物的相对位置而设定。
如图2所示，根据当前路径点受到的吸引力和排斥力，可以计算出当前路径点受到的合力，将合力的方向作为当前路径点的方向，根据当前路径点的方向和预设的步距，可以计算出下一个路径点的位置，再根据下一个路径点受到的合力计算下一个路径点的方向，依次类推，得到一系列路径点及其对应的方 向，即初始路径点以及与每个初始路径点对应的方向。
S202：根据所述障碍物的距离约束条件以及所述每个初始路径点的方向，从所述初始路径点中筛选出至少一个有效路径点。
具体地，计算每个初始路径点与障碍物的距离，如图4所示，若初始路径点与障碍物的距离不满足距离约束条件，即初始路径点与障碍物的距离小于路径与障碍物的最小距离，则删除该初始路径点，即删除圆圈内的初始路径点，从而避免在路径规划过程中对障碍物造成的影响。如图5所示，根据每个初始路径点的方向计算每相邻两个初始路径点之间的夹角，若相邻两个初始路径点之间的夹角大于或者等于90°，删除该初始路径点，从而避免在路径规划过程中出现局部震荡。删除不满足条件的初始路径点后，得到有效路径点。
S103：对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，所述优化路径为连接所述起始点和所述目标点的路径。
具体地，依次连接两个相邻的有效路径点或者非相邻的有效路径点，得到优化路径。
在一种可能的实现方式中，优化路径是由至少两个弧段依次连接所得到，相邻的两个弧段相切，以得到平滑的规划路径，提高实际穿刺过程中的穿刺精度。在弧段生成过程中，设定路径约束条件，根据路径约束条件和有效路径点进行路径规划。其中，路径约束条件为：若所述弧段是由相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为等曲率双圆弧；若所述弧段是由非相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为根据预设的圆弧计算公式得到的最优双圆弧。
例如，如图6所示，为两个相邻的有效路径点，弧段为双圆弧，即该弧段是由圆弧P和圆弧Q连接而成的，圆弧P和圆弧Q的曲率相等，即半径相等，得到的弧段即为等曲率双圆弧。
如图7所示，为两个非相邻的有效路径点，弧段为双圆弧，即该弧段是由圆弧S和圆弧T连接而成的，圆弧S和圆弧T的半径由预设圆弧公式计算出，得到最优双圆弧。在一种可能的实现方式中，圆弧计算公式为：
Figure PCTCN2020129198-appb-000003
其中，l i表示第i个有效路径点到对应圆弧的圆心的距离，n表示有效路径点的数量，m表示第i个有效路径点与目标点之间的有效路径点的数量，r 1和r 2分别表示形成所述弧段的双圆弧中每个圆弧的半径，当f取最小值时，所对应的半径为所述最优双圆弧中每个圆弧的半径，即圆弧S和圆弧T的半径。
如图8所示，将每个有效路径点分别按照等曲率双圆弧和最优双圆弧的连接方式进行连接，任意组合后形成多条初始路径，从而增大规划路径的选择范围。再结合实际穿刺过程，设定最大曲率约束条件，将不满足最大曲率约束条件的弧段删除，从而得到至少一个优化路径。
S104：根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分。
在一种可能的实现方式中，路径评估函数包括路径长度评估函数、障碍物距离评估函数和/或弧段数量评估函数。示例性地，路径评估函数为
F＝ω 1F l+ω 2F d+ω 3F n，
其中，F l表示长度评估函数，F d表示障碍物评估函数，F n表示弧段数量评估函数，ω 1、ω 2、ω 3分别表示长度评估函数、障碍物距离评估函数和弧段数量评估函数的系数，ω 1、ω 2、ω 3的和可以为1，根据路径规划的实际需要分别设置各个系数，得到路径评估函数，计算出每个优化路径对应的路径评分，从而可以在路径规划过程中综合考虑路径长度、障碍物距离和弧段数量，规划出更优的路径。
例如，在根据规划路径进行器官穿刺中，路径长度越长，对组织和器官的伤害越大，障碍物距离越近，穿刺危险性越高，弧段数越多，穿刺精度越低，根据实际的穿刺部位调整各个系数，得到路径评估函数，计算出每个优化路径对应的路径评分。
S105：若存在路径评分达到预设值的优化路径，将所述路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。
具体的，如图9所示，取路径评分最高的优化路径，若该路径评分大于或者等于预设值，则将该优化路径作为最终的规划路径。
S106：若不存在路径评分达到预设值的优化路径，获取新的起始点和新的目标点，重新进行路径规划。
具体地，若不存在路径评分达到预设值的优化路径，重新设定起始点和目标点，按照S101-S105的方法重新进行路径规划。
在一种可能的实现方式中，在需要进行路径规划的区域，对可以设为起始点的区域进行离散化处理，得到离散化后的多个起始点，对每个起始点均按照S101-S104的方法进行路径规划，将路径评分最高的优化路径作为最终的规划路径。
上述实施例中，通过获取起始点、目标点以及障碍物信息，根据起始点、目标点以及障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，有效路径点位于起始点和所述目标点之间；对至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，优化路径为连接起始点和目标点的路径；根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；若存在路径评分达到预设值的优化路径，将路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。由于有效路径点是根据障碍物信息确定的，因此能够保证有效路径点具有较好的避障效果，此外，再根据有效路径点规划出优化路径，扩大路径选择范围，最后根据路径评估函数对优化路径进行评分，从而从多个方面对路径进行约束，以得到更优的规划路径。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的路径规划方法，图10示出了本申请实施例提供的 路径规划装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图10，该路径规划装置包括，
获取模块10，用于获取起始点、目标点以及障碍物信息；
确定模块20，用于根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，所述有效路径点位于所述起始点和所述目标点之间；
规划模块30，用于对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，所述优化路径为连接所述起始点和所述目标点的路径；
计算模块40，用于根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；
判断模块50，用于若存在路径评分达到预设值的优化路径，将所述路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。
在一种可能的实现方式中，所述障碍物信息包括障碍物的影响范围以及障碍物的距离约束条件；所述确定模块20具体用于：
根据人工势能场算法、所述起始点、所述目标点、所述障碍物的影响范围以及预设的步距，确定至少一个初始路径点以及每个初始路径点的方向；
根据所述障碍物的距离约束条件以及所述每个初始路径点的方向，从所述初始路径点中筛选出至少一个有效路径点。
在一种可能的实现方式中，所述规划模块30具体用于：
根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径；其中，所述优化路径由至少两个弧段依次连接所得到，相邻的两个弧段相切；所述路径约束条件为：若所述弧段是由相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为等曲率双圆弧；若所述弧段是由非相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为根据预设的圆弧计算公式得到的最优双圆弧。
在一种可能的实现方式中，所述圆弧计算公式为：
Figure PCTCN2020129198-appb-000004
其中，l i表示第i个有效路径点到对应圆弧的圆心的距离，n表示有效路径点的数量，m表示第i个有效路径点与目标点之间的有效路径点的数量，r 1和r 2分别表示形成所述弧段的双圆弧中每个圆弧的半径，当f取最小值时，所对应的半径为所述最优双圆弧中每个圆弧的半径。
在一种可能的实现方式中，所述规划模块30具体还用于：
根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个初始路径；
根据最大曲率约束条件从所述初始路径中筛选出至少一个优化路径。
在一种可能的实现方式中，所述路径评估函数包括路径长度评估函数、障碍物距离评估函数和/或弧段数量评估函数。
在一种可能的实现方式中，所述判断模块50还用于：
若不存在路径评分达到预设值的优化路径，获取新的起始点和新的目标点，重新进行路径规划。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
图11是本申请实施例提供的电子设备的示意图。如图11所示，该实施例的电子设备包括：处理器11、存储器12以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器11上运行的计算机程序13。所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述路径规划方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S106。或者，所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图10所示模块10至50的功能。
示例性的，所述计算机程序13可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器11执行， 以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序13在所述电子设备中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图10仅仅是电子设备的示例，并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器11可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器12可以是所述电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。所述存储器12也可以是所述电子设备的外部存储设备，例如所述电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器12还可以既包括所述电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器12用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器12还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬 件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

  1. 一种路径规划方法，其特征在于，包括：
    获取起始点、目标点以及障碍物信息；
    根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，所述有效路径点位于所述起始点和所述目标点之间；
    对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，所述优化路径为连接所述起始点和所述目标点的路径；
    根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；
    若存在路径评分达到预设值的优化路径，将所述路径评分达到预设值的优化路径作为规划路径。
  2. 如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述障碍物信息包括障碍物的影响范围以及障碍物的距离约束条件；所述根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，包括：
    根据人工势能场算法、所述起始点、所述目标点、所述障碍物的影响范围以及预设的步距，确定至少一个初始路径点以及每个初始路径点的方向；
    根据所述障碍物的距离约束条件以及所述每个初始路径点的方向，从所述初始路径点中筛选出至少一个有效路径点。
  3. 如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，包括：
    根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径；其中，所述优化路径由至少两个弧段依次连接所得到，相邻的两个弧段相切；所述路径约束条件为：若所述弧段是由相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为等曲率双圆弧；若所述弧段是由非相邻的两个有效路径点连接形成的，所述弧段为根据预设的圆弧计算公式得到的最优双圆弧。
  4. 如权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述圆弧计算公式为：
    Figure PCTCN2020129198-appb-100001
    其中，l i表示第i个有效路径点到对应圆弧的圆心的距离，n表示有效路径点的数量，m表示第i个有效路径点与目标点之间的有效路径点的数量，r 1和r 2分别表示形成所述弧段的双圆弧中每个圆弧的半径，当f取最小值时，所对应的半径为所述最优双圆弧中每个圆弧的半径。
  5. 如权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，包括：
    根据路径约束条件对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个初始路径；
    根据最大曲率约束条件从所述初始路径中筛选出至少一个优化路径。
  6. 如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述路径评估函数包括路径长度评估函数、障碍物距离评估函数和/或弧段数量评估函数。
  7. 如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分之后，所述方法还包括：
    若不存在路径评分达到预设值的优化路径，获取新的起始点和新的目标点，重新进行路径规划。
  8. 一种路径规划装置，其特征在于，包括：
    获取模块，用于获取起始点、目标点以及障碍物信息；
    确定模块，用于根据所述起始点、所述目标点以及所述障碍物信息确定至少一个有效路径点，其中，所述有效路径点位于所述起始点和所述目标点之间；
    规划模块，用于对所述至少一个有效路径点进行路径规划，得到至少一个优化路径，其中，所述优化路径为连接所述起始点和所述目标点的路径；
    计算模块，用于根据预设的路径评估函数计算每个优化路径对应的路径评分；
    判断模块，用于若存在路径评分达到预设值的优化路径，将所述路径评分 达到预设值的优化路径作为规划路径。
  9. 一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
  10. 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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